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為差異極大，對零售業來說，分析這類資料是 有限制；目前AI可以協助做短期交易（例如當
人工智慧執行亮點與展望 不小的挑戰。 沖），但難以預測長期趨勢，這仍需要人類分
析師的協助。
而在金融產業中，陳昇瑋以證券交易為
例，談論AI與機器學習的特徵與應用現況。分 那金融業需要如何在AI時代建立競爭力？
金融業應用AI趨勢正夯 析證券市場時，交易員必須學習基本面分 且需要怎樣的人才？陳昇瑋說，以前金融業比
的是資產規模，但現在比的是資料，除了比資
析、技術面分析、特徵工程等技術與交易規
則；但規則對AI來說並不是必需的，只需要提 料量，使用資料的能力也是金融業者的競爭力
供財報、籌碼等市場資訊，AI就可以自己做預 關鍵。關於人才，以前金融業需要財務工程的
測，自己找出金融市場的交易規則。陳昇瑋引 人才，現在需要的則是機器學習人才；除此之
用數據，AI用財經新聞做預測隔日股價漲跌的 外，金融業者有文字分析、客服需求，還需要
話，準確度可達80至85%；雖然看起來還不 自然語言分析人才。
錯，但把時間拉長至5天以上，準確度就會降低 陳昇瑋以玉山金控為例，關於金融業者
到5成以下，因此還有優化的空間。 導入AI的實際狀況。在玉山金控，除了傳統的
資訊處（IT單位），玉山金控還新增了「智能
金融業建立AI競爭力 金融處」，是全台金融業第一個AI單位，使用
比資料量更比使用能力 PyTorch、TensorFlow等AI工具，為金控建立AI競
爭力。
儘管如此，從目前全球股市觀察，已經約
有8至9成的交易都是程式執行的，而全球十大 LINE Bank籌備處執行長黃以孟》
對沖基金中，有6個已導入AI協助交易，代表 AI技術成熟為LINE Bank最大優勢
AI已在證券交易占有一定的份量。除了證券交
易，AI也被用在產業分析，用來預測股價。例 金管會開放的3家純網銀執照，其中LINE
如有分析師使用AI，分析消費者email裡的收 Bank籌備處執行長黃以孟提到，LINE Bank所有
據，推測零售業的銷售狀況；也有人透過衛星 的設備、資料統統都會落地在台灣，網路資料
照片，分析賣場停車場的狀況，推測消費者的 中心（IDC）已經在2019年第3季啟用。而預計
數量，預測零售業的股價。 2020年第2季，第一波純網銀上線的功能，黃
接著陳昇瑋談到 A I 用於市場分析的限 以孟說， LINE Bank最大的不同在於，LINE
制。陳昇瑋認為，要用A I取得高度預測準確 本身擁有成熟的A I技術，以及透過開放A P I
性，前提是「過去發生的事，未來還會發 （Application Programming Interface，應用程式
生」；問題是市場常會有過去沒發生過的事 介面）與其他生態系串接。
件，例如美中貿易戰，而AI開始應用於金融的 目前LINE純網銀團隊人數已達80人，日前
時候，它也沒經歷過殖利率倒掛。因此陳昇 也公開釋出法遵、風控、科技、金融、資安等
瑋提醒，雖然AI可以幫助金融業者預測市場與 20多種職缺，種種舉措都顯示LINE Bank正積極
證券價格，但不要抱太大的期望，因為資料 籌備想要迅速開業。黃以孟表示，預估開業的
台灣銀行家2020.1月號 37
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