เชื่อม Claude API เข้า ERP / Intranet / Helpdesk / Document Management + ตั้งค่า SSO/SAML + ออกแบบ RAG & workflow + วาง data governance สอดคล้อง PDPA — โดยทีมที่ implement ระบบให้องค์กรไทยมา 24 ปี
เลือกได้แบบใดแบบหนึ่ง หรือผสมตามความต้องการ — เริ่มจาก pilot scope เล็กก่อนขยาย
เชื่อม Claude เข้า ERP (รวม Saeree ERP), CRM, Accounting, HR ผ่าน Claude API + workflow ที่ออกแบบมาตรงกับ business process
พัฒนา MCP Server ให้ Claude เรียกข้อมูลและทำงานกับระบบภายในได้โดยตรง — ERP, จัดซื้อ, คลัง, บุคคล, ระบบเอกสาร — ภายใต้สิทธิ์ของผู้ใช้เดิม ไม่ต้องคัดลอกข้อมูลออกมานอกระบบ
ออกแบบ RAG architecture ให้ Claude ตอบเรื่องเฉพาะองค์กรของคุณ — SOP, HR policy, product catalog, ระเบียบราชการ — โดยไม่ต้อง fine-tune
ตั้งค่า Claude Enterprise ให้เชื่อมกับ identity provider ขององค์กร — Azure AD / Okta / Google Workspace + SCIM auto-provisioning
วาง data governance ให้สอดคล้อง PDPA ม.40 + Anthropic DPA + SCC + AWS Bedrock APAC ตามความต้องการ regulator ในไทย
สัญญาดูแลรายเดือนหรือรายปีหลัง go-live — เพราะ integration ที่ส่งมอบวันแรกกับอีกหกเดือนถัดมาไม่เหมือนกัน ทั้ง process ที่เปลี่ยน โมเดลที่ออกรุ่นใหม่ และค่าใช้จ่ายที่ต้องคุม
ไม่ใช่ทุกงานที่ควรใส่ AI เข้าไป — งานที่ได้ผลชัดคืองานที่คนต้องเปิดหลายหน้าจอเพื่อตอบคำถามเดียว หรืองานที่คำตอบอยู่ในเอกสารขององค์กรอยู่แล้วแต่หาไม่เจอ
ค้นระเบียบและเงื่อนไขใน TOR · ตรวจความครบถ้วนของเอกสารก่อนเสนอ · สรุปเปรียบเทียบใบเสนอราคาหลายเจ้าให้อยู่ในตารางเดียว
ถามยอดคงเหลือและประวัติการเบิกเป็นภาษาคน แทนการไล่เปิดรายงานทีละหน้า · ตรวจรายการที่ยอดไม่ตรงก่อนตรวจนับ
สรุปงบคงเหลือแยกรายโครงการและแหล่งเงิน · ชี้รายการที่ผิดปกติให้ดูก่อนปิดงวด โดยคนยังเป็นผู้ตัดสินใจ
ตอบคำถามระเบียบวันลา สวัสดิการ และขั้นตอนภายใน จากเอกสารขององค์กรเอง ไม่ใช่ความรู้ทั่วไปของโมเดล
ร่างหนังสือตามรูปแบบที่หน่วยงานใช้ · สรุปเรื่องเสนอที่ยาวหลายสิบหน้า · ค้นเรื่องเดิมที่เกี่ยวข้องกับเรื่องที่กำลังทำ
ตอบคำถามการใช้งานระบบจากคู่มือและเคสเดิม · ตรวจเงื่อนไขการทำงานของระบบ — งานกลุ่มนี้ทีมสนับสนุนของเราใช้เองอยู่ทุกวัน
คำถามแรกของฝ่าย IT และฝ่ายกฎหมายเกือบทุกองค์กรคือ "ข้อมูลออกนอกประเทศไหม" คำตอบขึ้นกับเส้นทางที่เลือก และควรเลือกตั้งแต่ก่อนออกแบบระบบ ไม่ใช่ตอนจะขึ้นใช้งาน
| เส้นทาง | ประมวลผลที่ไหน | ข้อมูลที่ถูกเก็บ | เหมาะกับ |
|---|---|---|---|
| Claude API ตรงจาก Anthropic |
ค่าเริ่มต้นวิ่งแบบ global · บังคับให้ประมวลผลเฉพาะในสหรัฐฯ ได้ผ่านพารามิเตอร์ inference_geo โดยมีค่าบริการ 1.1 เท่าของอัตราปกติ |
บทสนทนาไม่ถูกเก็บเป็นค่าเริ่มต้น · ขอทำข้อตกลง Zero Data Retention เพิ่มกับ Anthropic ได้ · ที่เก็บข้อมูลระดับ workspace ปัจจุบันมีเฉพาะสหรัฐฯ | องค์กรที่รับได้กับการประมวลผลนอกประเทศ และต้องการใช้ฟีเจอร์หรือโมเดลใหม่ทันทีที่ออก |
| Amazon Bedrock region ไทย (ap-southeast-7) |
เรียกจาก region ประเทศไทยได้ตั้งแต่ ก.พ. 2569 · แต่เป็นการเรียกแบบ Global cross-Region inference การประมวลผลจึงอาจวิ่งไป region อื่นทั่วโลก | ข้อมูลที่เก็บถาวร — log, knowledge base, ค่าตั้งค่าต่างๆ — อยู่ใน region ต้นทางคือไทย · ผู้ประมวลผลข้อมูลตามสัญญาคือ AWS ไม่ใช่ Anthropic | องค์กรที่ใช้ AWS อยู่แล้ว หรือมีเงื่อนไขว่าข้อมูลที่จัดเก็บต้องอยู่ในประเทศ |
| MCP Server + ระบบเดิมที่ on-premise |
ERP และฐานข้อมูลยังอยู่ในองค์กร Claude ไม่ได้ต่อฐานข้อมูลโดยตรง แต่เรียกผ่าน tool ที่เราเปิดให้เท่านั้น | โมเดลเห็นเฉพาะผลลัพธ์ที่ tool ส่งกลับตามสิทธิ์ของผู้ใช้คนนั้น ไม่ใช่ทั้งฐานข้อมูล · ทุกการเรียกถูกบันทึกไว้ตรวจย้อนหลังได้ | องค์กรที่ต้องจำกัดขอบเขตข้อมูลให้แคบที่สุด และต้องตอบให้ได้ว่าใครถามอะไรเมื่อไร |
ไม่มีเส้นทางไหนที่ข้อมูลไม่ออกจากองค์กรเลย Claude เป็นบริการประมวลผลบนคลาวด์ ไม่ว่าจะเรียกผ่านทางไหน คำถามและข้อมูลที่ใช้ประกอบคำตอบต้องถูกส่งไปให้โมเดล สิ่งที่ออกแบบได้จริงคือ ส่งอะไรออกไปบ้าง เก็บไว้ที่ไหนนานเท่าไร และ ตรวจสอบย้อนหลังได้แค่ไหน
เรื่องนี้ต่างจาก Saeree ERP ที่ติดตั้งบนเซิร์ฟเวอร์ขององค์กรและข้อมูลไม่ออกไปไหน — สองเรื่องนี้เล่าแทนกันไม่ได้ ใครที่บอกว่าเชื่อม AI แล้วข้อมูลยังอยู่ในองค์กร 100% กำลังอธิบายไม่ครบ
ทำตามมาตรฐาน ISO/IEC 29110 ที่ Grand Linux ได้รับรอง 10 ปีต่อเนื่อง — โปร่งใส มีเอกสารทุก phase ส่งให้ลูกค้า
เข้าใจ use case + ระบบเดิม + ข้อจำกัด
ออกแบบ architecture + data flow + security
Integration code + test + UAT
อบรมทีมผู้ใช้ + admin + ส่งคู่มือ
เปิดใช้งานจริง + ติดตาม + tuning
เพราะ Claude Integration ไม่ใช่แค่ "เรียก API" — ต้องเข้าใจ business process + compliance + change management
รับงานจัดซื้อจัดจ้างภาครัฐได้ตามระเบียบ · ต่ออายุต่อเนื่อง 3 ครั้ง (2561, 2564, 2567)
ต่อเนื่อง 4 ฉบับ (2558–2570) · Project Management + Software Implementation
เข้าใจ business workflow ของไทยตั้งแต่ภาครัฐ รัฐวิสาหกิจ ถึงเอกชน
เราเข้าใจฝั่ง business system ลึก — ไม่ใช่ตัวแทนขาย AI หน้าใหม่
รวมคำถามที่เจอซ้ำในช่วง Discovery — ตอบตามข้อเท็จจริงที่ตรวจสอบได้ ณ กันยายน 2569
แผนเชิงพาณิชย์ — Team, Enterprise และ API — ค่าเริ่มต้นคือ ไม่ถูกนำไปเทรน ตามเงื่อนไขที่ Anthropic ประกาศไว้
ข้อยกเว้นที่ควรบอกผู้ใช้ให้รู้: ถ้าผู้ใช้กดปุ่มให้ feedback (ถูกใจ/ไม่ถูกใจ) กับคำตอบใด บทสนทนานั้นทั้งชุดจะถูกเก็บไว้ได้นานถึง 5 ปี และนำไปใช้ปรับปรุงโมเดลได้ — ควรเขียนเรื่องนี้ไว้ในระเบียบการใช้งานภายในตั้งแต่วันแรก
ส่วนแผนผู้ใช้ทั่วไป (Free / Pro / Max) การเปิดหรือปิดอยู่ในมือผู้ใช้แต่ละคน องค์กรควบคุมจากส่วนกลางไม่ได้ จึงไม่ควรใช้กับงานที่มีข้อมูลจริงขององค์กร
ไม่ได้ — ตัวโมเดล Claude ไม่ได้เปิดให้ติดตั้งบนเซิร์ฟเวอร์ขององค์กร ทุกเส้นทางต้องเรียกผ่านคลาวด์
สิ่งที่อยู่ในองค์กรได้คือ MCP Server, ระบบงาน, ฐานข้อมูล และชั้นควบคุมสิทธิ์ทั้งหมด ซึ่งทำให้กำหนดได้ว่าข้อมูลส่วนไหนถูกส่งออกไปบ้าง — ดูรายละเอียดที่ ตารางเปรียบเทียบเส้นทางข้อมูล
ต้องมี ไม่ว่าจะเป็น API key สำหรับงาน integration หรือ seat ของแผน Team / Enterprise สำหรับผู้ใช้ทั่วองค์กร
จัดหาผ่านเราได้ — ออกใบเสนอราคาภาษาไทย รองรับ PO ใบกำกับภาษี และหัก ณ ที่จ่ายตามระเบียบไทย ดูที่หน้า บริการจัดหา Claude · หรือถ้าองค์กรจัดหา license เองอยู่แล้ว จะให้เราทำเฉพาะงาน integration ก็ได้เช่นกัน
ได้ ถ้าระบบนั้นมีทางเข้าถึงข้อมูล — REST API, ฐานข้อมูลที่อ่านได้ หรืออย่างน้อยไฟล์ส่งออกที่ออกได้สม่ำเสมอ
สิ่งที่ตอบล่วงหน้าไม่ได้คือระบบเฉพาะรายจะต่อได้ลึกแค่ไหน ต้องดูของจริงในขั้น Discovery ก่อน ถ้าดูแล้วไม่คุ้มหรือทำไม่ได้ เราจะบอกตั้งแต่ตอนนั้น ไม่ลากไปถึงขั้นเสนอราคา
ไม่มีเรตสำเร็จรูป เพราะขอบเขตต่างกันมาก แต่โครงสร้างค่าใช้จ่ายแยกเป็น 3 ก้อนเสมอ และเราแจกแจงให้เห็นทั้งสามก้อนก่อนเซ็น
(1) ค่า license หรือค่าเรียกใช้ API ซึ่งเป็นของ Anthropic และผันแปรตามปริมาณการใช้งานจริง · (2) ค่างาน integration คิดเป็นโครงการตามขอบเขตที่ตกลง · (3) ค่าดูแลต่อเนื่องหลัง go-live คิดเป็นรายเดือนหรือรายปี
ออกแบบให้รู้ตั้งแต่แรกดีกว่าตามแก้ทีหลัง — คำตอบต้องอ้างอิงกลับไปยังเอกสารหรือรายการต้นทางได้ ทุกการเรียกข้อมูลถูกบันทึกไว้ตรวจย้อนหลัง และงานที่ผิดแล้วแก้ยากจะถูกจำกัดให้เป็นการอ่านอย่างเดียว
งานที่ต้องบันทึกลงระบบจริงให้คนเป็นผู้กดอนุมัติเสมอ เราไม่ออกแบบให้ AI เขียนข้อมูลลง ERP เองโดยไม่มีคนดู
แนะนำให้ทำแบบนั้น เริ่มจาก pilot หนึ่ง use case ในหน่วยงานเดียวที่วัดผลได้ชัด แล้วค่อยขยาย
ข้อดีคือได้เห็นของจริงว่าคนในองค์กรใช้แล้วเปลี่ยนวิธีทำงานจริงหรือไม่ ก่อนจะผูกงบก้อนใหญ่ — เรื่อง change management มักเป็นตัวตัดสินผลมากกว่าตัวเทคโนโลยี
ได้ แต่เราจะบอกไว้ล่วงหน้าว่าอะไรจะเกิดขึ้น ระบบที่เชื่อมไว้วันนี้กับอีกหกเดือนถัดมาไม่เหมือนกัน — ขั้นตอนงานภายในเปลี่ยน โมเดลออกรุ่นใหม่ที่ทำงานต่างจากเดิม และปริมาณการใช้งานที่โตขึ้นทำให้ค่าใช้จ่ายเปลี่ยน
ถ้าไม่มีใครดูต่อ สิ่งที่เจอบ่อยคือระบบยังทำงานอยู่แต่คุณภาพคำตอบค่อยๆ เพี้ยนโดยไม่มีใครสังเกต จนคนเลิกใช้ไปเอง
นัดเข้าทำ Discovery กับทีม Grand Linux — ฟรี ไม่มีข้อผูกมัด · เราประเมินขอบเขต + งบประมาณ + timeline ให้ภายใน 1 สัปดาห์
Copyright @2026 บริษัท แกรนด์ลีนุกซ์ โซลูชั่น จำกัด
