AI ภายในองค์กรภายใต้การควบคุมของคุณ
ใช้ AI กับข้อมูลสำคัญภายใต้ขอบเขตที่องค์กรกำหนด พร้อมควบคุม Model, Access, Governance และ Operations ได้
จุดเด่นของแพลตฟอร์ม
One governed AI utility สำหรับ Application ที่ได้รับอนุมัติ
แพลตฟอร์มรวม shared AI services, private model runtime, governance และ operations ภายใน customer-controlled environment
คำถามที่พบบ่อย
Private AI หมายถึงต้องติดตั้ง On-Premise เท่านั้นหรือไม่?
ไม่จำเป็น จุดสำคัญคือขอบเขตข้อมูล การควบคุม และ operating model ที่องค์กรกำหนด
Private AI Platform รวม AI Application เฉพาะลูกค้าหรือไม่?
Base platform เป็น shared AI foundation ส่วน customer-specific applications ควรกำหนด scope และ acceptance แยก
ควรซื้อ Hardware ก่อนหรือทำ Assessment ก่อน?
แนวทางที่แนะนำคือประเมิน use case, governance, workload และ architecture ก่อนตัดสินใจ hardware เพื่อให้ขนาดและรูปแบบสอดคล้องกับงานจริง
Private · Governed · Reusable · Operable
Customer-controlled
ทำงานภายในสภาพแวดล้อมและขอบเขตข้อมูลที่องค์กรกำหนด
Policy becomes control
รวม identity, registry, evaluation, approval และ audit ให้อยู่ภายใต้ control model เดียว
Shared AI services
Application ที่ได้รับอนุมัติสามารถใช้ gateway, retrieval, model และ API services ร่วมกัน
Built for operations
รองรับ monitoring, backup, recovery, release และ model lifecycle หลัง Go-live
Approved model catalogue
บริหาร model routing และการเปลี่ยนเวอร์ชันโดยไม่ผูก application กับโมเดลเดียว
Release control
ประเมิน อนุมัติ release และ rollback เวอร์ชันผ่านกระบวนการที่ควบคุมได้
รวมใน Base Platform
- Initial AI governance enablement
- AI Gateway and policy control
- Private model serving baseline
- Retrieval foundation components
- SSO/RBAC, audit, registry and release control
- Monitoring, backup, runbook and baseline assurance
กำหนด Scope แยก
- Enterprise-wide AI policy or legal certification
- Customer-specific UI, workflow and business integration
- Data cleansing and knowledge-base configuration
- Fine-tuning / training
- Hardware, DR, 24x7 and vendor warranty unless included
- Application accuracy guarantee or independent audit
แยก Platform Foundation ออกจาก AI Application ให้ชัด
Private AI Platform เป็น shared foundation สำหรับ runtime, gateway, retrieval, governance และ operations ส่วน application เฉพาะลูกค้าเป็น workstream แยก
Base Platform
AI Gateway, policy control, private model serving baseline, retrieval foundation, SSO/RBAC, audit, registry, release control, monitoring และ runbook baseline
Separate Workstream
Customer-specific UI, workflow, business integration, knowledge configuration, data cleansing และ use-case accuracy acceptance
Optional Profile
Hardware, DR, 24x7 support, fine-tuning/training และ vendor warranty ต้องกำหนดตาม benchmark และ scope
เริ่มด้วย Readiness Assessment ก่อนผูกงบกับ Hardware หรือ Model
ประเมิน use case, data boundary, governance, workload, integration และ operating profile ก่อนออกแบบ production platform
Private AI Readiness Assessment
Governance baseline, target architecture, workload assumptions และ solution blueprint
เริ่ม Assessment →Platform Foundation
ติดตั้ง shared AI platform, private model services, controls, monitoring และ acceptance baseline
คุยเรื่อง Platform →Managed AI Operations
Monitoring, incident, release, recovery, capacity และ continuous assurance หลัง Go-live
คุยเรื่อง Managed Operations →