隨著人工智慧（AI）應用日益普及，企業的AI資料可能分散於各處，包含Amazon S3儲存桶、資料庫、商業應用程式、分析工具及不同團隊帳戶中，導致管理、保護和可靠利用面臨挑戰。為了解決此問題，透過AWS在泰國的區域服務，企業可建立受管制的AI資料平台，有效集中管理分散的AI資料，同時符合當地法規要求。

AWS Asia Pacific (Thailand) 區域（代碼 ap-southeast-7）已於2025年1月7日全面啟用，並在曼谷設有三個可用區域。這個區域為泰國企業提供將AI資料來源整合至受管制資料平台所需的基礎設施。集中化管理意味著明確的資料所有權、一致的存取規則、可靠的資料流，以及支援泰國《個人資料保護法》（PDPA）的控制措施。

然而，儘管泰國區域支援資料在地儲存（data residency），這代表所選資料儲存於泰國境內，但它並未提供完整的資料主權（data sovereignty）。資料主權不僅涵蓋儲存位置，還涉及法律控制、政府存取、合約義務、加密所有權、供應商營運及支援人員或次級處理者的資料存取權限。因此，僅憑本地託管並不足以證明完全合規，企業仍需仰賴法律與資安團隊審查PDPA、產業規範、客戶合約及跨境傳輸要求。

建立安全的AI資料平台

實踐AI資料集中化需要一個分階段的流程。首先，企業應從具備明確商業價值的資料集開始，例如需求預測或詐欺偵測，逐步將資料匯入至AWS環境。這包括建立資料庫、檔案共享、API、應用程式日誌和事件串流的資料清單，並將資料明確分類為個人、機密、受法規約束或公開使用。

在技術層面，Amazon S3作為設計中的持久儲存層，應將敏感的原始資料放置於AWS Asia Pacific (Thailand) 區域。透過獨立的S3儲存桶或嚴格控管的字首，區分資料生命週期的各個階段（原始、處理、策劃、特徵、限制與歸檔）。AWS Glue Data Catalog可用於描述表格、架構和分割區，而Lake Formation則可應用治理規則。此外，開發、測試和生產環境應保持獨立，開發應盡可能使用遮罩或合成資料。

合規與資安的最佳實踐

為確保資料安全與合規，所有資料都應在靜態時透過AWS Key Management Service (AWS KMS) 加密，傳輸中則使用TLS加密與私有服務連接。企業應防止原始檔、記錄檔、備份、嵌入（Embeddings）和訓練資料意外複製或匯出到其他區域。AWS Organizations和AWS Control Tower可用於限制帳戶僅在ap-southeast-7區域執行操作，並透過服務控制政策拒絕其他區域的行為。

泰國PDPA要求企業在收集、使用、共享、保留和刪除個人資料時遵守嚴格規定。企業必須檢視隱私聲明和合法基礎是否涵蓋AI模型訓練，必要時更新通知或取得同意。敏感資料，如健康、生物識別、宗教或政治資訊，需要更嚴格的控制。平台應支援資料主體的存取、更正、刪除和反對等請求。

台灣企業導入AI的借鑒

對於尋求在東南亞擴展業務或管理多區域雲端部署的台灣企業而言，泰國的經驗提供了寶貴的借鑒。無論是在哪個地區部署AI，都必須以清晰的商業目的、資料所有權、分類和保留期間來規劃每個資料集。成本管理方面，可透過SageMaker Savings Plans等工具來降低運算成本。重要的是，儘管泰國區域提供本地資料在地儲存的優勢，PDPA合規性仍取決於完整的設計和營運流程，包含存取審查、同意或合法基礎、保留、刪除、供應商控制、日誌記錄和經過測試的事件應變程序。透過從高價值資料集開始的重複性流程，企業可以更安全地在AWS環境中集中化AI資料。