หุ้นซอฟต์แวร์ถูกขายพร้อมกัน เมื่อตลาดตั้งคำถามต่อการสร้างรายได้จาก AI

หุ้นซอฟต์แวร์ถูกขายพร้อมกัน เมื่อตลาดตั้งคำถามต่อการสร้างรายได้จาก AI

1) แรงขายหุ้นซอฟต์แวร์เกิดจากความคาดหวังที่สูง ไม่ใช่งบอ่อนแอทั้งหมด

• หุ้นซอฟต์แวร์เผชิญแรงขายพร้อมกันหลังการรายงานผลประกอบการไตรมาส 2/2026 โดย HubSpot ลดลงราว 19–26%, Datadog ลดลงมากกว่า 16%, AppLovin ลดลงประมาณ 19% และ Figma ลดลงราว 16% แม้ผลประกอบการของบางบริษัทจะยังสูงกว่าที่ตลาดคาด และธุรกิจพื้นฐานยังเติบโตอยู่ก็ตาม
• ภาพดังกล่าวสะท้อนว่า นักลงทุนไม่ได้พิจารณาเพียงว่ารายได้หรือกำไรในไตรมาสที่ผ่านมา “ดีกว่าคาดหรือไม่” แต่ให้น้ำหนักมากขึ้นกับแนวโน้มรายได้ อัตรากำไร และความสามารถในการเปลี่ยนการใช้งาน AI ให้เป็นรายได้จริง โดยเฉพาะหลังราคาหุ้นหลายบริษัทปรับตัวขึ้นและสะท้อนความคาดหวังเชิงบวกไปมากแล้ว
• ดังนั้น บริษัทที่ให้แนวโน้มเพียงใกล้เคียงหรือต่ำกว่าคาด รวมถึงบริษัทที่รายได้เติบโตดีแต่ต้องแลกกับต้นทุนที่สูงขึ้น จึงถูกขายพร้อมกัน ความแตกต่างสำคัญคือ HubSpot และ AppLovin มีสัญญาณอ่อนแอในแนวโน้มธุรกิจชัดกว่า ขณะที่ Datadog และ Figma มีผลประกอบการค่อนข้างแข็งแกร่ง แต่ยังไม่สูงพอเมื่อเทียบกับความคาดหวังของตลาด

2) เปรียบเทียบผลประกอบการ HubSpot, Datadog, Figma และ AppLovin

บริษัท	รายได้ไตรมาส 2/2026	กำไรและอัตรากำไร	เทียบตลาดคาด	ประเด็นสำคัญ
HubSpot	911.7 ล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 20% YoY	กำไรต่อหุ้นแบบปรับปรุง 3.26 ดอลลาร์; อัตรากำไรจากการดำเนินงานแบบปรับปรุง 20.3% จาก 17.0%	รายได้และกำไรสูงกว่าคาด	รายได้ต่อลูกค้าเพิ่มขึ้น แต่จำนวนลูกค้าใหม่ต่ำกว่าคาดและวงจรการขายยาวขึ้น
Datadog	NA	กำไรสูงกว่าคาด แต่อัตรากำไรขั้นต้นต่ำกว่าความคาดหวัง	ผลประกอบการโดยรวมดีกว่าคาด	ตลาดผิดหวังกับแนวโน้มรายได้และมาร์จิ้น หลังราคาหุ้นสะท้อนความคาดหวังสูง
Figma	370.1 ล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 48% YoY	กำไรต่อหุ้นแบบปรับปรุง 0.08 ดอลลาร์; อัตรากำไรจากการดำเนินงานแบบปรับปรุงประมาณ 10% ลดลงจาก 16% ในไตรมาสแรก	รายได้และกำไรสูงกว่าคาด	ลูกค้าองค์กรและการซื้อหน่วยใช้งาน AI เติบโตดี แต่มาร์จิ้นลดลงจากค่าใช้จ่ายลงทุน
AppLovin	1.92 พันล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 53% YoY	กำไรต่อหุ้น 3.76 ดอลลาร์; กำไรก่อนดอกเบี้ย ภาษี ค่าเสื่อมราคา และค่าตัดจำหน่ายแบบปรับปรุง 1.61 พันล้านดอลลาร์	รายได้และกำไรจากการดำเนินงานต่ำกว่าคาดเล็กน้อย	การพัฒนาแบบจำลองโฆษณาช้ากว่าปกติ และการขยายธุรกิจนอกเกมเพิ่มต้นทุน

2.1 HubSpot: งบดี แต่คุณภาพการเติบโตเริ่มอ่อนลง

HubSpot รายงานรายได้ 911.7 ล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 20% YoY สูงกว่าคาดที่ 898.3 ล้านดอลลาร์ ขณะที่กำไรต่อหุ้นแบบปรับปรุงอยู่ที่ 3.26 ดอลลาร์ สูงกว่าคาดที่ 3.02 ดอลลาร์ และอัตรากำไรจากการดำเนินงานแบบปรับปรุงเพิ่มขึ้น 3.3 จุด สู่ 20.3%

อย่างไรก็ตาม จำนวนลูกค้าเพิ่มขึ้น 14% สู่ 306,446 ราย แต่ยังต่ำกว่าคาด ขณะที่อัตรารักษารายได้สุทธิจากลูกค้าเดิมลดลงเหลือ 102% จาก 103% ในไตรมาสก่อน สะท้อนว่าลูกค้ามีความระมัดระวังในการใช้จ่ายมากขึ้น แม้รายได้เฉลี่ยต่อลูกค้าจะเพิ่มขึ้น 4% ก็ตาม

2.2 Datadog: งบไม่ได้แย่ แต่ไม่สูงพอเมื่อเทียบกับราคาหุ้น

Datadog รายงานกำไรสูงกว่าคาดและปรับเพิ่มประมาณการทั้งปี แต่ราคาหุ้นยังลดลงมากกว่า 16% เนื่องจากแนวโน้มรายได้ไม่ได้สูงกว่าความคาดหวัง และอัตรากำไรขั้นต้นสร้างความผิดหวังให้ตลาด เอกสารแนบไม่ได้ระบุตัวเลขผลประกอบการของ Datadog โดยละเอียด จึงไม่ควรนำตัวเลขจากแหล่งอื่นมาเติมโดยไม่ได้รับการยืนยันจากบทความต้นทาง

ประเด็นสำคัญคือ Datadog คิดค่าบริการตามปริมาณการใช้งาน ซึ่งควรได้รับประโยชน์จากการเพิ่มขึ้นของงานด้านคลาวด์และ AI แต่รายได้ในแต่ละช่วงอาจผันผวนตามพฤติกรรมการใช้งานของลูกค้า นักลงทุนจึงต้องการเห็นการเร่งตัวของรายได้และมาร์จิ้นที่ชัดเจนกว่าที่บริษัททำได้ในไตรมาสนี้

2.3 Figma: การเติบโตเด่นที่สุด แต่มาร์จิ้นเป็นจุดกังวล

Figma รายงานรายได้ 370.1 ล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 48% YoY สูงกว่าคาดที่ 351.5 ล้านดอลลาร์ และเป็นไตรมาสที่สามติดต่อกันที่อัตราการเติบโตของรายได้เร่งตัว จำนวนลูกค้าที่สร้างรายได้ประจำมากกว่า 100,000 ดอลลาร์ต่อปีเพิ่มขึ้น 46% สะท้อนการขยายตัวในกลุ่มองค์กรอย่างแข็งแกร่ง

อย่างไรก็ตาม อัตรากำไรจากการดำเนินงานแบบปรับปรุงลดลงเหลือประมาณ 10% จาก 16% ในไตรมาสแรก เนื่องจากค่าใช้จ่ายจากการจัดงานประจำปี การตลาด และการพัฒนาผลิตภัณฑ์ แม้ค่าใช้จ่ายบางส่วนเป็นรายการชั่วคราว แต่ตลาดกังวลว่าการลงทุนด้าน AI อาจทำให้การขยายตัวของกำไรไม่ทันกับรายได้

2.4 AppLovin: เติบโตสูง แต่เริ่มสะดุดจากการพัฒนาแบบจำลอง

AppLovin รายงานรายได้ 1.92 พันล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 53% YoY แต่ต่ำกว่าคาดที่ 1.94 พันล้านดอลลาร์เล็กน้อย ขณะที่กำไรก่อนดอกเบี้ย ภาษี ค่าเสื่อมราคา และค่าตัดจำหน่ายแบบปรับปรุงอยู่ที่ 1.61 พันล้านดอลลาร์ ต่ำกว่าคาดที่ 1.63 พันล้านดอลลาร์ ส่วนกำไรต่อหุ้นที่ 3.76 ดอลลาร์ใกล้เคียงกับตลาดคาด

แม้อัตราการเติบโตยังสูง แต่ผลประกอบการรอบนี้สิ้นสุดสถิติรายได้สูงกว่าคาดติดต่อกัน 7 ไตรมาส และทำให้ตลาดเริ่มตั้งคำถามถึงความต่อเนื่องของการเติบโต โดยเฉพาะเมื่อการปรับปรุงแบบจำลองโฆษณาซึ่งเป็นเครื่องยนต์สำคัญของรายได้เกิดขึ้นช้ากว่าปกติ

3) แนวโน้มและประเด็นสำคัญจากการประชุมผู้บริหาร

บริษัท	แนวโน้มระยะถัดไป	เทียบตลาดคาด	ประเด็นสำคัญจากผู้บริหาร	สิ่งที่ต้องติดตาม
HubSpot	คาดรายได้ไตรมาส 3 ที่ 924–925 ล้านดอลลาร์ และลดประมาณการรายได้ทั้งปีเหลือ 3.68–3.69 พันล้านดอลลาร์	รายได้ไตรมาส 3 และทั้งปีต่ำกว่าคาด	ลูกค้าต้องการเห็นผลลัพธ์และความชัดเจนด้านต้นทุนก่อนซื้อผลิตภัณฑ์ AI บริษัทจึงเพิ่มการทดลองใช้ฟรี ลดราคาเริ่มต้น และทดลองคิดค่าบริการตามผลลัพธ์	การเปลี่ยนผู้ทดลองใช้เป็นลูกค้าที่จ่ายเงิน วงจรการขาย และการฟื้นตัวของจำนวนลูกค้าใหม่
Datadog	ปรับเพิ่มประมาณการทั้งปี แต่แนวโน้มรายได้และมาร์จิ้นไม่สูงพอเมื่อเทียบกับความคาดหวัง	ดีกว่าประมาณการเดิมของบริษัท แต่ต่ำกว่าความคาดหวังของนักลงทุน	การใช้งานระบบคลาวด์และ AI ยังเพิ่มขึ้น แต่ต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานและรูปแบบคิดค่าบริการตามการใช้งานทำให้รายได้และมาร์จิ้นผันผวน	การเติบโตของรายได้จากลูกค้ารายใหญ่ อัตรากำไรขั้นต้น และการเปลี่ยนการใช้ AI ให้เป็นกำไร
Figma	คาดรายได้ไตรมาส 3 ที่ 373–375 ล้านดอลลาร์ และเพิ่มประมาณการรายได้ทั้งปีเป็น 1.46–1.47 พันล้านดอลลาร์	สูงกว่าคาด แต่การเติบโตจากไตรมาสก่อนค่อนข้างจำกัด	ไตรมาส 2 เป็นไตรมาสเต็มครั้งแรกที่เริ่มสร้างรายได้จากหน่วยใช้งาน AI โดยลูกค้ายังเพิ่มทั้งจำนวนผู้ใช้และการซื้อหน่วย AI	การเร่งตัวของรายได้จาก AI การปรับรูปแบบราคา และการฟื้นตัวของอัตรากำไร
AppLovin	คาดรายได้ไตรมาส 3 ที่ 2.055–2.085 พันล้านดอลลาร์ และอัตรากำไรก่อนดอกเบี้ย ภาษี ค่าเสื่อมราคา และค่าตัดจำหน่ายที่ 83%	รายได้ใกล้เคียงคาด แต่มาร์จิ้นต่ำกว่าคาด	ผลประกอบการที่ต่ำกว่าเป้าหมายเกิดจากจังหวะการเปิดใช้แบบจำลองโฆษณารุ่นใหม่ ไม่ได้เกิดจากอุปสงค์ผู้ลงโฆษณาอ่อนตัว	ประสิทธิภาพของแบบจำลองรุ่นใหม่ การขยายฐานผู้ลงโฆษณานอกกลุ่มเกม และต้นทุ

4) ประเด็นร่วม: AI เพิ่มโอกาสเติบโต แต่ยังไม่รับประกันกำไร

1. การใช้งาน AI เพิ่มขึ้นเร็วกว่ารายได้ ลูกค้าสนใจทดลองใช้เครื่องมือ AI แต่ยังไม่พร้อมทำสัญญาขนาดใหญ่ทันที โดยต้องการเห็นผลลัพธ์ที่วัดได้และค่าใช้จ่ายที่คาดการณ์ได้ก่อน บริษัทจึงต้องใช้การทดลองใช้ฟรี ราคาที่ต่ำลง หรือการคิดค่าบริการตามผลลัพธ์เพื่อกระตุ้นการนำไปใช้
2. ต้นทุนเกิดขึ้นก่อนรายได้ การพัฒนาแบบจำลอง การเช่ากำลังประมวลผล การจัดเก็บข้อมูล และการเพิ่มทีมขายล้วนกดดันอัตรากำไรในช่วงแรก ดังนั้น แม้ AI จะช่วยเพิ่มรายได้ แต่กำไรอาจไม่ได้เติบโตในอัตราเดียวกัน โดยเห็นได้จากมาร์จิ้นของ Figma และ AppLovin ที่ต่ำกว่าความคาดหวัง
3. รูปแบบการคิดค่าบริการเดิมกำลังถูกท้าทาย การคิดค่าบริการตามจำนวนผู้ใช้อาจมีข้อจำกัด หาก AI ช่วยให้พนักงานจำนวนน้อยลงทำงานได้มากขึ้น ขณะที่การคิดค่าบริการตามปริมาณการใช้งานหรือผลลัพธ์อาจสร้างรายได้เพิ่ม แต่ทำให้รายได้ผันผวนและคาดการณ์ได้ยากกว่าเดิม
4. ตลาดต้องการหลักฐานด้านผลตอบแทน ไม่ใช่เพียงจำนวนผู้ใช้งาน ตัวชี้วัดสำคัญในระยะถัดไปจึงไม่ใช่จำนวนผลิตภัณฑ์ AI ที่เปิดตัว แต่เป็นรายได้จาก AI ต่อผู้ใช้ อัตราการเปลี่ยนผู้ทดลองใช้เป็นลูกค้าที่จ่ายเงิน การซื้อบริการเพิ่มเติม และผลกระทบสุทธิต่ออัตรากำไร

5) ความเสี่ยงที่ต้องติดตาม

5.1 การสร้างรายได้จาก AI ใช้เวลานานกว่าคาด

บริษัทอาจมีผู้ใช้งาน AI เพิ่มขึ้น แต่ไม่สามารถเรียกเก็บค่าบริการในระดับที่ครอบคลุมต้นทุนได้ โดยเฉพาะเมื่อการแข่งขันทำให้ต้องให้บริการฟรี ลดราคา หรือรวม AI ไว้ในชุดผลิตภัณฑ์เดิม

5.2 ต้นทุนประมวลผลกดดันอัตรากำไร

การใช้แบบจำลองขนาดใหญ่ต้องอาศัยกำลังประมวลผลสูง หากบริษัทไม่สามารถเพิ่มราคา ลดต้นทุนต่อคำสั่ง หรือพัฒนาแบบจำลองให้มีประสิทธิภาพขึ้น การเติบโตของ AI อาจเพิ่มรายได้แต่ลดคุณภาพของกำไร

5.3 ลูกค้าองค์กรยังควบคุมงบประมาณ

กรณีของ HubSpot แสดงให้เห็นว่าลูกค้าใช้เวลาในการตัดสินใจนานขึ้นและต้องการหลักฐานความคุ้มค่าก่อนลงทุน แม้สภาพเศรษฐกิจไม่ได้ถดถอยรุนแรง แต่การตรวจสอบงบประมาณที่เข้มงวดอาจทำให้วงจรการขายยาวขึ้น

5.4 การแข่งขันจากผู้พัฒนาแบบจำลองและแพลตฟอร์มรายใหญ่

OpenAI, Anthropic, Microsoft และ Google สามารถพัฒนาผู้ช่วย AI ที่ทำงานทับซ้อนกับซอฟต์แวร์เฉพาะทางได้ บริษัทซอฟต์แวร์จึงต้องพิสูจน์ว่าผลิตภัณฑ์ของตนมีข้อมูล กระบวนการทำงาน หรือความเชี่ยวชาญเฉพาะที่คู่แข่งทำแทนได้ยาก

5.5 ความเสี่ยงจากมูลค่าหุ้น

หุ้นซอฟต์แวร์จำนวนมากซื้อขายบนความคาดหวังต่อการเติบโตระยะยาว เมื่อผลประกอบการหรือแนวโน้มต่ำกว่าคาดเพียงเล็กน้อย การปรับลดมูลค่าหุ้นอาจรุนแรงกว่าการเปลี่ยนแปลงของปัจจัยพื้นฐานจริง

6) Implication และมุมมองการลงทุน

• ภาพผลประกอบการครั้งนี้ไม่ได้บ่งชี้ว่าการเติบโตของอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์หรือ AI สิ้นสุดลง แต่สะท้อนว่าตลาดกำลังเปลี่ยนจากการให้คุณค่ากับเรื่องราวการเติบโต ไปสู่การตรวจสอบว่าบริษัทสามารถเปลี่ยนการใช้งาน AI ให้เป็นรายได้ กำไร และกระแสเงินสดได้จริงหรือไม่ แม้การนำ AI มาใช้ในองค์กรยังเพิ่มขึ้น แต่ลูกค้าส่วนใหญ่ยังต้องการทดลองใช้งานและเห็นผลลัพธ์ที่ชัดเจนก่อนตัดสินใจซื้อ
• ขณะที่บริษัทต้องรับต้นทุนด้านการประมวลผลและการพัฒนาผลิตภัณฑ์ล่วงหน้า ส่งผลให้การเติบโตของจำนวนผู้ใช้ยังไม่เปลี่ยนเป็นกำไรได้ทันที ดังนั้น แรงขายรอบนี้จึงเป็นการปรับความคาดหวังมากกว่าการเปลี่ยนแปลงปัจจัยพื้นฐานของทั้งกลุ่ม และการฟื้นตัวของหุ้นมีแนวโน้มแตกต่างกัน
• เรามองว่าตลาดจะให้น้ำหนักกับบริษัทที่มีฐานลูกค้าองค์กรแข็งแกร่ง รายได้ประจำสูง ผลิตภัณฑ์ฝังอยู่ในกระบวนการทำงานสำคัญ สามารถขายบริการเพิ่มเติม และมีฐานะการเงินเพียงพอรองรับต้นทุน AI โดยไม่กดดันอัตรากำไรมากเกินไป

เรามองบวกต่อ ServiceNow, Microsoft และ Salesforce หลังมีฐานลูกค้าองค์กร รายได้ประจำ ความสามารถในการขายบริการเพิ่มเติม และฐานะการเงินที่ช่วยรองรับต้นทุน AI ได้ดีกว่าอุตสาหกรรมโดยรวม

 

1) ServiceNow (NOW)
ServiceNow มีแนวโน้มดีในกลุ่มซอฟต์แวร์องค์กร เนื่องจากผลิตภัณฑ์ถูกใช้ในกระบวนการทำงานหลักขององค์กร เช่น เทคโนโลยีสารสนเทศ การบริการลูกค้า และการบริหารบุคลากร ทำให้ลูกค้าเปลี่ยนผู้ให้บริการได้ยาก บริษัทจึงสามารถขายผลิตภัณฑ์ AI เพิ่มบนฐานสัญญาเดิม และมีโอกาสเปลี่ยนการใช้งานเป็นรายได้ได้ชัดเจนกว่าบริษัทที่ยังต้องใช้การทดลองใช้ฟรีหรือการลดราคา

2) Microsoft (MSFT)
Microsoft มีฐานลูกค้าองค์กรขนาดใหญ่ครอบคลุม Microsoft 365, Azure, ระบบความปลอดภัย และเครื่องมือพัฒนาซอฟต์แวร์ ทำให้สามารถรวม Copilot เข้ากับผลิตภัณฑ์เดิมและเรียกเก็บค่าบริการเพิ่มเติมได้หลายช่องทาง ขณะเดียวกัน กระแสเงินสดที่แข็งแกร่งและขนาดธุรกิจที่ใหญ่ช่วยรองรับต้นทุนศูนย์ข้อมูลและการประมวลผล AI ได้ดีกว่าบริษัทซอฟต์แวร์ขนาดเล็ก

3) Salesforce (CRM)
Salesforce มีฐานลูกค้าองค์กรขนาดใหญ่ รายได้ส่วนใหญ่เป็นสัญญาสมาชิก และมีรายได้ตามสัญญาที่ยังไม่รับรู้ 67.9 พันล้านดอลลาร์ ขณะที่อัตรากำไรจากการดำเนินงานแบบปรับปรุงอยู่ที่ 34.8% สะท้อนความสามารถในการขายบริการเพิ่มเติมและควบคุมต้นทุน บริษัทจึงมีความเสี่ยงด้านการสร้างรายได้จาก AI ต่ำกว่าหุ้นซอฟต์แวร์ขนาดเล็ก แม้ยังต้องพิสูจน์การสร้างรายได้จากผลิตภัณฑ์ผู้ช่วย AI ให้ชัดเจนขึ้น

• ขณะที่มอง Oracle เหมาะเป็นหุ้นที่ได้ประโยชน์จากการเติบโตของคลาวด์และโครงสร้างพื้นฐาน AI แต่ต้องยอมรับความผันผวนของกระแสเงินสดจากการลงทุนสูง ส่วน Figma เหมาะเป็นหุ้นเติบโตเชิงรุก สำหรับผู้ลงทุนที่รับความผันผวนได้และเชื่อว่าบริษัทสามารถรักษาการเติบโต พร้อมทำให้อัตรากำไรกลับมาฟื้นตัว
• สำหรับ HubSpot, Datadog และ AppLovin ควรรอความชัดเจนเพิ่มเติม โดย HubSpot ต้องพิสูจน์การเปลี่ยนผู้ทดลองใช้ AI เป็นรายได้ Datadog ต้องแสดงการเร่งตัวของรายได้พร้อมการฟื้นตัวของมาร์จิ้น และ AppLovin ต้องพิสูจน์ประสิทธิภาพของแบบจำลองใหม่ รวมถึงความคุ้มค่าของการขยายธุรกิจนอกตลาดเกม
• โดยสรุป การปรับตัวลงของหุ้นซอฟต์แวร์ไม่ควรถูกมองเป็นโอกาสซื้อทั้งกลุ่ม แต่ควรใช้เป็นจังหวะคัดเลือกบริษัทที่มีความได้เปรียบเชิงโครงสร้าง สามารถเปลี่ยน AI ให้เป็นรายได้จริง และไม่ต้องแลกการเติบโตด้วยการลดลงของอัตรากำไรอย่างต่อเนื่อง

 

 

 

ข้อสงวนสิทธิ์
ข้อมูล ความเห็น บทวิเคราะห์ ราคา การคาดการณ์ และ/หรือ ข้อมูลอื่นใด (“ข้อมูล”) ที่ปรากฏ จัดทำขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์ในการให้ข้อมูลทั่วไปเท่านั้น โดยมีที่มาจากแหล่งข้อมูลสาธารณะที่เชื่อว่าเชื่อถือได้ บริษัทหลักทรัพย์ อินโนเวสท์ เอกซ์ จำกัด (“INVX”) ไม่รับรองความถูกต้อง ครบถ้วน หรือความเป็นปัจจุบันของข้อมูลดังกล่าว โดยเป็นข้อมูล ณ วันที่เผยแพร่และอาจเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่ต้องแจ้งให้ทราบล่วงหน้า ข้อมูลนี้ไม่ถือเป็นการรับประกันราคาหรือผลตอบแทน คำแนะนำการลงทุน การเสนอซื้อหรือขายหลักทรัพย์ หรือชักชวนให้เสนอซื้อหรือเสนอขายหลักทรัพย์ใด INVX และ/หรือ กรรมการ พนักงาน และลูกจ้างของ INVX ไม่รับผิดชอบต่อความเสียหายอันเป็นผลมาจากหรือเกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลดังกล่าว

INVX และธนาคารไทยพาณิชย์ จำกัด (มหาชน) (“ธนาคารฯ”) เป็นบริษัทย่อยที่บริษัท เอสซีบี เอกซ์ จำกัด (มหาชน) (SCBX) เป็นผู้ถือหุ้นรายใหญ่ ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับธนาคารฯ มีวัตถุประสงค์เพื่อใช้ในการเปรียบเทียบเท่านั้น INVX และ/หรือ บริษัทในเครือ SCBX อาจเป็นที่ปรึกษาทางการเงิน ผู้จัดจำหน่ายหลักทรัพย์ ผู้ออกและเสนอขายหุ้นกู้ที่มีอนุพันธ์แฝง หรือ ตราสารแสดงสิทธิการฝากหลักทรัพย์ต่างประเทศ บนหลักทรัพย์ที่ปรากฏอยู่ในรายงานฉบับนี้ รวมถึงอาจมีการทำธุรกรรมอื่นใดในหลักทรัพย์ที่ถูกกล่าวถึง อันอาจก่อให้เกิดความขัดแย้งทางผลประโยชน์ได้ ผู้ลงทุนควรทำความเข้าใจลักษณะสินค้า เงื่อนไขผลตอบแทน และความเสี่ยง ก่อนตัดสินใจลงทุน