AI Risk Management by Design
ในปี 2026 องค์กรไม่ได้ถามอีกต่อไปว่า จะใช้ AI หรือไม่ แต่ถามว่า จะใช้ AI อย่างปลอดภัย มีธรรมาภิบาล และสร้างคุณค่าทางธุรกิจได้อย่างไร
ผมทำงานด้าน Enterprise Risk Management มากว่า 15 ปี ครอบคลุมสถาบันการเงิน โรงพยาบาล องค์กรขนาดใหญ่ และหน่วยงานภาครัฐระดับประเทศ วันนี้ AI กลายเป็น New Risk Landscape ที่ต้องบริหารอย่างเป็นระบบ ไม่ใช่แค่เรื่องเทคโนโลยี แต่คือ เรื่องกลยุทธ์ ความเชื่อมั่น และความยั่งยืนขององค์กร
ขุมพลังของ AI สามารถทำงานที่เคยใช้เวลาหลายวันได้เพียงในไม่กี่นาที แต่มุมที่อาจต้องคิดเช่น
Bias & Fairness Risk : อคติที่ถูกฝังอยู่ในข้อมูลและโมเดล
Explainability Risk : การตัดสินใจที่อธิบายไม่ได้ว่ามีกระบวนการความคิดอย่างไรถึงได้คำตอบนั้นมา
Regulatory & Reputational Risk : ความเสี่ยงด้านกฎหมายและชื่อเสียงจากการใช้ AI
Cyber & Emerging AI Threats : Prompt Injection, Data Poisoning, Adversarial Attack คือผลลบจากการใช้ AI
การรับรู้ความเสี่ยงเหล่านี้ การจัดการจะมุ่งเน้นเพียงแค่การลดผลกระทบให้เบาลงเท่านั้น จากบทเรียนจากองค์กรชั้นนำทั่วโลกชี้ชัดว่า การจัดการ AI Risk แบบ “ปลายทาง” ไม่เพียงพออีกต่อไป จึงควรมาเรียนรู้เรื่องการบริหารความเสี่ยงตั้งแต่ต้นน้ำ
แนวคิดหลัก: Derisking AI by Design (ฺBy Mckinsey)
บทความนี้พยายามสื่อว่า AI ที่ดี ต้องมี Risk Management ฝั่งอยู่ตั้งแต่ต้นน้ำ ไม่ใช่เพิ่มการควบคุมภายหลัง โดยเริ่มใส่มุมมองบริหารความเสี่ยงไปตาม Cycle ของการพัฒนา AI ตั้งแต่……
Ideation (what could go wrong?)
Data sourcing (data leakage, bias)
Model development (robustness, explainability)
Deployment
Monitoring & maintenance (drift, misuse)
คำถามต่อมาคือแล้ว……เรา…..คนทำงานด้านบริหารความเสี่ยงต้องรู้ Technical ด้านการสร้าง AI ขนาดนั้นเลยหรือ คำตอบคือ
Risk function ต้อง
เข้าไปทำงานเสมือนเป็น Business Partner กับทีม AI
จาก “gatekeeper” มาเป็น → “enabler of safe AI”
ความรู้เพิ่มเติมด้าน AI Risk
AI vs Risk Expert
กรอบการบริหารความเสี่ยงด้าน AI (AI Risk Management Framework)
AI Risk 101- เมื่อนักศึกษาใช้ Generative AI เราจะแนะนำเขาให้ตระหนักในความเสี่ยงAI อย่างไร
วงการ Risk มอง AI คือความเสี่ยงหรือโอกาสกันแน่
หรือหากอยากทำความเข้าใจเพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI Risk Management ติดต่อได้ที่