โลกเต็มไปด้วยข่าวสารและบทความเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) และอุตสาหกรรมการชำระเงินก็ไม่มีข้อยกเว้น เมื่อเร็ว ๆ นี้เราได้เรียนรู้ว่า Mastercard ได้เปิดตัว
เครื่องมือ AI เพื่อตรวจจับการหลอกลวงการชำระเงินตามเวลาจริง,
US Bank ใช้ AI ในการจัดการการเดินทางเพื่อธุรกิจและการประชุมเป็น
เต็มไปด้วยการพูดคุยเกี่ยวกับอนาคตของ AI.
หนึ่งปีก่อน สื่อการเงินมีมนต์สะกดที่คล้ายกันเกี่ยวกับ NFT และ Web3
แต่ AI ได้ดึงลมออกจากใบเรือ. มีการตีความที่ง่ายและอาจไม่ผิดทั้งหมด ซึ่งหลายคนตีความในที่นี้: ในกรณีที่ไม่มีการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างที่สำคัญเพื่อปรับปรุงการเงิน (หรือแม้แต่เศรษฐกิจในวงกว้างขึ้น) บริษัทต่างๆ กำลังซื้อตามแฟชั่นแทนที่จะคิดในระยะยาว สิ่งนี้ไม่ผิดหรือถูกทั้งหมด สิ่งที่จำเป็นเช่นเคยคือมุมมองที่เหมาะสมของปรากฏการณ์ของ AI ในการธนาคารที่คำนึงถึงศักยภาพของมันในขณะที่ไม่สนใจ 'การโฆษณา'
AI คืออะไร
คำถามเกี่ยวกับสิ่งที่ก่อให้เกิดความฉลาดนั้นอยู่ไกลเกินขอบเขตของสิ่งที่ฉันกำลังสำรวจอยู่นี้ และอาจเป็นคำถามทางปรัชญาที่สำคัญที่สุดคำถามหนึ่ง เราสามารถให้คำจำกัดความสั้นๆ ของ AI ว่าเป็นสิ่งที่คล้ายกับความคิดของมนุษย์ ดังนั้นระบบที่ตัดสินใจเกี่ยวกับข้อจำกัดสำหรับผู้ขอสินเชื่อจึงอาจถูกนิยามว่าเป็นความฉลาดเทียม พวกเขาทำสิ่งที่ครั้งหนึ่งมนุษย์เคยทำด้วยรายการตรวจสอบและบ่อยครั้งที่พวกเขามีความรู้สึกว่าผู้สมัครเป็นบุคคลที่ 'ถูกต้อง' หรือไม่
AI ประเภทนี้ทำหน้าที่เป็นผังงาน หากผู้สมัครมีคะแนนเครดิตสูงกว่าเกณฑ์ที่กำหนด ให้ไปที่คำถามข้อที่สาม หากต่ำกว่า ให้ไปที่คำถามข้อที่สาม แผนภูมิลำดับงานเหล่านี้อาจซับซ้อนอย่างไม่น่าเชื่อ แต่ก็ยังเป็นแบบจำลองของสิ่งที่สามารถทำได้ด้วยปากกาและกระดาษ คลื่นลูกใหม่ของ AI ทำอะไรที่แตกต่างออกไป แมชชีนเลิร์นนิง (ML) ช่วยให้ระบบที่มีลักษณะคล้ายผังงานสามารถปรับตัวเองเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้ดีขึ้นเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แน่นอน ตัวอย่างเช่น ระบบ ML ของบริษัทสินเชื่ออาจตรวจสอบข้อมูลอัตราการชำระคืนสำหรับลูกค้าที่มีคะแนนเครดิตต่างกัน และพบว่าลูกค้าที่มีคะแนน 600 คะแนนสามารถชำระเงินกู้ได้พอๆ กับลูกค้าที่มีคะแนน 700 คะแนน ดังนั้น ไม่จำเป็นต้องเรียกเก็บอัตราดอกเบี้ยที่สูงขึ้น เงื่อนไขผ่อนปรนมากขึ้นจะดึงดูดลูกค้ามากขึ้น เพิ่มผลกำไรของธุรกิจ นี่อาจเป็นสิ่งที่มนุษย์สามารถทำได้ แต่พวกเขาจะทำช้ากว่ามาก แน่นอนว่าระบบ ML นั้นไม่ได้สร้างขึ้นมาเท่ากันทั้งหมด และอาจมีความซับซ้อนที่คอมพิวเตอร์ไม่สามารถคำนึงถึงได้ จึงมีบริษัทเพียงไม่กี่แห่งที่จะให้ระบบ AI ของตนทำการเปลี่ยนแปลงใดๆ ก็ตามที่พวกเขาตัดสินใจว่าถูกต้อง แต่ก็เหมาะสมกับการสร้างระบบเล็กๆ น้อยๆ การปรับระบบที่ส่งผลให้มีกำไรพิเศษไม่กี่เปอร์เซ็นต์ โดยพื้นฐานแล้ว AI และ ML นั้นดีพอๆ กับมนุษย์ที่อยู่เบื้องหลัง แต่แน่นอนว่ามันต้องใช้ความพยายามอย่างมากจากมือมนุษย์
AI ในการชำระเงิน
ในการชำระเงิน ML มีแอปพลิเคชันที่คล้ายกัน การวิจัยแสดงให้เห็นว่า
55% ของธุรกิจยังคงค้างชำระใบแจ้งหนี้จากปี 2022 ในเดือนพฤษภาคม 2023. มีเหตุผลมากมายสำหรับเรื่องนี้ ไม่น้อยไปกว่ากันในเรื่องค่าครองชีพและค่าไฟฟ้าที่สูงขึ้น แต่เทปสีแดงจำนวนมากเกี่ยวกับการชำระเงินเป็นปัญหาสำคัญ
การชำระเงินแบบ B2B ในสหราชอาณาจักรนั้นเร็วที่สุดในยุโรปและเริ่มเร็วขึ้น แต่ก็ยังอยู่ในระดับปานกลาง
23 วันนับจากใบแจ้งหนี้จนถึงการชำระเงิน. เปรียบเทียบสิ่งนี้กับการชำระเงินแบบ B2C ซึ่งโดยปกติแล้วเงินจะถูกโอนจากบัญชีไปยังบัญชีหรือลูกค้าไปยังธุรกิจทันที การชำระเงินแบบ B2B 'วันแรก' เป็นจอกศักดิ์สิทธิ์ แต่ก็ไม่ใช่ตัวเลือกเสมอไปด้วยเหตุผลด้านกฎหมายและการปฏิบัติตามข้อกำหนด – AI สามารถระบุได้เมื่อ is ตัวเลือกและดังนั้นเมื่อสามารถเสนอการชำระเงินได้ทันที
จุดเริ่มต้นของการชำระเงินใด ๆ จะต้องอยู่ในการตรวจสอบให้แน่ใจว่าบุคคลที่ชำระเงินหรือรับการชำระเงินนั้นเป็นใครและผ่านการตรวจสอบ KYC และ AML กระบวนการทั้งหมดนี้ใช้เวลานานและภาระงานที่ทรมานเนื่องจากต้องตรวจสอบเอกสารจำนวนมาก โชคดีที่เครื่องมือ AI และ ML ไม่รังเกียจที่จะกรองกระดาษรีมหรือเอกสารที่สแกนแบบดิจิทัล ด้วยการประมวลผลภาษาธรรมชาติ AI และ ML สามารถเร่งความเร็วในการอ่านเอกสาร ตรวจสอบว่าเป็นของปลอมหรือของแท้ และอ้างอิงโยงกับแหล่งข้อมูลอื่นเพื่อยืนยันความถูกต้อง
ด้วยการเริ่มต้นใช้งานที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ลูกค้าสามารถเปิดบัญชีได้ในเวลาเพียงไม่กี่นาที เริ่มทำธุรกรรมได้ทันที และสถาบันจะได้รับประโยชน์จากความรู้ที่ว่าพวกเขาปฏิบัติตามกฎระเบียบของ AML และ KYC อย่างสมบูรณ์
ในกรณีของการชำระเงินที่ซับซ้อนมากขึ้น AI สามารถระบุทางลัดและการประหยัดประสิทธิภาพ หรือทำให้งานธรรมดาทั่วไปเป็นแบบอัตโนมัติได้ ความสามารถของ AI ในการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่และเปรียบเทียบตัวแปรจำนวนมากแบบเรียลไทม์ถือเป็นตัวเปลี่ยนเกม สามารถอำนวยความสะดวกในการประมวลผลการชำระเงินโดยตรง ด้วยการตัดสินใจที่แม่นยำยิ่งขึ้น และการกำหนดเส้นทางและการกระจายธุรกรรมการชำระเงินที่ชาญฉลาดเพื่อปรับปรุงการอนุญาตและการชำระบัญชี ตัวอย่างเช่น AI สามารถช่วยผู้ให้บริการชำระเงินตัดสินใจว่าธุรกรรมใดรายการหนึ่งจำเป็นต้องผ่านการยืนยันตัวตนแบบสองปัจจัยหรือไม่
การกระทบยอดการชำระเงินที่ขับเคลื่อนโดย AI สามารถจับคู่การชำระเงินที่เข้ามากับใบแจ้งหนี้คงค้างได้โดยอัตโนมัติ ลดความจำเป็นในการแทรกแซงของมนุษย์ และเพิ่มความเร็วในการกระทบยอด นี้หวังว่าจะนำไปสู่บางส่วนของ
50 หมื่นล้านปอนด์หรือมากกว่านั้นในการชำระเงินล่าช้าที่เป็นหนี้ธุรกิจในสหราชอาณาจักร กำลังลดลง
อะไรต่อไปสำหรับ AI ในการชำระเงิน
คุณจะสังเกตได้ว่าตอนนี้เรากำลังพูดถึงระบบ AI ในการชำระเงินและการเงินในกาลปัจจุบัน นี่เป็นเพราะพวกเขาอยู่ในอุตสาหกรรมการเงินขนาดใหญ่มานานหลายปี - ในบางกรณีหลายสิบปี เมื่อพูดถึง AI ในปัจจุบัน ก็มักจะอ้างอิงถึงนวัตกรรมใหม่ๆ ในสาขานี้ เช่น โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (มักเรียกว่า ChatGPT แม้ว่านี่จะเป็นหนึ่งในหลายๆ บริษัทที่ทำงานในสาขานี้ก็ตาม)
คุณอาจทราบดีถึงความสามารถของระบบเหล่านี้ที่มีการใช้งานอยู่แล้ว: ผู้ใช้สามารถแจ้งให้ AI ทราบ ('เขียนโพสต์บนโซเชียลมีเดียสามโพสต์เกี่ยวกับ AI ในการชำระเงินระหว่างธุรกิจกับธุรกิจ') หรือถามคำถาม (“AI จะทำเช่นนั้นได้อย่างไร ส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมการชำระเงินแบบ B2B หรือไม่) และโมเดลภาษาขนาดใหญ่จะตอบกลับคำตอบที่มักจะน่าเชื่อถืออย่างยิ่ง มันทำสิ่งนี้โดยการป้อนข้อมูลหลายล้านชิ้น (บทความ หนังสือ โพสต์บนโซเชียลมีเดีย และอื่นๆ) และสร้างเครือข่ายที่ซับซ้อนของการเชื่อมต่อระหว่างคำศัพท์จนถึงจุดที่มันสามารถสร้างบางสิ่งที่ดูเหมือนสิ่งที่เคยเห็นในบทความก่อนหน้านี้ บน AI ในการชำระเงินดูเหมือนว่า เนื่องจากไม่ได้ 'คิด' เช่นนั้นและไม่สามารถทำการวิจัยได้ LLM เหล่านี้จึงมีแนวโน้มที่จะ 'ภาพหลอน' ซึ่งพวกเขาสร้างคำตอบที่ดูน่าเชื่อถือ แต่ขาดตกบกพร่องภายใต้การพิจารณาเพียงเล็กน้อย
แม้จะมีการพูดคุยกันทั้งหมดเกี่ยวกับ LLM และการชำระเงิน แต่ก็เป็นเรื่องยากที่จะดูว่าระบบเหล่านี้นำเสนออะไรที่ไม่มีให้บริการผ่าน ML ความต้องการสร้างข้อความจำนวนมากที่น่าเชื่อถือ (แต่ไม่น่าเชื่อถือทั้งหมด) ไม่ใช่หนึ่งในปัญหาของอุตสาหกรรมการชำระเงิน เมื่อเทียบกับการอำนวยความสะดวกในการชำระเงิน การชำระเงินข้ามพรมแดน และการฉ้อโกง อาจเป็นกรณีที่เทคโนโลยีเหล่านี้จะนำไปสู่ความก้าวหน้าใน ML ที่สามารถทำให้ระบบที่มีอยู่สามารถแยกวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่สร้างโดยบริษัทชำระเงินในระหว่างกิจกรรมประจำวันได้ดีขึ้น
และเช่นเคย อุตสาหกรรมการชำระเงินจำเป็นต้องมีมุมมองที่เป็นจริงของทั้งเทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลัง AI และสิ่งที่จะขับเคลื่อนเข็มสำหรับพวกเขา ประเด็นปัญหาเฉพาะที่ต้องระบุในการชำระเงินนั้นหลากหลายและมีการพัฒนาอยู่เสมอ แต่เราได้เห็นแล้วว่า AI สามารถปรับปรุงผลลัพธ์สำหรับบริษัทการชำระเงินได้อย่างไร
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. ยานยนต์ / EVs, คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- BlockOffsets การปรับปรุงการเป็นเจ้าของออฟเซ็ตด้านสิ่งแวดล้อมให้ทันสมัย เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://www.finextra.com/blogposting/24673/can-ai-really-change-the-payments-industry?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
- :มี
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- $ ขึ้น
- 2022
- 23
- 700
- a
- ความสามารถ
- สามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- ข้างบน
- ลงชื่อเข้าใช้
- บัญชี
- ถูกต้อง
- บรรลุ
- อยากทำกิจกรรม
- ที่อยู่
- ความก้าวหน้า
- มีผลต่อ
- AI
- ระบบ AI
- ทั้งหมด
- ช่วยให้
- แล้ว
- เสมอ
- AML
- ในหมู่
- จำนวน
- an
- และ
- คำตอบ
- ใด
- สิ่งใด
- นอกเหนือ
- ผู้สมัคร
- การใช้งาน
- เป็น
- รอบ
- บทความ
- บทความ
- เทียม
- ปัญญาประดิษฐ์
- ปัญญาประดิษฐ์ (AI)
- AS
- การยืนยันตัวตน
- ความจริง
- การอนุญาต
- โดยอัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- ใช้ได้
- เฉลี่ย
- ทราบ
- ไป
- B2B
- การชำระเงิน B2B
- B2C
- กลับ
- ธนาคาร
- การธนาคาร
- BE
- เพราะ
- รับ
- ก่อน
- หลัง
- กำลัง
- ด้านล่าง
- ประโยชน์
- ดีกว่า
- ระหว่าง
- เกิน
- พันล้าน
- ร่างกาย
- ร้านหนังสือเกาหลี
- ทั้งสอง
- แต้
- ธุรกิจ
- ธุรกิจ
- แต่
- การซื้อ
- by
- CAN
- ไม่ได้
- ความสามารถในการ
- กรณี
- กรณี
- บาง
- อย่างแน่นอน
- เปลี่ยนแปลง
- การเปลี่ยนแปลง
- รับผิดชอบ
- แผนภูมิ
- ชาร์ต
- ChatGPT
- การตรวจสอบ
- CO
- บริษัท
- บริษัท
- บริษัท
- เปรียบเทียบ
- เมื่อเทียบกับ
- ซับซ้อน
- ความซับซ้อน
- การปฏิบัติตาม
- คอมพิวเตอร์
- ความประพฤติ
- การประชุม
- การเชื่อมต่อ
- ราคา
- ได้
- คอร์ส
- ที่สร้างขึ้น
- เครดิต
- ข้ามพรมแดน
- การชำระเงินข้ามพรมแดน
- ลูกค้า
- ลูกค้า
- ข้อมูล
- ชุดข้อมูล
- ชุดข้อมูล
- วันต่อวัน
- วัน
- ทศวรรษที่ผ่านมา
- ตัดสินใจ
- การตัดสินใจ
- กำหนด
- คำนิยาม
- ต่าง
- ยาก
- ดิจิทัล
- การกระจาย
- do
- เอกสาร
- เอกสาร
- ทำ
- ทำ
- Dont
- วาด
- วาด
- ในระหว่าง
- ง่าย
- เศรษฐกิจ
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- กระแสไฟฟ้า
- อย่างสิ้นเชิง
- เท่ากัน
- เป็นหลัก
- ยุโรป
- แม้
- การพัฒนา
- ตรวจสอบ
- ตัวอย่าง
- ข้อยกเว้น
- ที่มีอยู่
- สำรวจ
- พิเศษ
- อย่างยิ่ง
- อำนวยความสะดวก
- เทียม
- ตก
- ไกล
- เร็วขึ้น
- ที่เร็วที่สุด
- เฟด
- ความรู้สึก
- สองสาม
- สนาม
- ที่เต็มไป
- เงินทุน
- ทางการเงิน
- หา
- ไฟน์เอ็กซ์ตร้า
- ไหล
- สำหรับ
- โชคดี
- การหลอกลวง
- ฟรี
- ราคาเริ่มต้นที่
- เต็ม
- ตามหน้าที่
- เกมเปลี่ยน
- สร้าง
- แท้
- ได้รับ
- ให้
- Go
- ดี
- มี
- มือ
- มี
- มี
- หนัก
- ยกของหนัก
- ช่วย
- โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม
- สูงกว่า
- หวังว่า
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- อย่างไรก็ตาม
- HTTPS
- เป็นมนุษย์
- แยกแยะ
- if
- สำคัญ
- ปรับปรุง
- in
- ขาเข้า
- ที่เพิ่มขึ้น
- เหลือเชื่อ
- อุตสาหกรรม
- นวัตกรรม
- ด่วน
- ทันที
- สถาบัน
- Intelligence
- ฉลาด
- อยากเรียนรู้
- อัตราดอกเบี้ย
- การตีความ
- การแทรกแซง
- เข้าไป
- ปัญหา
- IT
- ITS
- jpg
- เพียงแค่
- ความรู้
- KYC
- ภาษา
- ใหญ่
- ที่มีขนาดใหญ่
- ปลาย
- นำ
- ได้เรียนรู้
- การเรียนรู้
- น้อยที่สุด
- กฎหมาย
- facelift
- กดไลก์
- ขีด จำกัด
- ที่อาศัยอยู่
- เงินกู้
- เงินให้กู้ยืม
- นาน
- ดู
- LOOKS
- Lot
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- สำคัญ
- ทำ
- การทำ
- หลาย
- มาก
- มาสเตอร์การ์ด
- การจับคู่
- อาจ..
- ภาพบรรยากาศ
- กล่าวถึง
- อาจ
- ล้าน
- ใจ
- นาที
- ML
- แบบ
- โมเดล
- เงิน
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มากที่สุด
- ย้าย
- มาก
- ฝูง
- คือ
- โดยธรรมชาติ
- ประมวลผลภาษาธรรมชาติ
- จำเป็นต้อง
- จำเป็น
- ต้อง
- ความต้องการ
- เครือข่าย
- ใหม่
- ข่าว
- ถัดไป
- NFTS
- ไม่
- สังเกต..
- ตอนนี้
- of
- เสนอ
- เสนอ
- มักจะ
- on
- การดูแลพนักงานใหม่
- ครั้งเดียว
- ONE
- เพียง
- เปิด
- เพิ่มประสิทธิภาพ
- ตัวเลือกเสริม (Option)
- or
- อื่นๆ
- ออก
- ผลลัพธ์
- โดดเด่น
- ของตนเอง
- ต้องจ่าย
- อาการเจ็บปวด
- กระดาษ
- ผ่าน
- ชำระ
- การจ่ายเงิน
- การชำระเงิน
- การประนีประนอมการชำระเงิน
- ธุรกรรมการชำระเงิน
- การชำระเงิน
- เปอร์เซ็นต์
- คน
- ชิ้น
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- น่าเชื่อถือ
- จุด
- จุด
- โพสต์
- ที่มีศักยภาพ
- นำเสนอ
- กด
- ก่อนหน้านี้
- ราคา
- อาจ
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- ก่อ
- กำไร
- ทำกำไรได้
- ผู้จัดหา
- คำถาม
- คำถาม
- รวดเร็ว
- ราคา
- ค่อนข้าง
- จริง
- เรียลไทม์
- เหมือนจริง
- จริงๆ
- เหตุผล
- เมื่อเร็ว ๆ นี้
- เมื่อเร็ว ๆ นี้
- การคืนดี
- สีแดง
- ลดลง
- ลด
- เรียกว่า
- กฎระเบียบ
- การชำระหนี้
- แบบจำลอง
- การวิจัย
- คล้าย
- ผล
- กลับ
- ขวา
- ที่เพิ่มขึ้น
- รีด
- การกำหนดเส้นทาง
- s
- เงินออม
- กล่าว
- ขอบเขต
- คะแนน
- การพิจารณา
- เห็น
- เห็น
- เห็น
- ชุดอุปกรณ์
- การตั้งถิ่นฐาน
- แสดงให้เห็นว่า
- คล้ายคลึงกัน
- เล็ก
- สมาร์ท
- So
- สังคม
- โซเชียลมีเดีย
- โพสต์โซเชียลมีเดีย
- บาง
- บางสิ่งบางอย่าง
- ซับซ้อน
- แหล่งที่มา
- โดยเฉพาะ
- ความเร็ว
- สะกด
- จุด
- เริ่มต้น
- ที่เริ่มต้น
- ยังคง
- ตรง
- โครงสร้าง
- อย่างเช่น
- แน่ใจ
- ระบบ
- ระบบ
- เอา
- นำ
- ใช้เวลา
- คุย
- การพูดคุย
- พูดคุย
- งาน
- เทคโนโลยี
- เทคโนโลยี
- ระยะ
- เงื่อนไขการใช้บริการ
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- สหราชอาณาจักร
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- ตัวเอง
- แล้วก็
- ที่นั่น
- ดังนั้น
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- คิด
- นี้
- เหล่านั้น
- แต่?
- สาม
- ธรณีประตู
- ตลอด
- เวลา
- ต้องใช้เวลามาก
- ครั้ง
- ไปยัง
- ในวันนี้
- เครื่องมือ
- เครื่องมือ
- การทำธุรกรรม
- การทำธุกรรม
- การทำธุรกรรม
- โอน
- การเดินทาง
- เป็นปกติ
- Uk
- ภายใต้
- ใช้
- ผู้ใช้งาน
- การใช้
- มักจะ
- ตรวจสอบ
- รายละเอียด
- ปริมาณ
- คลื่น
- ทาง..
- we
- Web3
- ดี
- อะไร
- อะไรก็ตาม
- เมื่อ
- ว่า
- ที่
- ในขณะที่
- WHO
- ทั้งหมด
- จะ
- ลม
- กับ
- การทำงาน
- โลก
- จะ
- จะให้
- ผิด
- ปี
- ปี
- ลมทะเล