โมเดล AI แบบมุ่งเน้นผลผลิต: วิธีที่ Securonix นิยามใหม่ของ Governed AI เพื่อผลลัพธ์ของ SOC

สัปดาห์นี้ Securonix ได้เปิดตัว Sam นักวิเคราะห์ AI SOC และ Agentic Mesh ร่วมกับ Amazon Web Services หัวข้อข่าวนี้ไม่ใช่ฟีเจอร์ AI อีกอันหนึ่ง แต่เป็นการเปลี่ยนไปสู่โมเดล AI ที่ใช้ผลผลิตเป็นฐาน

เคยเห็นทีม SOC ของคุณจมอยู่ในการแจ้งเตือนมากมาย ในขณะที่คณะกรรมการถามหา "ผลตอบแทนจาก AI ที่ชัดเจน" หรือไม่?

ลองนึกภาพดู
เวลา 8:45 น. CISO เข้าร่วมการบรีฟคณะกรรมการล่วงหน้า การแจ้งเตือนในช่วงค้ำคืนเกิน 40,000 รายการ นักวิเคราะห์สองคนลาป่วย หน่วยงานกำกับดูแลขอหลักฐานการกำกับดูแล AI ฝ่ายการเงินต้องการเหตุผลสำหรับค่าใช้จ่าย SIEM ที่เพิ่มขึ้น

ทีมใช้ AI แต่พวกเขาไม่สามารถพิสูจน์ได้ว่าได้ผลลัพธ์อะไรจริงๆ

นี่คือช่องว่างที่ Securonix กำลังมุ่งเป้าไปด้วยการเปิดตัวล่าสุดร่วมกับ Amazon Web Services บริษัทได้เปิดตัว Sam นักวิเคราะห์ AI SOC และ Securonix Agentic Mesh พร้อมกับโมเดล AI ที่ใช้ผลผลิตเป็นฐานสำหรับการปฏิบัติงานด้านความปลอดภัย

สำหรับผู้นำ CX และ EX นี่ไม่ใช่แค่ข่าวด้านความปลอดภัยไซเบอร์ แต่เป็นแบบแผนสำหรับ AI ที่มีการกำกับดูแลในระดับใหญ่

โมเดล AI ที่ใช้ผลผลิตเป็นฐานคือะไร และทำไมจึงสำคัญ?

โมเดล AI ที่ใช้ผลผลิตเป็นฐานวัด AI จากงานที่เสร็จสิ้น ไม่ใช่จากการใช้งานหรือข้อมูลที่บริโภค

ราคา AI ขององค์กรส่วนใหญ่ติดตามโทเค็น พื้นที่จัดเก็บ หรือฟีเจอร์ต่างๆ โมเดลนั้นให้รางวัลกับการบริโภค มันไม่ค่อยพิสูจน์ผลลัพธ์

Securonix กลับตรรกะนี้
Sam ได้รับใบอนุญาตตามงานที่เทียบเท่านักวิเคราะห์ที่ตรวจสอบแล้วซึ่งเสร็จสิ้นโดย AI ผลผลิตถูกติดตามอย่างโปร่งใส ผู้นำสามารถวัดจำนวนชั่วโมงที่ประหยัดและผลผลิตที่เพิ่มขึ้นได้

สำหรับผู้นำ CX และ EX สิ่งนี้จัดกรอบคุณค่าของ AI ใหม่:

• จาก การนำฟีเจอร์มาใช้ → ไปสู่ ผลผลิตที่วัดได้
• จาก การทดลอง → ไปสู่ การผลิตที่มีการกำกับดูแล
• จาก การแสดงนวัตกรรม → ไปสู่ ผลตอบแทนที่พร้อมนำเสนอคณะกรรมการ

การเปลี่ยนแปลงนี้สะท้อนสิ่งที่ผู้นำ CX เผชิญกับ AI การเดินทางและผู้ช่วย คณะกรรมการไม่ต้องการสถิติการใช้แชทบอท แต่ต้องการอัตราการเบี่ยงเบน การลดเวลาในการแก้ปัญหา และการปรับปรุงต้นทุนในการให้บริการ

ความปลอดภัยกำลังพูดภาษาเดียวกันแล้ว

Sam นักวิเคราะห์ AI SOC คืออะไร?

Sam คือเพื่อนร่วมทีม SOC ดิจิทัลที่มีการกำกับดูแลและทำงานตลอดเวลา ซึ่งทำงาน Tier 1 และ Tier 2 โดยอัตโนมัติภายใน Unified Defense SIEM

Sam ทำหน้าที่:

• คัดกรองการแจ้งเตือน
• เสริมการสืบสวน
• วิเคราะห์ความสัมพันธ์
• เตรียมการตอบสนอง
• สรุปรายงาน

มันทำงานภายในแพลตฟอร์มของ Securonix โดยธรรมชาติ นักวิเคราะห์ยังคงควบคุมผ่านการดูแลแบบมีมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้อง

ผู้ช่วย AI หลายตัวให้ความช่วยเหลือ แต่มีเพียงไม่กี่ตัวที่ทำงานเป็นระบบงานที่มีโครงสร้าง Sam ประสานงานตัวแทน AI เฉพาะทางผ่านขั้นตอนการสืบสวน มันนำเสนอสรุปภาษาธรรมดาที่นักวิเคราะห์สามารถตรวจสอบหรือยกระดับได้

ผลลัพธ์: AI เสริมการตัดสิน ไม่ได้แทนที่มัน

ทำไม SOC ถึงประสบปัญหากับการกำกับดูแล AI?

เพราะการใช้งาน AI ส่วนใหญ่ขยายตัวเร็วกว่ากรอบการควบคุม

ผู้นำด้านความปลอดภัยเผชิญความตึงเครียดสามประการ:

1. ปริมาณการแจ้งเตือนเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ
2. การขาดแคลนนักวิเคราะห์ยังคงมีอยู่
3. หน่วยงานกำกับดูแลเรียกร้องความสามารถในการอธิบาย

คณะกรรมการถามคำถามที่ยากขึ้นในตอนนี้:

• AI มีการกำกับดูแลหรือไม่?
• การดำเนินการสามารถตรวจสอบได้หรือไม่?
• นโยบายถูกบังคับใช้หรือไม่?
• การตัดสินใจสามารถกลับคืนได้หรือไม่?

AI ที่ไม่มีโครงสร้างไม่สามารถตอบคำถามเหล่านี้ได้

นั่นคือจุดที่ Securonix Agentic Mesh เข้ามา

Agentic Mesh คืออะไร และต่างกันอย่างไร?

Agentic Mesh เป็นชั้นการประสานงานที่มีการกำกับดูแล ซึ่งประสานงานตัวแทน AI เฉพาะทางผ่านการตรวจจับ การสืบสวน การตอบสนอง และการรายงาน

ต่างจากผู้ช่วยแบบรวมศูนย์ Agentic Mesh ทำหน้าที่เป็นระบบงาน

มัน:

• รักษาบริบทที่แบ่งปันระหว่างตัวแทน
• บังคับใช้กรอบนโยบายขององค์กร
• ทำให้มั่นใจว่าการดำเนินการสามารถอธิบายและตรวจสอบได้
• อนุญาตให้กลับคืนและตรวจสอบโดยมนุษย์

สร้างขึ้นโดยใช้ Amazon Bedrock AgentCore มันทำงานอย่างปลอดภัยภายในสภาพแวดล้อมของลูกค้า ซึ่งให้การแยกและความยืดหยุ่นระดับองค์กร

ผู้ช่วยตอบคำถาม
ระบบ Agentic ทำเวิร์กโฟลว์ที่มีการกำกับดูแลให้เสร็จสิ้น

ความแตกต่างนั้นเปลี่ยนความเป็นผู้ใหญ่ของ AI ขององค์กร

สิ่งนี้แปลเป็นผลลัพธ์ที่พร้อมสำหรับคณะกรรมการได้อย่างไร?

ผู้นำด้านความปลอดภัยมักทำงานภายใต้การตรวจสอบของคณะกรรมการมากขึ้น AI ต้องพิสูจน์ความไว้วางใจ ไม่ใช่สัญญามัน

ตาม Sameer Ratolikar, CISO ที่ HDFC Bank:

Simon Hunt, Chief Product Officer ที่ Securonix อธิบายความท้าทายอย่างชัดเจน:

สำหรับการสนทนากับคณะกรรมการ AI ที่ใช้ผลผลิตเป็นฐานช่วยให้:

• วัดจำนวนงานที่เทียบเท่านักวิเคราะห์
• เรื่องเล่าการหลีกเลี่ยงต้นทุนที่ชัดเจน
• บันทึกการดำเนินการ AI ที่มีการควบคุม
• ความสามารถในการอธิบายที่พร้อมสำหรับข้อบังคับ

DPM Flex คืออะไร และทำไมเศรษฐศาสตร์ข้อมูลจึงสำคัญ?

DPM Flex กำหนดเส้นทางข้อมูลตรวจวัดตามคุณค่าเชิงวิเคราะห์แทนที่จะเป็นปริมาณดิบ เพื่อควบคุมต้นทุน SIEM

ผลผลิต AI พังทลายหากต้นทุนข้อมูลพุ่งสูง

Data Pipeline Manager with Flex Consumption (DPM Flex) แนะนำเศรษฐศาสตร์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยผลลัพธ์ แทนที่จะนำเข้าทุกอย่าง มันให้ความสำคัญกับข้อมูลตรวจวัดที่มีมูลค่าสูง

สำหรับความคล้ายคลึงกับ CX:

• อย่าป้อนทุกการโต้ตอบเข้าสู่โมเดล AI ระดับพรีเมียม
• กำหนดเส้นทางการไหลที่มีความเสี่ยงต่ำแตกต่างกัน
• จัดการนำเข้าข้อมูลให้สอดคล้องกับผลลัพธ์ที่วัดได้

การกำกับดูแลต้นทุนเป็นส่วนหนึ่งของการกำกับดูแล AI

ข้อมูลเชิงลึกสำคัญสำหรับผู้นำ CX และ EX

1. วัด AI จากงานที่เสร็จสิ้น
เมตริกการนำมาใช้มีความหมายน้อยหากไม่มีเมตริกผลผลิต

2. ฝังการกำกับดูแลไว้ภายในระบบ
การปฏิบัติตามกฎระเบียบย้อนหลังเปราะบาง

3. ปกป้องการดูแลโดยมนุษย์
AI ขยายตัวได้ดีที่สุดเมื่อเสริมการตัดสิน

4. จัดแนว AI กับเรื่องเล่าทางการเงิน
คณะกรรมการอนุมัติผลลัพธ์ ไม่ใช่การทดลอง

5. ควบคุมเศรษฐศาสตร์ข้อมูลตั้งแต่เนิ่นๆ
การขยาย AI โดยไม่มีวินัยด้านต้นทุนสร้างปฏิกิริยาตอบสนองเชิงลบ

ข้อผิดพลาดทั่วไปในการนำ AI มาใช้ในองค์กร

• เปิดตัวโครงการนำร่อง AI โดยไม่มี KPI ผลลัพธ์
• ถือว่าการกำกับดูแลเป็นขั้นตอนในภายหลัง
• วัดการใช้งานแทนผลผลิต
• ละเลยความต้องการความสามารถในการอธิบาย
• ขยายการนำเข้าข้อมูลโดยไม่มีการจับคู่ผลตอบแทน

ข้อผิดพลาดเหล่านี้สร้างการแยกส่วน พวกมันทำลายความเชื่อมั่นของผู้บริหาร

กรอบการทำงานที่เป็นจริง: โมเดล PRODUCT สำหรับ AI ที่มีการกำกับดูแล

CXQuest เสนอ โมเดล PRODUCT สำหรับการขยาย AI ขององค์กร:

P – Productivity Units Defined
กำหนดหน่วยงานที่วัดได้

R – Risk Guardrails Embedded
บังคับใช้นโยบายภายในเวิร์กโฟลว์

O – Oversight Maintained
รักษามนุษย์ให้ควบคุมการยกระดับ

D – Data Economics Managed
จัดการนำเข้าให้สอดคล้องกับคุณค่าเชิงวิเคราะห์

U – Use Case Boundaries Clear
เริ่มต้นด้วยงานที่กำหนดและมีปริมาณสูง

C – Context Shared Across Agents
หลีกเลี่ยงผู้ช่วย AI ที่แยกส่วน

T – Transparent Reporting to Leadership
แปลผลผลิตเป็นภาษาทางการเงิน

Securonix ทำให้หลักการเหล่านี้หลายอย่างใช้งานได้จริงภายในการปฏิบัติงานด้านความปลอดภัย ทีม CX สามารถปรับโครงสร้างเดียวกันได้

สิ่งนี้ส่งผลกระทบต่อประสบการณ์ของพนักงาน (EX) อย่างไร?

ความหมดไหม้ของนักวิเคราะห์สะท้อนความเหนื่อยล้าของศูนย์ติดต่อ

งานคัดกรองที่ซ้ำซากขับเคลื่อนการลาออก
การขาดการมองเห็นผลกระทบลดการมีส่วนร่วม

ด้วยการดูดซับเสียงรบกวน Tier 1 และ Tier 2 Sam ช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถมุ่งเน้นไปที่การตัดสินใจที่มีความเสี่ยงสูงขึ้น

AI ควรขจัดงานที่น่าเบื่อ ไม่ใช่อิสระ

โมเดล AI ที่ใช้ผลผลิตเป็นฐาน: ทำไมการประกาศนี้บ่งบอกถึงการเปลี่ยนแปลงตลาดที่กว้างขึ้น

ความปลอดภัยมักเป็นผู้บุกเบิกกรอบการกำกับดูแลก่อนที่ CX จะนำมาใช้

การเคลื่อนไหวไปสู่การประสานงาน AI แบบ agentic บ่งบอกว่าเฟส AI ขององค์กรถัดไปจะมุ่งเน้นไปที่:

• ความเป็นอิสระที่มีการกำกับดูแล
• AI ระดับเวิร์กโฟลว์
• ราคาที่ใช้ผลผลิตเป็นฐาน
• การออกแบบที่เน้นความสามารถในการอธิบายเป็นอันดับแรก

คณะกรรมการจะถามมากขึ้น:

AI ทำงานเสร็จเท่าไหร่?
มันถูกควบคุมหรือไม่?
เราสามารถปกป้องมันได้หรือไม่?

โมเดลนี้ตอบคำถามเหล่านั้นโดยตรง

คำถามที่พบบ่อย

AI ที่ใช้ผลผลิตเป็นฐานต่างจากราคา AI แบบดั้งเดิมอย่างไร?

มันผูกต้นทุนกับงานที่ตรวจสอบแล้วที่เสร็จสิ้น แทนที่จะเป็นการใช้ข้อมูลหรือฟีเจอร์

"agentic" หมายถึงอะไรใน AI ขององค์กร?

มันหมายถึงระบบ AI ที่ประสานงานตัวแทนเฉพาะทางเพื่อทำเวิร์กโฟลว์ที่มีโครงสร้างให้เสร็จสิ้น

การดูแลแบบมีมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้องทำงานอย่างไร?

นักวิเคราะห์ตรวจสอบ ยืนยัน หรือกลับคืนการดำเนินการที่ AI สร้างขึ้นก่อนการปฏิบัติ

ทำไมคณะกรรมการสนใจการกำกับดูแล AI ใน SOC?

ความล้มเหลวด้านความปลอดภัยมีความเสี่ยงด้านกฎระเบียบและการเงิน การตัดสินใจของ AI ต้องสามารถอธิบายได้

โมเดลนี้สามารถนำไปใช้กับสภาพแวดล้อม CX ได้หรือไม่?

ได้ เวิร์กโฟลว์ใดๆ ที่มีปริมาณสูงและขับเคลื่อนด้วยกฎสามารถนำการวัด AI ที่ใช้ผลผลิตเป็นฐานมาใช้ได้

สิ่งที่สามารถนำไปปฏิบัติได้สำหรับผู้นำ CX และความปลอดภัย

1. กำหนดเวิร์กโฟลว์หนึ่งที่ AI สามารถทำหน่วยงานที่วัดได้ให้เสร็จสิ้น
2. วัดจำนวนเวลาของนักวิเคราะห์หรือตัวแทนที่ประหยัดได้ต่อหน่วยที่เสร็จสิ้น
3. ฝังกรอบนโยบายก่อนขยายการเข้าถึง AI
4. ดำเนินการตรวจสอบโดยมนุษย์สำหรับการดำเนินการที่มีความเสี่ยงสูง
5. สร้างแดชบอร์ดที่แปลผลผลิต AI เป็นผลกระทบทางการเงิน
6. จัดการนำเข้าข้อมูลให้สอดคล้องกับการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วยผลลัพธ์
7. นำเสนอผลตอบแทนจาก AI ในภาษาของคณะกรรมการ ไม่ใช่เมตริกทางเทคนิค
8. ตรวจสอบเวิร์กโฟลว์ AI ทุกไตรมาสเพื่อความสมบูรณ์ของการกำกับดูแล

Sam นักวิเคราะห์ AI SOC, Agentic Mesh และ DPM Flex มีให้บริการทั่วโลกสำหรับลูกค้า Securonix

การเปลี่ยนแปลงที่ลึกกว่านั้นชัดเจน

AI ต้องทำงานจริง
มันต้องมีการกำกับดูแลตามการออกแบบ
และคุณค่าของมันต้องยืนหยัดได้ในห้องประชุมคณะกรรมการ

โพสต์ Productivity-Based AI Model: How Securonix Redefines Governed AI for SOC Outcomes ปรากฏครั้งแรกที่ CX Quest