金管會22日舉辦2025年新春記者會時宣布，金融科技產業聯盟將在2月19日舉行啟動儀式，將由4家金控業者領軍，擔任4大工作圈召集人，執行內容包括成立金融科技創投基金、跨業合作、實務指引、研發應用等。金管會22日舉辦2025年新春記者會時宣布，金融科技產業聯盟將在2月19日舉行啟動儀式，將由4家金控業者領軍，擔任4大工作圈召集人，執行內容包括成立金融科技創投基金、跨業合作、實務指引、研發應用等。

[caption id="attachment_161078" align="alignnone" width="1200"] 金管會表示，金融科技產業聯盟預計在2月19日舉行啟動儀式，將由4家金控業者擔任召集人，成立創投基金等4大工作圈。（示意圖／123RF）[/caption]

金管會主委彭金隆出席新春記者會，揭露今年多項金融科技推動事項，包括強化金融詐騙防制、研訂VASP專法、推動金融Fast-ID、虛擬資產、數位保險、成立金融科技產業聯盟等。

延伸閱讀：亞太地區2025金融科技「3大趨勢」 銀行業更競爭了！

彭金隆說，希望臺灣金融科技發展能打團體戰，金管會鼓勵業界成立聯盟，預計在今年正式成立金融科技產業聯盟。

金管會創新處處長胡則華表示，金融科技產業聯盟將在今年2月19日舉辦成立儀式，初步將尋找4家金控業者擔任4個工作圈召集人，盼透過合作，將資源共同挹注在應用研發、跨業合作、實務指引和資金投入上。

胡則華說，4大工作圈會專注在提升金融產業的應用研發；跨業到醫療或其他產業，打造金融業跨業生態系；針對雲端、AI等多項技術進一步訂定實務手冊和指引；專注於資金投入，將和國發會討論共同成立金融科技創投基金。

金管會未在記者會上透露4家金控業者名單，但據消息人士指出，將由國泰金、中信金、凱基金與玉山金共組聯盟，分別負責跨業合作、應用研發、資金投入、安控標準的實務指引。

另外，金管會也宣布今年將研訂VASP專法，有效納管VASP市場行為，草案預計3月底預告、6月底出爐；預計今年9月會進行RWA代幣化實證，集保公司已開始研究RWA牽涉的相關法規，證交所也正在研議相關交易事項；今年開始受理金融機構申請虛擬資產保管業務試辦；預計今年6月，金融Fast-ID驗轉中心會正式上線；開放數位保險公司，也被列入今年保險局的重要推動事項。

※探索職場，透視薪資行情，請參考【科技類-職缺百科】幫助你找到最適合的舞台

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站在科技浪頭、探索尖端趨勢，【科技島】每日帶給您最新產業新知，並由AI主播為您編輯播報當日熱門科技新聞，讓您 3 分鐘掌握天下事！

站在科技浪頭、探索尖端趨勢，【科技島】每日帶給您最新產業新知，並由AI主播為您編輯播報當日熱門科技新聞，讓您 3 分鐘掌握天下事！

一、OLED、新巧控鍵盤、M3晶片！ 蘋果新iPad Pro三月推出 

新款 iPad Pro已經在蘋果供應鏈中生產，預計3月底發布，這將是 2018 年以來的首次重大全新設計，果粉都非常期待。新款 iPad Pro最大變化將是改用 OLED 螢幕；另外新巧控鍵盤將讓 iPad Pro 看起來更像筆記型電腦，並採用更堅固的鋁製外框，這也是巧控鍵盤自2020 年推出以來的首次更新；同時將升級至 M3 晶片，比前代產品更強大，但售價恐怕也貴得多。

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二、2024年熱門新職務　「AI長」職責、薪資大揭秘 

人工智慧將改變人類生活，儘管可能取代某些工作，但也帶來新機會，包括負責AI的高階主管「AI長」。AI長負責監督組織的AI策略，並讓它與業務目標一致，包括將日常任務自動化、提高效率及減少資源浪費、利用AI推動新業務、規劃流程自動化、確保員工AI技能到位，能有效執行AI策略以及處理涉及AI的道德、監管等問題。AI長的年薪也相當高，約在660萬台幣到938萬台幣之間。

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第三則新聞：數位銀行提升金融效率吸引年輕客 

數位銀行顛覆傳統銀行的服務模式更貼近民眾生活，讓人們隨時能透過網路進入銀行，歐洲的Revolut就是其中一個典範。Revolut簡化繁冗流程、改變金融交易速度，甚至讓用戶可以對支出進行分類、設定支出限制，並學習自己的財務模式，同時教育消費者理財知識，對年輕族群的吸引力不容小覷；但Revolut仍存在部分挑戰，在缺乏實體機構的情況下，可能會讓需要專業金融服務用戶感到不便。

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萬事達卡經濟研究所（Mastercard Economics Institute）發布了「2024年經濟展望」（Economic Outlook 2024）年度報告。

編譯／施毓萱

萬事達卡經濟研究所（Mastercard Economics Institute）發布了「2024年經濟展望」（Economic Outlook 2024）年度報告。

娛樂消費仍然是熱門選擇

報告指出，與前三年相比，未來一年的全球經濟將更加正常，但這仍在尋求平衡的經濟。與大流行前的水準相比，高利率、高工資和高物價之間的平衡需要謹慎處理。然而，在通膨緩和、實際經濟穩定成長的背景下，消費者的能力仍在增強，但各地區的發展狀況各不相同。

更多新聞：萬事達卡永續計畫　阿拉伯銀行提前三年實現

即使通膨影響大部分生活必需品的支出，但消費者仍會優先考慮權衡性花費（discretionary spending），而旅遊、活動、演唱會和電影仍是熱門選擇。

觀光與電商蓬勃發展

中東和北非地區的旅遊業發展尤其迅速。與2022年相比，埃及和突尼西亞是2023年歐洲人旅遊目的地中成長最快的前五名。

同時，海灣阿拉伯國家合作委員會（GCC）大力推動旅遊業發展，使該地區成為全球成長最快的目的地之一。據估計，2023年GCC入境遊客消費將比2019年成長22%。

隨著供應鏈的最終鬆綁，消費者可以不受過多限制地購買商品。在疫情流行的推動下，退貨率的增加可能意味著客戶忠誠度的提高，且購物者對電子商務越來越滿意，從而增加了銷售和退貨，也增加了重複訪問。

資料來源：FINTECH FINANCE NEWS

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金融FIDO全名為金融行動身分識別標準化機制（Financial Fast Dentity Online），即採用國際FIDO聯盟標準規格，以非對稱金鑰技術為基礎的技術，綁定的行動裝置及生物特徵之用戶，不需要持晶片金融卡或是輸入帳號密碼，使用國際級FIDO資安進行身分認證。

作者／高芸

金融FIDO全名為金融行動身分識別標準化機制（Financial Fast Dentity Online），即採用國際FIDO聯盟標準規格，以非對稱金鑰技術為基礎的技術，綁定的行動裝置及生物特徵之用戶，不需要持晶片金融卡或是輸入帳號密碼，使用國際級FIDO資安進行身分認證。

金融FIDO是以導入國際級資安FIDO標準，讓使用者使用實體晶片金融卡片來設定綁定行動裝置、生物辨識。往後使用者在使用金融服務時，就可以使用當時綁定的裝置(手機)、生物辨識(臉部辨識、指紋)進行身分的認證識別，無需再透過實體晶片金融卡或是輸入帳號密碼來登入。當使用者綁定金融FIDO後的好處多多，使用者無需再用輸入帳號和密碼當登入的依據，也提高使用的便利及安全性。不用被怕被駭及被盜的風險，同時對金融產業機構業者，也是有好處的，可以減少客戶們的忘記密碼需要重複認證身分的作業成本，省下了人力及OTP驗證的開銷。

要如何使用實體晶融卡開通金融FIDO？

1.　在ATM中選 金融FIDO 持晶融金片卡

2.　使用者以申請的金融機構指定APP掃描 QR Code

3.　在APP上設定生物辨識完成金融FIDO的註冊

未來金融機構集團下同一金控下有銀行、保險、證券的產業也可以授權給跨子集團使用。

目前有導入金融FIDO的銀行有哪幾家？

 第一波「金融FIDO註冊」服務的ATM設備機器行，國泰世華銀行、台新銀行、中國信託銀行這3家銀行的實體ATM服務，在實體ATM台數超過1.6萬台、台灣算下來覆蓋率超過五成，在7-11、全家、萊爾富、OK這四大超商，後續另兆豐銀行亦同步提供網路ATM服務；彰化銀行、第一銀行、中華郵政、元大銀行、合庫銀行等實體/網路ATM也將陸續加入。

聯合徵信中心及財金公司將持續配合金管會「金融FIDO」政策推進，依「金融FIDO聯盟」之規劃，金融產業加速導入「金融FIDO」認證的多元應用，期許未來可以拓展金融業的更方便服務，並且藉由跨集團、跨域產業、跨領域的運用合作，達到落實金融科技，提供給民眾使用讓未來零接觸、好方便、金融創新有感！

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2023年，保險業持續面臨多面向挑戰，包含通貨膨脹和經濟不穩定、網路犯罪、地緣政治衝突、天氣危機事件等都在上演，迫使業者提升適應與創新能力，其中，善用科技，如生成式人工智慧、API，以及強化客戶體驗將更為關鍵。在科技方面，如蘇黎世保險公司正在測試如何在理賠和建模等領域使用 ChatGPT 人工智慧技術，以應對保險科技新創或是網路保險業者（如中國平安保險）在內的挑戰。而API的使用決定保險業能否建立生態系，業者的重心為從技術中獲取價值，這將需要提高 API 使用率並與開放架構來建立合作夥伴關係。

作者：Howie Su（產業分析師）

國際保險科技投資概況與趨勢

保險科技趨勢概況

2023年，保險業持續面臨多面向挑戰，包含通貨膨脹和經濟不穩定、網路犯罪、地緣政治衝突、天氣危機事件等都在上演，迫使業者提升適應與創新能力，其中，善用科技，如生成式人工智慧、API，以及強化客戶體驗將更為關鍵。在科技方面，如蘇黎世保險公司正在測試如何在理賠和建模等領域使用 ChatGPT 人工智慧技術，以應對保險科技新創或是網路保險業者（如中國平安保險）在內的挑戰。而API的使用決定保險業能否建立生態系，業者的重心為從技術中獲取價值，這將需要提高 API 使用率並與開放架構來建立合作夥伴關係。

而在客戶體驗部分，從產品為中心轉向以客戶為中心的一個重要原因是，保險公司在價格上差異化的空間越來越小，各種價格比較網站的出現，導致資訊透明度提升，加上供給方市場競爭加劇等因素，限制業者間的報價能力；同時，隨著嵌入式保險變得越來越普遍，保險業者更處於被動狀態，以應對汽車、房地產、醫療保健、銀行和其他行業的外部公司不斷流失的保險客戶。

保險科技新創投資難度將提升

根據beinsure統計，2022 年是保險科技投資全球化的一年，有 1,528 名國際投資者參與了 521 筆交易，籌集資金總額近 80 億美元（79 億美元）。在各地區分佈上，美國以238 筆交易位居榜首，其次是英國35 筆交易、法國27 筆交易、印度26 筆交易、德國17 筆交易、加拿大14 筆交易、新加坡14 筆交易。而在投資者部分，Y Combinator 是保險科技交易數量最多的公司，已完成 17 輪交易，而Gaingels 和 Anthemis 並列第二，各有 12 筆交易。不過，2023年由於經濟狀況不佳，許多新創募資較為困難，估值下修的情況下，投資人的傾向將更為保守，是否因此造成保險科技新創因資金匱乏導致業務拓展緩慢，甚至破產，都是可觀察的項目。

案例分析：Pie Insurance

以獲得較多投資者青睞的美國保險科技業者Pie Insurance為例，該公司主要目標是改變小企業保險，為小企業主提供更便宜、更簡單、更透明的保險。這家總部位於華盛頓特區的新創業者利用數據和分析，為中小企業提供一種數位、更實惠地獲得保險的方式，根據TechCrunch報導，在2022 年前四個月，它提高年化運行費率(ARR)至將近3億美元，公淤目前融資至D輪，參與的投資者包含，Centerbridge Partners 和 Allianz X（安聯集團投資部門）、White Mountains Insurance Group、 Gallatin Point Capital、Greycroft、Acrew Capital 等。Pie Insurance的客戶包括一系列小型企業，包括貿易、承包商、園林設計師、清潔工、汽車商店和餐館，該公司直接透過其網站以及主要通過數千名獨立保險代理人銷售保險。

我國業者或能先以資訊提供服務為主

而回到台灣來說，雖然新創投資不若國外盛行，但保險科技的發展也促使保險業者投入轉型，未來保險公司除了自行開發InsurTech技術、創造各項應用場景外，也可透過與科技公司、新創公司及周邊相關產業合作，進一步建立如車聯網、健康、智慧家庭等生態系。此外，由於現行保險市場商品同質性高，創新型保險商品不足，透過與國內外保險科技業者的合作有助於產品的創新，面對未來客群的數位原生世代，產品間的比較、資訊的流動也更為重要。

在我國業者中，康沛科技或可做為一個案例，旗下的 Inskeeper 保險管家就是希望能打造出「保險不恐怖，只要你理解」的商業模式，透過科技的強力協助減少傳統業務員嘮叨的說明過程，提供更客觀的商品全貌；也藉由理賠協助、社交拜訪、定期保障檢視、保障訊息更新、問題協助等五大功能，由專人負責完整的售後服務，以期給消費者足夠的保障。公司也積極導入人工智慧，對保單內容進行前期判讀，協助消費者更深入地理解保單所能保障的範圍，並解決消費者與保險公司之間資訊不對等的問題。當然，提到消費者的體驗，最直觀的莫過於網站的使用感受，龐雜的保單資訊該如何在電腦、手機配備上呈現，就是一個重大學問，除了基本的美觀、清晰外，也在UI/UX上進行改良，提供更好消費者體驗。

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作者：張瑞雄（前北商大校長，叡揚資訊數位轉型大使、中華和平發展智庫執行長） 自從有人工智慧以來，人們就想要將其 …

作者：張瑞雄（前北商大校長，叡揚資訊數位轉型大使、中華和平發展智庫執行長）

自從有人工智慧以來，人們就想要將其應用到股市投資，希望它的「智慧」可以打敗股市大盤，那麼大家就可以躺著數錢。可惜不管人工智慧的演算法怎麼地號稱厲害，就是沒有一套投資軟體可以保證讓你在股市員不會賠。

最近生成式人工智慧大行其道，它可以像人類一樣產生文字、圖像和藝術品等等，那麼它是否可以生成投資計畫或組合，儘管一些人認為ChatGPT是提高銷售和幫助研究工作的好工具，但利用人工智慧進行投資的結果到目前為止並不特別出色。

華爾街在人工智慧應用方面其實很領先，四十年前就聘請了很多的數學家轉行成為量化交易員，開發了將投資決策交由電腦處理的演算法。後來更花費多年時間使用人工智慧的機器學習技術，建立了交易模型，可以透過過去的數據推斷出市場模式，並進行有利可圖的交易，人類不須干預。

但是到目前為止，很少有公司成功地將所有業務轉交給機器，也沒有在機器學習或強化學習方面取得顯著進展，這些都是訓練電腦自主學習和發展的策略。事實上，華爾街許多投資公司依賴的是先進的統計學方法，而不是尖端的人工智慧技術。

一個大問題是，投資者所依賴的數據集比用於開發ChatGPT和類似的基於語言的人工智慧技術所用的差距甚遠。例如，ChatGPT是一個具有1750億個參數的模型，使用來自書籍、期刊、互聯網等數十年甚至數百年的文本和其他數據。相比之下，對沖基金和其他投資者通常使用歷史價格和其他市場數據來訓練交易系統，這種數據本質上是有限的。

同樣重要的是，市場數據比語言和其他數據更「雜亂」，這使得更難用它來解釋或預測市場變化。換句話說，盈利、股價動量、投資者情緒和其他財務數據只能部分解釋股票的變動，其餘部分是無法解釋的「雜訊」。因此，機器學習模型可以識別各種市場數據之間的相關性，但無法預測未來的股票變動。

與語言不同，市場變化迅速 - 公司改變策略，新領導人做出激進決定，經濟和政治環境突然變化，這使得依賴歷史長期數據趨勢的模型進行交易變得更加困難，所以人工智慧系統經常犯那種會讓投資者損失資金並危及他們聲譽的明顯錯誤。

支持AI的人相信他們的方法最終會表現出色。機器學習模型最終可以從大量的數據中區分出有意義的數據。建立機器學習策略雖然困難，會有更多的失敗開始，但一旦它們運作起來，這些策略將能夠做出更準確的預測。”

可以想見，人們不會放棄利用人工智慧來賺錢的想法，但最近如矽谷銀行和瑞士信貸的倒閉顯示出即使科技再進步，人和管理制度仍是維持一個（投資）機構正常運作的重要關鍵。人工智慧教你往東，你是盲目地往東或是故意往西的關鍵都是在人，唯有經過深思熟慮地往東，才能達到人工智慧的真正好處。

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編譯／莊閔棻 雖然在過去的幾年裡，元宇宙被炒得沸沸揚揚，但我們還沒有看到它到底會對人們的生活和不同行業產生怎樣 …

編譯／莊閔棻

雖然在過去的幾年裡，元宇宙被炒得沸沸揚揚，但我們還沒有看到它到底會對人們的生活和不同行業產生怎樣的影響。因此，為了了解元宇宙如何具體整合金融科技行業的不同部門，《金融科技時報》（The Fintech Times）就詢問了一些行業專家的意見和觀點。

• 協同工作能力將是關鍵

國際金融科技業務發展、營銷和溝通諮詢公司Streets Consulting的首席執行長Julia Streets表示，作為一套沉浸式技術，金融科技公司可以透過混合來自整個行業的元素來創造驚人的體驗。 比如，用貸款融資來購買元宇宙的房地產，或是出租房產，並收取租金，然後再將價值提取到現實世界中，或支付元宇宙教育課程及購買其他服務等。有人認為，我們離這種生活和工作方式成為主流只有五到十年的時間，而協同工作能力將是關鍵

• 一個可以升值的新資產類別

區塊鏈網路公司BNB Chain的增長總監Alvin Kan提到：「元宇宙是一項新興技術，可以徹底改變金融科技服務，創造一個統一的平台，為用戶提供無縫和沈浸式體驗。隨著數字房地產和虛擬企業的投資機會，元宇宙提供了一個新的資產類別，可以像實體房地產一樣升值。」

他舉例說，現在，如Decentraland 和 Somnium Space 等虛擬世界都讓用戶可以購買虛擬土地並在上面進行建設，而也有虛擬房產已經以數百萬美元的價格售出。而像「第二人生」等元宇宙平台也都有自己的虛擬貨幣，允許用戶在平台內購買和出售商品及服務。

• 金融科技可以成為傳統金融服務和元宇宙之間的橋樑

數位業務轉型合作夥伴Lardi & Partner Consulting的首席執行長Kamales Lardi認為，金融科技公司可以率先在跨境支付方面取得進展，並利用數位貨幣和安全的區塊鏈技術，包括跨境支付、點對點借貸、交易、即時交易處理、保險單以及虛擬商品和服務的貨幣化等，為元宇宙的去中心化金融提供一個無縫平台。

她說：「金融科技公司可以利用直觀和吸引人元宇宙界面，向更多的人提供金融教育和建議。傳統的金融服務公司因為在一個更僵化的基礎設施和環境中運作，往往阻礙了動態和創新。而金融科技公司則可以為傳統公司提供，適應變化速度和改造金融服務行業所需的技術。因此，金融科技公司可以成為傳統的金融服務和元宇宙之間的橋樑。」

• 元宇宙是加強與人溝通的一個很好的解決方案

技術合作夥伴Visartech的首席執行長Slava Podmurnyi則解釋了元宇宙如何具體改善金融科技公司和消費者之間的關係。

他說：「對於金融業的每個部門來說，在信任和相互理解的基礎上建立客戶關係非常重要。因此，元宇宙是一個很好的解決方案，可以加強與人的溝通。透過在虛擬環境中重現現實世界的物體和過程，這項技術還可以以圖像的方式解釋公司提供的金融，讓客戶更容易理解。」

• 多個行業參與者的合作努力

安永美洲的金融服務創新領導人David Kadio-Morokro討論了合作對金融科技公司的重要性。他表示：「目前所設想的元宇宙太龐大、太複雜了，不可能只由少數幾家公司建立。它將需要多個行業參與者的協作努力，以便讓消費者大規模地參與，而金融科技業不會是一個例外。」

Kadio-Morokro認為，金融科技公司將與傳統金融公司相互合作，並在開放標準的基礎上進行建設。而這將為加密貨幣向法定貨幣的轉移創造互通的管道，並將儲存、創建和轉移數位資產的功能整合到用戶更熟悉的現有平台中。

• 作為聚合點的一系列金融科技選項

Worldline北美首席市場長Justin Passalaqua也解釋了元宇宙將如何把金融科技的不同部門結合在一起。他說：「元宇宙是數位化和嵌入式金融的下一個演變，金融服務的所有方面都會需要，而支付將成為一個固有的組成部分。任何創新都會帶來效率和便利性。在這種情況下，我們可以在虛擬或擴增實境的店面內整合多種金融科技產品。」他舉例說，可以將客戶的財富管理都建立在一個體驗中，並透過生物識別技術進行認證。

Passalaqua表示：「不同供應商可能會被吸收到各個金融科技公司中，並發展出強大的、成熟的品牌認知度和信任度，特別是在支付靈活性和網路安全方面。而較小的組織可能會透過合作來取得這些技術，而不是建立或購買自己的技術。總的來說，我們將看到更多的金融科技選擇被烘托出來，成為元宇宙中的聚合點。」

參考資料：The Fintech Times

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上一篇我們看到了如果單純去讓機器學習去預測價格時，會遇到那些問題，最後這一篇，我們會來跟大家聊聊，學界的人是怎麼看待這一塊的，他們運用了哪些策略讓機器學習融入金融交易這個領域。

上一篇我們看到了如果單純去讓機器學習去預測價格時，會遇到那些問題，最後這一篇，我們會來跟大家聊聊，學界的人是怎麼看待這一塊的，他們運用了哪些策略讓機器學習融入金融交易這個領域。

在金融交易上，最重要的是策略！

在上一篇中，我們會讓機器傻傻的去「預測」股價，但有了股價，人類有可能還是不會去買賣股票，其實要讓機器來協助人類，無論何種領域，最重要的事情是「策略」，白話一點就是什麼時候要做哪些事情，要把大問題逐漸的拆解成小問題，然後透過機器來協助我們。

例如我們剛剛舉的例子，有了股價，但人類卻不知道什麼時候該買賣，那買入點跟賣出點可能就是一個需要解決的問題，用上面提到的拆解理念來分析的話，最大的問題是「從股票市場上賺錢」，往下專研的話就會有好幾條路，我們先簡化成一條簡單的策略路線：

「從股票市場上賺錢」-->「選定某個股」--> 「找到適當的時機」-->「買入」--> 「找到適當的時機」-->「賣出」。

好！我們看到了一個重點就是 「找到適當的時機」，我們就來參考 IEEE 的一篇論文 [1]，看看學界是怎麼來思考的。

這篇論文的策略，是希望機器學習模型可以找出股市的轉折點，然後來輔助交易。從下面的圖中，研究者先把歷史股價中，轉折的地方標注了起來，轉折的意思就是從「漲」變成「跌」的瞬間，或者是「跌」變成「漲」的瞬間。然後讓機器去學習這些資訊，來預測什麼時候是這個變化的瞬間，這樣聽起來，是不是比起直接預測股價好懂多了，也比較能拿來直接運用在交易市場。

像這種用機器學習模型找轉折點的技術在學界也有曾經流行一陣子，有相當多篇論文 [2] [3]。

另外一篇論文則是國內的論文 [4]，這篇論文提出來策略，則是解決上述「選定某個股」、「找到適當的時機」、「買入」、「賣出」。 

因為台灣的一些規定，會請各上市公司在每個月10號之前給出財報跟各種資料，而這篇論文則是使用機器學習來分析財報基本面，還有每天的股價技術面資料，然後每個月10號會給出20個推薦的個股，以及在每個月10號賣出所有個股，每個月11號買入機器模型推薦的股票，策略如下圖。

從實驗中的數據中看到年化收益率達到56∼132%，夏普比率為0.98∼1.52。

在學界跟業界其實一定都會有團隊開始使用機器學習來輔助交易，但是筆者認為機器學習不適用於所有人跟機構，除了不可預測性太高，風險之外，人性是一大弱點，人類真的會無條件相信自己創造出來的模型嗎？ 有時候人類自己賠錢就算了，但把這些行為交給機器時又是另外一件事了。

而且以投資而言，簡單的策略也可以賺錢的，因此不一定要用機器學習，這種高門檻的技術來輔助投資。

程式交易和機器學習交易的差異

最後我們真的要來統整一下二者的差異了。

量化投資、程式交易： 其實這二個名稱要混合一起看會比較好，因為首先這項技術是以統計維基基礎，透過數據分析還有數學運算來得到最佳的買賣點，並且加入程式得到自動化、系統性的交易方式。

機器學習的輔助交易：機器學習的演算法，早期的技術都是使用類神經網路或簡單的回歸模型，這些技術都是從統計學衍伸而來，可以預測未來數據的技術。機器學習是統計模型的延伸，用來「預測」未來資料的落點，然後協助使用者判斷未來趨勢。

複習完了二者簡單的定義，那最顯著的差異是什麼呢？

最大的差異在「人類」的介入方式與程度

在程式交易裡面，人類需要先完成分析，並且自己在市場中找的一個規則，然後把這些規則用數學模型告訴電腦，電腦做的事情，只有造著人類說的話進行。

而機器學習，則是機器自己找到一個在金融市場上的規則，人類要負責的事情是蒐集數據，以及設計機器該運算出來的結果。使用機器學習技術之後，人類開始期待 AI 找到人類無法觀察到的規則。

未來金融交易市場 AI 對抗 AI 時代

講到這個主題，很常聽到人家問我，未來如果都是機器人會怎樣？ 其實使用科技來輔助投資，在投資圈這樣做的人、團體已經越來越多了，但終究還是會有個入門檻，像是我上面介紹的機器學習輔助投資一樣。

但這個趨勢真的是不可逆的，雖然現在機器學習技術依然有門檻在，並非一般民眾容易跨入的領域，但是許多概念與技術一樣冒出來，前幾年我還在說 AI 寫的文章邏輯前後不通順，但 ChatGPT 推出之後，可能再過幾年，就會有邏輯通順可以寫小說的機器了。

唯有徹底了解這些技術的本質，了解每一個 AI 工具的交易行為模式，才有機會在這市場上取得先機，畢竟我們這幾篇提到的技術，還是離不開「人類」，也許某一天 就會面臨到 AI 對抗 AI 的時代，但人性的特色跟弱點還是存在著，沒有一個百分之百贏錢的方式，如果有天你靠著這些技術，連續好幾次交易都賠了錢，你會選擇繼續使用科技交易，還是自己下海？

[1] Integrating a Piecewise Linear Representation Method and a Neural Network Model for Stock Trading Points Prediction
[2] A dynamic threshold decision system for stock trading signal detection
[3] Integrating piecewise linear representation and weighted support vector machine for stock trading signal prediction
[4] 基於綜合特徵選擇方法優化投資組合的月交易策略

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編譯／施毓萱 Vodeno/Aion銀行針對英國、比利時和荷蘭共一千多名歐洲商業領袖進行調查，其中有過半的人認 …

編譯／施毓萱

Vodeno/Aion銀行針對英國、比利時和荷蘭共一千多名歐洲商業領袖進行調查，其中有過半的人認為銀行即服務(Banking-as-a-Service, BaaS)將取代傳統銀行業務。目前BaaS產品計畫最受歡迎的是外匯、先買後付(pay later)、中小企業貸款和忠誠度計劃。

Vodeno/Aion的調查發現，採用BaaS時，許可證和合規性專業知識將能發揮重要作用。如果能提供有許可證伴隨的技術解決方案，那BaaS供應商將在未來幾年內塑造市場。在客戶方面，有近四成受訪者已經開始使用BaaS服務和產品，也有約四成的人考慮在今年使用BaaS。

Vodeno/Aion的研究強調了將金融服務納進客戶體驗的重要性，其中有24%的人表示希望看到他們的BaaS供應商能充分了解到客戶體驗旅程。因為，結賬體驗的創新是許多BaaS使用者主要期望看到的最終結果。

對於企業來說，實施嵌入式金融產品的動機是對於新收入來源、客戶購物籃( customer basket)的增長和提高客戶忠誠度的期望。另外，企業對於未來BaaS市場的預測，認為電子商務平台和傳統銀行服務間的界線將變得模糊，而今年可能會看到更多消費者透過BaaS的非金融品牌使用銀行服務。

資料來源:Fintech News

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編譯／莊閔棻 總體而言，統計顯示去年所有行業一共裁員共364,000 人。雖然比前一年增加了 13%，但這仍然 …

編譯／莊閔棻

總體而言，統計顯示去年所有行業一共裁員共364,000 人。雖然比前一年增加了 13%，但這仍然是裁員率偏低的一年。再就業服務公司Challenger, Gray & Christmas表示，這是他們自 1993 年開始追蹤裁員以來的第二低記錄，最低發生在 2021 年。然而在這之中，科技業受到裁員的影響最大。

根據《CNBC》的報導，Challenger的報告顯示，在 2022 年，科技業作為裁員的領頭羊，整個行業裁掉了超過 97,000 人。報告指出，這比 2021 年裁減的近 13,000 個科技職位多出了 649%。

隨著報告發布，經濟學家就警告說，今年可能會出現經濟衰退，這讓很多員工和雇主都感到緊張。日前，亞馬遜和客戶關係管理規劃和服務的網際網路企業Salesforce的裁員消息更是讓科技業再蒙上一層陰影。亞馬遜首席執行長Andy Jassy 證實公司計畫裁員 18,000 多人，這甚至比該公司此前表示的11,000裁員人數還要多得多。而與此同時， Salesforce 則宣布將裁員 10%，即約 7,000 名員工。

Challenger的高級副總裁Andrew Challenger表示，雖然雇主們似乎正在積極為經濟低迷做準備，但整體經濟仍在創造就業機會，不過，隨著公司對於2023 年採謹慎態度，招聘已經放緩。

對於大部分的科技公司來說，前幾年因為疫情肆虐改成的線上辦公和學習等模式讓他們的業務快速增長，也因此雇用了大量的員工。但隨著疫情趨緩，人們恢復到之前的生活模式，這讓他們的業務產生了某種「修正」，不得不為了減少支出大量裁掉多出來的員工。

不只如此，加密貨幣面臨低迷和最近的醜聞也導致金融科技行業受到嚴重的打擊。 Challenger 表示，2022 年，金融科技裁員人數超過 10,000 人，比 2021 年宣布的 529 人增加了 1,670%。

根據 Challenger 的數據，大部分的裁員原因都是為了削減成本，佔約宣布的裁員人數的 82,000 多人。而有60,000 人的裁員則被歸因於是市場和經濟狀況。

參考資料：CNBC

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