Governance

AI Governance ด้วย approval, permission และ audit log

การใช้ AI ในงานจริงต้องอธิบายได้ว่า AI เข้าถึงข้อมูลใด ใครอนุมัติผลลัพธ์ และถูกใช้ที่ไหน AGTO ถูกออกแบบให้คนบริหาร AI ได้

ควบคุมข้อมูลที่ AI เข้าถึง

AI ที่มีประโยชน์ยังต้องเคารพ data boundary AGTO ออกแบบการเข้าถึงตาม user, tenant และ workflow

ใช้ HITL กับงานที่มีความเสี่ยง

คำตอบ การแก้ Skill และผลลัพธ์ Routine สามารถส่งให้คนตรวจเมื่อมี business risk

ทำให้งานอธิบายได้ด้วย log

ทีมตรวจสอบได้ว่าใครแก้ Skill ใช้ที่ไหน และผ่าน approval ใดก่อนเข้ากระบวนงาน

ขั้นตอนออกแบบ governance

1

Policy

กำหนดข้อมูลที่ใช้ได้

จัดทำแผนที่ data source, team และ user permission

2

Approval

แยก action ที่เสี่ยง

จัดระดับคำตอบ การแก้ Skill notification และ report ตามความเสี่ยง

3

Audit

ใช้ log เพื่อปรับปรุง

ทบทวน exception คำตอบผิด และ approval ที่ค้าง เพื่ออัปเดตกฎ

FAQ เกี่ยวกับ AI Governance

ทุกคำตอบต้องอนุมัติไหม?

ไม่จำเป็น สามารถกำหนด approval เฉพาะ output สำคัญหรือมีความเสี่ยง

audit log ควรมีอะไร?

usage, skill edit, approval และ outcome ที่ช่วยอธิบายและปรับปรุงงาน

แยกสิทธิ์ตามแผนกได้ไหม?

ได้ สามารถแยก data scope และผู้ใช้ตามทีม หรือ workflow

Next Step

ออกแบบ governance สำหรับ AI ใช้งานจริง

เราช่วยแปลง data scope, approval rule และ audit requirement เป็นแผน pilot