บทความ · หัวข้อ

นโยบายและความปลอดภัยข้อมูล

กติกาการใช้ AI ที่พนักงานทำตามได้จริง และข้อควรระวังภายใต้ PDPA

9 บทความ · ใหม่สุดก่อน

ClaudeAI Governanceทีม IT

Claude MCP และ connectors ในองค์กร: อนุมัติอะไรได้บ้าง และคุมอย่างไร

สิ่งที่ทำให้ Claude มีประโยชน์กับงานจริงคือสิ่งที่มันต่อถึง และความเสี่ยงก็เปลี่ยนเป็น 'เราอนุญาตให้เข้าถึงอะไรบ้าง' บทความนี้แยก connectors ออกจาก MCP บอกว่าผู้ดูแลคุมอะไรได้ทั้งระดับบัญชีองค์กรและระดับ Claude Code ความเสี่ยงเฉพาะสี่ข้อ และลำดับการอนุมัติที่ปลอดภัย

Treepob Tiangtrong (Champ) · 23 กันยายน 2026

ClaudeAI Governanceทีม IT

คุม Claude Code ทั้งองค์กรด้วย managed settings: นโยบายที่นักพัฒนาแก้ทับไม่ได้

ค่าเริ่มต้นของ Claude Code ออกแบบเพื่อนักพัฒนาคนเดียว ไม่ใช่องค์กรที่ต้องตอบผู้ตรวจสอบ บทความนี้อธิบายสี่ช่องทางที่นโยบายเดินทางถึงเครื่องและลำดับความสำคัญ หกชั้นที่คุมได้ตั้งแต่สิทธิ์เครื่องมือ แซนด์บ็อกซ์ MCP จนถึงโมเดลและต้นทุน และวิธีตรวจว่านโยบายถึงเครื่องจริง

Treepob Tiangtrong (Champ) · 23 กันยายน 2026

ClaudeAI GovernanceIT

Claude Enterprise: เช็กลิสต์ 9 ข้อก่อนฝ่าย IT และ Security อนุมัติ

เช็กลิสต์ที่ใช้เดินเรื่องอนุมัติได้จริง เรียงตามลำดับที่ผู้ตรวจสอบถาม ตั้งแต่ข้อมูลถูกนำไปฝึกโมเดลหรือไม่ การปิดบัญชีเมื่อพนักงานลาออก สิทธิ์รายกลุ่ม audit logs และ Compliance API ระยะเวลาเก็บข้อมูล ไปจนถึงความเสี่ยงที่เครื่องมือคุมให้ไม่ได้

Treepob Tiangtrong (Champ) · 23 กันยายน 2026

AI Governanceข้อมูลองค์กรIT

จัดบ้านข้อมูลก่อนใช้ AI: ข้อมูลองค์กรต้องพร้อมแค่ไหน

ไม่ต้องรอให้ข้อมูลทั้งองค์กรสมบูรณ์ แต่ต้องจัดสี่อย่างในชุดที่จะใช้ก่อน — ข้อมูลอยู่ที่ไหน คุณภาพและเวอร์ชัน เจ้าของ และสิทธิ์การเข้าถึงที่ต้องสะท้อนสิทธิ์เดิม พร้อมข้อมูลที่ไม่ควรเอาเข้าตั้งแต่แรก และใครควรรับผิดชอบ

Treepob Tiangtrong (Champ) · 19 กันยายน 2026

AI GovernanceความปลอดภัยIT

ความปลอดภัย AI ในองค์กร: prompt injection, สิทธิ์ของ agent และการรั่วของข้อมูล

ช่องโหว่เชิงเทคนิคสามข้อที่เจอบ่อยเมื่อ AI เริ่มทำงานที่มีผลจริง — prompt injection สิทธิ์ของ agent ที่กว้างเกินจำเป็น และการรั่วของข้อมูลผ่านเครื่องมือ — พร้อมมาตรการที่ทำได้จริงและห้าอย่างที่องค์กรควรตั้งเป็นพื้นฐาน

Treepob Tiangtrong (Champ) · 10 กันยายน 2026

AI Governanceความเสี่ยงสำหรับผู้บริหาร

ความเสี่ยงจาก AI ที่องค์กรต้องคุม 6 ข้อ และวิธีคุมแต่ละข้อที่ทำได้จริง

หกความเสี่ยงที่เจอบ่อยเมื่อพนักงานเริ่มใช้ AI — ผลลัพธ์ผิดแต่ดูน่าเชื่อ ข้อมูลรั่ว ลิขสิทธิ์ การตัดสินใจเกี่ยวกับบุคคล การพึ่งพาจนทักษะถดถอย และ shadow AI — พร้อมมาตรการคุมแต่ละข้อที่เขียนลงทะเบียนความเสี่ยงได้ และคนที่ควรเป็นเจ้าของ

Treepob Tiangtrong (Champ) · 8 กันยายน 2026

AI Governanceการจัดซื้อเครื่องมือ AI

AI แบบ enterprise กับแบบใช้ฟรี ต่างกันตรงไหนเรื่องข้อมูลองค์กร: 7 ข้อที่ต้องเช็กก่อนอนุมัติ

ความต่างที่แท้จริงระหว่างเครื่องมือ AI แบบ enterprise กับแบบใช้ฟรีไม่ใช่ความฉลาดของโมเดล แต่คือข้อตกลงเรื่องข้อมูล บทความนี้ให้ 7 ข้อที่ฝ่าย IT และจัดซื้อควรเช็ก — การนำข้อมูลไปฝึกโมเดล ระยะเวลาเก็บ ที่ตั้งเซิร์ฟเวอร์ สัญญาประมวลผลข้อมูล การควบคุมสิทธิ์ บันทึกการใช้งาน และการยกเลิก — พร้อมลำดับว่าทีมไหนควรได้บัญชีองค์กรก่อน

Treepob Tiangtrong (Champ) · 8 กันยายน 2026

AI GovernancePDPAทักษะพนักงาน

ก่อนวางข้อมูลลงใน AI: เช็กลิสต์ 5 ข้อสำหรับพนักงาน และวิธีปกปิดข้อมูลให้ใช้ได้จริง

เช็กลิสต์ 5 ข้อที่พนักงานใช้ตัดสินใจได้เองภายในไม่กี่วินาทีว่าข้อมูลชิ้นนี้ป้อนเข้าเครื่องมือ AI ได้หรือไม่ พร้อมวิธีปกปิดข้อมูล (masking) ที่ยังให้ AI ทำงานได้ ตัวอย่างทำได้-ไม่ทำตามแผนก และสามสิ่งที่หัวหน้าทีมต้องเตรียมให้ก่อน

Treepob Tiangtrong (Champ) · 8 กันยายน 2026

อบรมองค์กรAI Governance

วางนโยบายการใช้ AI ในองค์กรไทยให้พนักงานทำตามได้จริง

โครงนโยบายการใช้ AI สำหรับองค์กรไทย เริ่มจากการจัดชั้นข้อมูลสามชั้น จุดที่ต้องระวังภายใต้ PDPA หัวข้อที่นโยบายควรมี และเหตุผลที่เอกสารอย่างเดียวไม่เปลี่ยนพฤติกรรมถ้าไม่อบรมควบคู่

Treepob Tiangtrong (Champ) · 1 กันยายน 2026

หัวข้ออื่น