Our Blog

Home / Blog

DPO ในยุค AI บทบาทกำกับความเสี่ยง PDPA และกฎหมายสากล

16 กันยายน 2026

DPO ในยุค AI รู้เท่าทันข้อเท็จจริงระบบ AI เพิ่มขอบเขตการกำกับดูแล เมื่อ PDPA ไทย ไม่ใช่คำตอบเดียวของการบริหารความเสี่ยง บทบาทของ DPO ในยุค AI (DPO in AI Era) ในยุคที่เทคโนโลยี AI ถูกนำมาใช้ในองค์กรอย่างแพร่หลาย เจ้าหน้าที่คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (Data Protection Officer: DPO) ไม่จำเป็นต้องสร้างหรือพัฒนา Model เองได้ แต่ต้องเข้าใจข้อเท็จจริงเกี่ยวกับการประมวลผลข้อมูลของระบบ AI เพื่อให้ทราบว่าเมื่อใ

ซื้อ AI จาก Vendor ไม่ได้แปลว่าพ้นผิด สรุปข้อพึงระวัง PDPA

16 กันยายน 2026

ซื้อ AI จาก Vendor ไม่ได้แปลว่า หมดความรับผิดชอบ สรุปวิธีบริหารความเสี่ยง Data Privacy ตาม PDPA ซื้อ AI จาก Vendor ไม่ได้แปลว่าพ้นผิด สรุปข้อพึงระวัง PDPA การ ซื้อ AI จาก Vendor ในรูปแบบ Software-as-a-Service (AI SaaS) ช่วยให้องค์กรประหยัดเวลา ลดต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน และไม่ต้องพัฒนาโมเดลขึ้นมาเองตั้งแต่ศูนย์ แต่ในทางกฎหมาย การโอนย้ายเทคโนโลยีไม่ได้หมายถึงการโอนย้ายความรับผิดชอบ (Accountability)

Human Oversight ในระบบ AI คืออะไร? วิธีออกแบบตาม PDPA

16 กันยายน 2026

Human Oversight ในระบบ AI คืออะไร? วิธีออกแบบตาม PDPA Human Oversight คืออะไร? Human Oversight คือ กระบวนการกำกับดูแลและตรวจสอบการทำงานของระบบ AI โดยมนุษย์ เพื่อป้องกันความผิดพลาดและลดผลกระทบเชิงลบต่อบุคคล แต่ในความเป็นจริง การมีชื่อพนักงานอยู่ในขั้นตอนสุดท้ายของการทำงาน ไม่ได้หมายความว่าองค์กรมีการกำกับดูแลที่มีประสิทธิภาพเสมอไป การใส่คำว่า “มีมนุษย์คอยตรวจสอบ (Human in the Loop)” ไ

DPIA ของ AI ต้องดู Harm ต่อบุคคลตาม PDPA ไม่ใช่แค่ Cyber Risk

16 กันยายน 2026

DPIA ของ AI ต้องมอง Harm ต่อคน ไม่ใช่แค่ Cyber Risk สรุปวิธีประเมินผลกระทบให้ถูกต้องตาม PDPA การประเมินผลกระทบด้านการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลสำหรับการใช้ AI การประเมินผลกระทบด้านการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (Data Protection Impact Assessment: DPIA) สำหรับระบบ AI ไม่ควรถือเป็นเพียงแบบตรวจสอบความปลอดภัยทางไซเบอร์ (Cybersecurity Checklist) เพราะความเสียหายหรือผลกระทบอันไม่พึงประสงค์ (Harm) ที่เกิดขึ้นกั

LIA ในยุค AI ไม่ใช่แค่การติ๊กแบบฟอร์ม: สรุปวิธีประเมินให้ถูกต้องตาม PDPA

15 กันยายน 2026

LIA ในยุค AI ไม่ใช่การติ๊กแบบฟอร์มว่าองค์กรมีประโยชน์ สรุปวิธีทำ Legitimate Interests Assessment ให้ผ่านและถูกต้องตาม PDPA LIA ในยุค AI คืออะไร? การทำ Legitimate Interests Assessment (LIA) หรือการประเมินการอาศัยฐานประโยชน์โดยชอบด้วยกฎหมายสำหรับการใช้ AI ไม่ใช่แค่การกรอกแบบฟอร์มเพื่อให้ข้อสรุป “ผ่าน” ตั้งแต่แรก แต่คือกระบวนการวิเคราะห์และให้เหตุผลอย่างสมเหตุสมผลว่า กิจกรรมการประมวลผลข้อ

มี AI ใหม่ ต้องแก้ RoPA อย่างไร? สรุปวิธีปรับปรุงบันทึกรายการประมวลผลให้ถูกต้องตาม PDPA

14 กันยายน 2026

มี AI ใหม่ ต้องแก้ RoPA อย่างไร? สรุปวิธีปรับปรุงบันทึกรายการประมวลผลให้ถูกต้องตาม PDPA วิธีปรับปรุง RoPA เมื่อองค์กรนำ AI มาใช้งาน การนำเทคโนโลยี AI เข้ามาใช้ในองค์กร ไม่ได้หมายความว่าต้องสร้างบันทึกรายการกิจกรรมการประมวลผล (RoPA) ขึ้นใหม่ทุกครั้ง แต่เป็นการทบทวนและอัปเดต RoPA เดิมที่มีอยู่ให้สะท้อนกิจกรรมการประมวลผล (Processing Activity) ที่เกิดขึ้นจริง หัวใจสำคัญของการทำ RoPA ตามกฎหมาย PDPA คือ

มีข้อมูลอยู่แล้ว ไม่ได้แปลว่านำไปใช้ AI ได้เลย หลักการใช้ข้อมูลซ้ำ (Secondary Use) และความเสี่ยงด้าน Privacy

14 กันยายน 2026

มีข้อมูลอยู่แล้ว ไม่ได้แปลว่านำไปใช้ AI ได้เลย หลักการใช้ข้อมูลซ้ำ (Secondary Use) และความเสี่ยงด้าน Privacy การนำข้อมูลเดิมมาใช้กับ AI (Secondary Use) การที่องค์กรมีข้อมูลส่วนบุคคล (Personal Data) สะสมอยู่ในระบบอยู่แล้ว ไม่ได้หมายความว่าองค์กรจะมีสิทธิ์นำข้อมูลนั้นไป Train, Fine-tune, Profile หรือใช้ประมวลผลกับ AI ในวัตถุประสงค์ใหม่ได้ทันที การมีข้อมูลกับการมีฐานกฎหมาย (Lawful Basis) รองรับการประ

Personal Data ในระบบ AI อยู่ตรงไหนบ้าง? สรุปจุดเสี่ยงและวิธีจัดการ

11 กันยายน 2026

Personal Data ในระบบ AI อยู่ตรงไหนบ้าง? สรุปจุดเสี่ยงและวิธีจัดการข้อมูลส่วนบุคคลอย่างถูกต้อง Personal Data ในระบบ AI ไม่ได้อยู่แค่ใน Prompt การประเมินความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัว (Data Privacy) ในการใช้งาน AI ขององค์กร ไม่ควรมองแค่การพิมพ์ข้อความเข้า Prompt หรือการอัปโหลดไฟล์ฐานข้อมูลก้อนใหญ่ เพราะข้อมูลส่วนบุคคล (Personal Data) สามารถแทรกซึมและตกค้างได้ในทุกองค์ประกอบของระบบ AI ตั้งแต่ต้นทางจนถ

กำกับดูแล AI ในองค์กรอย่างถูกต้อง ทำไมต้องเริ่มที่ Processing ไม่ใช่ชื่อเครื่องมือ

10 กันยายน 2026

กำกับดูแล AI ในองค์กรอย่างถูกต้อง ทำไมต้องเริ่มที่ Processing ไม่ใช่เครื่องมือ การประมวลผลข้อมูลในยุค AI (Processing over Product) การเริ่มต้นประเมินความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัว (Data Privacy) ในการใช้ AI ขององค์กร ไม่ควรมองแค่ชื่อเครื่องมือหรือแบรนด์เทคโนโลยี แต่ต้องวิเคราะห์ที่ กระบวนการประมวลผลข้อมูล (Processing Activity) เป็นหลัก เนื่องจาก AI ตัวเดียวกันสามารถนำไปใช้งานในบริบทที่ต่างกัน และสร

PDPA GURU EP.14 จากการตรวจประเมิน สู่การยกระดับมาตรฐาน PDPA (PART 2)

27 สิงหาคม 2026

PDPA GURU EP.14 จากการตรวจประเมิน สู่การยกระดับมาตรฐาน PDPA (PART 2) เมื่อองค์กรก้าวข้ามจากการ “มีเอกสาร” มาสู่การมองเห็นช่องว่างและความเสี่ยงของระบบแล้ว คำถามต่อไปอาจไม่ใช่เพียง “จะตรวจอะไร?” แต่คือ “ใครควรเป็นผู้ตรวจ และจะทำอย่างไรให้การตรวจประเมินนำไปสู่การพัฒนาองค์กรได้จริง?” นี่คืออีกหนึ่งประเด็นสำคัญจากงานเสวนา PDPA GURU Episode 14 “ผู้ตรวจประเมิน PDPA มีบทบาทอย่างไร ให้องค์กรต้องก้าวสู่มาตร

PDPA Guru EP.14 มีเอกสาร PDPA ครบแล้ว…ทำไมองค์กรยังมีความเสี่ยง? (PART 1)

27 สิงหาคม 2026

PDPA GURU EP.14 มีเอกสาร PDPA ครบแล้ว…ทำไมองค์กรยังมีความเสี่ยง? (PART 1) หลังจากกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลมีผลบังคับใช้ องค์กรจำนวนมากได้เริ่มวางระบบการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลอย่างจริงจัง ทั้งการจัดทำ Privacy Notice, RoPA การบริหารจัดการความยินยอม และเอกสารหรือมาตรการที่เกี่ยวข้อง เพื่อให้การดำเนินงานขององค์กรสอดคล้องกับข้อกำหนดของกฎหมาย แต่เมื่อองค์กรดำเนินงานมาระยะหนึ่ง คำถามสำคัญอาจไม่ใช่เพ

PDPA Thailand ร่วมแสดงวิสัยทัศน์ในงาน Digital Health Forum 2569

25 สิงหาคม 2026

ดร.อุดมธิปก ไพรเกษตร ร่วมแสดงวิสัยทัศน์ในงาน Digital Health Forum 2569 ผลักดันการธรรมาภิบาลข้อมูลและการใช้ AI ด้านสาธารณสุขไทย เมื่อวันที่ 25 สิงหาคม 2569 ที่ผ่านมา DBC Group และ PDPA Thailand ในฐานะผู้เชี่ยวชาญและที่ปรึกษาด้านการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล ได้ร่วมเป็นส่วนหนึ่งในการยกระดับระบบบริการสุขภาพดิจิทัลของประเทศ โดย ดร.อุดมธิปก ไพรเกษตร ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท ดีบีซี กรุ๊ป จำกัด และผู้