Sumsub ผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานด้านความไว้วางใจบนระบบ AI สำหรับงานกำกับดูแลความถูกต้องระดับสากล ได้เปิดเผย รายงานดัชนีชี้วัดธรรมาภิบาล AI ในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก (Sumsub APAC State of Digital Trust: AI Governance Benchmark report*) ซึ่งจัดทำขึ้นร่วมกับสมาคมฟินเทคสิงคโปร์ (SFA) ผ่านการสำรวจความคิดเห็นของผู้บริหารระดับสูงกว่า 720 รายใน 9 ประเทศ

แม้ในภาพรวม ประเทศไทยจะสร้างความโดดเด่นด้วยการครองอันดับ 1 ด้านความพร้อมในการวางกรอบธรรมาภิบาล AI ด้วยคะแนนเฉลี่ย 70.3 เต็ม 100 ซึ่งสูงกว่าค่าเฉลี่ยของภูมิภาคที่ 67.1 คะแนน แต่ในทางกลับกัน ตัวเลขดังกล่าวกลับสวนทางกับความเป็นจริงในเชิงปฏิบัติ เมื่อพบว่า 69% ของธุรกิจไทยยอมรับว่าเคยเผชิญกับข้อผิดพลาดหรือผลลัพธ์ที่ไม่คาดคิดจากการทำงานของ AI อัตโนมัติ ซึ่งถือเป็นอัตราความผิดพลาดที่สูงที่สุดในเอเชียแปซิฟิก

คลื่นลูกใหม่ Agentic AI: เมื่อระบบอัตโนมัติโตเร็วเกินกว่าจะตั้งรับ
ทุกวันนี้ทั่วภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก เทคโนโลยี AI Agent กำลังก้าวข้ามจากเครื่องมือในขั้นทดลองสู่ระบบที่สามารถวางแผน ตัดสินใจ และลงมือปฏิบัติงานแทนมนุษย์ได้อย่างอิสระ ทว่าจากกรณีศึกษาและความผิดพลาดที่เกิดขึ้นบ่อยครั้งในช่วงที่ผ่านมา กลับสะท้อนให้เห็นว่า AI มักปฏิบัติการเกินขอบเขตที่องค์กรกำหนดไว้ ทำให้ประเด็นเรื่องความโปร่งใส ความรับผิดชอบต่อผลลัพธ์ และการกำกับดูแลโดยมนุษย์ กลายเป็นโจทย์เร่งด่วนที่ทุกองค์กรต้องเผชิญร่วมกัน เพื่อไม่ให้ความพยายามในการดึงศักยภาพของ AI มาใช้ กลายเป็นการสร้างความเสี่ยงให้กับธุรกิจในภายหลัง

ทั้งนี้ รายงานของ Sumsub ระบุว่า องค์กรไทยปรับตัวเข้าสู่การเปลี่ยนแปลงนี้ได้เร็วที่สุดในภูมิภาค โดยมีสัดส่วนการนำ AI อัตโนมัติแบบหลายขั้นตอน (Multi-step Autonomous AI) มาใช้งานจริงสูงถึง 73%

ทว่าการเร่งสปีดที่เร็วเกินไปกลับทำให้กลไกการควบคุมตามไม่ทัน จนนำไปสู่สภาวะ “ความอสมมาตรด้านความรับผิดชอบ” (Accountability Asymmetry) หรือช่องว่างระหว่างระดับความรับผิดชอบที่องค์กรมีต่อผลลัพธ์จาก AI กับความสามารถในการแสดงหลักฐานเส้นทางการตัดสินใจของระบบต่อหน่วยงานกำกับดูแล ผู้ถือหุ้น หรือลูกค้า โดยมีประเด็นสำคัญเกี่ยวกับประเทศไทยที่น่าจับตามอง ได้แก่:

● ช่องว่างระหว่างความมั่นใจกับความพร้อมจริง: แม้ผู้บริหารไทยถึง 99% จะแสดงความมั่นใจเต็มเปี่ยมว่าองค์กรพร้อมรับผิดชอบต่อผลลัพธ์ของ AI แต่ในความเป็นจริง กลับมีเพียง 51% เท่านั้นที่มีระบบบันทึกประวัติการตัดสินใจ (Audit Trails) ที่ปลอดภัย เพื่อใช้เป็นหลักฐานยืนยันได้อย่างแท้จริง

● ยิ่งเดิมพันสูง ยิ่งไม่กล้าปล่อยมือ: แม้ AI จะเข้ามาสร้างประโยชน์อย่างเห็นได้ชัดในสายงานปฏิบัติการ (33%), การวิเคราะห์ข้อมูล (18%) และการตรวจจับทุจริต (14%) แต่ความเชื่อมั่นจะลดฮวบทันทีเมื่อเป็นงานที่มีเดิมพันสูง โดยความมั่นใจลดลงจากกว่า 90% ในงานประจำ เหลือเพียง 60% เมื่อต้องให้ AI ตัดสินใจด้านกฎหมาย และลดลงเหลือเพียง 46% หากต้องปล่อยให้ AI ทำธุรกรรมทางการเงินเอง

● แกะรอยย้อนหลังได้ แต่อธิบายเหตุผลไม่ได้: ถึงแม้ 64% ขององค์กรไทยจะสามารถย้อนดูเส้นทางการประมวลผลของ AI ได้ แต่มีเพียง 55% เท่านั้นที่มีเครื่องมือมากพอจะอธิบายได้ว่า ทำไม AI จึงตัดสินใจเช่นนั้น

● คอขวดที่ขัดขวางการตรวจสอบ: ผู้บริหารระบุว่า อุปสรรคสำคัญที่ทำให้องค์กรไม่สามารถตรวจสอบและยืนยันความถูกต้องของกระบวนการทำงานของ AI ได้มาจากความซับซ้อนของตัวโมเดล (75%) บริบทคำสั่งที่คลาดเคลื่อนไปตามกาลเวลา (58%) ปัญหาการขาดแคลนบุคลากรที่มีทักษะตรงสาย (56%) ตลอดจนต้นทุนในการวางระบบที่สูงเกินไป (54%)

การขับเคลื่อนการทำงานอย่างอิสระของ AI ในองค์กร ให้สอดรับกับทิศทางการกำกับดูแล AI ของประเทศไทย
อันดับความพร้อมด้านธรรมาภิบาลที่สูงของไทย ไม่ได้เกิดขึ้นโดยบังเอิญ แต่เป็นผลมาจากการตื่นตัวเชิงนโยบายของภาครัฐ โดยเฉพาะบทบาทของสำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ (ETDA) และศูนย์ AIGC ที่ได้วางรากฐานกรอบธรรมาภิบาล AI ของประเทศอย่างต่อเนื่อง ควบคู่ไปกับการเปิดรับฟังความเห็นต่อ ร่าง พ.ร.บ. ว่าด้วยปัญญาประดิษฐ์ฉบับครอบคลุมของประเทศไทย เมื่อเดือนกรกฎาคม 2569 ที่ผ่านมา

ร่างกฎหมายฉบับนี้เตรียมบังคับใช้เกณฑ์กำกับดูแลตามระดับความเสี่ยง โดยกำหนดให้ต้องมีการจัดเก็บข้อมูลประวัติการทำงาน มีการเปิดเผยข้อมูลอย่างโปร่งใสเกี่ยวกับการใช้งานระบบอัตโนมัติ รวมถึงกำหนดความรับผิดชอบโดยเคร่งครัดร่วมกัน (Joint Strict Liability) สำหรับผู้ใช้งานระบบ AI ในกรณีที่ระบบก่อให้เกิดความเสียหายต่อสังคมหรือเสถียรภาพทางเศรษฐกิจ เมื่อประกอบกับบทลงโทษตามกฎหมาย PDPA และแนวทางคุมความเสี่ยงของธนาคารแห่งประเทศไทย ส่งผลให้ความผิดพลาดจาก AI ที่ขาดการกำกับดูแลที่เหมาะสม ไม่ใช่แค่เรื่องทางเทคนิคภายในฝ่ายไอทีอีกต่อไป แต่กำลังกลายเป็นความเสี่ยงด้านกฎหมายและภาระทางการเงินที่อาจส่งผลกระทบโดยตรงต่องบดุลขององค์กร

ด้วยเหตุนี้ ภาคธุรกิจไทยจึงส่งสัญญาณเรียกร้องระบบป้องกันอย่างเป็นเอกฉันท์ โดย 100% ขององค์กรที่ร่วมผลสำรวจเผยว่า พร้อมนำโซลูชันที่สามารถตรวจสอบย้อนกลับจากคำสั่งของ AI ไปยังตัวบุคคลผู้รับผิดชอบมาใช้งานทันที นอกจากนี้ 84% ยังต้องการระบบยืนยันตัวตนที่สามารถแยกแยะระหว่าง AI Agent ที่ได้รับอนุญาตให้ดำเนินงานในองค์กรกับบอทสังเคราะห์ที่แฝงวัตถุประสงค์อันตราย ซึ่งถือเป็นความต้องการที่สูงที่สุดในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก

คุณเพนนี ชัย (Penny Chai) รองประธานประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกของ Sumsub กล่าวเน้นย้ำว่า “องค์กรในไทยเป็นผู้นำในภูมิภาคด้านการขยายการใช้งาน AI Agent อย่างรวดเร็วและโดดเด่น แต่การปล่อยให้ระบบทำงานโดยอิสระในระดับสูง โดยไร้การตรวจสอบย้อนกลับที่รัดกุม อาจนำมาซึ่งความเสี่ยงที่องค์กรไม่อาจแบกรับได้ โดยเฉพาะเมื่อผลลัพธ์นั้นอาจส่งผลกระทบต่อการเงิน การดำเนินธุรกิจ และการปฏิบัติตามกฎระเบียบข้อบังคับ ในท้ายที่สุด ความสำเร็จของการใช้ AI จึงไม่ได้วัดกันที่ความฉลาดล้ำของโมเดลเท่านั้น แต่ขึ้นอยู่กับว่าองค์กรมีความพร้อมในการควบคุมและกำกับดูแลผ่านโครงสร้างพื้นฐานที่โปร่งใสเพียงใด และเพื่อเชื่อมช่องว่างระหว่างเจตนารมณ์ทางกฎหมายกับการลงมือปฏิบัติจริง Sumsub จึงได้ริเริ่มจัดตั้ง Agentic AI Council เพื่อเป็นสะพานเชื่อมผู้นำจากทุกภาคส่วนมาร่วมกันสร้างมาตรฐาน AI ที่ตรวจสอบได้ ปลอดภัย และขยายผลได้จริงทั่วทั้งเอเชียแปซิฟิก”

Sumsub เปิดตัว Agentic AI Council มุ่งรับมือความท้าทายด้านการกำกับดูแล AI ในภูมิภาค
เพื่อรับมือกับความท้าทายที่กำลังเกิดขึ้นทั้งในไทยและทั่วทั้งภูมิภาค Sumsub จึงได้จัดตั้ง Sumsub Agentic AI Council ขึ้น เพื่อเป็นเวทีกลางระดับเอเชียแปซิฟิกที่รวบรวมผู้กำหนดนโยบายผู้นำสายเทคโนโลยี นักวิชาการ ผู้แทนภาคอุตสาหกรรม และภาครัฐ มาร่วมกันผลักดันการนำ Agentic AI ไปใช้งานจริงอย่างมีความรับผิดชอบ ผ่านการดำเนินงานภายใต้ 3 เสาหลักเชิงยุทธศาสตร์ ได้แก่:

1. Adopt (การใช้งาน): ศึกษาและระบุแนวทางการประยุกต์ใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบ ในภาคธุรกิจหลัก ครอบคลุมตั้งแต่การปฏิบัติตามกฎระเบียบ (Compliance) การตรวจจับและป้องกันการทุจริต การค้าผ่านตัวแทน AI (Agentic Commerce) ไปจนถึงกระบวนการให้บริการลูกค้า

2. Build (การวางรากฐาน): วางโครงสร้างพื้นฐานทางเทคโนโลยีขั้นสูง ครอบคลุมการยืนยันตัวตนของ AI Agent ด้วยเทคโนโลยีการเข้ารหัส การตรวจสอบและยืนยันสิทธิ์ที่ได้รับมอบหมาย การทำงานร่วมกันระหว่างระบบ และการตรวจสอบย้อนกลับที่ไม่สามารถแก้ไขเปลี่ยนแปลงข้อมูลได้

3. Govern (การวางกรอบธรรมาภิบาล): ร่วมกันพัฒนากรอบความรับผิดชอบขณะระบบทำงานจริง เพื่อให้การใช้ AI ของภาคเอกชนสอดคล้องกับกฎระเบียบใหม่ ๆ ที่มีการพัฒนาและเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง

ที่ผ่านมา Sumsub ได้พัฒนาขีดความสามารถทางเทคโนโลยีเพื่อรองรับทั้งการใช้งานและการกำกับดูแล AI Agent ไม่ว่าจะเป็นกรอบการทำงาน Know Your Agent (KYA) สำหรับการตรวจสอบและยืนยันตัวตนของ AI Agent, Summy AI Copilot ผู้ช่วย AI ที่ผสานการทำงานอยู่ภายในแพลตฟอร์มของ Sumsub ตลอดจนการเชื่อมต่อระบบผ่าน Model Context Protocol (MCP) ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเหล่านี้สะท้อนถึงความมุ่งมั่นอย่างจริงจังของ Sumsub ในการสร้างความเชื่อมั่นและส่งเสริมความรับผิดชอบทั่วทั้งระบบนิเวศ AI ที่กำลังเติบโต พร้อมตอกย้ำความเชี่ยวชาญและศักยภาพที่โดดเด่นของบริษัท ซึ่งเป็นรากฐานสำคัญในการริเริ่มและผลักดันการดำเนินงานของ Agentic AI Council

ขณะนี้ Sumsub Agentic AI Council กำลังเปิดรับแสดงความจำนงจากผู้เชี่ยวชาญและผู้นำองค์กรในประเทศไทย เพื่อเข้าร่วมเป็นคณะที่ปรึกษาผู้ร่วมก่อตั้ง (Founding Council Advisors) ก่อนการประชุมนัดแรกในไตรมาสที่ 1 ของปี 2570 ซึ่งจะมุ่งเน้นไปที่การกำหนดมาตรฐานความไว้วางใจและการยืนยันตัวตนสำหรับระบบการค้าผ่าน AI (Agentic Commerce)

ร่วมเป็นส่วนหนึ่งของ Agentic AI Council: ผู้สนใจสามารถลงทะเบียนเพื่อเข้าร่วมเป็นคณะที่ปรึกษาผู้ร่วมก่อตั้ง หรือศึกษาข้อมูลโครงการความร่วมมือสำหรับหน่วยงานภาครัฐได้ที่: https://sumsub.com/sumsub-for-government/