ทุกเทคโนโลยีมีศักยภาพในการใช้งานทั้งในเชิงบวกและเชิงลบ และเป็นเรื่องจริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับเทคโนโลยี generative AI เช่น ChatGPT ซึ่งนับเป็นแพลตฟอร์มที่ถูกกล่าวถึงอย่างมากในแวดวง AI ซึ่ง Sam Altman ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ OpenAI ผู้สร้าง ChatGPT เองได้แสดงความกังวลในแถลงการณ์ฉบับล่าสุด1 โดยได้เน้นย้ำถึงความสำคัญของ AI และให้นำไปใช้งานอย่างเหมาะสมและโปร่งใสพร้อมได้กล่าวเพิ่มเติมอีกว่าควรให้ความสำคัญกับเรื่อง AI ประหนึ่งการให้ความสำคัญในเรื่องความท้าทายระดับโลก อย่างเรื่องการจัดการกับโรคระบาดและสงครามนิวเคลียร์ ทั้งนี้เพื่อลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นกับมนุษยชาติ

โดยความกังวลและข้อเสนอแนะข้างต้นเป็นการกระตุ้นและเน้นยำให้บริษัทต่าง ๆ พิจารณาเชิงรุกถึงผลกระทบด้านความปลอดภัยของ generative AI เป็นโอกาสสำหรับองค์กรที่จะต้องเริ่มตื่นตัวในเรื่องการปกป้องระบบและข้อมูลของตนเมื่อเผชิญกับเทคโนโลยีที่ก้าวหน้าเหล่านี้

นอกจากนี้เรายังได้พบว่า ผู้ประสงค์ร้ายอาศัยช่องทางเหล่านี้สร้างประโยชน์แก่ตนเอง ตัวอย่าง ไม่กี่สัปดาห์ หลังจากการเปิดตัว ChatGPT เมื่อเดือนพฤศจิกายนที่ผ่านมา อาชญากรไซเบอร์ได้นำเครื่องมือไปแชร์และใช้2 บนฟอรัมดาร์กเว็บ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเครื่องมือที่สามารถใช้โดยผู้ที่ไม่มีประสบการณ์ในการเขียนโค้ด เพื่อสร้างมัลแวร์ที่ซับซ้อนขึ้นมาใหม่ สำหรับคนหลายล้านคน ChatGPT นั้นเป็นเสมือนวิศวกรคนหนึ่งที่บริษัทจ้างทำงาน –– หรือเปรียบเสมือนพนักงานที่มีศักยภาพคนหนึ่งที่เต็มไปด้วยความรู้และสามารถเข้าถึงข้อมูลบนอินเทอร์เน็ต สั่งงานได้ตลอด จัดการข้อมูลที่เราเสนอได้อย่างมหาศาลโดยไม่เสียค่าใช้จ่าย

นับเป็นอีกหนึ่งตัวอย่างที่น่ากลัว อีกหนึ่งตัวอย่างการใช้งานจริงอีกเคส คือ นักเทคโนโลยีอาวุโสท่านหนึ่งของเราขอให้ ChatGPT ช่วยค้นหาซอฟต์แวร์เพื่อเจาะไปยังช่องโหว่ด้านความปลอดภัยที่มีอยู่ และปรับเปลี่ยนเพื่อให้ไม่สามารถถูกตรวจจับหรือต้นพบได้ด้วยซอฟต์แวร์รักษาความปลอดภัยส่วนใหญ่ในปัจจุบัน เขาใช้เวลาเพียงสองนาทีกับหกคำถามเพื่อให้ได้รหัสที่ "ซับซ้อน" ที่เขาต้องการ เพื่อทดสอบขอบเขตความปลอดภัยของบริษัท เขาอาจใส่โค้ดลงบนอุปกรณ์ที่ถูกควบคุมผ่านเข้ามายังระบบรักษาความปลอดภัยของบริษัท ใช้โค้ดเพื่อในเครือข่าย จากนั้นจึงวิ่งจากที่นึง เครื่องนึง ในระบบเครือข่ายไปยังอีกเครื่องนึงไปมาอย่างอิสระภายในองค์กรเพื่อหาเป้าหมายที่แท้จริง และเข้าถึงข้อมูลที่สำคัญ อย่างไรก็ตาม นักเทคโนโลยีอาวุโสของเราในสถานการณ์นี้ได้รับอนุญาตให้ทำการทดลองโดยระบุตัวเองว่าเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย “white hat” เท่านั้น สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่า OpenAI ซึ่งเป็นบริษัทที่สร้าง ChatGPT มีวิธีป้องกันใครก็ตามที่ใช้แพลตฟอร์มอย่างโจ่งแจ้งเพื่อจุดประสงค์ที่เป็นอันตรายหรือไม่

แม้ว่าเราจะยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการใช้งาน แต่ก็คาดการณ์ได้ไม่ยากถึงความเป็นไปได้ที่จะเห็นผู้ไม่หวังดีที่ใช้ประโยชน์จาก generative AI ในการสร้างความเดือดร้อน

· การระบาดของฟิชชิ่งที่เพิ่มขึ้นและน่ากลัวยิ่งขึ้น: ดังตัวอย่างข้างต้นที่แสดงให้เห็นว่า ChatGPT สามารถดำเนินการที่ซับซ้อนได้ ตัวอย่าง สามารถเขียนอีเมลฟิชชิ่งได้ง่ายพอ ๆ กับเขียนเพลงหรือภาคนิพนธ์ (term paper) และสามารถสร้างเนื้อหาได้อย่างน่าเชื่อถือ3 มากกว่าผู้โจมตีจำนวนมาก กี่ครั้งแล้วที่คุณถูกล่อลวงให้คลิกอีเมล จนกระทั่งสังเกตเห็นการสะกดผิดหรือข้อผิดพลาดทางไวยากรณ์ที่ทำให้เห็นได้ชัดว่าผู้เขียนเขียนได้ไม่ดี แต่แล้วข้อผิดพลาดเหล่านั้นจะหายไปโดยอัตโนมัติโดย ChatGPT

· การโจมตีแบบ Deepfake: ผู้โจมตีอาจสร้างโน้ตที่ดูเหมือนว่ามาจาก CEO ของคุณหรืออาจสร้างข้อความที่คล้ายมากจนคุณแยกไม่ออก เช่นเดียวกับที่คุณสามารถขอให้ ChatGPT เขียนบทกวีในสไตล์ของ Henry David Thoreau อีกหนึ่งตัวอย่างคือ บริษัทญี่ปุ่นตกเป็นเหยื่อของการโจมตีด้วย Deepfake Audio ในปี 2021

เมื่อผู้จัดการสาขาถูกหลอกให้โอนเงิน 35 ล้านดอลลาร์4 ไปยังบัญชีปลอม หลังจากได้รับโทรศัพท์จากบุคคลที่ฟังดูเหมือนเจ้าหน้าที่ระดับสูงของบริษัท

· ระบบออโตเมชัน: การโจมตีทางไซเบอร์ที่มีประสิทธิภาพจำเป็นต้องทำงานที่น่าเบื่อมากมาย ซึ่งส่วนใหญ่เหมาะสำหรับ generative AI ดังนั้น ผู้ใช้ทั้งที่ประสงค์ดีและประสงค์ร้ายจึงกำลังตรวจสอบวิธีการใช้ generative AI เพื่อทำให้งานเป็นไปโดยอัตโนมัติ ปัจจุบัน นักพัฒนาจำนวนมากใช้เครื่องมือ generative AI เช่น GitHub Copilot เพื่อจัดการงานการเขียนโปรแกรมระดับทั่วไปต่างๆ และแปลโค้ด5 เป็นภาษาอื่นสำหรับการปรับใช้ข้ามแพลตฟอร์ม ดังที่ Giovanni Vigna, Sr. Director Threat Intelligence ของ VMware กล่าว เทคนิคดังกล่าวอาจถูกใช้โดยการดำเนินการบิดเบือนข้อมูลอย่างมืออาชีพแทนการจ้างผู้เขียนเพื่อโพสต์หลอกลวง

· การโจมตีแบบ Live off the land: ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เป้าหมายของการโจมตีคือการเจาะเข้าไปในเครือข่ายและหลบเลี่ยงการตรวจจับเนื่องจากพวกเขามองหาเป้าหมายที่มีค่า ตามปกติแล้ว การโจมตีจะใช้โปรโตคอลเดียวกันกับที่ผู้ดูแลระบบเครือข่ายใช้ในการทำงาน เช่น Remote Desktop Protocol (RDP) ที่พวกเขาใช้เพื่อแก้ไขปัญหาของผู้ใช้มักถูกใช้ในการโจมตีซึ่งนับเป็นหนึ่งใน "พฤติกรรมเครือข่ายที่สังเกตบ่อยที่สุดที่เกี่ยวข้องกับการเคลื่อนไหวจากเครื่องนึงไปยังอีกเครื่องนึงไปเรื่อยแบบ lateral จนกว่าจะเจอเป้าหมายที่แท้จริง"6

· ความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัวเกี่ยวกับทรัพย์สินทางปัญญา: ChatGPT เชื่อมโยงกับการรั่วไหลของข้อมูลที่ถูกกล่าวหา โดยพนักงานแชร์ข้อมูลลับขององค์กรกับ ChatGPT ซึ่งเป็นการเปิดข้อมูลให้กับผู้ใช้ OpenAI แหล่งที่มา7 ระบุว่าสิ่งนี้ "รวมถึงซอร์สโค้ดของซอฟต์แวร์ที่รับผิดชอบในการวัดอุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์"

แล้วบริษัทต่าง ๆ จะทำอะไรได้บ้างเพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการโจมตีที่เสริมประสิทธิภาพด้วย AI สำหรับผู้เริ่มต้น พวกเขาจำเป็นต้องมีระบบการรักษาความปลอดภัยที่ดี ในการสำรวจเมื่อเร็วๆ นี้ “71 เปอร์เซ็นต์ของผู้ตอบแบบสอบถามกล่าวว่าการโจมตีเปิดเผยช่องโหว่ที่พวกเขาไม่รู้ตัวด้วยซ้ำว่ามี ดังนั้นการมองเห็นและการรับรู้ถือเป็นเรื่องพื้นฐานสำหรับการรักษาความปลอดภัยที่ดี8 แม้ว่าคุณจะหลีกเลี่ยงการโจมตีมาได้หลายต่อหลายครั้งแล้วก็ตาม แต่เมื่อ generative AI มีมากขึ้น โอกาสในการตกเป็นเป้าหมายของคุณก็จะเพิ่มขึ้น

นอกจากนี้ ในองค์กรควรจะพูดคุยอย่างเปิดเผยในเรื่องภัยคุกคามต่างๆต่อกันและกันมากขึ้น เพื่อให้สามารถรวบรวมความรู้ร่วมกันและป้องกันการโจมตีครั้งใหม่ได้ ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ของคุณจะพร้อมมากขึ้นหากองค์กรและภาคส่วนต่าง ๆ แบ่งปันข่าวกรองภัยคุกคาม

สุดท้าย ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้ใช้ generative AI ให้เกิดประโยชน์สูงสุด เช่นเดียวกับนักเทคโนโลยีอาวุโสท่านหนึ่งของเราที่ได้กล่าวไปแล้วข้างต้น ที่ใช้ ChatGPT เพื่อรับรู้และจัดหมวดหมู่ความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น นอกจากนี้ เราสามารถใช้ AI รูปแบบอื่น ๆ เพื่อตรวจจับร่องรอยเล็กน้อยที่ผู้โจมตีที่มีความสามารถทิ้งไว้ และช่วยตรวจสอบระบบสำคัญต่าง ๆ เพื่อหาช่องโหว่โดยอัตโนมัติ ส่งสัญญาณเตือน และดำเนินการที่เหมาะสม

สำนักหอสมุด มหาวิทยาลัยขอนแก่น เปิดตัวคลินิก AI

สรุปข้อมูลเชิงลึกจากรายงาน Work Trend Index ฉบับปี 2023 ที่เจาะลึกมุมมองพนักงานและผู้บริหาร พร้อมขยายบริการ Microsoft 365 Copilot ให้ลูกค้ามากขึ้น

เอสซีบี เท็นเอกซ์ (SCB 10X) บริษัทภายใต้กลุ่มเอสซีบี เอกซ์ (SCBX Group) จับมือ สถาบันวิทยสิริเมธี (VISTEC) ร่วมกันศึกษาและพัฒนา WangChanGLM (วังช้างแอลเอ็ม) โมเดลภาษาที่เชี่ยวชาญด้านภาษาไทยและสามารถรองรับภาษาอื่นๆ ได้ในรูปแบบ Generative AI และ Large Language Model ภายใต้ใบอนุญาตเชิงพาณิชย์ ด้วยจุดเด่นในการสรุปเนื้อหา คิดไอเดีย และเขียนบทความภาษาไทย ช่วยเพิ่มโอกาสให้คนไทยสามารถเข้าถึงและใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี AI ได้อย่างเท่าเทียมและมีประสิทธิภาพ WangChanGLM เปิดให้ทดลองใช้และเสนอแนะความคิดเห็นเพื่อพัฒนาประสบการณ์ใช้งานโมเดลแล้ววันนี้ที่ https://www.wangchanglm.in.th โดยได้รับเกียรติจาก ดร. ไพรินทร์ ชูโชติถาวร (กลาง) นายกสภาสถาบันวิทยสิริเมธี พร้อมด้วย รศ.ดร.สรณะ นุชอนงค์ (ขวา) ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท วิสัย เอไอ จำกัด และคณบดีสำนักวิชาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีสารสนเทศ สถาบันวิทยสิริเมธี (VISTEC) และนายกสิมะ ธารพิพิธชัย (ซ้าย) Entrepreneur in Residence บริษัท เอสซีบี เท็นเอกซ์ จำกัด (SCB 10X) ร่วมงานเปิดตัวเมื่อเร็วๆ นี

รศ.ดร.สรณะ นุชอนงค์ ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท วิสัย เอไอ จำกัด และ และคณบดีสำนักวิชาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีสารสนเทศ สถาบันวิทยสิริเมธี (VISTEC) กล่าวว่า “สถาบันวิทยสิริเมธี หรือ VISTEC เป็นมหาวิทยาลัยวิจัย (Research University) มุ่งเน้นงานวิจัยระดับแนวหน้าด้านวิทยาศาสตร์

เทคโนโลยีและนวัตกรรมระดับชั้นนำของโลก เปรียบเสมือนเมืองแห่งเทคโนโลยีและนวัตกรรม เราให้ความสำคัญในการผลิตงานวิจัยด้านเทคโนโลยีระบบปัญญาประดิษฐ์ เพื่อส่งเสริมให้ภาคธุรกิจและอุตสาหกรรมของประเทศไทยสามารถเข้าถึงเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์คุณภาพสูง เพื่อนำไปใช้ในการพัฒนาธุรกิจได้ เราจึงได้สร้างและพัฒนา WangChanGLM (วังช้างแอลเอ็ม) AI ด้านโมเดลภาษาที่เชี่ยวชาญด้านภาษาไทยและสามารถรองรับภาษาอื่นๆ ได้ในรูปแบบ Generative AI และ Large Language Model ภายใต้ใบอนุญาตเชิงพาณิชย์ขึ้นมา โดยเรารู้สึกยินดีเป็นอย่างยิ่งที่ SCB 10X เข้ามาช่วยในการศึกษาและพัฒนา Demo Interface WangChanGLM ให้สามารถเข้าถึงภาคธุรกิจได้ง่ายขึ้น และกระตุ้นให้เกิดการพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์โดยคนไทยอีกด้วย”

ด้าน นายกสิมะ ธารพิพิธชัย Entrepreneur in Residence บริษัท เอสซีบี เท็นเอกซ์ จำกัด (SCB 10X) กล่าวว่า “SCB 10X เล็งเห็นถึงศักยภาพมหาศาลของเทคโนโลยี AI ในการรับมือกับความท้าทายทางการเงินทั่วโลก นอกเหนือจากภาคธุรกิจการเงินและธนาคาร เรายังให้ความสำคัญกับภาษา วัฒนธรรม และมรดกของไทย เป็นลำดับแรกๆ การร่วมมือกับ สถาบันวิทยสิริเมธี (VISTEC) ในการเปิดตัว Public Demo ของ WangChanGLM (วังช้างแอลเอ็ม) โดย SCB 10X ได้เข้าส่วนร่วมในการสร้างและพัฒนา Web Application ที่ง่ายต่อการใช้งานและมีเทคโนโลยี AI ที่มีประสิทธิภาพสูง ด้วยจุดเด่นในการสรุปเนื้อหา คิดไอเดีย และเขียนบทความภาษาไทยเป็นอย่างดี ซึ่งเป็นการปิดช่องว่างทางภาษาที่ส่วนใหญ่การวิจัย AI จะใช้ภาษาอังกฤษเป็นหลัก ช่วยเพิ่มโอกาสให้คนไทยสามารถเข้าถึงและใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี AI ได้อย่างเท่าเทียมและมีประสิทธิภาพ โดยความร่วมมือครั้งนี้สอดคล้องกับวิสัยทัศน์ของ SCB 10X ที่มุ่งเน้นสร้างการเติบโตแบบก้าวกระโดด ผ่านการลงทุน และร่วมสร้างสตาร์ทอัพที่มีศักยภาพสูง ในกลุ่มเทคโนโลยีดิจิทัลแห่งโลกอนาคต ที่จะนำมาซึ่งการพัฒนาเทคโนโลยีการเงินและการธนาคาร ในมีประสิทธิภาพที่ดีต่อไป”

นอกจากนี้ SCB 10X ยังได้ลงทุนรอบ Pre-Series A ใน วิสัย (VISAI) ผู้ให้บริการด้านเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ครบวงจรสำหรับภาคธุรกิจ โดยในรอบนี้ได้ลงทุนร่วมกับสำนักงานส่งเสริมเศรษฐกิจดิจิทัล (depa) เพื่อส่งเสริมให้ภาคธุรกิจและอุตสาหกรรมของประเทศไทยสามารถเข้าถึงเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์คุณภาพสูง และกระตุ้นให้เกิดการพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์โดยคนไทย ผ่าน 3 บริการหลัก คือ AI Cloud Platform บริการโมเดลปัญญาประดิษฐ์คุณภาพสูงบนระบบคลาวด์ AI Solutions บริการให้คำปรึกษาและออกแบบปัญญาประดิษฐ์ไปใช้ในธุรกิจ และ AI Training บริการจัดอบรมความรู้ด้านปัญญาประดิษฐ์และวิทยาศาสตร์ข้อมูลให้ธุรกิจและองค์กร

WangChanGLM (วังช้างแอลเอ็ม) โมเดลภาษาที่เชี่ยวชาญด้านภาษาไทยและสามารถรองรับภาษาอื่นๆ ได้ในรูปแบบ Generative AI และ Large Language Model ภายใต้ใบอนุญาตเชิงพาณิชย์ ใช้โมเดล XGLM ขนาด 7.5 พันล้านพารามิเตอร์จาก Meta โดยเปิดชุดข้อมูลและโมเดลแบบสาธารณะ (open source) ที่สามารถเข้าถึงได้ทั้งหมดบน GitHub และ Google Colab เพื่อให้นักพัฒนาสามารถนำไปใช้ต่อยอดและเทรนโมเดลได้ด้วยตนเอง พร้อมเปิดให้ผู้ที่สนใจทดลองใช้งานและเสนอแนะความคิดเห็นเพื่อพัฒนาโมเดลแล้ววันนี้ที่ https://www.wangchanglm.in.th

 SAP SE (NYSE: SAP) และ Google Cloud ได้ประกาศการขยายความร่วมมืออย่างกว้างขวาง โดยการเปิดตัวข้อเสนอข้อมูลแบบเปิดที่ครอบคลุม ซึ่งออกแบบมาเพื่อลดความซับซ้อนของภูมิทัศน์ข้อมูลและปลดปล่อยพลังของข้อมูลธุรกิจ ข้อเสนอนี้ช่วยให้ลูกค้าสามารถสร้างระบบคลาวด์ดาต้าแบบ end-to-end ที่ข้อมูลถูกดึงมาใช้ได้จากทั่วทั้งองค์กร โดยใช้โซลูชัน SAP® Datasphere ร่วมกับระบบคลาวด์ดาต้าของ Google ดังนั้น ธุรกิจต่างๆ สามารถตรวจดูพื้นที่ข้อมูลทั้งหมดได้แบบเรียลไทม์ และเพิ่มประสิทธิภาพได้สูงสุดจากการลงทุนในซอฟต์แวร์ Google Cloud และ SAP ของพวกเขา

ข้อมูลเป็นรากฐานที่สำคัญของการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลและการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ผ่านมา องค์กรต่าง ๆ ใช้ทรัพยากรจำนวนมากในการสร้างศูนย์รวมรวมข้อมูลที่ซับซ้อน เครื่องมือวิเคราะห์แบบกำหนดได้เอง รวมถึง Generative AI และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ก่อนที่พวกเขาจะเริ่มตระหนักถึงความคุ้มค่าจากการลงทุนด้านข้อมูลเหล่านั้น ในขณะที่ข้อมูลที่มาจาก ระบบ SAP โดยเฉพาะ ซึ่งถือเป็นหนึ่งในสินทรัพย์ที่มีค่าที่สุดขององค์กร และสามารถให้ข้อมูลที่สำคัญอย่างข้อมูลด้านซัพพลายเชน การพยากรณ์ทางการเงิน การบันทึกทรัพยากรบุคคล ข้อมูลระบบ Omnichannel Retail และอื่น ๆ ได้ โดย SAP Datasphere จะทำหน้าที่รวบรวมข้อมูลที่มีความสำคัญต่อภารกิจเหล่านี้ เข้ากับข้อมูลทั่วทั้งองค์กร จากหลากหลายแหล่งที่มา ซึ่งความสามารถในการรวมข้อมูลทั้งจากซอฟต์แวร์ SAP และที่ไม่ใช่มาจาก SAP (มาจากแหล่งข้อมูลอื่น ๆ) ไว้บน Google Cloud ได้อย่างง่ายดายนั้น ย่อมหมายความว่าองค์กรต่างๆ สามารถเร่งการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลได้อย่างรวดเร็วด้วยรากฐานข้อมูลที่กำหนดไว้อย่างสมบูรณ์ และยังคงรักษาบริบททางธุรกิจที่ครบถ้วนไว้ได้

Christian Klein ซีอีโอและคณะกรรมการบริหารของ SAP SE

Christian Klein ซีอีโอและคณะกรรมการบริหารของ SAP SE กล่าวว่า "การนำระบบและข้อมูลของ SAP มารวมกับข้อมูลในคลาวด์ของ Google ได้นำเสนอโอกาสใหม่สำหรับองค์กรต่างๆ ให้ได้รับคุณค่าที่มากขึ้นจากดาต้าฟุตปริ้นท์ทั้งหมด โดย SAP และ Google Cloud มีความมุ่งมั่นร่วมกันต่อข้อมูลแบบเปิด และการเป็นพันธมิตรของเราก็ได้ขยายออกไปเพื่อช่วยทลายกำแพงกั้นระหว่างข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในระบบ ฐานข้อมูล และสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน ลูกค้าของเราไม่เพียงแต่ได้รับประโยชน์จาก AI ของธุรกิจที่สร้างไว้ในระบบของเราเท่านั้น แต่ยังได้รับประโยชน์จากรากฐานข้อมูลที่เป็นหนึ่งเดียวด้วย"

Thomas Kurian, ซีอีโอของ Google Cloud

Thomas Kurian, ซีอีโอของ Google Cloud กล่าวว่า "ตอนนี้ SAP และ Google Cloud นำเสนอระบบคลาวด์ข้อมูลแบบเปิดที่ครอบคลุมอย่างเหลือเชื่อ ซึ่งเป็นรากฐานสำหรับอนาคต AI ขององค์กร. แหล่งทรัพยากรเพียงบางแห่งอาจสำคัญต่อการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลพอ ๆ กับข้อมูล แต่ด้วยการผสานรวมข้อมูลและระบบ SAP เข้ากับคลาวด์ข้อมูลของเราอย่างลึกซึ้ง ลูกค้าจะสามารถใช้งานความสามารถในการวิเคราะห์ของเราได้เช่นเดียวกับเครื่องมือ AI ขั้นสูงและ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ เพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกใหม่จากข้อมูลของพวกเขา" องค์กรต่างๆ ในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ เช่น Blue Bird Group, JB Cocoa, Kopi Kenangan, Link Net, NTUC Enterprise, Ocean Network Express, Siam Cement Group (SCG) และ Vingroup เป็นต้น ได้ใช้ประโยชน์จากการทำงานร่วมกันของ Google Cloud และ SAP เสนอเพื่อช่วยให้พวกเขาดำเนินธุรกิจอย่างชาญฉลาดและยั่งยืนมากขึ้น และบรรลุผลลัพธ์ที่มีผลกระทบ ข้อเสนอข้อมูลแบบเปิด ใหม่จาก SAP และ Google Cloud ช่วยส่งเสริมโซลูชัน RISE with SAP และจะช่วยให้ลูกค้าสามารถ: · เข้าถึงข้อมูลสำคัญทางธุรกิจแบบเรียลไทม์: การผสานรวมระหว่าง SAP Datasphere และ Google Cloud BigQuery ช่วยให้ลูกค้าสามารถเข้าถึงข้อมูลที่สำคัญที่สุดได้อย่างง่ายดายแบบเรียลไทม์โดยไม่มีข้อมูลซ้ำซ้อน ข้อเสนอร่วมนี้สามารถรวมข้อมูลจาก ระบบซอฟต์แวร์ SAP เช่น SAP S/4HANA® และ SAP HANA® Cloud ทำให้องค์กรต่างๆ มีมุมมองที่ครอบคลุมเกี่ยวกับข้อมูลที่สำคัญที่สุดของตนบนคลาวด์ดาต้าของ Google

· ลดความซับซ้อนของภูมิทัศน์ข้อมูล: SAP และ Google Cloud ได้ร่วมกันสร้างวิศวกรรมการจำลองข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและเทคโนโลยีการรวมศูนย์ ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถรวมข้อมูลจากซอฟต์แวร์ SAP เข้ากับ สภาพแวดล้อม BigQuery ได้อย่างง่ายดาย และใช้ประโยชน์จากความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลชั้นนำของ SAP และ Google Cloud ปัจจุบันนี้ ลูกค้าสามารถรวมข้อความค้นหาระหว่าง SAP Datasphere และ BigQuery เพื่อผสมผสานข้อมูลจาก ซอฟต์แวร์ SAP และ ที่ไม่ใช่ของ SAP ซึ่งช่วยขจัดพื้นที่จัดเก็บข้อมูลทั่วไปจากแหล่งที่มาที่ครอบคลุมทั้งด้านการตลาด การขาย การเงิน ห่วงโซ่อุปทาน และอื่นๆ ตัวอย่างเช่น ลูกค้าที่ทำธุรกิจค้าส่ง สามารถเห็นผลิตภัณฑ์ของตนได้อย่างสมบูรณ์ขณะที่พวกเขากำลังดำเนินการจำหน่ายสินค้าและเข้าถึงลูกค้า

· สร้างข้อมูลเชิงลึกที่เชื่อถือได้ด้วย โมเดล AI และแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ขั้นสูงของ Google Cloud: ธุรกิจต่างๆ จะสามารถใช้ บริการ AI และ ML ของ Google Cloud เพื่อฝึกโมเดลบนข้อมูลทั้งจาก ระบบ SAP และ ไม่ได้มาจาก SAP · ทำการวิเคราะห์ขั้นสูง: องค์กรสามารถใช้ความสามารถในการวิเคราะห์ของโซลูชัน SAP Analytics Cloud ใน Google Cloud เพื่อวิเคราะห์ผลลัพธ์ทางการเงินและธุรกิจ พร้อมปรับปรุงความแม่นยำของโมเดล ด้วยการผสานรวมกับข้อมูลใน BigQuery ด้วย SAP Datasphere ลูกค้าสามารถวางแผนด้วยมุมมองเดียวที่ครอบคลุมธุรกิจของตน

· ใช้โซลูชันร่วมกันเพื่อความยั่งยืน: SAP และ Google Cloud กำลังค้นหาแนวทางที่จะรวม SAP Datasphere เข้ากับ ชุดข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อม สังคม และธรรมาภิบาล (ESG) ที่กว้างขึ้น รวมถึงข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนโดย Google Cloud เพื่อเร่งการเดินทางสู่ความยั่งยืนด้วยข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง

· ใช้ SAP Business Technology Platform (SAP BTP) บนระบบ Google Cloud ทั่วโลก: SAP จะพัฒนาข้อเสนอมัลติคลาวด์โดยขยายการรองรับ SAP BTP และ SAP HANA Cloud บน Google Cloud ระดับภูมิภาค ซึ่งรวมถึงการสนับสนุน SAP Analytics Cloud และ SAP Datasphere SAP และ Google Cloud ตั้งใจที่จะเปิดตัว SAP BTP ใน 5 ภูมิภาคใหม่ในปีนี้ รวมถึงจะเพิ่มการรองรับเป็น 8 ภูมิภาคภายในปี 2568

ทั้งสองบริษัทยังวางแผนเป็นพันธมิตรกันในการริเริ่มเข้าสู่ตลาดสำหรับโครงการข้อมูลที่ใหญ่ที่สุดขององค์กร ทำให้ลูกค้าสามารถนำผลิตภัณฑ์ข้อมูลจากทั้ง SAP และ Google Cloud มาใช้ได้