ความพร้อมและทักษะของทีมผู้ตรวจสอบภายในมีความรู้ความเข้าใจในเทคโนโลยี AI เพียงพอที่จะประเมินความเสี่ยงและตรวจสอบระบบ AI ของหน่วยรับตรวจหรือไม่ อย่างไร

18 Aug 2026

         ความพร้อม และขีดความสามารถในปัจจุบัน (Current Capability)

• ระดับความรู้พื้นฐาน: ทีมผู้ตรวจสอบมีความรู้ด้านการกำกับดูแลเทคโนโลยีสารสนเทศ (IT Governance) และการควบคุมภายในพื้นฐาน โดยนำแนวปฏิบัติสากล (เช่น IIA AI Auditing Framework, NIST AI RMF หรือ ISO/IEC 42001) เข้ามาศึกษาเพื่อใช้วิเคราะห์ความเสี่ยงของระบบงานที่มี AI เข้ามาเกี่ยวข้อง

• แนวทางการตรวจร่วม (Co-Sourcing/Expertise Leveraging): กรณีระบบงาน AI มีความซับซ้อนสูง (เช่น โมเดล Machine Learning หรือระบบประมวลผลอัตโนมัติเฉพาะทาง) หน่วยงานมีแนวทางประสานความร่วมมือกับผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านของมหาวิทยาลัย (เช่น สำนักคอมพิวเตอร์ หรือคณะเทคโนโลยีสารสนเทศ) เพื่อร่วมประเมินความเสี่ยงด้านเทคนิคอย่างมีประสิทธิภาพ

  การพัฒนาทักษะด้านเทคโนโลยีดิจิทัล และปัญญาประดิษฐ์ (Digital & AI Literacy)

  • AI Governance & Auditing AI: เสริมสร้างความรู้ความเข้าใจในกรอบการตรวจสอบ AI (เช่น IIA AI Framework หรือ ISO/IEC 42001) เพื่อประเมินความเสี่ยงด้านอคติของข้อมูล (Data Bias), ความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ และ PDPA ในระบบงานต่าง ๆ

  • Prompt Engineering for Audit Support: ฝึกอบรมการใช้งาน Generative AI เป็นผู้ช่วยร่าง Audit Program, สรุปเกณฑ์ระเบียบ และวิเคราะห์ข้อสังเกตเบื้องต้น โดยยึดหลัก Data Privacy & Confidentiality อย่างเคร่งครัด