บัญชีม้ากับการป้องกันความเสี่ยงทางการเงินด้วย Big Data

หลายองค์กรเชื่อว่าธุรกรรมที่ผ่านระบบตรวจสอบแล้วคือธุรกรรมที่ปลอดภัย แต่ในความเป็นจริง ความเสี่ยงทางการเงินจำนวนมากไม่ได้เกิดจากสิ่งที่ผิดปกติอย่างชัดเจน หากเกิดจาก สิ่งที่ดูเหมือนปกติแต่เชื่อมโยงกันผิดธรรมชาติ และหนึ่งในเครื่องมือสำคัญที่ถูกใช้เพื่อสร้างความแนบเนียนนั้นคือ บัญชีม้า 

บัญชีม้าเป็นจุดเริ่มต้นของโครงข่ายความเสี่ยง ตั้งแต่การฟอกเงิน การใช้นอมินี ไปจนถึงธุรกิจสีเทาและจีนเทาที่แทรกตัวอยู่ในระบบเศรษฐกิจ เมื่อความเสี่ยงไม่ได้มาเป็นจุดเดียว การป้องกันจึงไม่อาจอาศัยการตรวจสอบแบบเดิมได้อีกต่อไป 

Big Data จึงเข้ามามีบทบาทในการเปลี่ยนข้อมูลกระจัดกระจายให้กลายเป็นภาพรวมของความเสี่ยง บทความนี้จะอธิบายว่าการมองเห็นพฤติกรรมบัญชีม้าและเครือข่ายที่เกี่ยวข้อง สามารถช่วยให้องค์กรป้องกันความเสี่ยงทางการเงินได้อย่างไร 

บัญชีม้าคืออะไร และเหตุใดจึงเป็นจุดเริ่มต้นของความเสี่ยงทางการเงิน 

คำว่า "บัญชีม้า" หมายถึงบัญชีธนาคารหรือบัญชีทางการเงินที่ถูกเปิดโดยใช้ชื่อของบุคคลหนึ่ง แต่ในความเป็นจริงแล้วถูกควบคุมและใช้งานโดยบุคคลอื่นที่แอบซ่อนตัวอยู่เบื้องหลัง บัญชีประเภทนี้มักถูกสร้างขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์ในการหลีกเลี่ยงการตรวจสอบจากหน่วยงานกำกับดูแล หรือเพื่อดำเนินธุรกรรมที่ไม่ต้องการให้ติดตามได้ถึงตัวจริง ในระบบการเงิน บัญชีม้าจึงกลายเป็นช่องทางหนึ่งที่เอื้อให้เกิดกิจกรรมที่ผิดกฎหมายหรือเป็นความเสี่ยงต่อระบบการเงิน 

บทบาทสำคัญของบัญชีม้าในกระบวนการฟอกเงินนั้นชัดเจนมาก เมื่อมีเงินที่มาจากแหล่งที่ผิดกฎหมาย ผู้กระทำผิดจะต้องการทำให้เงินเหล่านั้นดูสะอาด และบัญชีม้าก็เป็นเครื่องมือในการทำให้การติดตามแหล่งที่มาของเงินนั้นยากขึ้น โดยการถ่ายโอนเงินผ่านบัญชีหลายบัญชีที่มีชื่อเจ้าของต่างกัน แต่ในความเป็นจริงถูกควบคุมโดยกลุ่มเดียวกัน ทำให้การตรวจสอบยิ่งซับซ้อนและยากลำบาก 

เหตุผลที่บัญชีม้าถูกนำมาใช้เพื่อหลีกเลี่ยงการตรวจสอบมีหลากหลาย บางครั้งเป็นการหลีกเลี่ยงภาษี บางครั้งเป็นการซ่อนทรัพย์สินจากเจ้าหนี้ หรือในกรณีที่ร้ายแรงกว่านั้นคือการทำธุรกรรมที่เกี่ยวข้องกับองค์กรอาชญากรรม การค้ามนุษย์ หรือการสนับสนุนทางการเงินแก่กลุ่มผู้ก่อการร้าย ด้วยเหตุนี้ การตรวจจับและป้องกันการใช้บัญชีม้าจึงเป็นสิ่งสำคัญยิ่งสำหรับสถาบันการเงินและหน่วยงานกำกับดูแล 

5 รูปแบบพฤติกรรมบัญชีม้าที่พบบ่อย 

พฤติกรรมของบัญชีม้าไม่ได้เกิดขึ้นในรูปแบบเดียวหรือมีความรุนแรงเท่ากันทั้งหมด ในทางปฏิบัติ หน่วยงานทางการเงินและผู้เชี่ยวชาญด้านการบริหารความเสี่ยงมักจำแนกบัญชีม้าตามระดับความเสี่ยงและความชัดเจนของพฤติกรรมผิดปกติ เพื่อให้สามารถติดตามตรวจสอบและป้องกันได้อย่างเหมาะสม โดยสามารถเรียงลำดับได้ดังนี้ 

1. บัญชีม้าน้ำตาลอ่อน: สัญญาณความเสี่ยงในระยะเริ่มต้น 

บัญชีในกลุ่มนี้มักเริ่มแสดงพฤติกรรมที่สุ่มเสี่ยงต่อการถูกใช้เป็นบัญชีม้า เช่น มีธุรกรรมที่ไม่สอดคล้องกับรายได้หรือวัตถุประสงค์การเปิดบัญชี แม้ยังไม่มีหลักฐานชัดเจนถึงการกระทำผิด แต่ระบบของธนาคารจะเริ่มทำการตรวจสอบและติดตามอย่างใกล้ชิด พฤติกรรมในระดับนี้ถือเป็นจุดสำคัญของการป้องกัน หากสามารถตรวจพบได้ตั้งแต่ระยะแรก จะช่วยลดโอกาสที่บัญชีดังกล่าวจะถูกนำไปใช้ในเครือข่ายฟอกเงินในอนาคต 

2. บัญชีม้าน้ำตาลเข้ม: ความเสี่ยงสูงและพฤติกรรมผิดปกติที่ชัดเจน 

บัญชีม้าน้ำตาลเข้มแสดงรูปแบบพฤติกรรมที่มีแนวโน้มเป็นบัญชีม้าอย่างชัดเจนมากขึ้น เช่น การรับ–โอนเงินจำนวนมากจากหลายแหล่งภายในระยะเวลาสั้น หรือมีการเคลื่อนไหวเงินที่ซับซ้อนผิดจากพฤติกรรมปกติของลูกค้าทั่วไป บัญชีในระดับนี้ถูกจัดอยู่ในกลุ่มความเสี่ยงสูง และมักต้องใช้การวิเคราะห์ข้อมูลธุรกรรมเชิงลึกเพื่อประเมินความเชื่อมโยงกับบัญชีหรือเครือข่ายอื่น ๆ 

3. บัญชีม้าเทา: บัญชีที่มีผู้เสียหายและอยู่ระหว่างการติดตาม 

 บัญชีม้าเทาเป็นบัญชีที่เริ่มมีผู้เสียหายปรากฏชัดเจน และถูกติดตามโดยเจ้าหน้าที่หรือสถาบันการเงิน แม้ในบางกรณียังไม่มีการแจ้งความอย่างเป็นทางการ แต่พฤติกรรมทางการเงินได้สะท้อนความผิดปกติที่เกินกว่าระดับความเสี่ยงทั่วไป บัญชีในกลุ่มนี้มักเชื่อมโยงกับธุรกรรมที่เกี่ยวข้องกับการหลอกลวงหรือธุรกิจสีเทา และจำเป็นต้องอาศัยข้อมูลจากหลายแหล่งเพื่อประเมินความเสี่ยงอย่างรอบด้าน 

4. บัญชีม้าเทาเข้ม: ความผิดปกติที่ได้รับการยืนยันและมีการแจ้งความ 

บัญชีม้าเทาเข้มคือบัญชีที่มีหลักฐานธุรกรรมผิดปกติชัดเจน และมีการดำเนินการแจ้งความเรียบร้อยแล้ว พฤติกรรมของบัญชีในระดับนี้มักเกี่ยวข้องกับการเคลื่อนย้ายเงินเป็นทอด ๆ เพื่อหลีกเลี่ยงการตรวจสอบ และอาจเชื่อมโยงกับเครือข่ายบัญชีม้าอื่น การวิเคราะห์บัญชีในกลุ่มนี้ไม่สามารถพิจารณาเพียงบัญชีเดียว แต่ต้องมองในเชิงเครือข่ายธุรกิจและความสัมพันธ์ทางการเงินทั้งหมด 

5. บัญชีม้าดำ: บัญชีที่เกี่ยวข้องกับการฟอกเงินอย่างชัดเจน 

บัญชีม้าดำเป็นระดับที่รุนแรงที่สุด โดยมีข้อมูลจากหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง เช่น ปปง. ชี้ชัดว่า เกี่ยวข้องกับการฟอกเงินหรืออาชญากรรมทางการเงิน พฤติกรรมของบัญชีในกลุ่มนี้มักเป็นส่วนหนึ่งของเครือข่ายขนาดใหญ่ และมีความเชื่อมโยงกับบัญชี นอมินี หรือโครงสร้างธุรกิจที่ซับซ้อน 

การเข้าใจรูปแบบและระดับของพฤติกรรมบัญชีม้า ช่วยให้องค์กรสามารถป้องกันความเสี่ยงทางการเงินได้ตั้งแต่ต้นทาง ไม่ใช่เพียงการตอบสนองเมื่อเกิดความเสียหายแล้ว การผสานข้อมูลธุรกรรมเข้ากับ Big Data และการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ จะช่วยให้การตรวจจับบัญชีม้ามีความแม่นยำและเชิงรุกมากขึ้น 

จากบัญชีม้า สู่เครือข่ายธุรกิจและโครงสร้างผู้ถือหุ้นซับซ้อน 

ความเชื่อมโยงระหว่างบัญชีม้าและเครือข่ายธุรกิจ 

ความซับซ้อนของปัญหาไม่ได้จบเพียงแค่บัญชีม้าเพียงบัญชีเดียว ในความเป็นจริงแล้ว บัญชีม้ามักเป็นส่วนหนึ่งของเครือข่ายธุรกิจที่กว้างขวางและซับซ้อน ที่มีการเชื่อมโยงกันระหว่างบุคคล บัญชี และนิติบุคคลหลายรายการ การวิเคราะห์แค่บัญชีเดียวจึงไม่เพียงพอที่จะเข้าใจความเสี่ยงที่แท้จริง ต้องมองไปที่ความเชื่อมโยงระหว่างบัญชีม้าและเครือข่ายธุรกิจที่อยู่เบื้องหลัง 

บทบาทของนอมินี (Nominee) ในการอำพรางความเป็นเจ้าของ 

บทบาทของนอมินี (Nominee) ในการอำพรางความเป็นเจ้าของนั้นเป็นอีกหนึ่งกลยุทธ์ที่ถูกใช้อย่างแพร่หลาย นอมินีคือบุคคลที่ปรากฏชื่อเป็นเจ้าของหรือกรรมการในนิติบุคคล แต่จริงๆ แล้วไม่ได้เป็นผู้ควบคุมหรือได้รับประโยชน์จากธุรกิจนั้นจริง การใช้นอมินีทำให้การตรวจสอบผู้เป็นเจ้าของที่แท้จริง (Beneficial Owner) กลายเป็นเรื่องยากลำบาก เพราะเอกสารทางกฎหมายทั้งหมดชี้ไปที่บุคคลที่เป็นเพียงตัวแทนเท่านั้น 

ความเสี่ยงจากโครงสร้างผู้ถือหุ้นซับซ้อนที่ตรวจสอบได้ยาก 

ความเสี่ยงจากโครงสร้างผู้ถือหุ้นซับซ้อนที่ตรวจสอบได้ยากนั้นสร้างปัญหาใหญ่ให้กับสถาบันการเงินและองค์กรธุรกิจ บางครั้งบริษัทหนึ่งอาจมีผู้ถือหุ้นเป็นบริษัทในต่างประเทศ ซึ่งบริษัทนั้นก็ถูกถือหุ้นโดยบริษัทอื่นอีกทอดหนึ่ง และต่อเนื่องไปเรื่อยๆ จนไม่สามารถติดตามได้ว่าใครคือเจ้าของที่แท้จริง การสร้างโครงสร้างแบบนี้เป็นวิธีการที่ถูกใช้เพื่อซ่อนทรัพย์สิน หลีกเลี่ยงภาษี หรือดำเนินธุรกิจที่ไม่ชอบด้วยกฎหมาย 

ธุรกิจสีเทาและจีนเทา ความเสี่ยงที่ซ่อนอยู่ในความเชื่อมโยงของข้อมูล 

ในบริบททางการเงินและธุรกิจ คำว่า "ธุรกิจสีเทา" และ "จีนเทา" มักถูกกล่าวถึงเมื่อพูดถึงกิจกรรมที่อยู่ในเขตสีเทาของกฎหมาย หรือมีความเสี่ยงที่อาจเชื่อมโยงไปสู่กิจกรรมที่ผิดกฎหมาย ธุรกิจสีเทาหมายถึงธุรกิจที่ดำเนินการอยู่ในลักษณะที่อาจไม่ผิดกฎหมายโดยตรง แต่มีความเสี่ยงสูงที่จะถูกใช้เป็นช่องทางในการฟอกเงินหรือกิจกรรมอื่นๆ ที่ไม่พึงประสงค์ ส่วนจีนเทาเป็นศัพท์ที่ใช้เรียกเครือข่ายธุรกิจหรือกิจกรรมที่มีความเชื่อมโยงกับการดำเนินธุรกิจในลักษณะที่หลีกเลี่ยงการควบคุมของรัฐหรือหน่วยงานกำกับดูแล 

รูปแบบการใช้บัญชีม้าและนอมินีในเครือข่ายสีเทานั้นมีความซับซ้อนและหลากหลาย อาจเริ่มจากการเปิดบัญชีในนามของบุคคลที่ไม่มีความเกี่ยวข้องจริง จากนั้นใช้บัญชีเหล่านี้ในการรับเงินจากธุรกิจที่เป็นเครือข่ายและถ่ายโอนไปยังบัญชีอื่นหรือบริษัทที่อยู่ในโครงสร้างผู้ถือหุ้นซับซ้อน การเคลื่อนย้ายเงินแบบนี้ทำให้การติดตามแหล่งที่มาและปลายทางของเงินเป็นไปได้ยากมาก โดยเฉพาะเมื่อมีการโอนข้ามประเทศหรือใช้บริการทางการเงินหลายรูปแบบพร้อมกัน 

ความเสี่ยงที่องค์กรอาจเกี่ยวข้องโดยไม่รู้ตัวกับเครือข่ายเหล่านี้เป็นเรื่องที่น่ากังวล หลายองค์กรอาจทำธุรกรรมกับบริษัทที่ดูเหมือนถูกต้องตามกฎหมาย แต่แท้จริงแล้วบริษัทนั้นเป็นส่วนหนึ่งของเครือข่ายธุรกิจสีเทา หากไม่มีการตรวจสอบอย่างรอบคอบ องค์กรอาจถูกใช้เป็นช่องทางในการฟอกเงินโดยไม่รู้ตัว ซึ่งอาจนำไปสู่ความเสียหายด้านชื่อเสียง ปัญหาทางกฎหมาย และความเสียหายทางการเงินในที่สุด 

การวิเคราะห์ข้อมูลธุรกรรมด้วย Big Data เพื่อมองเห็นมากกว่าความผิดปกติ 

การตรวจสอบธุรกรรมแบบดั้งเดิมมักอาศัยการตั้งกฎเกณฑ์หรือเกณฑ์ที่ชัดเจน เช่น ธุรกรรมที่มีมูลค่าเกินจำนวนหนึ่งต้องรายงาน หรือการทำธุรกรรมกับประเทศที่มีความเสี่ยงสูงต้องได้รับการตรวจสอบพิเศษ แต่วิธีการเหล่านี้มีข้อจำกัดเพราะผู้กระทำผิดสามารถหาวิธีหลีกเลี่ยงกฎเกณฑ์เหล่านี้ได้ เช่น การแบ่งธุรกรรมเป็นจำนวนเล็กๆ หลายครั้ง หรือการใช้บัญชีหลายบัญชีเพื่อกระจายความเสี่ยง การตรวจสอบแบบเดิมจึงมักตามหลังพฤติกรรมใหม่ๆ ที่เกิดขึ้น 

บทบาทของ Big Data ในการเชื่อมโยงข้อมูลหลายมิตินั้นเปลี่ยนแปลงเกมในการป้องกันความเสี่ยงทางการเงิน Big Data ช่วยให้สามารถรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลจากหลายแหล่ง ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลธุรกรรมทางการเงิน ข้อมูลนิติบุคคล ข้อมูลบุคคล และข้อมูลความสัมพันธ์ระหว่างกัน การนำข้อมูลเหล่านี้มาวิเคราะห์ร่วมกันทำให้เห็นภาพที่ชัดเจนกว่าการมองข้อมูลแต่ละชิ้นแยกกัน 

การใช้การวิเคราะห์ข้อมูลธุรกรรมเพื่อค้นหารูปแบบความเสี่ยงนั้นทำได้หลายวิธี เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง หรือ Machine Learning สามารถเรียนรู้จากข้อมูลในอดีตเพื่อหารูปแบบที่บ่งชี้ถึงบัญชีม้าหรือธุรกรรมที่น่าสงสัย การวิเคราะห์เครือข่าย หรือ Network Analysis ช่วยให้เห็นความเชื่อมโยงระหว่างบัญชีต่างๆ ว่าบัญชีใดมีการทำธุรกรรมกับบัญชีใดบ้าง และมีบัญชีใดที่เป็นศูนย์กลางในการกระจายเงิน การใช้เทคนิคเหล่านี้ทำให้การตรวจจับความผิดปกติทำได้รวดเร็วและแม่นยำกว่าเดิม 

Big Data เปลี่ยนข้อมูลกระจัดกระจายให้เป็นภาพรวมของความเสี่ยงได้อย่างไร 

1. การเชื่อมโยงข้อมูลบุคคล บัญชี และนิติบุคคล 

หนึ่งในความสามารถที่สำคัญของ Big Data คือการเชื่อมโยงข้อมูลบุคคล บัญชี และนิติบุคคลเข้าด้วยกัน ข้อมูลที่กระจัดกระจายอยู่ในระบบต่างๆ เช่น ข้อมูลการเปิดบัญชี ข้อมูลการทำธุรกรรม ข้อมูลการจดทะเบียนบริษัท และข้อมูลบุคคลจากแหล่งต่างๆ เมื่อนำมารวมกันและวิเคราะห์ จะเห็นภาพความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน เช่น บุคคลหนึ่งอาจเป็นกรรมการของบริษัทหลายบริษัท และแต่ละบริษัทก็มีบัญชีหลายบัญชี การเชื่อมโยงข้อมูลเหล่านี้ทำให้เห็นว่าบุคคลนั้นมีอิทธิพลหรือควบคุมเครือข่ายที่กว้างขวางแค่ไหน 

2. การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของบัญชีและเครือข่ายธุรกิจ 

การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของบัญชีและเครือข่ายธุรกิจช่วยให้เห็นไม่เพียงแค่บัญชีที่มีปัญหาเพียงบัญชีเดียว แต่เห็นทั้งกลุ่มของบัญชีที่ทำงานร่วมกันในลักษณะที่น่าสงสัย ตัวอย่างเช่น หากพบว่าบัญชี A โอนเงินไปยังบัญชี B, C และ D และบัญชีทั้งสามนี้ก็โอนเงินไปยังบัญชี E ในจำนวนที่ใกล้เคียงกันและในช่วงเวลาที่ใกล้เคียงกัน ก็เป็นสัญญาณว่าบัญชีเหล่านี้อาจเป็นส่วนหนึ่งของเครือข่ายที่ถูกควบคุมโดยคนกลุ่มเดียวกัน 

3. การตรวจจับความเสี่ยงเชิงรุกก่อนเกิดความเสียหาย 

การตรวจจับความเสี่ยงเชิงรุกก่อนเกิดความเสียหายเป็นประโยชน์สำคัญของการใช้ Big Data แทนที่จะรอให้เกิดปัญหาแล้วค่อยตรวจสอบย้อนหลัง องค์กรสามารถใช้ข้อมูลและการวิเคราะห์เพื่อระบุความเสี่ยงตั้งแต่เนิ่นๆ เช่น เมื่อมีการเปิดบัญชีใหม่ ระบบสามารถตรวจสอบว่าบุคคลที่เปิดบัญชีมีความเชื่อมโยงกับบุคคลหรือบัญชีที่เคยมีประวัติน่าสงสัยหรือไม่ หรือเมื่อมีธุรกรรมเกิดขึ้น ระบบสามารถวิเคราะห์ทันทีว่าธุรกรรมนั้นสอดคล้องกับรูปแบบที่น่าสงสัยหรือไม่ การตรวจจับเชิงรุกนี้ช่วยลดโอกาสที่ความเสียหายจะเกิดขึ้นและช่วยป้องกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ 

จากการตรวจจับบัญชีม้า สู่การป้องกันความเสี่ยงทางการเงินเชิงระบบ 

การยกระดับการบริหารความเสี่ยงทางการเงินไม่ได้จบเพียงแค่การหาบัญชีม้า แต่เป็นการสร้างระบบการป้องกันที่ครอบคลุมและมองในภาพรวม การใช้ Big Data และเทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้องค์กรสามารถมองเห็นความเสี่ยงในมิติที่กว้างขึ้น ไม่ใช่แค่บัญชีหรือธุรกรรมเดี่ยวๆ แต่เป็นเครือข่ายทั้งหมดที่อาจสร้างความเสี่ยง การมีระบบที่สามารถวิเคราะห์และเชื่อมโยงข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำทำให้การบริหารความเสี่ยงมีประสิทธิภาพมากขึ้น 

การลดความเสี่ยงด้านกฎหมายและชื่อเสียงองค์กรเป็นอีกหนึ่งผลประโยชน์สำคัญ หากองค์กรถูกพบว่ามีส่วนเกี่ยวข้องกับการฟอกเงินหรือธุรกรรมที่ผิดกฎหมาย แม้จะไม่ได้เจตนา ก็อาจต้องเผชิญกับบทลงโทษทางกฎหมาย การถูกปรับ หรือแม้แต่การถูกพักใช้ใบอนุญาตประกอบธุรกิจ นอกจากนี้ ความเสียหายต่อชื่อเสียงที่เกิดขึ้นอาจส่งผลกระทบต่อความเชื่อมั่นของลูกค้าและคู่ค้า ทำให้สูญเสียโอกาสทางธุรกิจในระยะยาว การมีระบบป้องกันที่ดีจึงไม่ใช่แค่การปฏิบัติตามกฎหมาย แต่เป็นการปกป้องมูลค่าและอนาคตขององค์กร 

บทบาทของข้อมูลเชิงลึกในการตัดสินใจทางธุรกิจก็มีความสำคัญไม่แพ้กัน เมื่อองค์กรมีข้อมูลที่ครบถ้วนและเข้าใจความเสี่ยงอย่างลึกซึ้ง จะสามารถตัดสินใจได้ว่าควรทำธุรกรรมกับใครหรือไม่ ควรขยายธุรกิจไปยังตลาดใดหรือไม่

ในโลกการเงินที่ความเสี่ยงไม่ได้มาในรูปแบบที่ชัดเจนเหมือนในอดีต การป้องกันไม่อาจอาศัยเพียงการตรวจสอบรายธุรกรรมหรือเอกสารพื้นฐานอีกต่อไป บัญชีม้า นอมินี และโครงสร้างธุรกิจที่ซับซ้อน ล้วนทำให้ความเสี่ยงแฝงตัวอยู่ในความ “ดูปกติ” และรอวันที่จะสร้างผลกระทบต่อองค์กรโดยไม่ทันตั้งตัว 

การเปลี่ยนจากการมองข้อมูลเป็นจุด ไปสู่การมองเป็น เครือข่าย คือกุญแจสำคัญของการป้องกันความเสี่ยงทางการเงินในยุค Big Data และจุดเริ่มต้นนั้นอาจง่ายกว่าที่คิด เพียงเริ่มจากการตรวจสอบ โครงสร้างผู้ถือหุ้นและกรรมการของธุรกิจที่คุณเกี่ยวข้อง แล้วขยายมุมมองไปสู่ความเชื่อมโยงที่อยู่เบื้องหลัง 

เครื่องมือวิเคราะห์เครือข่ายองค์กรอย่าง ฟีเจอร์ Linkage บน Corpus X ช่วยให้คุณเห็นความสัมพันธ์ระหว่างบุคคล นิติบุคคล และเครือข่ายธุรกิจได้อย่างชัดเจน ผสานกับคำปรึกษาจากผู้เชี่ยวชาญด้านการป้องกันฟอกเงิน เพื่อช่วยตีความข้อมูลเชิงลึกให้กลายเป็นการตัดสินใจที่มั่นใจมากขึ้น เพราะเมื่อคุณมองเห็นเครือข่ายอย่างแท้จริง คุณก็มีหนทางป้องกันความเสี่ยงได้อย่างแท้จริงเช่นกัน 

ทดลองใช้ Corpus X ได้ฟรีวันนี้ เพื่อเปิดเผยความจริงที่ซ่อนอยู่ในทุกเครือข่ายธุรกิจ และก้าวสู่การตัดสินใจบนข้อมูลที่โปร่งใส แม่นยำ และเข้มข้นกว่าที่เคย