從股票報價到理財機器人,金融交易方式如何演變?
從股票報價到理財機器人,金融交易方式如何演變?

如果你是五六年級生,還記得小時候爸爸媽媽坐在收音機旁,聽取股票報價,然後拿起家裡電話打給營業員的畫面嗎?現在看起來這是相當沒效率的一件事。

事實上,在更早的年代(或許是五六年級生的阿公阿嬤?),華爾街還是由寫黑板報價的方式來進行交易。營業員報買價跟賣價,由黑板小弟用粉筆在黑板上擦擦改改。當時所謂的「效率」,我想大概就是黑板小弟寫粉筆跟擦黑板的「速度」吧。

但千萬別小看黑板小弟,人類史上最偉大的投機家李佛摩(Jesse Lauriston Livermore)便是從這樣的黑板小弟做起。因為在這樣的環境下,天天感受股價的波動,再加上其天生對數字的敏感度,造就一代投機大師的傳奇。

從擦黑板報價到打電話給營業員下單,大概占了整個金融交易時間歷史的80%。

股票交易_金融交易。免費取自stocksnap.io.png
90年代後,隨著個人電腦和筆電興起,網路下單流行起來。
圖/ stocksnap.io

時間回到90年代後期,網路與個人電腦的崛起,劵商開始發展自己的看盤軟體,網路下單逐漸蔚為風潮。這是很重要的一個里程碑,金融交易開始「個人化」,下單交易變成「一個人」在家就能完成的事。也是那時候,開始有人辭掉工作,將自家房間改造成交易室。全職交易者越來越多,當然也更多的破產案例出現。

2007年,蘋果發表了iPhone,帶動了智慧型手機與App的興起,金融交易方式當然也隨之改變,於是出現了行動下單模式。

這十年來,使用手機下單,甚至用平板電腦全程看盤的投資者越來越多。這下不僅不用辭掉工作在家下單,更可以帶著手機平板遊山玩水。

只要有網路,到處都可以做交易。只要有開盤,全世界都是我的賭場。

大約在2009年,台灣有越來越多人使用程式交易,2011年開始趨向普及, 到現在美國市場至少有60%以上的金融交易都是程式下的單。 近幾年來,隨著雲端計算與巨量資料處理技術的崛起,越來越多人跨入計量交易的世界。過去是股市名嘴喊盤,得民心者得天下;現在是數據說話,資料科學說話,得計量者得天下。

這時開始有業者用硬體設備拼速度:網路傳輸速度與買賣計算速度,用於實作「高頻交易」。高頻交易不需要策略,不需要計量,只需要比人快。「快!」決定一切,哪怕是1毫秒的差異,就能鎖定價差穩定套利。

近幾年來,程式交易與高頻交易的風行,市場結構已跟著有所改變,黑天鵝事件不斷發生,閃電崩盤案例更是不在稀奇。這也讓過去可行的交易策略,在這幾年變得無利可圖。

另一方面,社群網站的興起,也是值得關注的一件事。過去沒有網路的時代,電視名嘴眾多,股友社螞蟻雄兵,早期股市四大天王,這些都是某種程度的股市主力,後來外資進入台灣市場,形成最具有參考價值的主力指標。

理財機器人_Robo Advisors_flickr cc by_Investment Zen.pn
理財機器人的出現,會讓實體券商消失嗎?
圖/ flickr cc by_Investment Zen

現在另一股力量是社群網站,包括Facebook的投資討論區、Line群組的股票社群,國外甚至有如QuantopianCollective 2等投資社群平台。舉例來說,Quantopian讓你可以利用Python進行在其平台上撰寫策略,進行程式交易。Collective 2甚至可以賣策略,讓網友追蹤績效。

越來越多關於金融交易的商業模式產生,而這些,都是發生在近五年的事。

我於是在想,再過未來五年,交易方式是否會有更大轉變?也許那時候沒有營業員的存在,甚至實體劵商消失了,取而代之的是網路虛擬劵商和理財機器人,也許那時候幾乎100%程式交易,也許阿公阿嬤都可以寫策略做研究,也許我剛上小學的兒子也可以像學習兒童程式Scratch一樣做程式交易。

科技的進步,讓一切過去難以想像的天方夜譚,都變成可能!喜愛金融交易的朋友,您準備好了嗎?

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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