80% ขององค์กรการเงินใช้ AI แล้ว แต่แค่ 40% เห็นกำไรเพิ่ม — แล้ว AI ที่คุณใช้อ่านงบ ทำให้พอร์ตดีขึ้นจริงไหม
รายงาน AI ในภาคการเงินของ Cambridge (CCAF) สำรวจ 628 องค์กรใน 151 เขตอำนาจศาล พบว่าใช้ AI กันเกิน 80% แต่ 76% ขององค์กรใหญ่วัดคุณค่าไม่ได้ — ปัญหาเดียวกับนักลงทุนรายย่อยที่ใช้ AI สรุปงบทุกวัน แต่ตอบไม่ได้ว่ามันสร้างความได้เปรียบตรงไหน
80% ขององค์กรการเงินใช้ AI แล้ว แต่แค่ 40% เห็นกำไรเพิ่ม — แล้ว AI ที่คุณใช้อ่านงบ ทำให้พอร์ตดีขึ้นจริงไหม
รายงาน AI ในภาคการเงินของ Cambridge (CCAF) สำรวจ 628 องค์กรใน 151 เขตอำนาจศาล พบว่าใช้ AI กันเกิน 80% แต่ 76% ขององค์กรใหญ่วัดคุณค่าไม่ได้ — ปัญหาเดียวกับนักลงทุนรายย่อยที่ใช้ AI สรุปงบทุกวัน แต่ตอบไม่ได้ว่ามันสร้างความได้เปรียบตรงไหน
ลองตอบคำถามนี้ในใจก่อนอ่านต่อ: ปีที่ผ่านมาคุณใช้ AI ช่วยอ่านงบ ช่วยสรุปข่าว ช่วยย่อยรายงานประจำปีไปกี่ครั้ง — แล้ว มันทำให้ผลตอบแทนของคุณดีขึ้นกี่เปอร์เซ็นต์
ถ้าตอบไม่ได้ ไม่ต้องรู้สึกแย่ เพราะสถาบันการเงินระดับโลกก็ตอบไม่ได้เหมือนกัน และมีรายงานฉบับหนึ่งที่วัดออกมาเป็นตัวเลขแล้ว
รายงาน AI ในภาคการเงินระดับโลกของ Cambridge Centre for Alternative Finance (CCAF) ที่ทำร่วมกับ World Economic Forum ออกช่วงปลายเดือนเมษายน 2026 มันไม่ได้เล่าว่า "AI มาแล้ว" แบบที่เราได้ยินจนเบื่อ แต่มันชี้ตัวเลขที่ขัดกันเองอย่างน่าสนใจ: ภาคการเงินใช้ AI กันเกินครึ่งค่อนอุตสาหกรรมแล้ว แต่ส่วนใหญ่ยัง "วัดไม่ได้" ว่ามันคุ้มจริงไหม
ผมทำงานสาย model risk ในธนาคารไทย หน้าที่ผมคือถามคำถามน่ารำคาญว่า "ตกลงโมเดลตัวนี้สร้างมูลค่าจริง หรือแค่ดูดี" — และช่องว่างระหว่างการ "ใช้" กับการ "ได้ผล" ที่รายงานฉบับนี้เปิดโปง คือช่องว่างเดียวกันเป๊ะกับที่นักลงทุนรายย่อยกำลังตกอยู่ในนั้นโดยไม่รู้ตัว
1. รายงานนี้ใหญ่พอที่จะเชื่อได้แค่ไหน
ก่อนอื่นต้องบอกว่านี่ไม่ใช่โพลเล็ก ๆ รายงานเก็บจาก "628 respondent organisations" กระจายใน "151 jurisdictions" — และที่สำคัญคือมันเก็บครบทุกฝั่งของโต๊ะ ทำให้เทียบกันได้ว่าใครนำใครตาม
| กลุ่มที่ถูกสำรวจ | จำนวน | บทบาทในเกม |
|---|---|---|
| Fintechs | 203 | คนวิ่งเร็วที่สุด ไม่มีระบบเก่าถ่วง |
| Financial incumbents (ธนาคาร/สถาบันดั้งเดิม) | 149 | เงินหนา แต่ระบบเก่าและกฎเยอะ |
| AI vendors | 146 | คนขายเทคโนโลยี — คำเตือนจากกลุ่มนี้น่าฟังที่สุด |
| Central banks / ผู้กำกับ | 130 | คนเขียนกฎ ซึ่งเดี๋ยวจะเห็นว่าตามหลังอยู่ |
ภาพรวมการใช้งานสูงจริง รายงานระบุว่า "More than 80% of financial services firms are adopting AI to some level" — คือเกิน 80% ของบริษัทการเงินใช้ AI ในระดับใดระดับหนึ่งแล้ว และที่น่าสนใจกว่าคือ agentic AI (AI ที่ลงมือทำงานเองได้ ไม่ใช่แค่แนะนำ) ก็ไม่ใช่เรื่องอนาคตอีกต่อไป — "52% are already experimenting with agentic AI" คือกว่าครึ่งเริ่มทดลอง agent กันแล้ว
แปลว่า: "AI ในงานการเงิน" ไม่ใช่คำถามว่า "จะใช้ไหม" อีกต่อไป แต่เป็น "ใช้แล้วได้อะไรกลับมา" — ซึ่งเป็นคำถามที่ยากกว่ามาก และเป็นคำถามที่คนส่วนใหญ่ยังเลี่ยงตอบ
2. ช่องว่างตัวจริง: ใช้เยอะ แต่พิสูจน์คุณค่าไม่ได้
นี่คือหัวใจของรายงานที่ผมอยากให้ขีดเส้นใต้ ทั้งที่ใช้กันเกิน 80% แต่ "Only 40% of respondents report increased profitability from AI, while 43% report no change" — มีแค่ 40% ที่บอกว่ากำไรเพิ่มขึ้นจริงจาก AI ขณะที่ 43% บอกว่า "ไม่เปลี่ยนอะไรเลย"
อ่านอีกรอบครับ คนที่ใช้แล้วไม่เห็นความเปลี่ยนแปลง มีมากกว่าคนที่เห็นผลด้วยซ้ำ
และเหตุผลหนึ่งที่พิสูจน์คุณค่าไม่ได้ ก็เพราะ "วัดไม่เป็น" รายงานพบว่า "76% of respondents in large financial institutions finding it hard to measure the value" — สถาบันการเงินใหญ่ถึง 76% ยอมรับว่ายากที่จะวัดคุณค่าของการนำ AI มาใช้
นี่คือปัญหาเดียวกับที่ผมเจอในงาน model validation มาตลอด และมันมีหน้าตาแบบนี้เสมอ:
วงจร "รู้สึกว่าดี" — สิ่งที่เกิดขึ้นกับ 76% ขององค์กรใหญ่
ตื่นเต้นกับเทคโนโลยี
│
▼
เริ่มใช้ทันที ─────────► ❌ ไม่ได้จด baseline ว่า "ก่อนใช้" เป็นยังไง
│
▼
ได้ผลลัพธ์ที่ดูดี (เร็วขึ้น! สรุปได้เยอะ!)
│
▼
ถึงเวลาต้องตอบว่า "คุ้มไหม"
│
▼
❌ เทียบกับอะไรไม่ได้เลย → ตอบได้แค่ "รู้สึกว่าดีขึ้นนะ"
ปัญหาไม่ได้อยู่ที่โมเดลไม่เก่ง ปัญหาอยู่ที่ ไม่มีใครตั้งเส้นเริ่มต้นไว้ก่อนกดใช้ พอถึงเวลาต้องโชว์ตัวเลขให้บอร์ดหรือผู้ตรวจ ก็เหลือแต่ความรู้สึก
3. ตรงนี้แหละที่มันกลายเป็นเรื่องของพอร์ตคุณ
ถึงตรงนี้หลายคนอาจคิดว่า "ก็เรื่องขององค์กรใหญ่" — ผมคิดตรงข้าม เพราะกลไกที่พังมันเป็นตัวเดียวกันเป๊ะ แค่เปลี่ยนสนามและเปลี่ยนขนาดเงิน
องค์กรการเงินจ่ายค่า licence หลายล้านซื้อ AI มาแล้วหา ROI ไม่เจอ ส่วนนักลงทุนรายย่อยจ่ายด้วย เวลาและความเชื่อ — เอา AI มาสรุปงบการเงิน สรุปข่าว สรุปรายงานประจำปี ทำทุกวัน แต่ถ้าถามตรง ๆ ว่า "แล้วมันทำให้ผลตอบแทนดีขึ้นจริงไหม" ก็ตอบแบบเดียวกับ 76% นั่นแหละ คือตอบไม่ได้
| ประเด็น | องค์กรการเงิน | นักลงทุนรายย่อยอย่างเรา |
|---|---|---|
| จ่ายอะไรไป | ค่า licence + ทีม + โครงสร้างพื้นฐาน | เวลา + ค่าสมาชิก + ความเชื่อในคำตอบ |
| ใช้ AI ทำอะไร | สรุปเอกสาร ตอบลูกค้า คัดกรองความเสี่ยง | สรุปงบ ย่อยข่าว ถามว่าหุ้นตัวนี้ดีไหม |
| ได้อะไรกลับมาแน่ ๆ | "เร็วขึ้น" — ที่วัดเป็นเงินไม่ได้ | "เข้าใจง่ายขึ้น" — ที่วัดเป็นผลตอบแทนไม่ได้ |
| คำถามที่ตอบไม่ได้ | กำไรเพิ่มขึ้นเพราะ AI จริงไหม | พอร์ตดีขึ้นเพราะ AI จริงไหม |
| สาเหตุที่แท้จริง | ไม่ได้ตั้ง success metric ตั้งแต่ต้น | ไม่ได้แยกว่า AI ให้ "ความสะดวก" หรือ "ความได้เปรียบ" |
บรรทัดสุดท้ายคือหัวใจ และผมอยากขยายให้ชัด
4. ทำไม AI ทั่วไปถึงไม่เคยให้ "ขอบเขตความได้เปรียบ"
ความได้เปรียบในตลาดหุ้น (Edge) เกิดจากอย่างเดียวเท่านั้น — การรู้บางอย่างที่คนอื่นยังไม่รู้ หรือรู้ก่อนที่ราคาจะสะท้อนมัน
ทีนี้ลองคิดตามว่าเวลาคุณถามแชทบอตทั่วไปว่า "หุ้นตัวนี้พื้นฐานดีไหม" มันไปเอาคำตอบมาจากไหน — มันเรียบเรียงจากสิ่งที่ถูกเขียนไว้เยอะที่สุดบนอินเทอร์เน็ต ซึ่งแปลว่าคำตอบที่คุณได้ คือค่าเฉลี่ยของความเห็นที่ทุกคนอ่านกันหมดแล้ว มันสรุปฉันทามติได้เก่งมาก แต่ฉันทามติคือสิ่งที่ราคาสะท้อนไปเรียบร้อยแล้ว
AI กล่องดำทั่วไป
คำถาม → เรียบเรียงจากสิ่งที่คนเขียนถึงเยอะที่สุด → "ฉันทามติที่สวยงาม"
└─ ราคาสะท้อนไปแล้ว = Edge เป็นศูนย์
└─ และไม่มีใครรู้ว่าตัวเลขมาจากหน้าไหน
AI เฉพาะทางที่ตั้งใจสร้าง Edge
คำถาม → ค้นในเอกสารที่ "มีอยู่จริงแต่ไม่มีใครอ่าน" (56-1 / MD&A ทั้งตลาด)
→ ดึงข้อความคำต่อคำที่บริษัทเขียนเอง
→ ด่านตรวจ: ข้อความนี้อยู่บนหน้านั้นจริงไหม
├─ ผ่าน → แสดงพร้อมลิงก์ต้นฉบับ ก.ล.ต.
└─ ไม่ผ่าน → ไม่แสดง (ไม่เดาให้เนียน ไม่เกลี่ยให้ดูดี)
→ คุณอ่านต้นฉบับเอง แล้วตัดสินใจเอง
ความต่างไม่ได้อยู่ที่โมเดลไหนฉลาดกว่า แต่อยู่ที่ มันไปหาคำตอบจากกองข้อมูลที่คนแย่งกันอ่าน หรือกองที่ไม่มีใครมีเวลาอ่าน — รายงาน 56-1 หนาสองร้อยกว่าหน้าต่อบริษัทต่อปี คูณด้วยจำนวนบริษัทในตลาด นั่นคือกองหลัง และนั่นคือที่ที่ ความได้เปรียบยังเหลืออยู่จริง
5. ความเสี่ยง 3 ข้อที่รายงานเตือน — แปลเป็นภาษาพอร์ตคุณ
รายงานไม่ได้มองโลกสวย มันชี้ความเสี่ยงที่คนทำ data/risk คุ้นเคยดี และทั้งสามข้อมีเวอร์ชันที่ตกใส่รายย่อยตรง ๆ
อย่างแรกคือคุณภาพข้อมูล — "Data availability and quality remain the leading pain point hindering AI adoption, cited by 66% of AI vendors" คือ 66% ของผู้ขายเทคโนโลยีเองยังบอกว่าข้อมูลที่มีอยู่ไม่พร้อม อย่างที่สองคือความปลอดภัย "48% of respondents flagging adversarial AI as a top concern" และอย่างที่สามที่คนมองข้ามที่สุดคือการกระจุกตัว รายงานพบว่า "OpenAI the most-used foundation model provider across all groups (76% of industry and 48% of regulators)"
| ความเสี่ยงในภาษา risk | ตัวเลขจากรายงาน | เวอร์ชันที่เกิดกับพอร์ตคุณ |
|---|---|---|
| Data quality — ข้อมูลไม่พร้อม | 66% ของ AI vendors ยกเป็นปัญหาอันดับหนึ่ง | ถาม AI เรื่องหุ้นไทย แต่มันไม่เคยเปิด 56-1 เลย → ตอบจากข่าวและกระทู้ |
| Adversarial AI — คนไม่หวังดีใช้ AI หลอกระบบ | 48% ยกเป็นความกังวลอันดับต้น | ข้อมูลปลอม/บทวิเคราะห์ปั่นที่ AI ดูดไปเรียบเรียงต่อโดยไม่รู้ว่าปลอม |
| Concentration risk — พึ่งเจ้าเดียว | ผู้ให้บริการรายเดียวถูกใช้โดย 76% ของอุตสาหกรรม | ทุกคนถามโมเดลตัวเดียวกัน → ได้คำตอบทรงเดียวกัน → ไม่มีใครได้เปรียบใคร |
แถวสุดท้ายคือแถวที่ผมคิดว่าคนพูดถึงน้อยที่สุดแต่กัดที่สุด: ถ้าเครื่องมือของคุณเหมือนเครื่องมือของคนอื่นทั้งตลาด ต่อให้มันฉลาดแค่ไหน มันก็เป็นแค่ค่าเฉลี่ยที่เร็วขึ้น ไม่ใช่ความได้เปรียบ
6. ผู้กำกับยังตามไม่ทัน — แปลว่าตอนนี้คุณต้องเป็น governance ให้ตัวเอง
อีกจุดที่รายงานตอกย้ำคือช่องว่างระหว่าง "คนเล่น" กับ "คนคุม" ในบรรดาผู้กำกับ 130 รายที่สำรวจ พบว่า "48% of the 130 regulatory authorities surveyed reporting they are 'still in the exploring' stage" — เกือบครึ่งของหน่วยงานกำกับยังอยู่แค่ขั้น "สำรวจ" ขณะที่ฝั่งอุตสาหกรรมวิ่งไปข้างหน้าแล้ว
สำหรับตลาดไทย ธปท. ก็ออกแนวปฏิบัติบริหารความเสี่ยง AI สำหรับสถาบันการเงินมาแล้ว — แต่นั่นคุมสถาบันการเงิน ไม่ได้คุมแชทบอตที่คุณเปิดใช้ตอนตีสองเพื่อถามว่าหุ้นตัวนี้น่าซื้อไหม
แปลว่า: ในระหว่างที่กฎยังตามไม่ทัน ไม่มีใครมาตรวจให้คุณว่า AI ที่คุณใช้กำลังมั่วอยู่หรือเปล่า คุณต้องเป็นทั้งคนใช้และคนตรวจในคนเดียวกัน ซึ่งฟังดูหนัก แต่จริง ๆ มันย่อลงเหลือคำถามเดียว — "ตัวเลขนี้มาจากไหน กดดูต้นฉบับได้ไหม"
7. เกณฑ์ของคนทำ Model Risk: AI แบบไหนที่คุ้ม
หลังจากอ่านรายงานจบ ผมสรุปเป็นเกณฑ์สามข้อที่ผมใช้ตัดสินว่า AI ตัวไหนควรค่าแก่การใช้ต่อ และมันคือเกณฑ์เดียวกับที่ผมใช้ตอน validate โมเดลเครดิตในธนาคาร:
- วัดผลได้ตั้งแต่ครั้งแรกที่ใช้ — ไม่ใช่ "อีกหกเดือนค่อยดูว่าคุ้มไหม"
- แก้ปัญหาเฉพาะจุด — งานที่ระบุได้ว่าคืองานไหน ใช้เวลาเท่าไร ไม่ใช่ "ช่วยได้ทุกเรื่อง"
- รู้ตัวได้เมื่อมันพัง — มีจุดที่ระบบยอมพูดว่า "ฉันพิสูจน์ไม่ได้" แทนที่จะเดาให้เนียน
นี่คือเหตุผลที่ผมไม่ได้สร้าง AI ให้เป็นแชทบอตคุยเล่นอีกตัว แต่สร้าง Boom Leverage Terminal ให้เป็นเครื่องมือเฉพาะทาง โดยตั้งโจทย์ไว้ข้อเดียวตั้งแต่วันแรก:
ลดเวลาหา "ความเสี่ยงที่ซ่อนอยู่ในรายงาน 56-1" จากที่ต้องนั่งไล่อ่านเองราวสามชั่วโมงต่อบริษัท ให้เหลือระดับวินาที
ที่ผมยกเป้าหมายนี้มาเป็นตัวอย่างของ "AI ที่มี ROI ชัดตั้งแต่วันแรก" ไม่ใช่เพราะตัวเลขสวย แต่เพราะ คุณตรวจเองได้ทันทีว่าจริงไหม — จับเวลาที่คุณเคยใช้ไล่อ่าน 56-1 หนึ่งฉบับเพื่อหาหัวข้อความเสี่ยง เทียบกับเวลาที่ใช้ค้นแล้วอ่านข้อความจริงที่ระบบดึงมาให้ ส่วนต่างนั้นคือ ROI ที่คุณวัดได้เอง ไม่ต้องเชื่อผม
| แชทบอตทั่วไป | เครื่องมือเฉพาะทาง | |
|---|---|---|
| ขอบเขตงาน | ทุกเรื่องในโลก | ค้นความหมายใน MD&A/56-1 ทั้งตลาด |
| แหล่งคำตอบ | สิ่งที่ถูกเขียนไว้เยอะที่สุดบนเน็ต | เอกสารที่บริษัทยื่น ก.ล.ต. |
| ตรวจย้อนได้ไหม | ไม่ได้ — ไม่รู้ว่าตัวเลขมาจากหน้าไหน | ได้ — คืนข้อความคำต่อคำ + ลิงก์ต้นฉบับ |
| เวลาที่ประหยัด | บอกไม่ได้ | จับเวลาเทียบได้ตั้งแต่ครั้งแรก |
| เวลามันไม่รู้คำตอบ | เดาให้เนียน | ไม่แสดงผลที่ยืนยันไม่ได้ |
| ให้ Edge ไหม | ไม่ — ทุกคนได้คำตอบทรงเดียวกัน | ให้ — เพราะไปอ่านกองที่คนอื่นไม่มีเวลาอ่าน |
ถ้าอยากเห็นว่าการค้นแบบเข้าใจความหมายต่างจากการกด Ctrl+F ยังไง ผมแยกอธิบายไว้ในบทความเรื่อง semantic search กับ MD&A และถ้ายังไม่คุ้นกับตัวเอกสาร 56-1 เอง เริ่มที่วิธีอ่าน One Report / 56-1 ได้เลย
8. การบ้านสามข้อสำหรับนักลงทุนที่ใช้ AI อยู่
- ตั้งเส้นวัดก่อนเริ่ม ไม่ใช่หลังเสร็จ — ถ้า 76% ขององค์กรใหญ่ยังวัดคุณค่า AI ไม่ได้ คนที่จับเวลาและจดไว้ตั้งแต่วันแรกจะอยู่ในกลุ่มน้อยที่ได้เปรียบทันที เริ่มง่าย ๆ: งานไหนที่ AI ช่วยแล้วคุณ ประหยัดเวลาได้เป็นนาทีที่นับได้จริง
- แยกให้ออกระหว่าง "ความสะดวก" กับ "ความได้เปรียบ" — AI ที่ย่อยข่าวให้อ่านง่ายขึ้น = ความสะดวก (ดีนะ แต่ทุกคนก็มี) ส่วน AI ที่พาคุณไปเจอบรรทัดที่บริษัทเขียนเองแล้วยังไม่มีใครหยิบมาพูด = ความได้เปรียบ อย่าจ่ายราคาของอย่างหลังเพื่อได้อย่างแรก
- ห้ามรับตัวเลขที่กดดูต้นฉบับไม่ได้ — นี่คือกฎข้อเดียวที่กันความเสียหายได้มากที่สุด ผมเจอมาแล้วกับระบบของตัวเองที่ส่งตารางสวย ๆ มาให้ โดยมีตัวเลขจริงอยู่ตัวเดียวและที่เหลือถูก "เติมให้ครบตาราง" (เคสเต็ม ๆ อยู่ในบทความเรื่องด่านกันตัวเลขปลอม)
ภาพรวม
รายงาน CCAF 2026 ไม่ได้บอกว่า AI ล้มเหลว มันบอกว่าอุตสาหกรรมการเงิน "ใช้เร็ว แต่ได้ผลช้า" — 80% ใช้แล้ว แต่แค่ 40% เห็นกำไรเพิ่ม และ 76% ยังวัดคุณค่าไม่ได้
ช่องว่างเดียวกันนี้มีสองด้าน ด้านความเสี่ยงคือสิ่งที่เกิดขึ้นเมื่อ AI agent เริ่มขยับเงินจริง ส่วนด้าน "วัดผลได้" คือสิ่งที่ผมเคยทำจริงตอนสร้างระบบเตือนภัยล่วงหน้าจากข้อความในแบงก์ — ปัญหาไม่เคยอยู่ที่โมเดล แต่อยู่ที่การตั้งเส้นวัดและพิสูจน์คุณค่าให้คนอื่นตรวจได้
และสำหรับรายย่อย บทเรียนย่อลงเหลือประโยคเดียว: อย่าใช้ AI เพื่อให้รู้สึกว่าทำการบ้านมาแล้ว ใช้มันเพื่อไปเห็นสิ่งที่คนอื่นยังไม่เห็น ถ้ามันทำอย่างหลังไม่ได้ มันก็แค่ทำให้คุณกลายเป็นค่าเฉลี่ยได้เร็วขึ้นเท่านั้นเอง
ลองของจริง: Boom Leverage Terminal ค้น MD&A/56-1 ทั้งตลาดด้วยความหมาย คืนข้อความจริงพร้อมลิงก์ต้นฉบับ ก.ล.ต. — เริ่มฟรี 10 เครดิต/วัน ไม่ต้องผูกบัตร ลองเอาหุ้นที่คุณถืออยู่ตอนนี้ค้นสักคำ เช่น "ความเสี่ยงสภาพคล่อง" หรือ "การพึ่งพาลูกค้ารายใหญ่" แล้วจับเวลาดูว่าเจอบรรทัดที่คุณไม่เคยเห็นในเวลากี่วินาที · ระดับทีม/สถาบัน (seats · Excel export · API) คุยได้ที่ หน้า Enterprise หรือ contact@boomleverage.com
เนื้อหานี้เพื่อการศึกษาและวิเคราะห์พร้อมอ้างอิง ไม่ใช่คำแนะนำการลงทุน
ที่มา
อ่านต่อ
AI agent เริ่มขยับเงินจริงในแบงก์แล้ว — และมันคือความเสี่ยงเดียวกับที่พอร์ตคุณเจออยู่ทุกวัน
อ่านต่อ คำอธิบายฝ่ายจัดการ (MD&A)ธงแดงใบเดียวไม่เคยพอ — ผมนับสัญญาณที่บริษัทไทยเขียนสารภาพไว้เอง 104,153 บรรทัด แล้วพบว่ามีแค่ 9 ครั้งที่ไฟติดครบทั้งหกดวงพร้อมกัน
อ่านต่อ คำอธิบายฝ่ายจัดการ (MD&A)ผู้สอบบัญชีเตือนไว้ล่วงหน้าเป็นปี ๆ แต่ไม่มีใครอ่าน — 68 บริษัทในตลาดไทยที่ความเห็นผู้สอบไม่ 'สะอาด' (ปีงบ 2564–2568)
อ่านต่อ