OpenAI เตือน AI รุ่นใหม่เสี่ยงไซเบอร์สูง ธุรกิจประกันภัยไทยควรรับมืออย่างไรในยุค InsurTech? มาดูความเสี่ยง รูปแบบโจมตีใหม่ และแผน 90–365 วัน.
AI รุ่นใหม่เสี่ยงไซเบอร์สูง: หมายความว่าอะไรกับ InsurTech ไทย
ต้นเดือนธันวาคม 2568 OpenAI ออกมาเตือนเองว่ารุ่นถัดไปของโมเดล AI อาจสร้าง “ความเสี่ยงไซเบอร์ระดับสูง” โดยเฉพาะด้านการเจาะระบบและการพัฒนาโค้ดโจมตีขั้นสูง ถ้าค่ายที่ระมัดระวังอย่าง OpenAI ยังต้องออกมาเตือนเองแบบนี้ วงการประกันภัยไทยที่กำลังผลักดัน InsurTech และ AI ก็ควรตั้งสติให้เร็วกว่าใครเพื่อน
นี่ไม่ใช่ข่าวไกลตัว เพราะปี 2567–2568 ไทยเห็นเคสข้อมูลลูกค้ารั่ว โจมตีเรียกค่าไถ่ และหลอกโอนเงินผ่านดิจิทัลเพิ่มขึ้นต่อเนื่อง ขณะเดียวกันบริษัทประกันก็เร่งใช้ AI ทั้งในส่วนรับประกัน (underwriting) เคลม และการขายผ่านดิจิทัล ความเสี่ยงไซเบอร์จาก AI จึงกลายเป็น “ความเสี่ยงระบบ” ของทั้งบริษัท ไม่ใช่เรื่องของฝ่ายไอทีอย่างเดียว
บทความนี้จะสรุปสิ่งที่ OpenAI เตือน แล้วแปลความให้เข้าบริบทของอุตสาหกรรมประกันภัยไทย ว่าควรคิดเรื่อง AI risk, cybersecurity และ InsurTech อย่างไรให้ “กล้าใช้แต่ไม่ประมาท” พร้อมแนวทางปฏิบัติที่ลงมือทำได้จริงใน 6–12 เดือนข้างหน้า
1. OpenAI เตือนอะไร? ภาพรวมความเสี่ยงไซเบอร์จาก AI รุ่นใหม่
สาระหลักจากประกาศของ OpenAI คือ โมเดล AI รุ่นใหม่เริ่มเข้าใกล้ความสามารถในการ:
- พัฒนา zero-day remote exploit หรือโค้ดเจาะช่องโหว่ที่ยังไม่มีใครรู้มาก่อน
- ช่วยวางแผนและประสานงาน การเจาะระบบระดับองค์กร/อุตสาหกรรม ที่มีเป้าหมายสร้างผลกระทบในโลกจริง
พูดง่าย ๆ คือ จากเดิมที่ AI แค่ช่วยเขียนโค้ดหรืออธิบายบั๊ก ปัจจุบันมันเริ่มเข้าใกล้การเป็น “ผู้ช่วยอาชญากรไซเบอร์มืออาชีพ” ได้ ถ้าไม่มีการตั้งรั้วจำกัดให้ดีพอ
OpenAI เองจึงเร่งลงทุนด้าน:
- การใช้ AI แบบ defensive cybersecurity เช่น ตรวจโค้ด หา vulnerability แนะนำการ patch
- มาตรการควบคุมการเข้าถึง (access control) และ egress control เพื่อลดโอกาสที่โมเดลจะถูกใช้สร้างโค้ดโจมตี
- ตั้ง Frontier Risk Council ดึงผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยไซเบอร์มาช่วยออกแบบมาตรการป้องกันรุ่นใหม่ ๆ
ประเด็นสำคัญคือ แม้ผู้พัฒนาโมเดลจะระวังมากขึ้น แต่ฝั่ง “ผู้โจมตี” ก็เข้าถึงโมเดลสาธารณะและ open-source ได้ง่ายขึ้นเหมือนกัน นี่คือสมรภูมิใหม่ที่ธุรกิจต้องมีกลยุทธ์เฉพาะ ไม่อย่างนั้นความเสี่ยงจะโตเร็วกว่าระบบป้องกันเสมอ
2. ทำไมบริษัทประกันไทยควรสนใจ AI Cyber Risk เป็นพิเศษ
สำหรับอุตสาหกรรมอื่น การถูกโจมตีไซเบอร์อาจ “แค่” เสียเงิน เสียชื่อเสียง แต่สำหรับธุรกิจประกันภัย ความเสียหายมีมิติที่ลึกกว่านั้นอีกสองชั้น:
- ความเชื่อมั่นของผู้เอาประกัน – บริษัทประกันถือข้อมูลส่วนบุคคลระดับอ่อนไหว (สุขภาพ การเงิน ประวัติครอบครัว) การรั่วเพียงครั้งเดียวอาจทำให้ลูกค้าจำนวนมากไม่กล้าซื้อกรมธรรม์เพิ่ม หรือย้ายไปคู่แข่งทันที
- ความเสี่ยงสะสม (systemic risk) – ถ้าบริษัทส่วนใหญ่ใช้โครงสร้างระบบคล้ายกัน เช่น ใช้แพลตฟอร์ม InsurTech เจ้าเดียวกัน เชื่อมต่อกับ core insurance system แบบเดียวกัน การโจมตีชุดเดียวอาจล้มทั้ง ecosystem ได้
ยิ่งในยุคที่บริษัทประกันใช้ AI ในหลายจุดของ value chain:
- รับประกันภัย (AI underwriting) – โมเดลวิเคราะห์ความเสี่ยงจากข้อมูลลูกค้าจำนวนมาก
- เคลม (AI claims) – ใช้ computer vision ประเมินความเสียหาย ใช้ chatbot คุยกับลูกค้า
- การตลาดและขาย (AI sales & personalization) – วิเคราะห์พฤติกรรมออนไลน์เพื่อเสนอผลิตภัณฑ์เฉพาะบุคคล
ทุกจุดที่ AI เชื่อมต่อกับข้อมูลและระบบหลัก คือจุดโจมตี (attack surface) ใหม่ที่อาชญากรไซเบอร์มองเห็นชัดเจน ถ้าเราใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ แต่ไม่ยกระดับ cyber hygiene และ AI governance ให้ทัน เทียบง่าย ๆ คือย้ายจากบ้านชั้นเดียวไปอยู่คอนโดหรู แต่ยังใช้กุญแจดอกเดิม
3. ภัยคุกคามใหม่เมื่อ AI กลายเป็นเครื่องมือโจมตีไซเบอร์
เมื่อ AI มีศักยภาพมากขึ้น รูปแบบภัยคุกคามที่บริษัทประกันไทยควรจับตาเป็นพิเศษมีอย่างน้อย 4 กลุ่มใหญ่
3.1 ฟิชชิงและ social engineering แบบ “เนียนกว่าคน”
Generative AI สามารถสร้างอีเมล โทรศัพท์สคริปต์ หรือแชตที่ใช้ภาษาเหมือนคนจริง สำเนียงไทย สุภาพ และรู้บริบทองค์กร ตัวอย่างเช่น:
- อีเมลจาก “CFO” ขอให้โอนเงินด่วน พร้อมแนบไฟล์ PDF ปลอมที่มี malware
- LINE แชตปลอมจาก call center บริษัทประกัน ขอรหัส OTP อ้างเหตุผลด้านการยืนยันตัวตน
ต่างจากอดีตที่ phishing มักสะกดผิดหรือภาษาดูแปลก ๆ รุ่นใหม่อ่านแทบไม่ออกว่าเป็นของปลอม ถ้าองค์กรไม่อบรมพนักงานบ่อย ๆ โอกาสหลงเชื่อจะสูงมาก โดยเฉพาะหน่วยงานที่จัดการกับการจ่ายเคลมและโอนเงิน
3.2 โค้ดโจมตีที่เขียนด้วย AI แล้ว “ยิง” เข้าระบบ InsurTech
เมื่อโมเดล AI เริ่มช่วยสร้าง zero-day exploit ได้เร็วขึ้น ระบบประกันภัยที่ใช้ซอฟต์แวร์เก่า หรือ API ที่ไม่ได้ตรวจสอบความปลอดภัยอย่างจริงจัง จะโดนเจาะง่ายขึ้น เช่น:
- พอร์ทัลตัวแทนที่ยังใช้ library เก่า มี SQL injection หรือ XSS
- ระบบเชื่อมต่อกับพันธมิตร (โรงพยาบาล อู่ซ่อม) ที่ไม่มีการ harden infrastructure
ถ้าแฮกเกอร์ใช้ AI ช่วย generate โค้ดทดลองโจมตีหลายร้อยแบบในเวลาอันสั้น โอกาสเจอช่องโหว่ก็สูงขึ้นมาก
3.3 การบิดเบือนโมเดล AI (Model & Data Poisoning)
ใน InsurTech ที่ใช้ machine learning/AI รับประกันและประเมินความเสี่ยง การโจมตีอาจไม่ใช่แค่ขโมยข้อมูล แต่คือ “บิด” โมเดลให้ตัดสินใจผิด เช่น:
- ปลอมแปลงข้อมูลเคลมจำนวนมากเพื่อทำให้โมเดลเรียนรู้ผิดไป ว่ากลุ่มลูกค้าบางแบบมีความเสี่ยงต่ำกว่าความเป็นจริง
- ป้อนข้อมูลเท็จให้ chatbot ฝั่งลูกค้า เพื่อให้ตอบคำถามผิด นำไปสู่ข้อโต้แย้งทางกฎหมายภายหลัง
ผลกระทบแบบนี้ไม่ได้ระเบิดทันที แต่ค่อย ๆ ทำให้พอร์ตประกันมี loss ratio เพี้ยนไปหลายปี ซึ่งอันตรายไม่แพ้การโดนโจมตีครั้งเดียวแล้วระบบล่ม
3.4 การใช้ AI ช่วยวางแผน “โจมตีแบบหลายขั้นตอน”
OpenAI ระบุชัดว่า AI รุ่นใหม่เริ่มช่วย วางแผน intrusion operation ที่ซับซ้อนได้ดีขึ้น เช่น แนะนำว่า
- ควรสแกนระบบใดก่อน
- ช่องโหว่ไหนน่าจะคุ้มค่าต่อการโจมตี
- ถ้าถูกตรวจจับควรถอยยังไงไม่ให้ถูกจับได้
เท่ากับว่าแฮกเกอร์ระดับกลางก็สามารถยกระดับการโจมตีให้ใกล้เคียงมืออาชีพได้ ด้วย “ที่ปรึกษา AI” อยู่ข้าง ๆ นี่คือเหตุผลว่าทำไมผมมองว่าบริษัทประกันไทยต้องคิดเรื่อง AI security แบบเชิงรุก ไม่ใช่รอให้โดนก่อนค่อยทบทวน
4. จากความเสี่ยงสู่กลยุทธ์: ใช้ AI ป้องกันภัยไซเบอร์ในธุรกิจประกัน
ด้านดีของเรื่องนี้คือ AI ไม่ได้เป็นแค่ฝั่งผู้ร้าย ฝั่งป้องกันก็ได้อาวุธใหม่เหมือนกัน ถ้าออกแบบให้ดี บริษัทประกันสามารถใช้ AI ช่วยลดความเสี่ยงไซเบอร์และยกระดับ InsurTech ได้พร้อมกัน
4.1 ใช้ AI เป็น “co-pilot” ของทีม security
ตัวอย่างการใช้ AI ด้าน defensive cybersecurity ที่เหมาะกับบริษัทประกัน:
- AI ช่วยตรวจโค้ด (AI code review) – วิเคราะห์โค้ดระบบ core insurance, mobile app, web portal เพื่อชี้ช่องโหว่เบื้องต้น
- AI วิเคราะห์ log และเหตุผิดปกติ – ให้โมเดลช่วยหาพฤติกรรมที่ต่างจาก baseline ในระบบเครือข่ายและแอป
- AI ช่วยออกแบบ policy และ playbook – สร้างร่างนโยบายความปลอดภัย หรือ incident response plan ให้ทีมเอาไปปรับใช้
เงื่อนไขสำคัญคือ ต้องรัน AI เหล่านี้บนสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัย มีการจำกัดสิทธิ์และไม่ส่งข้อมูลลูกค้าจริงออกนอกองค์กรแบบไม่จำเป็น
4.2 ยกระดับ Cyber Hygiene รอบใหม่ ด้วยมุมมอง AI risk
องค์กรส่วนใหญ่มีมาตรการพื้นฐานอยู่แล้ว แต่ในยุค AI ผมแนะนำให้ทบทวนใหม่ 3 เรื่องหลัก:
- Identity & Access Management (IAM)
- แยก role ชัดเจน ระหว่างผู้ใช้ AI เพื่อพัฒนาระบบ กับผู้ใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล
- ใช้ MFA กับทุกบัญชีที่เข้าถึงระบบ core และเครื่องมือ AI ที่เชื่อมต่อ production
- Data Governance สำหรับ AI
- แบ่งประเภทข้อมูลที่อนุญาตให้ป้อนเข้า AI อย่างชัดเจน (public, internal, restricted, secret)
- ตั้งระบบ anonymization/psudonymization ก่อนส่งข้อมูลไปฝึกหรือถามโมเดล
- Secure Software Development Lifecycle (SSDLC)
- เพิ่มขั้นตอน AI-assisted security testing ใน pipeline ของ DevOps/DevSecOps
- สแกน library และ dependency อย่างสม่ำเสมอ เพราะ zero-day exploit จะพึ่งพา library เหล่านี้มากขึ้น
4.3 ใช้เหตุผลธุรกิจประกัน “บังคับ” ให้รักษาวินัยด้านไซเบอร์
องค์กรประกันมีเครื่องมือบางอย่างที่ธุรกิจอื่นไม่มี นั่นคือ “เงื่อนไขการรับประกันและเบี้ยประกันภัยไซเบอร์” ถ้าคุณเป็นทั้งผู้รับประกันและผู้เอาประกันเอง คุณสามารถ:
- ตั้ง มาตรฐานขั้นต่ำด้าน Cyber & AI security เป็นเงื่อนไขของกรมธรรม์ cyber สำหรับลูกค้าองค์กร
- ใช้มาตรฐานเดียวกันนั้นกับระบบภายในของบริษัท เพื่อไม่ให้เกิด double standard
ผมเห็นบริษัทต่างประเทศเริ่มใช้ คะแนน maturity ด้าน cyber/AI เป็นตัวกำหนดเบี้ยประกันแล้ว ใครระบบดี เสี่ยงต่ำ ได้เบี้ยถูก ใครไม่ยอมยกระดับก็ต้องจ่ายแพงขึ้น โมเดลคิดแบบนี้ช่วย “กดดันเชิงบวก” ให้ทั้ง ecosystem ระมัดระวังมากขึ้น
5. แผน 90–365 วันสำหรับผู้บริหารประกันภัยไทยที่ใช้ AI และ InsurTech
ถ้าคุณกำลังขับเคลื่อนโครงการ AI หรือ InsurTech อยู่ นี่คือสิ่งที่ผมแนะนำให้เริ่มภายใน 3–12 เดือนข้างหน้า
ระยะ 0–90 วัน: รู้ให้ชัดว่าเสี่ยงตรงไหน
- ทำ AI & Cyber Risk Assessment แบบเข้มข้น
ระบุให้ได้ว่า:- ตอนนี้องค์กรใช้ AI ที่ไหนบ้าง (official + shadow IT)
- ระบบไหนต่ออินเทอร์เน็ต และเชื่อมกับข้อมูลลูกค้าจริง
- ตั้งคณะทำงาน AI Governance ขนาดเล็กแต่มีสิทธิ์ตัดสินใจ
รวมคนจากสายธุรกิจ, IT, Risk, Compliance และ Legal มานั่งโต๊ะเดียวกัน ภารกิจคือ:- กำหนดหลักการใช้ AI ในองค์กร (Allowed / Restricted / Prohibited)
- วาง guideline การทดลอง (sandbox) AI ใหม่ ๆ
ระยะ 90–180 วัน: ปรับโครงสร้างให้รองรับ AI อย่างปลอดภัย
- สร้าง AI Sandbox ที่ปลอดภัย
สภาพแวดล้อมที่ทีมงานสามารถทดลองใช้ AI ได้ โดย:- แยกออกจากระบบ production
- ใช้ข้อมูลจำลองหรือข้อมูลที่ anonymized แล้ว
- ฝึกอบรมพนักงานเรื่อง AI + Cyber พร้อมกัน
อย่าพูดถึง phishing แบบเก่าอย่างเดียว แต่ให้พนักงานเห็นตัวอย่าง:- อีเมล phishing ที่เขียนโดย AI
- deepfake เสียง/ภาพที่อาจใช้หลอกให้โอนเงิน หรือให้ข้อมูลลับ
ระยะ 180–365 วัน: ผูก AI Security เข้ากับกลยุทธ์ InsurTech ระยะยาว
- บูรณาการ AI Security เข้าโครงการ InsurTech ทุกโครงการใหม่
- ทุก RFP หรือ TOR ของโครงการใหม่ต้องมีข้อกำหนดด้าน AI & Cyber security ชัดเจน
- ผู้ให้บริการ InsurTech ภายนอกต้องเปิดเผยมาตรการรักษาความปลอดภัยและแผนรับมือ zero-day
- พัฒนา use case “AI ช่วยป้องกัน” อย่างน้อย 1–2 โครงการ
ตัวอย่างเช่น:- AI ตรวจจับเคลมที่มีพฤติกรรมเสี่ยง fraud ผิดปกติ
- AI วิเคราะห์ log ระบบ core insurance เพื่อแจ้งเตือนพฤติกรรมแปลก ๆ ที่มนุษย์มองไม่เห็น
องค์กรที่เริ่มแบบนี้จะไม่ได้แค่ “อยู่รอด” จากความเสี่ยงใหม่ แต่ยังเปลี่ยน AI ให้กลายเป็นข้อได้เปรียบเชิงแข่งขันในตลาดประกันภัยไทยได้จริง
6. มุมมองสุดท้าย: ใช้ AI กับประกันภัยไทยแบบกล้าเดินหน้า แต่ไม่หลับตา
ประโยคหนึ่งที่ผมชอบใช้กับผู้บริหารคือ “AI ไม่ได้ทำให้ความเสี่ยงหายไป มันแค่เปลี่ยนรูปทรงของความเสี่ยง” การเตือนของ OpenAI เรื่อง “ความเสี่ยงไซเบอร์ระดับสูง” จึงไม่ใช่สัญญาณให้หยุดใช้ AI แต่เป็นสัญญาณให้ปรับวิธีคิดเรื่องความเสี่ยงให้ทันเวลา
สำหรับอุตสาหกรรมประกันภัยไทยที่กำลังขับเคลื่อน InsurTech อยู่แล้ว ใครที่ตั้งโครงสร้าง AI governance + cybersecurity ให้แข็งแรงก่อน จะมีโอกาสออกผลิตภัณฑ์ใหม่ได้เร็วกว่า และคุม loss ratio ได้ดีกว่าในระยะยาว
คำถามที่ผู้บริหารควรถามทีมงานในสัปดาห์นี้ไม่ใช่ว่า “เราจะใช้ AI ทำอะไรดี” แต่คือ
“ในวันที่ AI รุ่นใหม่เสี่ยงไซเบอร์สูงขึ้น เราพร้อมแค่ไหนที่จะใช้มันอย่างฉลาด ปลอดภัย และสร้างความเชื่อมั่นให้ลูกค้าได้มากกว่าคู่แข่ง?”
ถ้าองค์กรของคุณยังไม่มีคำตอบที่ชัดเจน นี่คือจังหวะเหมาะที่สุดในช่วงปลายปี 2568 ที่จะเริ่มวางแผนอย่างจริงจัง ก่อนที่สมรภูมิ AI และไซเบอร์จะร้อนแรงกว่านี้ในปีหน้า