Boom Leverage
เร็ว ๆ นี้ · กำลังพัฒนา

เสิร์ช MD&A ทุกบริษัทในตลาด ย้อนหลัง 5 ปี

MD&A (คำอธิบายและวิเคราะห์ของฝ่ายจัดการ) คือ “เสียงของผู้บริหาร” ที่ซ่อนอยู่ใน PDF หลายพันฉบับ — ไม่มีใครค้นได้ทั้งตลาด เราเอา semantic search (vector) มาทำให้คุณถามเป็นภาษาคน เช่น “บริษัทไหนเริ่มพูดถึงปัญหา supply chain ปี 2566” แล้วได้คำตอบจากทุกบริษัทย้อนหลัง 5 ปี พร้อมยกข้อความต้นฉบับมาอ้างอิง

คุณได้อะไร

ไม่ใช่ตัวเลขดิบ — เป็นสัญญาณที่เอาไปใช้ตัดสินใจได้จริง

ถามเป็นภาษาคน → ได้คำตอบจาก MD&A ทุกบริษัท ย้อนหลัง 5 ปี ในวินาที
เห็น “ใครพูดถึงประเด็นนี้ก่อน / ใครเปลี่ยนท่าที” ข้ามบริษัท ข้ามปี
ทุกผลลัพธ์ยกข้อความต้นฉบับ + ที่มา ตรวจสอบเองได้
ประหยัดเวลาอ่าน PDF เป็นร้อย ๆ ฉบับ เหลือเป็นวินาที
เหมาะกับใคร

ทำมาเพื่อคน 3 กลุ่มนี้

นักวิเคราะห์ / ผู้จัดการกองทุน

research ทั้ง sector/ธีม ได้เร็วขึ้นหลายเท่า + คัดกรองเชิงคุณภาพข้ามทั้งตลาดในคลิกเดียว

นักลงทุนวิจัยลึก / VI

เจาะ narrative ฝ่ายจัดการของบริษัทที่ติดตาม เทียบกับอดีตและคู่แข่งได้ทันที

ฝ่ายกลยุทธ์ / IR / ที่ปรึกษา

competitive intelligence — ดูว่าคู่แข่งสื่อสารประเด็นเดียวกันยังไง เปลี่ยนท่าทีเมื่อไหร่

มันทำงานยังไง

ขั้นที่ 1

เรา index MD&A ทั้งตลาด 5 ปี

ดึง MD&A จากเอกสารสาธารณะ (56-1/รายงานประจำปี) ทุกบริษัท ย้อนหลัง 5 ปี มาทำ embedding

ขั้นที่ 2

คุณถามเป็นภาษาคน

vector search หาข้อความที่ “ความหมายตรง” กับคำถาม ข้ามทุกบริษัท/ทุกปี ไม่ใช่แค่ตรงคำ

ขั้นที่ 3

ได้คำตอบ + ต้นฉบับอ้างอิง

ยกข้อความจริงจาก MD&A + ระบุบริษัท/ปี/ที่มา เอาไปต่อยอดงานวิจัยได้ทันที

ทำไมต้องเรา

  • ใช้ semantic/vector search — ค้นด้วย “ความหมาย” ไม่ใช่คีย์เวิร์ด เจอแม้ใช้คำต่างกัน
  • corpus MD&A ทั้งตลาด 5 ปี ที่ index ไว้แล้ว — ยังไม่มีใครทำให้ค้นแบบนี้สำหรับงบไทย
  • ทุกคำตอบ grounding อ้างอิงต้นฉบับเสมอ (cited) — ไม่ใช่ AI มั่ว
  • เบื้องหลัง = คนสาย risk/data ธนาคารจริง รู้ว่าควรอ่าน MD&A หาอะไร

และไม่ใช่อะไร

  • ไม่ใช่คำแนะนำซื้อ-ขาย หรือเป้าราคา
  • ไม่ใช่การทำนายราคาหุ้น
  • เป็นเครื่องมือ “ค้น + วิเคราะห์เอกสารสาธารณะ” เพื่อเร่งงานวิจัยของคุณ
  • ผลลัพธ์อ้างอิงเอกสารที่บริษัทเปิดเผยเอง — โปรดตรวจต้นฉบับก่อนใช้ตัดสินใจ
ใครทำ

คนคุมความเสี่ยงสินเชื่อระดับธนาคารจริง

ผมไม่ได้ขายความฝัน AI — ผมเอาระบบที่ใช้ในงาน risk/data ระดับธนาคารมาทำให้คุณก็อปไปใช้ได้ ทุกอย่างในคอร์สมาจาก workspace ที่รันงานอยู่จริง ไม่ใช่ตัวอย่างที่คิดขึ้นมาเอง

  • Senior Data Scientist / Model Risk Manager สายธนาคารไทย 4+ ปี
  • ผู้สร้าง NLP Early Warning System ที่ใช้ Deep Learning ตัวแรกของที่ทำงาน
  • IC Complex Type-1 (ก.ล.ต.) + Super AI Engineer S2
  • อดีตติวเตอร์/อาจารย์มหาวิทยาลัย — สอนให้เข้าใจ ไม่ใช่แค่ทำตาม

ราคา

เลือกตามจำนวนปีย้อนหลังที่อยากค้น — เริ่มเล็กก่อน อัปเกรดได้

1 ปีย้อนหลัง

~฿399 / เดือน

ดูปีล่าสุด เริ่มต้นใช้งาน

ค้นได้สูงสุด 20 ครั้ง/วัน

ยอดนิยม

3 ปีย้อนหลัง

~฿799 / เดือน

เห็นแนวโน้ม / เทียบอดีต

ค้นได้สูงสุด 40 ครั้ง/วัน

5 ปีย้อนหลัง

~฿1,399 / เดือน

ครบทุกปี สำหรับสายวิจัยลึก

ค้นได้สูงสุด 80 ครั้ง/วัน

⚠️ บริการนี้เป็นเครื่องมือค้นหาและวิเคราะห์เอกสารสาธารณะ (MD&A) เพื่อเร่งงานวิจัย ไม่ใช่คำแนะนำการลงทุน ไม่ใช่การชี้นำซื้อขายหลักทรัพย์ และไม่การันตีความครบถ้วน/ถูกต้องของต้นฉบับ ผู้ใช้ควรตรวจสอบเอกสารต้นทางก่อนนำไปตัดสินใจ

เร็ว ๆ นี้

ลงชื่อรับสิทธิ์ก่อนใคร

กำลังพัฒนา — เปิดให้ใช้จริงเมื่อมีคนสนใจมากพอ ลงชื่อช่วยเร่ง + รับราคาพิเศษช่วงเปิดตัว

คำถามที่พบบ่อย

ค้นยังไง ต่างจาก Google หรือ Ctrl+F ยังไง?+

เราใช้ semantic search (vector) — ค้นด้วย “ความหมาย” ไม่ใช่ตัวอักษรตรง ๆ เช่นถามว่า “บริษัทไหนกังวลเรื่องต้นทุนพลังงาน” ระบบจะเจอแม้บริษัทเขียนว่า “แรงกดดันด้านค่าไฟ/ราคาน้ำมัน” — keyword search ทำไม่ได้ และเราค้นข้ามทุกบริษัท/ทุกปีพร้อมกัน

ข้อมูลมาจากไหน ถูกกฎหมายไหม?+

MD&A มาจากแบบ 56-1/รายงานประจำปี = เอกสารสาธารณะที่บริษัทเปิดเผยตามกฎหมาย เราขาย “การค้น + การวิเคราะห์” เอกสารสาธารณะเหล่านี้ ไม่ได้ขายต่อข้อมูลดิบของผู้ให้บริการรายใด

ทำไมตั้งราคาตามจำนวนปี? มีลิมิตการค้นหาไหม?+

ยิ่งย้อนหลังมาก ยิ่งเห็นแนวโน้ม/จับการเปลี่ยนท่าทีของผู้บริหารได้ลึก เลือกความลึกตามการใช้งานของคุณ — เริ่ม 1 ปีก่อน แล้วอัปเกรดได้ แต่ละแพ็กมีโควตาค้นหารายวัน (20/40/80 ครั้งต่อวันตามชั้น) ซึ่งครอบคลุมการใช้งานวิจัยปกติสบาย ๆ

เปิดเมื่อไหร่?+

กำลังพัฒนา และเราจะ “เปิดให้ใช้จริงเมื่อมีคนสนใจมากพอ” — การลงชื่อของคุณคือสัญญาณที่ช่วยตัดสินใจและเร่งให้เปิดเร็วขึ้น พร้อมรับราคาพิเศษสำหรับคนแรก ๆ