Agentic AI สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก [White Paper]

ในยุคที่ข้อมูลมีปริมาณมหาศาล องค์กรต่าง ๆ เผชิญกับความท้าทายในการสกัดข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้งานได้อย่างทันท่วงทีจากชุดข้อมูลที่มีความซับซ้อนเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิมมักเป็นงานที่ใช้เวลามาก ทำด้วยมือ และขาดความสามารถในการขยายผลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งกลายเป็นอุปสรรคสำคัญในการค้นหารูปแบบเชิงลึกที่จำเป็นต่อการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์

White Paper นี้นำเสนอเรื่อง Agentic AI for Deep Data Analysis ซึ่งเป็นวิธีการที่พลิกโฉมการวิเคราะห์ข้อมูล โดยใช้เอเจนต์ AI อัตโนมัติที่สามารถสำรวจและวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเองในระดับสูงได้อย่างอิสระ หัวใจของกรอบการทำงานนี้คือความสามารถในการตีความ Natural Language Query (NLQ) เพื่อค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้อง และใช้เอเจนต์ LLM (Large Language Models) หลายตัวในการวิเคราะห์เชิงลึก พร้อมสร้างคำแนะนำที่สามารถนำไปใช้งานได้จริง องค์ประกอบสำคัญอีกประการคือ Expert Alignment ที่เชื่อมโยงกระบวนการของ AI เข้ากับความรู้และแนวปฏิบัติเฉพาะของแต่ละอุตสาหกรรม เพื่อรับรองว่าผลลัพธ์ที่ได้มีความแม่นยำ สอดคล้องกับบริบท และเป็นไปตามข้อกำหนดที่เกี่ยวข้อง

Framework นี้ทำงานผ่าน 2 ขั้นตอนหลัก ได้แก่:

Data Analysis: ซึ่งเน้นการสกัดข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลเชิงโครงสร้างและข้อมูลจากเว็บภายนอก
Action Recommendation: ที่สร้างแนวทางเชิงกลยุทธ์ที่สามารถดำเนินการได้จริง โดยอ้างอิงจากการวิเคราะห์และแนวทางของผู้เชี่ยวชาญ

กรอบการทำงานนี้ช่วยแก้ไขข้อจำกัดสำคัญ เช่น การระบุแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง, การเข้าใจโครงสร้างข้อมูล, การผนวกข้อกำหนดเฉพาะของแต่ละอุตสาหกรรม, และการรวมปัจจัยภายนอกเพื่อสร้างมุมมองที่ครอบคลุมยิ่งขึ้น

ตัวอย่างการใช้งานแสดงให้เห็นถึงความยืดหยุ่นของ Agentic AI ที่สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในหลายอุตสาหกรรม เช่น

การหาสาเหตุหลักของยอดขายที่ลดลงในธุรกิจค้าปลีก
การวิเคราะห์การใช้งานเครือข่ายและการหยุดชะงักในอุตสาหกรรมโทรคมนาคม
การทำความเข้าใจปัจจัยที่ทำให้ลูกค้าเลิกใช้บริการในธุรกิจต่าง ๆ

จากผลการใช้งานจริงในกรณีของธุรกิจค้าปลีก พบว่า Agentic AI มีประสิทธิภาพที่น่าพึงพอใจ โดยใช้กระบวนการประเมินแบบวนซ้ำ ซึ่งประกอบด้วยการเปรียบเทียบกับ baseline ของผู้เชี่ยวชาญ การให้คะแนนแบบ "LLM as a Judge" และการตรวจสอบซ้ำโดยมนุษย์ พบว่าความสามารถของระบบมีการพัฒนาอย่างมีนัยสำคัญ จนแสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการทำงานที่เหนือกว่ามนุษย์ในงานวิเคราะห์ข้อมูลเชิงโครงสร้าง

แนวทางการพัฒนาในอนาคตจะมุ่งเน้นไปที่

การสร้าง Agent Framework ที่แข็งแกร่ง พร้อม Expert Playbooks
การวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่ง (ทั้งข้อมูลส่วนตัว ข้อมูลสาธารณะ และข้อมูลที่ต้องใช้การรันโค้ด) ได้อย่างไร้รอยต่อ
การพัฒนา grading framework ที่มีเกณฑ์ประเมินอย่างละเอียด เช่น Hallucination Rate, Scalability Score, Test Score และ Overall Score
การตรวจสอบความสามารถของระบบด้วย Global Benchmarks เช่น DABStep Leaderboard และ DA-bench Leaderboard

Agentic AI for Deep Data Analysis คือแนวทางใหม่ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ สามารถขยายตัวได้ และให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง ซึ่งจะช่วยให้องค์กรสามารถตัดสินใจด้วยข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น โดยมี AI เป็นผู้ช่วยอัตโนมัติที่น่าเชื่อถือ

‍

Download PDF: Agentic AI for Deep Data Analysis [White Paper]

สนใจร่วมเป็นส่วนหนึ่งกับ AI Labs ของเราได้ที่นี่