อุตสาหกรรมฟินเทคฮ่องกงก้าวสู่ยุคใหม่แห่งการปฏิบัติตามกฎระเบียบด้วยปัญญาประดิษฐ์ ด้วยการใช้งานจริงของระบบตรวจสอบโดย AI จาก DingTalk ช่วยให้บริษัทคว้าโอกาสก่อนใคร

การวิเคราะห์ฟีเจอร์หลักของการตรวจสอบความสอดคล้องด้าน AI บน DingTalk

การใช้งานจริงของระบบตรวจสอบความสอดคล้องด้าน AI บน DingTalk เด่นชัดที่ความสามารถในการผสานฟีเจอร์ต่าง ๆ อย่างทรงพลัง โดยระบบดังกล่าวใช้โมเดลใหญ่ Tongyi Qianwen จาก Alibaba เป็นแกนหลัก และออกแบบกระบวนการจัดการด้านความสอดคล้องที่อัตโนมัติ มีประวัติย้อนรอยได้ และมีความปลอดภัยสูงโดยเฉพาะสำหรับสถาบันการเงิน แตกต่างจากผู้ช่วยปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป ระบบนี้รวมเข้ากับโครงสร้างคลาวด์แบบผสม (Hybrid Cloud) ของ DingTalk Enterprise และมาตรฐานความปลอดภัยระดับการเงินอย่างลึกซึ้ง โดยฝัง AI เข้าไปในความต้องการด้านกฎระเบียบที่สำคัญ เช่น การบันทึกเสียงประชุม การตรวจสอบเอกสาร และการตรวจสอบข้ามระบบ เพื่อแก้ไขปัญหาด้านความสอดคล้องอย่างแท้จริง

• แปลงเสียงประชุมเป็นข้อความแบบเรียลไทม์: ใช้ LLM ของ Tongyi Qianwen ถอดเสียงสนทนาที่ผสมระหว่างภาษาแต้จิ๋ว ภาษาจีนกลาง และภาษาอังกฤษได้ทันที โดยมีความแม่นยำเกิน 95% (จากการทดสอบภายในธนาคาร Hang Seng ในปี 2024) และจะทำเครื่องหมายคำสำคัญด้านความสอดคล้องโดยอัตโนมัติ เช่น "คำเตือนความเสี่ยง" หรือ "คำมั่นของลูกค้า" เพื่อให้สามารถติดตามและตรวจสอบย้อนหลังได้
• การสร้างเอกสารด้วย AI และการควบคุมเวอร์ชัน: สร้างรายงานการประชุม รายงานประเมินความเสี่ยง และเอกสารแจ้งความสอดคล้องโดยอัตโนมัติตามเนื้อหาการประชุม เอกสารทุกฉบับมาพร้อมกับเมตาดาต้าเพื่อให้มั่นใจว่าสอดคล้องกับข้อกำหนด ISO 27018 ด้านการปกป้องข้อมูลส่วนบุคคล และสามารถติดตามทุกกิจกรรมได้อย่างครบถ้วน
• อินเทอร์เฟซพัฒนาแอปพลิเคชันแบบ Low-Code: รองรับการสร้างแอปขนาดเล็กเฉพาะทางด้านความสอดคล้องอย่างรวดเร็ว โดยจนถึงปี 2023 มีบริษัทมากกว่า 8,439 แห่งใช้ฟีเจอร์นี้เพื่อเชื่อมต่อกับระบบ ERP, AML (Anti-Money Laundering) และ KYC
• โครงสร้างการจัดเก็บข้อมูลแบบ Hybrid Cloud: ข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น สัญญาณเตือนการฉ้อโกงจาก IoT จะจัดเก็บไว้ใน Private Cloud ส่วนการประมวลผลจะใช้โมเดล AI Auto-Scaling จาก Alibaba Cloud ในการวิเคราะห์ ซึ่งสอดคล้องกับมาตรฐานการรับรองด้านความปลอดภัยของคลาวด์ ISO 27017 อย่างสมบูรณ์
• ความสามารถในการค้นหาข้ามระบบ: รองรับการค้นหาร่วมระหว่างประวัติแชทย้อนหลัง 10 ปี กับบันทึกธุรกรรม เช่น กรณีศึกษาของธนาคาร Hang Seng ที่สามารถระบุเส้นทางการสื่อสารที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ฉ้อโกงที่ถูกกระตุ้นจาก ATM อัจฉริยะได้อย่างแม่นยำ

แพลตฟอร์มนี้เริ่มต้นด้วยพื้นที่จัดเก็บข้อมูลระดับองค์กรขนาด 1TB (ขยายเพิ่มได้) และรองรับการเชื่อมต่อ API กับอุปกรณ์ FinTech IoT เพื่อบันทึกพฤติกรรมการทำธุรกรรมและประวัติการสื่อสารคู่ขนานกัน ซึ่งช่วยเตรียมความพร้อมล่วงหน้าต่อข้อกำหนดด้านความสอดคล้องของ PCICSO และกฎหมาย Stablecoin คุณค่าที่แท้จริงอยู่ที่การสร้างวงจรปิด "พฤติกรรม—ข้อมูล—การตรวจสอบ" ทำให้การปฏิบัติตามข้อกำหนดเปลี่ยนจากแบบตอบสนองเชิงรับ กลายเป็นการป้องกันเชิงรุก

แนวโน้มกฎหมายใหม่ด้านกำกับดูแลเทคโนโลยีการเงินในฮ่องกง

ความสำเร็จของการใช้งานจริงระบบตรวจสอบความสอดคล้องด้าน AI บน DingTalk คือผลลัพธ์ของการผสานอย่างลึกซึ้งระหว่างแพลตฟอร์มการทำงานอัจฉริยะกับเทคโนโลยีการกำกับดูแล (RegTech) เมื่อเผชิญกับนโยบายกำกับดูแล 3 ข้อที่จะเริ่มใช้ในฮ่องกงตั้งแต่ปี 2025 สถาบันการเงินจำเป็นต้องอาศัยเครื่องมือทางเทคนิคเพื่อยกระดับประสิทธิภาพและความยืดหยุ่นในการปฏิบัติตามข้อกำหนด โดยอิงจากกฎหมายล่าสุดของ HKMA และ SFC นั้น DingTalk เวอร์ชันองค์กรที่ผสานโมเดล AI จาก Alibaba Cloud และโครงสร้างคลาวด์แบบผสม ได้กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญที่ช่วยให้บริษัทเทคโนโลยีการเงินในพื้นที่สามารถดำเนินการด้านความสอดคล้องได้อัตโนมัติ

• กฎหมาย "Stablecoin" ผ่านความเห็นชอบเมื่อวันที่ 21 พฤษภาคม 2025 กำหนดให้ผู้ออกสกุลเงินสเตเบิลโคอินที่ผูกกับดอลลาร์ฮ่องกงต้องมีเงินสำรองเต็มจำนวน 100% และมีทุนขั้นต่ำไม่น้อยกว่า 5 ล้านดอลลาร์ฮ่องกง สิ่งสำคัญคือกฎหมายระบุชัดว่าต้องใช้กลไกการตรวจสอบความสามารถในการไถ่ถอนรายวันที่ขับเคลื่อนด้วย AI — ความต้องการนี้สอดคล้องกับโมดูลควบคุมความเสี่ยงแบบเรียลไทม์ในโซลูชันเครดิตดิจิทัลของ Alibaba Cloud ที่ผสานอยู่ใน DingTalk
• กฎหมาย "การคุ้มครองโครงสร้างพื้นฐานสำคัญ" (PCICSO) จะมีผลบังคับใช้ตั้งแต่วันที่ 1 มกราคม 2026 โดยกำหนดให้บริษัทเทคโนโลยีการเงินที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแลของ HKMA ต้องตั้งหน่วยงานไซเบอร์ซีเคียวริตี้เฉพาะ หากฝ่าฝืนอาจถูกปรับสูงสุด 5 ล้านดอลลาร์ฮ่องกง และปรับรายวันเพิ่มอีก 100,000 ดอลลาร์ฮ่องกง โครงสร้างคลาวด์แบบผสมของ DingTalk Enterprise ที่ได้รับการรับรองตามมาตรฐาน ISO 27017/27018 อนุญาตให้เก็บข้อมูลการฉ้อโกง IoT ที่ละเอียดอ่อนไว้ใน Private Cloud ขณะเดียวกันก็ใช้โมเดล AI จาก Alibaba Cloud วิเคราะห์ภัยคุกคาม ซึ่งสอดคล้องกับข้อกำหนดของ PCICSO ด้านการแบ่งพื้นที่ข้อมูลและความเร็วในการตอบสนอง
• SFC ได้ประกาศแผนกำกับดูแล ASPIRe เมื่อเดือนกุมภาพันธ์ 2025 ครอบคลุม 5 แกนหลักและ 12 แนวทางปฏิบัติ โดยระบุชัดว่าแพลตฟอร์มซื้อขายสินทรัพย์เสมือน 11 รายที่ได้รับใบอนุญาตต้องติดตั้งเครื่องมือตรวจสอบข้ามแพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วย AI ผู้ช่วย AI บน DingTalk รองรับการถอดเสียงประชุมและการสร้างเอกสารแบบทันที ซึ่งช่วยให้สถาบันสร้างระบบบันทึกกิจกรรมที่สามารถตรวจสอบได้ และผ่านแพลตฟอร์มแบบ low-code พัฒนาแอปตรวจสอบเฉพาะทางได้อย่างรวดเร็ว เพื่อเชื่อมต่อกับ API ของตลาดซื้อขายและเตือนภัยพฤติกรรมผิดปกติ

ตัวอย่างจริงแสดงให้เห็นว่า ธนาคาร Hang Seng หลังจากนำ DingTalk เวอร์ชันองค์กรมาใช้ในปี 2024 สามารถค้นหาประวัติการสื่อสารย้อนหลัง 10 ปีข้ามหมวดหมู่ ซึ่งช่วยสนับสนุนการสอบสวนย้อนหลังและการสอบถามจากหน่วยงานกำกับดูแลกรณีการฉ้อโกงได้อย่างมีประสิทธิภาพ มองไปข้างหน้าในปี 2026 เมื่อ PCICSO มีผลเต็มรูปแบบ คาดว่าสถาบันการเงินในพื้นที่จะใช้ประโยชน์จากพื้นที่จัดเก็บข้อมูลเริ่มต้น 1TB และนโยบายการคุ้มครองข้อมูล PII บน DingTalk Professional มากขึ้น เพื่อผสานกระแสธุรกรรม IoT ความถี่สูงกับเครื่องยนต์ตรวจสอบด้วย AI สร้างแบบอย่างใหม่ของแนวคิด "ความสอดคล้องเป็นบริการ" (Compliance-as-a-Service)

แนวทางการผสานการตรวจสอบความสอดคล้องด้าน AI บน DingTalk เข้ากับบริบทท้องถิ่น

หัวใจสำคัญของการใช้งานจริงระบบตรวจสอบความสอดคล้องด้าน AI บน DingTalk ไม่ใช่อยู่ที่เทคโนโลยีเอง แต่อยู่ที่การผสานเข้ากับกรอบกำกับดูแลท้องถิ่นของฮ่องกงอย่างมีพลวัต 面對 SFC ASPIRe roadmap, กฎหมาย Stablecoin และ PCICSO ที่กดดันหลายด้าน สถาบันการเงินจำเป็นต้องฝัง RegTech เข้าไปในกระบวนการทำงานประจำวัน ไม่ใช่แค่ใช้เป็นเครื่องมือแก้ไขภายหลัง

1. การติดตั้งบน Private Cloud: แยกข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลระบุตัวตนส่วนบุคคล (PII) ไปยังเซิร์ฟเวอร์ที่องค์กรควบคุมเอง ร่วมกับสภาพแวดล้อม DingTalk ที่ได้รับการรับรองตามมาตรฐาน ISO 27017/27018 เพื่อให้สอดคล้องกับข้อกำหนดการจัดการทรัพยากรตามระดับในบทที่ 4 ของ PCICSO
2. การตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI: ใช้ LLM Tongyi Qianwen ดำเนินการตรวจสอบความสามารถในการไถ่ถอนรายวันของผู้ออกสกุลเงินสเตเบิลโคอิน โดยเชื่อมโยงข้อมูลกระแสเงินสดและสินทรัพย์สำรอง เพื่อสร้างรายงานโครงสร้างที่สอดคล้องกับแนวทางร่างของ HKMA ทำให้การปฏิบัติตามข้อกำหนดดำเนินไปโดยไม่ต้องมีมนุษย์ควบคุม
3. การรายงานแบบเรียลไทม์ผ่าน API: ใช้แพลตฟอร์ม low-code ของ DingTalk พัฒนาแอปขนาดเล็ก เพื่อเชื่อมต่อกับระบบตรวจสอบข้ามแพลตฟอร์มที่ SFC กำหนดผ่าน API ทำให้สามารถทำเครื่องหมายและรายงานพฤติกรรมผิดปกติของการซื้อขายสินทรัพย์เสมือนได้อัตโนมัติ ลดระยะเวลาการตอบสนองด้านความสอดคล้องลงเหลือระดับวินาที

กรอบการทำงาน 3 ขั้นตอนนี้ไม่เพียงแก้ปัญหาด้าน "มีหรือไม่มี" ความสอดคล้อง แต่ยังใช้เครื่องยนต์นโยบายความปลอดภัยที่กำหนดได้ เพื่อปรับตัวเข้ากับมาตรฐานการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล ISO 29151 ได้อย่างมีพลวัต เมื่อโมเดล AI วิเคราะห์พฤติกรรมขนาดใหญ่บน public cloud ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนจะยังคงอยู่ภายใต้การควบคุมตามนโยบายขององค์กร สร้างวงจรปิดด้านความสอดคล้องในรูปแบบ "วิเคราะห์ภายนอก ควบคุมภายใน" มองไปข้างหน้าในช่วงเวลาบังคับใช้เต็มรูปแบบในปี 2026 รูปแบบนี้อาจกลายเป็นโครงสร้างเทคโนโลยีพื้นฐานมาตรฐานสำหรับผู้ให้บริการสินทรัพย์เสมือน (VASP) ในฮ่องกง

ประโยชน์จริงที่ได้รับจากการใช้งานจริงระบบตรวจสอบความสอดคล้องด้าน AI บน DingTalk

คุณค่าหลักของการใช้งานจริงระบบตรวจสอบความสอดคล้องด้าน AI บน DingTalk คือการเปลี่ยนภาระกำกับดูแลที่เคยหนักอึ้งให้กลายเป็นข้อได้เปรียบด้านการดำเนินงานที่วัดผลได้ ผ่านการผสานอย่างลึกซึ้งกับเทคโนโลยีคลาวด์ของ Alibaba สถาบันการเงินได้บรรลุความก้าวหน้าอย่างมีนัยสำคัญในด้านประสิทธิภาพ ต้นทุน และการควบคุมความเสี่ยง

• ประหยัดเวลาตรวจสอบด้วยมนุษย์ถึง 70%: จากฟังก์ชันการถอดเสียงประชุมและการสร้างเอกสารอัตโนมัติของ DingTalk ทีมงานด้านความสอดคล้องไม่จำเป็นต้องจัดทำบันทึกการตรวจสอบด้วยตนเอง โดยเฉพาะเหมาะกับการจัดการกระแสธุรกรรม IoT ที่เกิดขึ้นบ่อย เช่น ความต้องการปรับยอดจำนวนมากในบริการชำระเงินข้ามพรมแดนหรือการเงินห่วงโซ่อุปทาน
• ลดข้อผิดพลาดด้านความสอดคล้องได้ 40%: โดยการพัฒนามodule การตรวจสอบเฉพาะทางผ่านแพลตฟอร์ม low-code และฝังตรรกะการตรวจสอบซ้ำข้ามระบบด้วย AI ซึ่งช่วยลดข้อผิดพลาดจากมนุษย์อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะในขั้นตอน KYC และการรายงานธุรกรรม
• เร่งความเร็วการตรวจจับธุรกรรมผิดปกติถึง 90%: เครื่องยนต์ประเมินเครดิตแบบเรียลไทม์จากโซลูชันเครดิตดิจิทัลของ Alibaba Cloud ร่วมกับโครงสร้าง hybrid cloud ของ DingTalk Enterprise ทำให้การระบุรูปแบบการฉ้อโกงลดจากระดับชั่วโมงลงเหลือระดับวินาที ช่วยให้สถาบันอย่างธนาคาร Hang Seng สามารถหยุดความเสี่ยงได้ทันที

โครงสร้างนี้ยังเข้ากันได้ดีกับข้อกำหนดกำกับดูแลที่กำลังจะมีผลในฮ่องกง — กรอบ ASPIRe ที่ SFC ประกาศในเดือนกุมภาพันธ์ 2025 กำหนดให้ต้องมีความสามารถในการตรวจสอบข้ามแพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วย AI ขณะที่การออกแบบการประมวลผลข้อมูล IoT และการจัดเก็บใน private cloud ของ DingTalk ก็ตรงตามมาตรฐานการควบคุมชั้นของกฎหมาย PCICSO สำหรับโครงสร้างพื้นฐานสำคัญ ในอนาคต เมื่อกฎหมาย "Stablecoin" ของ HKMA มีผลบังคับใช้ กลไกการตรวจสอบเงินสำรองรายวันด้วย AI จะยิ่งพึ่งพาฐานการทำงานอัจฉริยะประเภทนี้มากขึ้น ผลักดันให้การปฏิบัติตามข้อกำหนดเปลี่ยนจาก "ตอบสนองหลังเหตุการณ์" ไปสู่ "ป้องกันล่วงหน้า"

แนวโน้มอนาคตของการปฏิบัติตามข้อกำหนดในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีการเงินของฮ่องกง

อนาคตของการปฏิบัติตามข้อกำหนดในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีการเงินของฮ่องกงจะถูกกำหนดโดย 3 แนวโน้มหลัก: RegTech ที่เปลี่ยนมาใช้ AI อย่างเต็มรูปแบบ, กระบวนการความสอดคล้องที่ถูกฝังและทำงานอัตโนมัติ, และ การตรวจสอบร่วมข้ามเขตอำนาจศาล ซึ่งไม่ใช่เพียงการอัปเกรดด้านเทคโนโลยี แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงรูปแบบพื้นฐานของการปฏิบัติตามข้อกำหนด โดยใช้ระบบตรวจสอบความสอดคล้องด้าน AI บน DingTalk เป็นฐาน สถาบันการเงินกำลังเปลี่ยนจากการตอบสนองแบบรออยู่กับการป้องกันเชิงรุก ทำให้สามารถมองเห็นความเสี่ยงแบบเรียลไทม์และปรับตัวเข้ากับกฎหมายทั่วโลกได้

• การตรวจสอบสำรองแบบเรียลไทม์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้กลายเป็นข้อกำหนดด้านความสอดคล้องหลักสำหรับผู้ออกสกุลเงินสเตเบิลโคอิน ตามกฎหมาย "Stablecoin" ผู้ออกที่ได้รับใบอนุญาตต้องยอมรับการตรวจสอบความสามารถในการไถ่ถอนรายวัน ซึ่ง DingTalk ที่ผสานกับโซลูชันเครดิตดิจิทัลของ Alibaba Cloud สามารถใช้โมเดล AI เปรียบเทียบข้อมูลสำรองบนบล็อกเชนกับหลักฐานการฝากเงินในธนาคารโดยอัตโนมัติ ทำให้การตรวจสอบต่อเนื่องดำเนินไปโดยไม่ต้องมีมนุษย์ ลดความเสี่ยงจากข้อผิดพลาดหรือการจัดการโดยเจตนาอย่างมาก
• แพลตฟอร์มแบบ Low-Code กำลังทำลายกำแพงทางเทคนิค ทำให้ผู้เชี่ยวชาญด้านความสอดคล้องสามารถสร้างแอปตรวจสอบได้เอง DingTalk เวอร์ชันองค์กรมีบริษัทใช้งานมากกว่า 8,439 แห่งในการพัฒนาแอปขนาดเล็กเฉพาะทาง เช่น การสร้างรายงานการตรวจสอบธุรกรรมที่สอดคล้องกับกรอบ ASPIRe ของ SFC ทันที หรือการเชื่อมต่อกับอุปกรณ์ IoT เพื่อปล่อยสัญญาณเตือนการฉ้อโกง ลดระยะเวลาการติดตั้งระบบความสอดคล้องจากหลายเดือนเหลือเพียงไม่กี่วัน

สิ่งสำคัญยิ่งกว่าคือ การปฏิบัติตามข้อกำหนดจะไม่ถูกจำกัดอยู่ภายในแผนกอีกต่อไป โครงสร้าง hybrid cloud ของ DingTalk อนุญาตให้สถาบันการเงินจัดเก็บข้อมูลที่ละเอียดอ่อนใน private cloud ขณะเดียวกันก็ใช้โมเดล AI Auto-Scaling จาก Alibaba Cloud วิเคราะห์พฤติกรรมขนาดใหญ่ ซึ่งสอดคล้องกับมาตรฐาน ISO 27017/27018 ตัวอย่างของธนาคาร Hang Seng ในปี 2024 แสดงให้เห็นว่าสามารถค้นหาประวัติการโทรย้อนหลัง 10 ปีข้ามหมวดหมู่ได้ ช่วยติดตามเส้นทางการฉ้อโกงที่ถูกกระตุ้นจาก IoT ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ในอนาคต รูปแบบ Compliance-as-a-Service จะเริ่มปรากฏขึ้น — แพลตฟอร์มการทำงานอย่าง DingTalk จะผสาน API กำกับดูแลจาก SFC, HKMA และหน่วยงานอื่น ๆ โดยอัตโนมัติ ผลักดันการอัปเดตกฎหมายและกระตุ้นการปรับนโยบายภายในทันที เมื่อ ASPIRe กำหนดให้แพลตฟอร์มสินทรัพย์เสมือนติดตั้งเครื่องมือตรวจสอบด้วย AI แพลตฟอร์มเหล่านี้จะสามารถซิงค์คำสั่งได้ทันที ทำให้เกิดความร่วมมือด้านความสอดคล้องระดับโลก และบรรลุการตอบสนองอัจฉริยะในรูปแบบ "กฎหมายเปลี่ยน ระบบตอบสนองทันที"

We dedicated to serving clients with professional DingTalk solutions. If you'd like to learn more about DingTalk platform applications, feel free to contact our online customer service or email at This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.. With a skilled development and operations team and extensive market experience, we’re ready to deliver expert DingTalk services and solutions tailored to your needs!