2002년부터 사업을 시작한 태국 증권 중개 회사인 Finansia Syrus Securities Public Company Limited는 디지털 자산을 프로필에 추가하기로 했습니다.
공개 회사는 암호화폐 혁신을 위한 교환 및 중개 기술을 개발하는 회사인 Crypto Express (태국) Co.와 계약을 체결하여 태국에서 디지털 자산 중개 사업을 설립하는 데 지원을 제공했습니다.
22월 XNUMX일 Finansia 이사회는 태국 증권거래위원회(SEC)에 디지털 자산 중개 라이센스 신청서를 제출하기 위한 준비를 진행할 자회사를 설립하도록 회사를 승인했습니다.
금융위원회의 회원인 금융회사 증권 거래소
증권 거래소
증권 거래소 또는 증권 거래소라고도 하는 증권 거래소는 증권 중개인과 거래자가 증권을 사고 팔 수 있는 시설입니다. 여기에는 주식, 채권, 상장지수펀드(ETF) 또는 기타 금융 상품이 포함됩니다. 확장하여 증권 거래소는 소득 및 배당금 지급을 포함한 자본 이벤트 및 증권 및 상품의 발행 및 상환을 위한 시설을 제공할 수 있습니다. 산업. 거의 모든 선진국이 국내 증권 거래소를 보유하고 있으며 그 중요성과 규모도 다양합니다. 2020년 XNUMX월 기준 세계 최대 증권 거래소에는 뉴욕 증권 거래소(NYSE), 나스닥, 도쿄 증권 거래소, 홍콩 증권 거래소, 런던 증권 거래소, EURONEXT 및 Shenzen 증권 거래소. 증권 거래소는 어떤 기능을 수행합니까? 증권 거래소는 현대 금융 시스템 내에서 다양한 효용을 가지고 있습니다. 이름에서 알 수 있듯이 증권 거래소는 종종 주식 시장의 가장 중요한 구성 요소입니다. 증권 거래소의 또 다른 중요한 요소는 회사 주식과 채권을 투자자에게 공개하는 IPO가 널리 퍼져 있다는 것입니다. 이는 XNUMX차 시장과 XNUMX차 시장의 후속 거래 모두에서 수행됩니다. 어떤 회사나 법인도 증권 거래소에 포함될 수 없습니다. 특정 거래소에서 증권을 거래하려면 특정 증권을 상장해야 합니다. 거래소에서의 거래는 거래소 회원인 공인 브로커로 제한됩니다. 복잡한 거래 플로어의 전통적인 이미지는 최근 몇 년 동안 다른 다양한 거래 장소를 포함하도록 약화되었습니다. 여기에는 전자 통신 네트워크, 대체 거래 시스템 및 궁극적으로 전통적인 증권 거래소에서 거래 활동의 마이그레이션을 본 "다크 풀"이 포함됩니다.
증권 거래소 또는 증권 거래소라고도 하는 증권 거래소는 증권 중개인과 거래자가 증권을 사고 팔 수 있는 시설입니다. 여기에는 주식, 채권, 상장지수펀드(ETF) 또는 기타 금융 상품이 포함됩니다. 확장하여 증권 거래소는 소득 및 배당금 지급을 포함한 자본 이벤트 및 증권 및 상품의 발행 및 상환을 위한 시설을 제공할 수 있습니다. 산업. 거의 모든 선진국이 국내 증권 거래소를 보유하고 있으며 그 중요성과 규모도 다양합니다. 2020년 XNUMX월 기준 세계 최대 증권 거래소에는 뉴욕 증권 거래소(NYSE), 나스닥, 도쿄 증권 거래소, 홍콩 증권 거래소, 런던 증권 거래소, EURONEXT 및 Shenzen 증권 거래소. 증권 거래소는 어떤 기능을 수행합니까? 증권 거래소는 현대 금융 시스템 내에서 다양한 효용을 가지고 있습니다. 이름에서 알 수 있듯이 증권 거래소는 종종 주식 시장의 가장 중요한 구성 요소입니다. 증권 거래소의 또 다른 중요한 요소는 회사 주식과 채권을 투자자에게 공개하는 IPO가 널리 퍼져 있다는 것입니다. 이는 XNUMX차 시장과 XNUMX차 시장의 후속 거래 모두에서 수행됩니다. 어떤 회사나 법인도 증권 거래소에 포함될 수 없습니다. 특정 거래소에서 증권을 거래하려면 특정 증권을 상장해야 합니다. 거래소에서의 거래는 거래소 회원인 공인 브로커로 제한됩니다. 복잡한 거래 플로어의 전통적인 이미지는 최근 몇 년 동안 다른 다양한 거래 장소를 포함하도록 약화되었습니다. 여기에는 전자 통신 네트워크, 대체 거래 시스템 및 궁극적으로 전통적인 증권 거래소에서 거래 활동의 마이그레이션을 본 "다크 풀"이 포함됩니다.
이 용어 읽기 태국 출신이자 태국 채권 거래 센터 회원이기도 한 그는 Crypto Express의 최신 전자 고객 파악 솔루션 시스템을 통해 이익을 얻기를 희망합니다. 기계 학습
기계 학습
머신러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 경험을 통해 자동으로 학습하고 개선하는 인공지능(AI)의 응용 프로그램으로 정의됩니다. 기계 학습은 데이터에 액세스하고 이를 스스로 학습할 수 있는 컴퓨터 프로그램 개발에 중점을 두고 빠르게 성장하는 분야입니다. 이는 금융 서비스 산업을 포함한 대부분의 산업 및 분야에 많은 잠재적인 이점을 제공합니다. 기계 학습 설명기계 학습은 관찰 행동을 통해 설명될 수 있습니다. 예를 들어, 학습 과정은 관찰이나 데이터로 시작됩니다. 여기에는 데이터의 패턴을 감지하는 데 도움이 되는 예제와 간접적인 경험 또는 지침이 포함됩니다. 이를 통해 제공된 사례를 기반으로 향후 더 나은 결정을 내리는 것이 목표입니다. 이상적인 환경에서 컴퓨터는 사람의 개입이나 도움 없이 자동으로 학습하고 이에 따라 동작을 조정합니다. 기계 학습은 감독 학습 또는 비지도 학습이라는 두 가지 형태를 취할 수 있습니다. 지도형 기계 학습 알고리즘은 레이블이 지정된 예를 사용하여 과거에 학습한 내용을 새 데이터에 적용하여 미래 이벤트를 예측할 수 있습니다. 따라서 시스템은 충분한 수준의 교육을 받은 후 새로운 입력에 대한 목표를 제공할 수 있습니다. 학습 알고리즘은 출력을 비교하여 그에 따라 모델을 수정하기 위해 오류를 찾을 수도 있습니다. 더 나아가 훈련에 사용되는 정보가 분류되거나 레이블이 지정되지 않은 경우 감독되지 않은 기계 학습 알고리즘이 사용됩니다. 비지도 학습은 시스템이 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 숨겨진 구조를 설명하는 기능을 추론할 수 있는 방법을 연구합니다. 시스템은 올바른 출력을 파악하지 못하지만 데이터를 탐색하고 데이터세트에서 추론을 이끌어내어 레이블이 지정되지 않은 데이터의 숨겨진 구조를 설명할 수 있습니다.
머신러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 경험을 통해 자동으로 학습하고 개선하는 인공지능(AI)의 응용 프로그램으로 정의됩니다. 기계 학습은 데이터에 액세스하고 이를 스스로 학습할 수 있는 컴퓨터 프로그램 개발에 중점을 두고 빠르게 성장하는 분야입니다. 이는 금융 서비스 산업을 포함한 대부분의 산업 및 분야에 많은 잠재적인 이점을 제공합니다. 기계 학습 설명기계 학습은 관찰 행동을 통해 설명될 수 있습니다. 예를 들어, 학습 과정은 관찰이나 데이터로 시작됩니다. 여기에는 데이터의 패턴을 감지하는 데 도움이 되는 예제와 간접적인 경험 또는 지침이 포함됩니다. 이를 통해 제공된 사례를 기반으로 향후 더 나은 결정을 내리는 것이 목표입니다. 이상적인 환경에서 컴퓨터는 사람의 개입이나 도움 없이 자동으로 학습하고 이에 따라 동작을 조정합니다. 기계 학습은 감독 학습 또는 비지도 학습이라는 두 가지 형태를 취할 수 있습니다. 지도형 기계 학습 알고리즘은 레이블이 지정된 예를 사용하여 과거에 학습한 내용을 새 데이터에 적용하여 미래 이벤트를 예측할 수 있습니다. 따라서 시스템은 충분한 수준의 교육을 받은 후 새로운 입력에 대한 목표를 제공할 수 있습니다. 학습 알고리즘은 출력을 비교하여 그에 따라 모델을 수정하기 위해 오류를 찾을 수도 있습니다. 더 나아가 훈련에 사용되는 정보가 분류되거나 레이블이 지정되지 않은 경우 감독되지 않은 기계 학습 알고리즘이 사용됩니다. 비지도 학습은 시스템이 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 숨겨진 구조를 설명하는 기능을 추론할 수 있는 방법을 연구합니다. 시스템은 올바른 출력을 파악하지 못하지만 데이터를 탐색하고 데이터세트에서 추론을 이끌어내어 레이블이 지정되지 않은 데이터의 숨겨진 구조를 설명할 수 있습니다.
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디지털 자산을 향한 글로벌 움직임
전 세계적으로 디지털 자산 채택이 증가함에 따라 더 많은 전통적인 중개 회사가 신흥 시장의 요구를 충족하기 위한 경쟁에 동참하고 있습니다. 이로 인해 투자 급증 디지털 자산에서.
예를 들어, 현재 NASDAQ에 상장된 Cowen Inc. 디지털 자산 사업부 출범, Cowen Digital LLC는 미국 코네티컷 주 스탬포드에 본사를 둔 전액 출자 자회사입니다. Cowen은 새로운 부서를 통해 기관 투자자에게 효율적인 거래 및 보관 솔루션을 제공할 계획이라고 말했습니다.
또한 코웬은 지난 15개월간 코웬디지털 론칭에 필수적인 인프라와 시스템 개발에 힘써 왔다고 밝히며 안전하고 규정을 준수하는 디지털 자산 생태계의 필요성을 강조했다.
Cowen의 회장 겸 CEO인 Jeffrey M. Solomon은 “Cowen Digital을 통해 우리 고객은 이제 기관의 품질과 완벽하게 통합된 엔드투엔드 실행 및 보관 기능을 통해 암호화폐 및 디지털 자산 시장에 접근할 수 있게 되었습니다.”라고 말했습니다. "Cowen은 혁신의 최전선에 서서 고객을 위해 뛰어난 성과를 내기 위해 최선을 다하고 있습니다."
이달 초, 아랍에미리트의 XNUMX개 토후국 중 하나인 두바이 토후국은 디지털 자산 분야에서 큰 발걸음을 내디뎠습니다. 가상자산을 규제하는 최초의 법률 그리고 이 부문에 대한 규제 당국을 설립합니다.
새로운 규제 기관인 두바이 가상 자산 규제 당국(Dubai Virtual Assets Regulatory Authority)은 토후국의 비트코인 및 대체 불가능한 토큰(NFT)과 같은 모든 가상 자산을 감독하는 임무를 맡았습니다. 규제 기관은 두바이 가상 자산 규제법(Dubai Virtual Asset Regulator Law)에 따라 설립되었으며, 이는 해당 국가의 가상 자산에 대한 법적 틀을 확립하려는 것입니다.
두바이의 통치자인 셰이크 모하메드 빈 라시드(Sheikh Mohammed Bin Rashid)는 “우리는 규제, 라이센스, 거버넌스 측면에서 그리고 현지 및 글로벌 금융 시스템에 맞춰 세계 최고의 가상 자산 비즈니스 환경 개발을 감독하기 위해 독립적인 기관을 설립했습니다”라고 말했습니다. 개발의.
빈 라시드(Bin Rashid)는 "미래는 그것을 설계하는 사람의 것입니다. 오늘 가상자산법을 통해 우리는 이 새롭고 빠르게 성장하는 글로벌 부문의 설계에 참여하고자 합니다."라고 덧붙였습니다.
2002년부터 사업을 시작한 태국 증권 중개 회사인 Finansia Syrus Securities Public Company Limited는 디지털 자산을 프로필에 추가하기로 했습니다.
공개 회사는 암호화폐 혁신을 위한 교환 및 중개 기술을 개발하는 회사인 Crypto Express (태국) Co.와 계약을 체결하여 태국에서 디지털 자산 중개 사업을 설립하는 데 지원을 제공했습니다.
22월 XNUMX일 Finansia 이사회는 태국 증권거래위원회(SEC)에 디지털 자산 중개 라이센스 신청서를 제출하기 위한 준비를 진행할 자회사를 설립하도록 회사를 승인했습니다.
금융위원회의 회원인 금융회사 증권 거래소
증권 거래소
증권 거래소 또는 증권 거래소라고도 하는 증권 거래소는 증권 중개인과 거래자가 증권을 사고 팔 수 있는 시설입니다. 여기에는 주식, 채권, 상장지수펀드(ETF) 또는 기타 금융 상품이 포함됩니다. 확장하여 증권 거래소는 소득 및 배당금 지급을 포함한 자본 이벤트 및 증권 및 상품의 발행 및 상환을 위한 시설을 제공할 수 있습니다. 산업. 거의 모든 선진국이 국내 증권 거래소를 보유하고 있으며 그 중요성과 규모도 다양합니다. 2020년 XNUMX월 기준 세계 최대 증권 거래소에는 뉴욕 증권 거래소(NYSE), 나스닥, 도쿄 증권 거래소, 홍콩 증권 거래소, 런던 증권 거래소, EURONEXT 및 Shenzen 증권 거래소. 증권 거래소는 어떤 기능을 수행합니까? 증권 거래소는 현대 금융 시스템 내에서 다양한 효용을 가지고 있습니다. 이름에서 알 수 있듯이 증권 거래소는 종종 주식 시장의 가장 중요한 구성 요소입니다. 증권 거래소의 또 다른 중요한 요소는 회사 주식과 채권을 투자자에게 공개하는 IPO가 널리 퍼져 있다는 것입니다. 이는 XNUMX차 시장과 XNUMX차 시장의 후속 거래 모두에서 수행됩니다. 어떤 회사나 법인도 증권 거래소에 포함될 수 없습니다. 특정 거래소에서 증권을 거래하려면 특정 증권을 상장해야 합니다. 거래소에서의 거래는 거래소 회원인 공인 브로커로 제한됩니다. 복잡한 거래 플로어의 전통적인 이미지는 최근 몇 년 동안 다른 다양한 거래 장소를 포함하도록 약화되었습니다. 여기에는 전자 통신 네트워크, 대체 거래 시스템 및 궁극적으로 전통적인 증권 거래소에서 거래 활동의 마이그레이션을 본 "다크 풀"이 포함됩니다.
증권 거래소 또는 증권 거래소라고도 하는 증권 거래소는 증권 중개인과 거래자가 증권을 사고 팔 수 있는 시설입니다. 여기에는 주식, 채권, 상장지수펀드(ETF) 또는 기타 금융 상품이 포함됩니다. 확장하여 증권 거래소는 소득 및 배당금 지급을 포함한 자본 이벤트 및 증권 및 상품의 발행 및 상환을 위한 시설을 제공할 수 있습니다. 산업. 거의 모든 선진국이 국내 증권 거래소를 보유하고 있으며 그 중요성과 규모도 다양합니다. 2020년 XNUMX월 기준 세계 최대 증권 거래소에는 뉴욕 증권 거래소(NYSE), 나스닥, 도쿄 증권 거래소, 홍콩 증권 거래소, 런던 증권 거래소, EURONEXT 및 Shenzen 증권 거래소. 증권 거래소는 어떤 기능을 수행합니까? 증권 거래소는 현대 금융 시스템 내에서 다양한 효용을 가지고 있습니다. 이름에서 알 수 있듯이 증권 거래소는 종종 주식 시장의 가장 중요한 구성 요소입니다. 증권 거래소의 또 다른 중요한 요소는 회사 주식과 채권을 투자자에게 공개하는 IPO가 널리 퍼져 있다는 것입니다. 이는 XNUMX차 시장과 XNUMX차 시장의 후속 거래 모두에서 수행됩니다. 어떤 회사나 법인도 증권 거래소에 포함될 수 없습니다. 특정 거래소에서 증권을 거래하려면 특정 증권을 상장해야 합니다. 거래소에서의 거래는 거래소 회원인 공인 브로커로 제한됩니다. 복잡한 거래 플로어의 전통적인 이미지는 최근 몇 년 동안 다른 다양한 거래 장소를 포함하도록 약화되었습니다. 여기에는 전자 통신 네트워크, 대체 거래 시스템 및 궁극적으로 전통적인 증권 거래소에서 거래 활동의 마이그레이션을 본 "다크 풀"이 포함됩니다.
이 용어 읽기 태국 출신이자 태국 채권 거래 센터 회원이기도 한 그는 Crypto Express의 최신 전자 고객 파악 솔루션 시스템을 통해 이익을 얻기를 희망합니다. 기계 학습
기계 학습
머신러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 경험을 통해 자동으로 학습하고 개선하는 인공지능(AI)의 응용 프로그램으로 정의됩니다. 기계 학습은 데이터에 액세스하고 이를 스스로 학습할 수 있는 컴퓨터 프로그램 개발에 중점을 두고 빠르게 성장하는 분야입니다. 이는 금융 서비스 산업을 포함한 대부분의 산업 및 분야에 많은 잠재적인 이점을 제공합니다. 기계 학습 설명기계 학습은 관찰 행동을 통해 설명될 수 있습니다. 예를 들어, 학습 과정은 관찰이나 데이터로 시작됩니다. 여기에는 데이터의 패턴을 감지하는 데 도움이 되는 예제와 간접적인 경험 또는 지침이 포함됩니다. 이를 통해 제공된 사례를 기반으로 향후 더 나은 결정을 내리는 것이 목표입니다. 이상적인 환경에서 컴퓨터는 사람의 개입이나 도움 없이 자동으로 학습하고 이에 따라 동작을 조정합니다. 기계 학습은 감독 학습 또는 비지도 학습이라는 두 가지 형태를 취할 수 있습니다. 지도형 기계 학습 알고리즘은 레이블이 지정된 예를 사용하여 과거에 학습한 내용을 새 데이터에 적용하여 미래 이벤트를 예측할 수 있습니다. 따라서 시스템은 충분한 수준의 교육을 받은 후 새로운 입력에 대한 목표를 제공할 수 있습니다. 학습 알고리즘은 출력을 비교하여 그에 따라 모델을 수정하기 위해 오류를 찾을 수도 있습니다. 더 나아가 훈련에 사용되는 정보가 분류되거나 레이블이 지정되지 않은 경우 감독되지 않은 기계 학습 알고리즘이 사용됩니다. 비지도 학습은 시스템이 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 숨겨진 구조를 설명하는 기능을 추론할 수 있는 방법을 연구합니다. 시스템은 올바른 출력을 파악하지 못하지만 데이터를 탐색하고 데이터세트에서 추론을 이끌어내어 레이블이 지정되지 않은 데이터의 숨겨진 구조를 설명할 수 있습니다.
머신러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 경험을 통해 자동으로 학습하고 개선하는 인공지능(AI)의 응용 프로그램으로 정의됩니다. 기계 학습은 데이터에 액세스하고 이를 스스로 학습할 수 있는 컴퓨터 프로그램 개발에 중점을 두고 빠르게 성장하는 분야입니다. 이는 금융 서비스 산업을 포함한 대부분의 산업 및 분야에 많은 잠재적인 이점을 제공합니다. 기계 학습 설명기계 학습은 관찰 행동을 통해 설명될 수 있습니다. 예를 들어, 학습 과정은 관찰이나 데이터로 시작됩니다. 여기에는 데이터의 패턴을 감지하는 데 도움이 되는 예제와 간접적인 경험 또는 지침이 포함됩니다. 이를 통해 제공된 사례를 기반으로 향후 더 나은 결정을 내리는 것이 목표입니다. 이상적인 환경에서 컴퓨터는 사람의 개입이나 도움 없이 자동으로 학습하고 이에 따라 동작을 조정합니다. 기계 학습은 감독 학습 또는 비지도 학습이라는 두 가지 형태를 취할 수 있습니다. 지도형 기계 학습 알고리즘은 레이블이 지정된 예를 사용하여 과거에 학습한 내용을 새 데이터에 적용하여 미래 이벤트를 예측할 수 있습니다. 따라서 시스템은 충분한 수준의 교육을 받은 후 새로운 입력에 대한 목표를 제공할 수 있습니다. 학습 알고리즘은 출력을 비교하여 그에 따라 모델을 수정하기 위해 오류를 찾을 수도 있습니다. 더 나아가 훈련에 사용되는 정보가 분류되거나 레이블이 지정되지 않은 경우 감독되지 않은 기계 학습 알고리즘이 사용됩니다. 비지도 학습은 시스템이 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 숨겨진 구조를 설명하는 기능을 추론할 수 있는 방법을 연구합니다. 시스템은 올바른 출력을 파악하지 못하지만 데이터를 탐색하고 데이터세트에서 추론을 이끌어내어 레이블이 지정되지 않은 데이터의 숨겨진 구조를 설명할 수 있습니다.
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디지털 자산을 향한 글로벌 움직임
전 세계적으로 디지털 자산 채택이 증가함에 따라 더 많은 전통적인 중개 회사가 신흥 시장의 요구를 충족하기 위한 경쟁에 동참하고 있습니다. 이로 인해 투자 급증 디지털 자산에서.
예를 들어, 현재 NASDAQ에 상장된 Cowen Inc. 디지털 자산 사업부 출범, Cowen Digital LLC는 미국 코네티컷 주 스탬포드에 본사를 둔 전액 출자 자회사입니다. Cowen은 새로운 부서를 통해 기관 투자자에게 효율적인 거래 및 보관 솔루션을 제공할 계획이라고 말했습니다.
또한 코웬은 지난 15개월간 코웬디지털 론칭에 필수적인 인프라와 시스템 개발에 힘써 왔다고 밝히며 안전하고 규정을 준수하는 디지털 자산 생태계의 필요성을 강조했다.
Cowen의 회장 겸 CEO인 Jeffrey M. Solomon은 “Cowen Digital을 통해 우리 고객은 이제 기관의 품질과 완벽하게 통합된 엔드투엔드 실행 및 보관 기능을 통해 암호화폐 및 디지털 자산 시장에 접근할 수 있게 되었습니다.”라고 말했습니다. "Cowen은 혁신의 최전선에 서서 고객을 위해 뛰어난 성과를 내기 위해 최선을 다하고 있습니다."
이달 초, 아랍에미리트의 XNUMX개 토후국 중 하나인 두바이 토후국은 디지털 자산 분야에서 큰 발걸음을 내디뎠습니다. 가상자산을 규제하는 최초의 법률 그리고 이 부문에 대한 규제 당국을 설립합니다.
새로운 규제 기관인 두바이 가상 자산 규제 당국(Dubai Virtual Assets Regulatory Authority)은 토후국의 비트코인 및 대체 불가능한 토큰(NFT)과 같은 모든 가상 자산을 감독하는 임무를 맡았습니다. 규제 기관은 두바이 가상 자산 규제법(Dubai Virtual Asset Regulator Law)에 따라 설립되었으며, 이는 해당 국가의 가상 자산에 대한 법적 틀을 확립하려는 것입니다.
두바이의 통치자인 셰이크 모하메드 빈 라시드(Sheikh Mohammed Bin Rashid)는 “우리는 규제, 라이센스, 거버넌스 측면에서 그리고 현지 및 글로벌 금융 시스템에 맞춰 세계 최고의 가상 자산 비즈니스 환경 개발을 감독하기 위해 독립적인 기관을 설립했습니다”라고 말했습니다. 개발의.
빈 라시드(Bin Rashid)는 "미래는 그것을 설계하는 사람의 것입니다. 오늘 가상자산법을 통해 우리는 이 새롭고 빠르게 성장하는 글로벌 부문의 설계에 참여하고자 합니다."라고 덧붙였습니다.
출처: https://www.financemagnates.com/institutional-forex/thailands-finansia-moves-to-add-digital-assets-to-brokerage-business/