รู้จักกับบริการ AI-as-a-service ตอบโจทย์ความต้องการของธุรกิจยุคใหม่

Software-as-a-Service หรือ SaaS หมายถึงซอฟต์แวร์ที่ใช้ได้จากที่ตั้งส่วนกลาง ในลักษณะที่เป็น subscription หรือบางทีเรียกว่า on-demand ผ่านการบริการทาง cloud ที่มักเป็นการบริการจาก third-party provider คุณสมบัติดังกล่าวทำให้การใช้ซอฟต์แวร์มีราคาถูกลงจากการแชร์ทรัพยากร และตัดปัญหาเรื่องการจัดซื้อ และดูแลรักษา hardware นอกจากนี้ SaaS ยังเรียกใช้ได้ง่ายจากทุกที่ทุกเวลาได้จากหลากหลายช่องทาง (cross-platform) นอกจากนี้การอัปเกรดซอฟต์แวร์ก็ทำได้อย่างง่ายดาย และรวดเร็วผ่านอินเตอร์เน็ตโดยไม่ต้องมีเจ้าหน้าที่ปฏิบัติการเข้าไป on-site โปรเจกต์ซอฟต์แวร์ต่างๆ ก็สามารถสร้างขึ้นมาจนใช้งานได้ในเวลาอันรวดเร็วด้วยการเรียกใช้ Application Programming Interface (API) จาก SaaS ตามเท่าที่ต้องการผ่านการสื่อสารทางอินเตอร์เน็ต ทำให้ปัจจุบัน SaaS ได้เข้ามาแย่งชิงส่วนแบ่งในตลาดจากซอฟต์แวร์ On-premise แบบดั้งเดิมที่ต้องมีการติดตั้งซอฟต์แวร์บนเครื่องเพื่อใช้ on-site เฉพาะในองค์กรนั้นเท่านั้น มากขึ้นเรื่อย ๆ ด้วยอัตราการเติบโตที่สูงกว่ามาก

เช่นเดียวกันกับ Software-as-a-Service AI-as-a-Service (AIaaS) หมายถึงบริการการทำงานของ AI ในลักษณะแบบ as a service นั่นคือการเรียกใช้งาน AI ในเวลาที่ต้องการผ่านอินเตอร์เน็ตไปยัง server ส่วนกลาง ที่เป็นที่ตั้งของผู้ให้บริการ AI วิธีการเช่นนี้ทำให้ AI มีราคาค่าบริการ และค่าดูแลรักษาที่เข้าถึงได้ อีกทั้งการอัปเกรดโมเดล AI ก็ทำได้อย่างง่ายดาย และรวดเร็ว ซึ่งมีประโยชน์มากเพราะ AI ควรที่จะได้รับการเรียนรู้ใหม่อยู่ตลอดเวลา แม้อาจไม่จำเป็นต้องเรียนรู้ถึงขั้นแบบเรียลไทม์ AI-as-a-service จึงเป็นลักษณะรูปแบบการให้บริการ AI ที่คาดว่าจะได้รับความนิยมมากยิ่งขึ้น เช่นเดียวกับที่ SaaS ได้เข้ามา

AI-as-a-Service สำหรับรูปแบบ On-premise

โดยคำจำกัดความแล้วรูปแบบการให้บริการ On-premise AI-as-a-Service ฟังดูอาจจะเป็นการเรียกชื่อที่ไม่ถูกต้องซักเท่าไหร่ อย่างไรก็ตาม AI สามารถนำไปใช้งานใน On-premise ได้เช่นกันในรูปแบบ as a service โดยการ deploy ตัว AI ในลักษณะของ microservice ที่ทำงานอยู่บน server ซึ่งตั้งอยู่บน on-premise โดยมีวิธีเรียกใช้เช่นเดียวกับ AI-as-a-Service ที่อยู่บน external cloud แต่เรียกผ่าน Wide Area Network ความแตกต่างกันที่สำคัญเป็นเพียงว่ายังต้องมีการจัดซื้อและค่าดูแลรักษา (maintenance) ของฮาร์ดแวร์ที่ใช้ host AI นั้นด้วยซึ่งอาจทำให้มีค่าใช้จ่ายที่เพิ่มเติม รวมถึงราคาค่าบริการที่สูงขึ้น

ตัวอย่างรูปแบบการใช้งาน AI-as-a-Service

• Optical Character Recognition (OCR): บริการ OCR สามารถให้ธุรกิจส่งรูปถ่ายเอกสาร หรือรูปสแกนเอกสารไปยัง service ของผู้ให้บริการ OCR และสามารถได้รับผลการดึงข้อมูลที่แปลงเป็นตัวหนังสือ (text) ส่งไปใน structured format ที่โปรแกรมคอมพิวเตอร์อื่นๆ เข้าใจ และนำข้อมูลไปใช้ต่อได้ เช่น JSON format
• Face verification : บริการ Face verification จะรับรูปที่มีหน้าสองรูปไปเปรียบเทียบกันเพื่อตอบว่าหน้าในสองรูปนั้นเป็นคนๆ เดียวกันหรือไม่ และส่งผลการตัดสินใจกลับไปที่ระบบ บางครั้ง API สามารถกำหนดระดับของความเข้มข้นในการตรวจจับตามความต้องการได้อีกด้วย ผ่านพารามิเตอร์ที่กำหนดตอนเรียกใช้ API
• Q&A chatbot : บริการ Q&A Chatbot ที่รับคำถามไปในลักษณะข้อความ AI จะนำไปประมวลผล และทำความเข้าใจภาษาของคำถามนั้น แล้วไปสืบค้นจากฐานข้อมูลภายในว่าคำตอบไหนที่เหมาะที่สุดกับคำถามนั้น AI ลักษณะนี้ต้องมีฐานข้อมูลซึ่งอาจมาจากการรวบรวมโดยอัตโนมัติ หรือผู้ใช้งานมีการจัดเตรียมไว้ล่วงหน้าสำหรับการถามในลักษณะต่าง ๆ กัน แต่เกี่ยวกับเนื้อหาในฐานข้อมูลที่มีอยู่
• Sentiment analysis : บริการ Sentiment analysis ที่รับข้อความในลักษณะข้อความ แล้ว AI จะประเมินว่าข้อความนั้นๆ ได้แบบอัตโนมัติว่ามีความรู้สึกเป็นเชิงบวกหรือลบ เช่น ความคิดเห็นลูกค้า หรือ comment เกี่ยวกับแบรนด์ตาม social network ต่าง ๆ แล้วส่งผลกลับไป

จะเห็นได้ว่า AI-as-a-Service สามารถให้บริการได้หลากหลายรูปแบบ ในแต่ละบริการมักจะเป็น task เล็ก ๆ ย่อย ๆ ที่ AI ตัวนั้นชำนาญ API บางตัวอาจทำหลายอย่างในคราวเดียวกัน เช่น เข้าใจความหมายหรือ “intent” ของข้อความที่ส่งมาใน chatbot ในขณะเดียวกันก็วิเคราะห์ sentiment ไปด้วย ซึ่งการรวมกันอาจจะเหมาะกับการใช้งานใน call center ที่มักต้องใช้ทั้งสองอย่างนั้นอยู่แล้ว

หรือสำหรับบริการ AI-OCR ก็สามารถจะรีเทิร์นตำแหน่งของข้อมูลบนเอกสารต่างๆ ได้ ในบางกรณีอาจสามารถ customize AI-as-a-Service เพื่อให้ทำหลายอย่างภายในเพื่อผลลัพธ์อันเดียว เช่น กระบวนการเคลมประกันผ่านการส่งเอกสารเป็นชุดจนได้ผลการตัดสินใจที่จะรีเทิร์นกลับไป การใช้งาน AI-as-a-Service จึงเปรียบเสมือนเราส่งงานพร้อมข้อมูลที่จำเป็นให้ใครสักคนแล้วรอให้คนนั้นส่งผลกลับมาให้เรา

สิ่งที่ธุรกิจควรพิจารณาในการเลือกใช้ AI-as-a-Service

• ความแม่นยำ: AI-as-a-Service นั้น มีความแม่นยำในการทำงานที่เพียงพอต่อการใช้งานหรือไม่ อย่างไรก็ตาม ความแม่นยำในแต่ละอย่างไม่จำเป็นต้องเท่ากัน เช่น การถอดอักขระด้วย OCR ในส่วนของรายละเอียดของรายการในใบเสร็จรับเงินอาจไม่สำคัญเท่ากับความแม่นยำในการอ่านตัวเลข
• บริการที่น่าเชื่อถือ (Service reliability and availability): ธุรกิจควรตรวจสอบว่า up-time ของ service ตอบโจทย์ทางธุรกิจหรือไม่ เช่น โอกาส Down-time มีมากหรือไม่ หรือมีการรับประกัน Service Level Agreement (SLA) ที่เท่าไหร่ ธุรกิจอาจพิจารณาด้วยว่าจำเป็นต้องเปิดบริการอยู่ตลอดเวลา 24/7 หรือว่าสามารถทำเป็น Batch แค่ตอนจบวันได้ และบริการ AI เหล่านี้จะใช้ไปตลอดเป็นเวลาหลายปีหรือไม่ สิ่งเหล่านี้นอกจากจะมีผลต่อคุณภาพและความเสถียรของการให้บริการแล้ว ยังมีผลต่อราคาอีกด้วย การเรียกใช้ครั้งเดียวใน 1 วัน ในสิ่งที่ไม่สำคัญอาจลดราคาการใช้งานได้โดยไม่มีผลกระทบต่อผลทางธุรกิจ และการทำสัญญาเป็นรายปีก็มักจะได้ราคาพิเศษอีกด้วย
• ความรวดเร็วในการทำงาน (Speed of response) : ผู้ใช้ควรทดสอบให้แน่ใจว่าการใช้งานจริงมีการตอบรับ และส่งผลมาให้อย่างรวดเร็วเพียงพอต่อการใช้งาน เช่น การยืนยันตัวตนด้วยใบหน้าต้องการการตอบสนองในหลัก 1-2 วินาที แต่ AI-as-a-Service ที่ทำการประมวลผลเอกสารการเคลมประกัน อาจสามารถใช้เวลานานเป็นหลายสิบวินาทีได้ เนื่องจากผู้ใช้งานไม่จำเป็นต้องรอผลการประมวลผล ทั้งนี้อย่าลืมด้วยว่าความเร็วของอินเตอร์เน็ตก็มีผลต่อประสบการณ์ของผู้ใช้งาน  แม้ AI-as-a-Service จะทำงานได้เร็ว แต่ถ้าความเร็วการส่งข้อมูลผ่านอินเตอร์เน็ตไม่เพียงพอต่อแอปพลิเคชันนั้น ก็จะส่งผลทำให้ประสบการณ์ของผู้ใช้งานเปลี่ยนไป
• Confidence Score: AI-as-a-Service ควรมีตัวเลขบ่งบอกโอกาสในความผิดพลาดออกมาในลักษณะของ confidence score ซึ่งเป็นเสมือนค่าความมั่นใจของ AI นั้น เพื่อประกอบการแสดงผลหรือตัดสินใจเมื่อได้รับผลจาก AI มาแล้ว หาก confidence score ต่ำเกินไป user อาจต้องเข้าไปตรวจสอบ หากไม่มีตัวเลขเหล่านี้ การใช้งานอาจไม่ได้รับการตรวจสอบ เว้นเสียแต่ว่าความผิดพลาดเหล่านั้นเป็นเรื่องที่รับได้
• API specification: AI-as-a-Service ที่ดีต้องมีเอกสาร API specification ที่ชัดเจน เข้าใจง่าย นำไปใช้ได้ง่าย โดยไม่มีความผิดพลาดที่ไม่คาดคิด ซึ่งจะทำให้การนำไปใช้งานเรียบง่ายไร้ปัญหา
• Dashboard: บริการ AI-as-a-Service มักต้องมี dashboard ให้ผู้ใช้งานเห็นภาพรวมการใช้งาน(usage) ของตน หรือจัดการเรื่องเครดิตในบัญชี และความปลอดภัยเบื้องต้นของ API key ของตนเอง
• Onboarding experience & support: ประสบการณ์ในการเข้าไปเริ่มใช้บริการ เริ่มตั้งแต่การทดลองใช้ฟรี การนำไป integrate กับระบบของธุรกิจ และการชำระเงิน ประสบการณ์ในการใช้งาน รวมไปถึงเรื่อง technical support ซึ่งมีส่วนสำคัญที่จะทำให้การนำ AI-as-a-Service ไปใช้ประสบความสำเร็จ
• แพ็คเกจราคา : AIaaS provider ส่วนใหญ่มักมีแพ็คเกจราคาให้เลือกหลากหลายแบบ เช่น
  • Pay-as-you-go: เป็นลักษณะแบบ Pre-paid เหมือนการเติมเงินบริการโทรศัพท์มือถือ ซื้อเครดิตไว้เท่าไหร่ก็ใช้ได้เท่านั้น ถ้าหมดแล้วต้องซื้อเครดิตเติมใหม่ การซื้อเครดิตครั้งละมาก ๆ บางครั้งอาจได้ส่วนลด หรือราคาพิเศษ แต่ให้สังเกตเงื่อนไขการหมดอายุของเครดิตให้ดี และวางแผนตามที่ธุรกิจของเราต้องการใช้งาน ข้อดีคือการวางแผนได้เองตามความต้องการแต่ละช่วง ข้อเสียคือต้องคอยกลับมาจัดการ และตรวจสอบการใช้งานอยู่เสมอ
  • Monthly plan หรือ Subscription : เป็นลักษณะแบบ Post-paid เหมือนการจ่ายรายเดือนการใช้บริการโทรศัพท์มือถือ โดยแต่ละแพ็กเกจจะมี quota ว่าใช้ได้เท่านั้นเท่านี้ หากใช้เกิน จะมีที่เรียกว่า overage charge ซึ่งมักจะเป็นราคาต่อ unit การใช้บริการที่เกินมา (เหมือนในบริการโทรศัพท์มือถือ ก็จะคิดตามนาทีที่เกินจาก package) ข้อดีของ monthly plan คือค่าใช้จ่ายมักจะ fixed เหมือนการ subscribe บริการ Netflix หรือ Spotify เหมาะกับการใช้งานที่ปริมาณค่อนข้างคงที่ในแต่ละเดือน บางครั้งมีข้อเสนอการจ่ายล่วงหน้ารายปีเพื่อส่วนลดพิเศษอีกด้วย
  • Pay-per-use : เป็นลักษณะแบบใช้เท่าไหร่จ่ายเท่านั้น บางที่อาจมีขั้นต่ำที่ต้องจ่ายต่อเดือน (ซึ่งก็จะทำให้คล้ายการเป็น monthly plan) แต่ยิ่งใช้มักจะยิ่งได้ราคาต่อหน่วยที่ถูกลง
  • Free trial : ผู้ให้บริการ AIaaS ในหลายๆ ที่มักจะมีการให้ทดลองใช้ฟรี ไม่ว่าจะเป็นรูปแบบผ่านหน้าเว็บ browser หรือการให้ทดลอง integrate กับ API ก่อนที่จะนำไปสู่การใช้งานจริง บริการ Free trial ไม่มีความแตกต่างทางด้านความแม่นยำของ AI เพียงแต่อาจไม่รับรอง SLA หรือ speed of response เหมือนการใช้งานจริงเมื่อใช้บริการแบบชำระเงิน
• ความปลอดภัยของข้อมูล: AIaaS จำเป็นต้องมีระบบการรักษาความปลอดภัยที่ดีเพื่อปกป้องข้อมูล แม้ว่า AIaaS หลาย้เจ้าไม่ได้ทำการเก็บข้อมูล คือ ไม่มี data at rest ทำให้การเข้ามาขโมยข้อมูลชุดใหญ่อาจจะไม่เกิดขึ้น อย่างไรก็ตามการปกป้องข้อมูล account การป้องกัน attack ที่จะกระทบผลที่ AI ตัวนั้นส่งกลับมาให้เรา ก็มากเพียงพอที่ทำให้ต้องมีมาตรฐานความปลอดภัยของ Cloud ที่ดี (สังเกตุจาก ISO 27001 หรือ CSA Star Certification)
• กฎหมายและข้อบังคับ: ผู้ให้บริการ AIaaS หลายเจ้ามี hosting server อยู่นอกประเทศ กฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลไทย(PDPA) ไม่ห้ามการส่งข้อมูลส่วนตัวลูกค้าไปเก็บหรือประมวลผลที่ต่างประเทศ ตราบใดที่ประเทศที่ตั้ง server นั้นมีกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลเช่นกัน (ซึ่ง Public cloud provider ทุกเจ้า comply ในข้อนี้) อย่างไรก็ตาม องค์กรหรือธุรกิจในฐานะผู้ควบคุมข้อมูล (Data Controller) ยังคงต้องขอความยินยอมเจ้าของข้อมูลในการส่งข้อมูลให้ผู้ประมวลผลช่วง (Data Processor) ซึ่งได้แก่ ผู้ให้บริการ AIaaS ทำการประมวลผลได้เพื่อตอบโจทย์การบริการให้ลูกค้า

The Future of AI-as-a-Service

ด้วยแนวโน้มการนำ AI เข้ามาใช้งานในธุรกิจที่มีมากขึ้นเรื่อย ๆ ในขณะที่หลายองค์กรโดยเฉพาะองค์กรขนาดเล็ก และขนาดกลาง อาจไม่ได้มีความเชี่ยวชาญในการพัฒนา และดูแลรักษา AI เพื่อให้ใช้งานได้ AI-as-a-Service เป็นอีกหนึ่งทางเลือกที่ตอบโจทย์ธุรกิจที่จะช่วยให้การนำ AI มาใช้งานนั้นเป็นเรื่องที่สะดวกในราคาที่จับต้องได้

บริการ AI-as-a-Service มีให้เลือกอย่างหลากหลาย และสามารถเรียกใช้งานได้จากโค้ดเพียงหนึ่งบรรทัด ซึ่งจะทำให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์ และแผนก IT ในองค์กร สามารถนำมาใช้สร้าง และพัฒนาแอปพลิเคชันขององค์กรได้อย่างสะดวก และรวดเร็วมากยิ่งขึ้น อีกทั้งเราจะพบว่ามีแนวโน้มที่จะมีแพลตฟอร์มที่ช่วยในการสร้าง AI ได้เองเพื่อการ customization ของโมเดลจากข้อมูลภายใน โดยที่ผู้ใช้งานไม่จำเป็นต้องมีความรู้ทางด้าน AI มากนัก นอกจากนี้ประโยชน์ของการที่ AIaaS สามารถทำการอัปเดตโมเดลได้อย่างรวดเร็ว และมีการพัฒนาจากข้อมูลที่มาจากหลายแหล่งตลอดเวลา ทำให้ผลความแม่นยำดีขึ้นได้อย่างรวดเร็ว เป็นประโยชน์กับทุกธุรกิจที่ใช้งาน AIaaS จึงเป็นอีกหนึ่งเทคโนโลยีที่จะถูกนำมาช่วยสร้างความได้เปรียบในธุรกิจต่าง ๆ ได้มากยิ่งขึ้น

ต้องการนำบริการ AI-as-a-Service ไปใช้งานกับธุรกิจ

AIGEN (ไอเจ็น) ผู้นำด้านโซลูชัน AI สำหรับธุรกิจ ได้พัฒนาบริการ AI-as-a-Service ที่ครอบคลุม และตอบโจทย์กับความต้องการของธุรกิจไทยโดยเฉพาะ ตั้งแต่ AI สำหรับการประมวลผลข้อมูลจากเอกสาร AI สำหรับการยืนยันตัวตนออนไลน์ AI สำหรับการค้นหาข้อมูลภายในองค์กร และบริการ AI อื่นๆ ที่พร้อมให้ธุรกิจสามารถนำไปใช้งานเพื่อยกระดับขั้นตอนการทำงานของธุรกิจได้อย่างสะดวก และง่ายดายผ่านช่องทาง AIGEN Web portal ซึ่งธุรกิจสามารถทดลองใช้งานได้ฟรี!

อีกทั้งผู้เชี่ยวชาญของเรายินดีให้คำปรึกษาในการนำ AI-as-a-Service ไปใช้งานตั้งแต่ขั้นตอนการวางแผน การออกแบบขั้นตอนการทำงาน จนถึงการนำโซลูชัน AI ไปใช้งานให้ประสบผลสำเร็จ ติดต่อเพื่อพูดคุยกับผู้เชี่ยวชาญของเราได้ที่นี่