เป็นที่ชัดเจนแล้วว่า PDPA (Personal Data Protection Act) หรือ พระราชบัญญัติ หรือ พ.ร.บ.คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล พ.ศ.2562 ที่ก่อนหน้านี้มีผลใช้บังคับแล้วบางหมวด บางมาตรา จะมีผลใช้บังคับทั้งหมดในวันที่ 1 มิถุนายนนี้ ซึ่งนับเป็นการเปลี่ยนผ่านสำคัญเกี่ยวกับการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลของแต่ละคน ตั้งแต่การมอบข้อมูล และการบริหารจัดการข้อมูลส่วนบุคคลของตัวเอง ที่อยู่ในมือของคนอื่นอย่างเต็มที่ เพื่อปกป้องสิทธิของตนไม่ให้ถูกละเมิดสิทธิส่วนตัว

ทั้งนี้ หลายคนอาจจะยังไม่ทราบกรอบของ PDPA ว่าสามารถทำอะไรได้หรือไม่ได้บ้าง ภายใต้เงื่อนไขที่มีการระบุไว้ก่อนหน้า

สำหรับ PDPA นั้น มีประเด็นที่ประชาชนควรรู้ ดังนี้…
1. ข้อมูลส่วนบุคคล คือ ข้อมูลเที่ยวกับบุคคล ซึ่งทำให้สามารถระบุตัวบุคคลนั้นได้ ไม่ว่าทางตรงหรือทางอ้อม แต่ไม่รวมถึงข้อมูลของผู้ถึงแก่กรรมเฉพาะ เช่น ชื่อ ที่อยู่ หมายเลข ประจำตัว ข้อมูลสุขภาพ ฯลฯ (มาตรา 6)

2. ผู้ควบคุมข้อมูลส่วนบุคคล ต้องเก็บรวบรวม ใช้ หรือเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคล ตามวัตถุประสงค์ที่ได้แจ้งเราไว้ก่อนหรือในขณะเก็บรวบรวม (ห้ามใช้นอกเหนือวัตถุประสงค์) (มาตรา 21)

3.ผู้ควบคุมข้อมูลส่วนบุคคล ต้องเก็บรวบรวมข้อมูลส่วนบุคคลของเราเท่าที่จำเป็น ภายใต้วัตถุประสงค์อันชอบ
ด้วยกฎหมาย (มาตรา 22) (ใช้ข้อมูลของเราให้น้อยที่สุด)

4. ความยินยอม เป็นฐานการประมวลผลฐานหนึ่งเท่านั้น ผู้ควบคุมข้อมูลส่วนบุคคลมีหน้าที่ในการกำหนดฐานการประมวลผล ให้สอดคล้องกับลักษณะการประมวลผล และความสัมพันธ์ระหว่างผู้ควบคุมข้อมูลส่วนบุคคลกับเจ้าของข้อมูลส่วนบุคคล (ตามมาตรา 24 หรือมาตรา 26)

ในปีที่ผ่านมา หลายแบรนด์อยากจะเริ่มทำ Data-Driven Marketing แต่ก็กลัวว่าการใช้ข้อมูลลูกค้าที่เก็บไว้จะไปผิดกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล หรือ PDPA สุดท้ายก็เลยไม่กล้าไปแตะต้องข้อมูลที่มีอยู่ 

ความกลัวนี้ ก็พอจะเข้าใจได้ เพราะเป็นเรื่องใหม่ที่ตลาดเองก็ยังไม่ชิน เนื่องจากเพิ่งจะมีการบังคับใช้เมื่อวันที่ 1 มิถุนายน 2565 ที่ผ่านมานี้เอง 

และก็แน่นอนว่า ในฐานะคนทำ Data-Driven Marketing ย่อมรู้สึกอึดอัดทุกครั้งที่เห็นข้อมูลอันมีมูลค่ามหาศาลถูกนั่งทับไว้นิ่ง ๆ ไม่ได้นำไปใช้งาน เพียงเพราะกลัว PDPA 

แต่จริง ๆ แล้ว เราไม่จำเป็นที่จะต้องไปกลัว เราสามารถนำข้อมูลไปใช้สร้างมูลค่าได้ แค่ต้องเตรียมพร้อมให้ดี

นั่นก็เพราะใจความหลักของ PDPA คือ การให้สิทธิความเป็นเจ้าของข้อมูลส่วนบุคคลกับผู้บริโภค ผู้ที่จะใช้งานข้อมูลส่วนบุคคลมีหน้าที่ที่ต้องทำ มีขอบเขตของการนำข้อมูลส่วนบุคคลไปใช้ที่จำกัด หรือถ้าใช้นอกเหนือจากขอบเขตที่กำหนดไว้ ก็ต้องขอความยินยอมจากแต่ละคนก่อนนั่นเอง ไม่ใช่ว่าห้ามใช้ข้อมูลส่วนบุคคลเลย 

พูดง่าย ๆ แค่เราต้องทำทุกอย่างให้ถูกต้องตามกฎหมาย!! 

นอกจากนี้อีกสิ่งที่สำคัญและมักจะลืมกันไป คือ ผู้บริโภคจะต้องได้ประโยชน์จากการใช้ข้อมูลส่วนบุคคลด้วย หมายความว่าถ้าเราสามารถนำข้อมูลไปสร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้าได้ ลูกค้าก็จะยินดีเปิดเผยข้อมูล

2 องค์ประกอบสำคัญของการบริหารจัดการข้อมูลในยุคดิจิทัล: Data Privacy กับ Data Security

ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลกลายเป็นทรัพยากรสำคัญของทั้งบุคคลและองค์กร การใช้งานอินเทอร์เน็ต แอปพลิเคชัน และบริการออนไลน์ต่าง ๆ ล้วนเกี่ยวข้องกับการเก็บรวบรวม การใช้ และการประมวลผลข้อมูลส่วนบุคคล ไม่ว่าจะเป็นชื่อ ที่อยู่ หมายเลขโทรศัพท์ ข้อมูลทางการเงิน หรือพฤติกรรมการใช้งานบนโลกออนไลน์ ด้วยเหตุนี้ แนวคิดเรื่องความเป็นส่วนตัวของข้อมูล (Data Privacy) และ ความมั่นคงปลอดภัยของข้อมูล (Data Security) จึงได้รับความสำคัญมากขึ้น แม้ว่าทั้งสองแนวคิดจะมีเป้าหมายร่วมกันในการคุ้มครองข้อมูล แต่มีบทบาทและขอบเขตที่แตกต่างกัน วันนี้ OPEN-TEC ภายใต้การดูแลของ TCC Technology Group จะพาทุกท่านไปทำความเข้าใจถึงองค์ประกอบสำคัญของการบริหารจัดการข้อมูลในยุคดิจิทัลที่ต้องดำเนินควบคู่กันได้อย่างเหมาะสม ปลอดภัย และสอดคล้องกับกฎหมาย
Data Privacy คืออะไร

ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล (Data Privacy) หมายถึง หลักการและแนวทางในการกำกับดูแลการเก็บรวบรวม ใช้ เปิดเผย และจัดการข้อมูลส่วนบุคคลอย่างเหมาะสม โปร่งใส และเป็นไปตามกฎหมาย โดยคำนึงถึงสิทธิของเจ้าของข้อมูลเป็นสำคัญ องค์กรที่เก็บรวบรวมข้อมูลส่วนบุคคลควรแจ้งวัตถุประสงค์ในการประมวลผลข้อมูล รวมถึงฐานทางกฎหมายที่ใช้ในการดำเนินการ เช่น ความยินยอมของเจ้าของข้อมูล การปฏิบัติตามสัญญา การปฏิบัติตามกฎหมาย หรือประโยชน์โดยชอบด้วยกฎหมาย เป็นต้น ซึ่งอยู่บนพื้นฐานของการรักษาความลับ (Confidentiality) ความสามารถในการคาดการณ์ (Predictability) ความสามารถในการควบคุมจัดการ (Manageability) และการไม่สามารถเชื่อมโยงข้อมูลกลับไปยังบุคคลได้ (Disassociability)1 ทั้งนี้ เจ้าของข้อมูลยังมีสิทธิตามกฎหมาย เช่น สิทธิในการเข้าถึงข้อมูล สิทธิในการแก้ไขข้อมูล สิทธิในการลบข้อมูล และสิทธิในการคัดค้านการประมวลผลข้อมูลในบางกรณี
ตัวอย่างเช่น เมื่อผู้ใช้สมัครสมาชิกเว็บไซต์หรือแอปพลิเคชัน องค์กรควรแจ้งให้ทราบว่าจะเก็บข้อมูลใด ใช้ข้อมูลเพื่อวัตถุประสงค์ใด และอาศัยฐานทางกฎหมายใดในการประมวลผลข้อมูล หากนำข้อมูลไปใช้เพื่อวัตถุประสงค์อื่นโดยไม่มีฐานทางกฎหมายรองรับหรือไม่ได้แจ้งให้เจ้าของข้อมูลทราบ อาจถือเป็นการละเมิดหลักการด้าน Data Privacy
Data Security คืออะไร

การใช้มาตรการด้านเทคโนโลยี กระบวนการ และการบริหารจัดการ เพื่อป้องกันข้อมูลจากการเข้าถึง การเปิดเผย การแก้ไข การทำลาย หรือการใช้งานโดยไม่ได้รับอนุญาต โดยเป้าหมายสำคัญของ Data Security คือการรักษาองค์ประกอบพื้นฐานของความมั่นคงปลอดภัยของข้อมูล (CIA Triad)2 ได้แก่
Confidentiality – การรักษาความลับของข้อมูล
Integrity – การรักษาความถูกต้องและความครบถ้วนของข้อมูล
Availability – การทำให้ข้อมูลและระบบพร้อมใช้งานเมื่อจำเป็น

ตัวอย่างของมาตรการด้าน Data Security ได้แก่ การเข้ารหัสข้อมูล (Encryption) การใช้รหัสผ่านที่มีความรัดกุม การยืนยันตัวตนแบบหลายปัจจัย (Multi-Factor Authentication: MFA) การกำหนดสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูล (Access Control) การสำรองข้อมูล (Backup) การติดตั้งระบบป้องกันมัลแวร์ (Malware) และไฟร์วอลล์ (Firewalls) ตลอดจนการเฝ้าระวังและตอบสนองต่อเหตุการณ์ด้านความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์

ความแตกต่างระหว่าง Data Privacy และ Data Security
แม้ทั้งสองแนวคิดจะเกี่ยวข้องกับการคุ้มครองข้อมูล แต่มีจุดมุ่งเน้นที่แตกต่างกันอย่างชัดเจน

Data Privacy
- มุ่งเน้นการใช้ข้อมูลอย่างถูกต้อง โปร่งใส และเป็นไปตามกฎหมาย
- ให้ความสำคัญกับสิทธิของเจ้าของข้อมูล
- เกี่ยวข้องกับกฎหมาย นโยบาย และการกำกับดูแลข้อมูล
- ตอบคำถามว่า "ใครสามารถใช้ข้อมูลได้ และใช้เพื่ออะไร"

Data Security
- มุ่งเน้นการป้องกันข้อมูลจากภัยคุกคามและการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต
- ให้ความสำคัญกับการรักษาความมั่นคงปลอดภัยของข้อมูล
- เกี่ยวข้องกับมาตรการ เทคโนโลยี และการบริหารจัดการด้านความปลอดภัย
- ตอบคำถามว่า "จะปกป้องข้อมูลอย่างไร"

กล่าวโดยสรุป Data Privacy เป็นเรื่องของการใช้ข้อมูลอย่างถูกต้องและเคารพสิทธิของเจ้าของข้อมูล ขณะที่ Data Security เป็นเรื่องของการปกป้องข้อมูลไม่ให้ถูกเข้าถึงหรือถูกโจมตีโดยผู้ที่ไม่มีสิทธิ์
ความสัมพันธ์ระหว่าง Data Privacy และ Data Security
แม้จะเป็นคนละแนวคิด แต่ Data Privacy และ Data Security มีความสัมพันธ์กันอย่างใกล้ชิด และจำเป็นต้องดำเนินการควบคู่กัน หากองค์กรให้ความสำคัญกับ Data Privacy แต่ไม่มีมาตรการรักษาความมั่นคงปลอดภัยที่เหมาะสม ข้อมูลอาจรั่วไหลหรือถูกโจมตีได้ ในทางกลับกัน แม้องค์กรจะมีระบบรักษาความปลอดภัยที่ทันสมัย แต่หากนำข้อมูลส่วนบุคคลไปใช้โดยไม่มีฐานทางกฎหมายหรือไม่เป็นไปตามวัตถุประสงค์ที่แจ้งไว้ ก็ยังถือว่าเป็นการละเมิด Data Privacy กล่าวได้ว่า Data Security เป็นกลไกสำคัญที่ช่วยสนับสนุนให้ Data Privacy บรรลุผล ทั้งสองแนวคิดจึงเป็นองค์ประกอบที่ต้องดำเนินการร่วมกันเพื่อให้การคุ้มครองข้อมูลมีประสิทธิภาพ

ความสำคัญในปัจจุบัน
ปัจจุบัน หลายประเทศได้ประกาศใช้กฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล เช่น พระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล พ.ศ. 2562 (PDPA) ของประเทศไทย และ General Data Protection Regulation (GDPR) ของสหภาพยุโรป ซึ่งกำหนดให้องค์กรต้องดำเนินการคุ้มครองข้อมูลทั้งในด้าน Data Privacy และ Data Security อย่างเหมาะสม นอกจากนี้ ภัยคุกคามทางไซเบอร์มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ไม่ว่าจะเป็นการโจมตีด้วยมัลแวร์ (Malware) การหลอกลวงแบบฟิชชิง (Phishing) หรือการโจมตีด้วยแรนซัมแวร์ (Ransomware) ทำให้การบริหารจัดการข้อมูลอย่างรอบด้านกลายเป็นเรื่องจำเป็นสำหรับทุกองค์กร รวมถึงผู้ใช้งานทั่วไป นอกจากนี้ การดำเนินการตามหลัก Data Privacy และ Data Security ช่วยลดความเสี่ยงจากการรั่วไหลของข้อมูลและการโจมตีทางไซเบอร์และยังช่วยสร้างความเชื่อมั่นให้กับลูกค้า คู่ค้า และผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย ตลอดจนสนับสนุนการดำเนินธุรกิจให้เป็นไปตามกฎหมายและมาตรฐานสากล

สุดท้ายนี้ Data Privacy และ Data Security เป็นองค์ประกอบสำคัญของการบริหารจัดการข้อมูลในยุคดิจิทัลที่ต้องดำเนินควบคู่กัน โดย Data Privacy มุ่งเน้นการคุ้มครองสิทธิของเจ้าของข้อมูลและการใช้ข้อมูลอย่างโปร่งใส เป็นธรรม และสอดคล้องกับกฎหมาย ขณะที่ Data Security มุ่งเน้นการป้องกันข้อมูลจากการเข้าถึง การเปิดเผย การแก้ไข หรือการทำลายโดยไม่ได้รับอนุญาต เมื่อองค์กรสามารถผสานทั้งสองแนวคิดเข้าด้วยกันได้อย่างเหมาะสม จะช่วยยกระดับการคุ้มครองข้อมูล ลดความเสี่ยงจากภัยคุกคามทางไซเบอร์ และสร้างความเชื่อมั่นให้แก่ผู้ใช้งาน ลูกค้า และพันธมิตรทางธุรกิจในระยะยาว

อ้างอิง
1. National Institute of Standards and Technology. (2024). NIST Computer Security Resource Center: Data Privacy Glossary. https://csrc.nist.gov/glossary/term/data_privacy
2. National Institute of Standards and Technology. (2024). NIST Computer Security Resource Center: Information Security Glossary. https://csrc.nist.gov/glossary/term/information_security

กรุงเทพฯ ประเทศไทย — Veeam Software ซึ่งเป็น The Data and AI Trust Company นำเสนอ agentic AI ศักยภาพสูงบน Veeam DataAI™ Command Platform โดยออกแบบมาเพื่อช่วยให้องค์กรนำมาตรการดูแลด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและ AI governance ไปปฏิบัติได้จริงในสภาพแวดล้อมข้อมูลและ AI ที่ซับซ้อน

องค์กรธุรกิจในประเทศไทยกำลังเผชิญกับสภาพแวดล้อมด้านกฎระเบียบที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว พระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) ของไทยกำหนดหน้าที่ในการประมวลผลข้อมูลส่วนบุคคลที่ใช้ในระบบ AI รวมถึงข้อพิจารณาด้านการขอความยินยอมและการโอนข้อมูลข้ามพรมแดน ทั้งนี้ ร่างแนวปฏิบัติของคณะกรรมการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPC) ว่าด้วยการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลในการพัฒนาและการใช้ปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งเปิดรับฟังความคิดเห็นสาธารณะเมื่อเดือนกุมภาพันธ์ พ.ศ. 2569 และร่างพระราชบัญญัติ AI ของสำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ (ETDA) ซึ่งเปิดรับฟังความคิดเห็นสาธารณะเมื่อเดือนกรกฎาคม พ.ศ. 2569 มีข้อเสนอเกี่ยวกับข้อกำหนดเพิ่มเติม ซึ่งจะมีผลใช้บังคับต่อเมื่อได้รับการประกาศใช้เป็นกฎหมาย โทษปรับทางปกครองสะสมภายใต้ PDPA มีมูลค่าเกินกว่า 21.5 ล้านบาท จาก 6 กรณี และ 9 คำสั่ง รวมถึงค่าปรับ 8 รายการ มูลค่ารวม 14.5 ล้านบาท ที่ประกาศเมื่อวันที่ 1 สิงหาคม พ.ศ. 2568 นอกจากนี้ PDPA ยังกำหนดให้ผู้ควบคุมข้อมูลต้องแจ้งต่อสำนักงาน PDPC ในทันที หรือภายใน 72 ชั่วโมง นับแต่ทราบถึงเหตุละเมิดข้อมูลส่วนบุคคล เว้นแต่การละเมิดนั้นไม่น่าจะก่อให้เกิดความเสี่ยงต่อสิทธิและเสรีภาพของเจ้าของข้อมูล อย่างไรก็ตาม โปรแกรมที่ใช้ในการบริหารจัดการความเป็นส่วนตัวจำนวนมากยังต้องอาศัยการประเมินด้วยตนเอง สเปรดชีต และกระบวนการทำงานที่ไม่เป็นอันหนึ่งอันเดียวกัน

เจษฎา ภาสวรวิทย์ ผู้อำนวยการอาวุโสประจำประเทศไทยของ Veeam กล่าวว่า “สำหรับองค์กรธุรกิจไทย เรื่องนี้ไม่ใช่การถกเถียงในเชิงทฤษฎีอีกต่อไป เพราะ PDPC ได้เปิดรับฟังความคิดเห็นต่อร่างแนวปฏิบัติด้านการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลใน AI ขณะที่ ETDA ได้เปิดรับฟังความคิดเห็นต่อร่างพระราชบัญญัติ AI ว่าทุกธุรกิจต้องแสดงให้เห็นได้ว่า AI ขององค์กรใช้ข้อมูลอย่างไร รวมทั้งตอบสนองนโยบายการกำกับดูแลอย่างไร ขณะที่ธุรกิจที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแล(regulated sectors)ต่างขยายขอบเขตการใช้งาน AI ดังนั้น ความสามารถในการแสดงหลักฐานของการกำกับดูแล ต้องเป็นส่วนหนึ่งของการดำเนินงานตั้งแต่แรก ไม่ใช่สิ่งที่นำมาเพิ่มภายหลัง”

นอกจากนี้ องค์กรธุรกิจในประเทศไทยวางใจเลือกใช้ Veeam ในด้าน Data Resilience มาอย่างต่อเนื่อง เช่น การไฟฟ้าฝ่ายผลิตแห่งประเทศไทย (EGAT) สามารถลดระยะเวลาการกู้คืนและการค้นหาข้อมูลจากหนึ่งชั่วโมงเหลือเพียงห้านาที ขณะที่ KBTG ซึ่งเป็นบริษัทในเครือธนาคารกสิกรไทย ประหยัดเวลาการทำงานด้านธุรการได้ราว 900 ชั่วโมงต่อเดือน พร้อมทั้งสนับสนุนการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลของธนาคารแห่งประเทศไทย; และบริษัท ทิพยประกันภัย จำกัด (มหาชน) สามารถเพิ่มประสิทธิภาพของระบบไอทีได้ถึง 99% ความเชี่ยวชาญด้านการกู้คืนข้อมูลที่สั่งสมมานี้ จึงเป็นรากฐานสำคัญสำหรับการขยายขีดความสามารถด้านการกำกับดูแลในยุค Agentic AI
เมื่อผู้ใช้งานเลือกตั้งค่าความเป็นส่วนตัว เช่น การปฏิเสธเทคโนโลยีการติดตาม หรือจำกัดวิธีการที่ข้อมูลของตนจะถูกป้อนให้กับโมเดลของ AI ความต้องการเหล่านั้นต้องได้รับการตอบสนองจากทุกระบบที่ข้อมูลเข้าไปเกี่ยวข้อง ไม่ใช่เฉพาะระบบที่ผู้ใช้กดเลือกเท่านั้น โดย Consent Agent ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยระบุช่องว่างที่เกี่ยวข้องกับการขอความยินยอมและสนับสนุนเวิร์กโฟลว์การแก้ไข ทำให้ทีมงานด้านความเป็นส่วนตัว กฎหมาย และการตลาดมองเห็นการกำกับดูแลการขอความยินยอมทั่วทั้งระบบที่เชื่อมโยงกันได้ชัดเจนยิ่งขึ้น นอกเหนือจาก Consent Agent แล้ว Veeam ยังได้แนะนำ AI agents เพิ่มอีกสองตัวที่ช่วยแบ่งเบางานปฏิบัติการที่ใช้เวลามากที่สุดออกจากทีมงานด้านความเป็นส่วนตัว ซึ่งรวมถึงการทำแบบฟอร์มออนไลน์สำหรับคำขอด้านความเป็นส่วนตัวและการประเมินการปฏิบัติตามกฎระเบียบทั่วไปให้เป็นแบบอัตโนมัติด้วย

“ในโลกยุคปัจจุบัน วิธีการคิดในด้านความเป็นส่วนตัวและการกำกับดูแล AI ต้องปรับเปลี่ยนให้ต่างจากเดิมโดยสิ้นเชิง นโยบายที่ตายตัวและการรายงานรายไตรมาสถูกออกแบบมาสำหรับโลกที่ข้อมูลเคลื่อนไหวอย่างเชื่องช้าและ AI ยังไม่ได้เข้ามามีบทบาทในการตัดสินใจ ทว่า โลกใบนั้นได้จบสิ้นลงแล้ว” Michael Dolan รองประธานและ Chief Privacy Officer ของ Best Buy กล่าว

PrivacyOps AI agents บนเฟรมเวิร์กของ DataAI Command Platform
Consent Agent, Data Subject Request Agent และ Assessment Agent พร้อมให้บริการแล้วในฐานะส่วนหนึ่งของ Veeam DataAI™ Command Platform โดยทำให้เวิร์กโฟลว์ด้านความเป็นส่วนตัวและการกำกับดูแล AI ที่มีความซับซ้อนสามารถดำเนินงานได้แบบอัตโนมัติ ช่วยให้ทีมงานเน้นการตัดสินใจที่ต้องใช้ดุลยพินิจของมนุษย์

Consent Agent: AI agent แบบครบวงจรสำหรับการกำกับดูแลการขอความยินยอมและการแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้อง ซึ่งบริหารจัดการระบบการขอความยินยอมแบบครบวงจร ตั้งแต่การสร้างแบนเนอร์และการทดสอบอัตโนมัติ ไปจนถึงการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องและการแก้ไขอัตโนมัติ โดยจับสัญญาณการขอความยินยอมของผู้ใช้จากโดเมนของลูกค้า รวมถึงการตั้งค่าคุกกี้ การปฏิเสธข้อเสนอทางการตลาด การเพิกถอนสิทธิ์สำหรับการปรับแต่งด้วย AI และข้อจำกัดการประมวลผลปลายทาง จากนั้นจะช่วยส่งต่อและบังคับใช้สัญญาณเหล่านั้นในระบบที่เชื่อมโยงและได้รับการกำหนดค่าให้รองรับความต้องการดังกล่าว รวมถึงแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ AI pipelines เทคโนโลยีโฆษณา แอปพลิเคชัน SaaS และระบบนิเวศของบุคคลที่สาม ด้วยพลังจากฐานข้อมูลกฎระเบียบของ Veeam เอเจนต์นี้ให้บริการการประเมินความเสี่ยงภายใต้ขอบเขตอำนาจทางกฎหมาย (jurisdiction-aware risk scoring) และแดชบอร์ดแบบรวมศูนย์ โดย Consent Agent พร้อมให้บริการแล้วในวันนี้

Data Subject Request Agent: สร้างและดูแลแบบฟอร์มสำหรับรับคำขอใช้สิทธิของเจ้าของข้อมูลที่กำหนดค่าให้เหมาะกับขอบเขตการดำเนินงานและกฎระเบียบขององค์กร ทีมงานสามารถจัดทำแบบฟอร์มได้ภายในไม่กี่นาทีและปรับให้เป็นปัจจุบันตามการเปลี่ยนแปลงของกฎระเบียบ โดยไม่ต้องรอการตรวจสอบจากฝ่ายกฎหมายหรือใช้เวลาของนักพัฒนาทุกครั้งที่กฎหมายมีการเปลี่ยนแปลง Veeam ประมาณการว่า Data Subject Request Agent สามารถลดเวลาในการจัดทำแบบฟอร์มคำขอใช้สิทธิของเจ้าของข้อมูล (DSR) ได้ราว 50% ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดและการนำไปใช้งานขององค์กร โดย Data Subject Request Agent พร้อมให้บริการแล้วในวันนี้

Assessment Agent: วิเคราะห์หลักฐานสนับสนุนเพื่อจัดทำคำตอบสำหรับแบบประเมินที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละองค์กร ครอบคลุมการประเมินผลกระทบด้านการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (DPIA) การประเมินความสอดคล้องตาม EU AI Act และแบบสอบถามความเสี่ยงของผู้ขาย โดย Assessment Agent พร้อมให้บริการแล้วในวันนี้

สร้างความเชื่อมั่นในการดำเนินงานด้านความเป็นส่วนตัว การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และการกำกับดูแล AI

ความสามารถต่าง ๆ ที่กล่าวถึงนี้มีอยู่ใน Veeam DataAI™ Command Platform ซึ่งเป็นโครงสร้างพื้นฐานแบบครบวงจรสำหรับความน่าเชื่อถือของข้อมูลและ AI โดยแพลตฟอร์มดังกล่าวได้ผสานรวม DataAI Security, DataAI Governance, DataAI Compliance, DataAI Privacy และ DataAI Resilience เข้าด้วยกัน และขับเคลื่อนด้วย DataAI Command Graph ซึ่งเป็นชั้นข้อมูลอัจฉริยะของ Veeam ที่มีส่วนเชื่อมต่อหลายร้อยรายการ ครอบคลุมสภาพแวดล้อมบนคลาวด์ SaaS และภายในองค์กร

DataAI Privacy ขับเคลื่อนด้วย People Data Graph ซึ่งเป็นกราฟข้อมูลอัจฉริยะด้านอัตลักษณ์ (identity intelligence graph) ที่ออกแบบมาเพื่อรวมข้อมูลส่วนบุคคลทั้งแบบมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างเข้าด้วยกันในสภาพแวดล้อมไฮบริดมัลติคลาวด์ สิ่งนี้สนับสนุนการบังคับใช้นโยบายแบบเรียลไทม์ตามเขตอำนาจกฎหมาย และสร้างหลักฐานที่พร้อมสำหรับการตรวจสอบ (audit-ready evidence) ว่ามีการนำเจตนารมณ์และนโยบายไปปรับใช้อย่างไร AI agents ของ Veeam ทำงานบนบริบทที่อัปเดตอย่างต่อเนื่องแทนที่จะเป็นภาพรวม ณ จุดเวลาใดเวลาหนึ่ง จึงช่วยให้การกำกับดูแลก้าวทันกับ AI
อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI agents เหล่านี้ได้ที่บล็อกของ Veeam ค้นหาข้อมูลเพิ่มเติม ได้ที่ www.veeam.com