SEAN SOLUTIONS · แสน โซลูชั่น

ให้ AI ช่วยอ่านเอกสารและหาคำตอบจากคู่มือ

เราเชื่อมระบบเข้ากับโปรแกรมที่ทีมคุณใช้อยู่ เช่น ให้ระบบอ่านยอดจากใบแจ้งหนี้ แล้วให้ฝ่ายบัญชีตรวจเฉพาะจุดที่อ่านไม่ชัด เราจะลองกับงานหนึ่งอย่างก่อน แล้วดูผลด้วยกันว่าคุ้มที่จะขยายต่อไหม

เลื่อนดู
ตัวอย่างการอ่านใบแจ้งหนี้
ใบแจ้งหนี้เลขที่ INV-027

ค่าบริการ 1 รายการ ตามใบสั่งซื้อเลขที่ PO-01?

ยอดก่อนภาษี
10,000.00 บาท
ภาษีมูลค่าเพิ่ม 7%
700.00 บาท
ยอดชำระ
10,700.00 บาท

ระบบอ่านเลขตัวสุดท้ายของใบสั่งซื้อไม่ชัด ฝ่ายบัญชีจึงต้องตรวจเลขนี้กับต้นฉบับก่อนลงบัญชี

วิธีที่เราทำงาน

สร้าง

ตกลงก่อนว่าต้องแก้ปัญหาอะไร และรอบแรกจะทำถึงตรงไหน

วัดผล

ลองกับข้อมูลของงานนั้น แล้วดูด้วยกันว่าผลลัพธ์ผ่านเกณฑ์ที่ตกลงหรือยัง

ส่งมอบ

ส่งโค้ด เอกสาร และสิทธิ์เข้าถึงให้ครบ เพื่อให้ทีมคุณดูแลต่อได้

ประเทศที่ให้บริการ
2
โปรเจกต์ที่ส่งมอบ
12+
ชั่วโมงการพัฒนา
850+

บริการ

บริการของแสน โซลูชั่น

แต่ละงานกำหนดขอบเขต ราคา และทีมผู้รับผิดชอบให้ชัดเจนก่อนเริ่มเขียนโค้ด

01

พัฒนาระบบ AI

AI Engineering

เราใช้โมเดลภาษาช่วยค้นเอกสาร จัดหมวดหมู่ และดึงข้อมูลที่ต้องใช้ ส่วนงานพยากรณ์ เราเลือกโมเดลให้เหมาะกับข้อมูลของคุณ ทุกงานมีชุดทดสอบไว้ตรวจผลก่อนส่งมอบ

พัฒนาระบบ AI

02

เว็บและแอปที่ใช้ AI

AI-powered Products

เราพัฒนาเว็บที่มีผู้ช่วยตอบคำถาม ระบบค้นหา หรือระบบจัดอันดับ และเชื่อมฟีเจอร์เหล่านี้เข้ากับขั้นตอนที่ทีมคุณใช้ทำงาน

เว็บและแอปที่ใช้ AI

03

แอปพลิเคชันมือถือ

Mobile Apps

พัฒนาแอป iOS และ Android แบบเนทีฟ หรือใช้โค้ดชุดเดียวด้วย React Native และ Flutter พร้อมเลือกใช้ AI บนเครื่องหรือผ่าน API ตามความเหมาะสม

แอปพลิเคชันมือถือ

04

คลาวด์และ MLOps

Cloud & MLOps

ออกแบบสถาปัตยกรรมและระบบอัตโนมัติบน AWS, Azure และ GCP ตั้งแต่ container, CI/CD ไปจนถึงการให้บริการโมเดล การติดตามผล และการตรวจจับ drift หลังขึ้นระบบ

คลาวด์และ MLOps

เบื้องหลังระบบ

จากข้อมูลที่มีไปถึงหน้าจอที่ทีมใช้

เลื่อนเพื่อดูสามชั้นที่เราสร้างให้ทุกโครงการ — ข้อมูล โมเดล และผลิตภัณฑ์ที่ส่งมอบ

01
ชั้นที่ 01 — ข้อมูล

เก็บให้ครบ ทำให้สะอาด กำหนดสิทธิ์ให้ชัด

เรารวมข้อมูลจากระบบที่คุณมีอยู่ ทั้งเอกสาร ฐานข้อมูล และ API แล้วแปลงให้พร้อมใช้ พร้อมกำหนดสิทธิ์การเข้าถึงตามบทบาทตั้งแต่ต้น — เพราะโมเดลดีแค่ไหนก็ไม่มีประโยชน์ถ้าข้อมูลเข้าไม่ถึงหรือไม่น่าเชื่อถือ

ชั้นที่ 02 — โมเดล

เลือกวิธีที่เหมาะกับงาน ไม่ใช่ตามกระแส

เริ่มจากกฎเกณฑ์ที่ตรวจสอบได้ก่อน ถ้าจำเป็นจึงใช้การค้นคืนร่วมกับโมเดลภาษา หรือโมเดลเฉพาะทางเมื่อข้อมูลมีปริมาณมาก ทุกทางเลือกมีชุดทดสอบและตัวชี้วัดของตัวเอง

ชั้นที่ 03 — ผลิตภัณฑ์

ส่งมอบเป็นระบบที่ใช้งานจริง พร้อมดูแลต่อ

ระบบขึ้นจริงพร้อมแดชบอร์ดติดตามคุณภาพ ต้นทุน และข้อผิดพลาด คุณจะได้รับโค้ด เอกสาร ชุดทดสอบ และสิทธิ์ทั้งหมด — ทีมคุณดูแลต่อได้เองหรือให้เราดูแลต่อตามที่ตกลง

ทำไมต้องเรา

สิ่งที่ลูกค้าได้จากการทำงานกับทีมเล็ก

คุณคุยกับคนที่เขียนระบบได้โดยตรง และลองใช้สิ่งที่ทีมพัฒนาระหว่างโครงการได้

ทีมเล็ก ตัดสินใจเร็ว

คุณคุยกับคนที่พัฒนาระบบได้โดยตรง เรื่องที่ยังไม่ชัดจะได้ถามและตัดสินใจไปด้วยกัน

เห็นงานทุกสัปดาห์

ได้ลองงานระหว่างพัฒนา จึงบอกได้ตั้งแต่เนิ่น ๆ ว่าหน้าจอหรือขั้นตอนไหนยังไม่เข้ากับงานของทีม

ตกลงเกณฑ์ทดสอบด้วยกัน

เราตกลงก่อนว่าจะใช้ข้อมูลอะไรทดสอบ และคำตอบแบบไหนถือว่าผ่าน ถ้าวิธีที่ง่ายกว่าพอ เราจะแนะนำวิธีนั้น

ดูแลต่อหลังส่งมอบ

มีช่วงดูแลหลังขึ้นระบบ และส่งมอบโค้ด เอกสาร และสิทธิ์ทั้งหมดให้คุณ

วิธีทำงาน

ตั้งแต่คุยครั้งแรกจนถึงวันส่งมอบ

เราแบ่งงานเป็นรอบสั้น ๆ ให้คุณลองใช้และบอกได้ตั้งแต่ระหว่างทางว่าตรงไหนต้องปรับ

ขั้นที่ 1

พูดคุยเพื่อเข้าใจงาน

คุยสั้น ๆ เรื่องเป้าหมาย ข้อจำกัด และงบประมาณ รวมถึงคำถามว่า AI เหมาะกับปัญหานี้จริงหรือไม่

ขั้นที่ 2

ออกแบบก่อนเขียนโค้ด

ตัดสินใจเรื่องสถาปัตยกรรม ข้อมูล และหน้าจอบนกระดาษก่อน พร้อมเลือกว่าจะใช้โมเดลหรือกฎเกณฑ์

ขั้นที่ 3

พัฒนาเป็นรอบสั้น

ได้ซอฟต์แวร์ที่ใช้งานได้ในไม่กี่สัปดาห์ พร้อมชุดทดสอบสำหรับทุกโมเดลที่อยู่ในระบบ

ขั้นที่ 4

ขึ้นระบบและดูแลต่อ

ติดตั้ง ติดตามผล และมีทีมที่ติดต่อได้หลังเปิดใช้งาน รวมถึงแผนดูแลโมเดลระยะยาว

ตัวอย่างการใช้งาน

โจทย์แบบไหนที่เราช่วยได้

ดูตัวอย่างจากงานของฝ่ายบัญชี ฝ่ายบริการลูกค้า และทีมอื่น ๆ พร้อมวิธีวัดว่าระบบช่วยได้แค่ไหน

เอกสารและความรู้ในองค์กร01

ค้นคำตอบจากคู่มือและสัญญา

ปัญหา
ทีมต้องเปิดไฟล์หลายร้อยหน้าเพื่อหาข้อเดียว และแต่ละคนตอบไม่ตรงกัน
สิ่งที่เราสร้าง
ระบบค้นคืน (RAG) ที่อ้างอิงเอกสารต้นทางทุกคำตอบ พร้อมสิทธิ์เข้าถึงตามบทบาท
วิธีวัดผล
ความถูกต้องจากชุดทดสอบภายใน + เวลาที่ใช้ค้นหาคำตอบเฉลี่ย
บริการลูกค้า02

จัดหมวดและสรุปคำร้องอัตโนมัติ

ปัญหา
คำร้องเข้ามาทางอีเมล แชต และฟอร์ม ทำให้จัดลำดับความสำคัญยาก
สิ่งที่เราสร้าง
จำแนกหมวด สรุปสาระสำคัญ และร่างคำตอบให้ทีมตรวจแก้ก่อนส่ง
วิธีวัดผล
อัตราจัดหมวดถูกต้อง + เวลาตอบกลับครั้งแรก
วางแผนและสต็อก01

พยากรณ์ความต้องการล่วงหน้า

ปัญหา
สั่งสินค้ามากเกินหรือขาดบ่อย เพราะใช้ค่าเฉลี่ยย้อนหลังเพียงอย่างเดียว
สิ่งที่เราสร้าง
โมเดลพยากรณ์รายสัปดาห์ที่รวมฤดูกาล โปรโมชัน และปัจจัยภายนอก
วิธีวัดผล
ความคลาดเคลื่อน (MAPE) เทียบกับวิธีที่ใช้อยู่เดิม
ตรวจคุณภาพ03

ตรวจภาพหน้างานด้วยคอมพิวเตอร์วิชัน

ปัญหา
การตรวจด้วยคนใช้เวลานาน และผลไม่สม่ำเสมอระหว่างกะ
สิ่งที่เราสร้าง
แอปมือถือถ่ายภาพแล้วตรวจอัตโนมัติ พร้อมคิวให้คนยืนยันเคสที่ไม่ชัดเจน
วิธีวัดผล
อัตราตรวจพบข้อบกพร่อง + อัตราแจ้งเตือนผิดพลาด

ตัวอย่างการใช้งาน →

เข้าใจ AI ก่อนเริ่มโครงการ

อ่านเรื่องงบพัฒนา AI, ระบบ RAG และ OCR ภาษาไทย

อ่านความรู้ AI →

คำถามที่พบบ่อย

คำถามที่ลูกค้าถามบ่อย

AI เหมาะกับงานแบบไหน

งานที่ต้องตีความภาษาหรือข้อมูลจำนวนมาก เช่น ค้นหาคำตอบจากเอกสารภายในองค์กร สกัดข้อมูลจากไฟล์หรืออีเมล จัดหมวดหมู่คำร้อง และพยากรณ์แนวโน้ม เราจะเริ่มจากการประเมินก่อน ถ้ากฎเกณฑ์ง่าย ๆ หรือปรับกระบวนการทำงานแล้วดีกว่า เราแนะนำแบบนั้น

เริ่มโครงการอย่างไร

เล่าปัญหา เวลาที่มี และงบที่ตั้งไว้ให้เราฟังก่อน เราจะช่วยประเมินค่าใช้จ่ายและแนะนำว่าควรเริ่มจากงานไหน แล้วค่อยตกลงขอบเขตกัน

รับงานโค้ดเดิมที่ทีมอื่นทำไว้ไหม

รับได้เป็นส่วนใหญ่ เราเริ่มจากการตรวจโค้ดและระบบเดิม ทั้งสถาปัตยกรรม ข้อมูล ความปลอดภัย และการ deploy แล้วสรุปให้ชัดว่าจะต่อยอด รีแฟกเตอร์ หรือเริ่มใหม่

หลังส่งมอบมีอะไรต่อ

ทุกโครงการมีช่วงดูแลหลังขึ้นระบบสำหรับแก้ไขปัญหาและติดตามผล งานที่เกี่ยวกับ AI จะมีการติดตามคุณภาพและ drift หลังจากนั้นเลือกได้ว่าจะใช้บริการดูแลรายเดือนหรือรับโอนงานกลับไปดูแลเอง พร้อมโค้ด เอกสาร และการตั้งค่าครบ

อยากทำระบบอะไรให้ทีมใช้

บอกเราคร่าว ๆ ว่าตอนนี้ทีมทำงานอย่างไร และขั้นตอนไหนเสียเวลาที่สุด เราจะช่วยดูว่าควรเริ่มตรงไหน

คุยกับทีมงาน