股市分盤交易,誰的主意?
股市分盤交易,誰的主意?
2005.06.01 | 創業

台灣投資人的日常生活作息將出現重大改變嗎?金管會日前宣布要將股市交易分為上、下午盤,規劃未來將於中午時間休息兩個小時。金管會主委龔照勝提出四點政策修改的理由,首先,亞洲地區如日、韓、星、港皆為分盤制,台灣跟進實施可與國際接軌;其次,如果遇到股市錯誤訊息,可利用盤中休息時間澄清冷卻;而且盤中休息有益從業人員與投資人的健康;最重要的,投資動能也可以因此擴大。並表示將在兩週內提出具體配套說明。

**券商和外資反應冷淡

**
台灣證交所董事長吳乃仁出面表示,分盤制度是一個「由下而上」的政策,也就是由券商提出並主導的案子,證交所只是配合實施,並將以「特急件」處理。不過,台股分盤政策提出至今,券商的反應普遍冷淡,券商公會在四月初發給券商的變更交易時間問卷調查,至今回收不到兩成,券商公會卻宣稱已取得券商對分盤的共識。某券商總經理就表示,台灣股市交易量與交易時間的延長並沒有關係,重點應該是政經的穩定、景氣的提升以及兩岸關係,而不是「頭痛醫腳」的荒謬分盤政策,並以井底蛙來形容政府官員與國際接軌的理由,若政府執意實施將是勞民傷財。
外資也低調表示,將台股市分上下盤除了可以銜接歐市外,由於台灣的下午是美國的深夜,對於實際銜接重要國際股市影響並不大。至於延長台股交易時間是否能提振台股低迷的士氣也的確需要再商榷。當初將收盤時間從中午十二點延長到下午一點半,交易量就沒有因此增加,反而減少。而且目前各企業的法人說明會,為避免重大訊息公布而影響股票市場交易,多半在股市收盤後進行,一旦股市交易時間延長,法說會就可能得改用視訊會議或是電話會議進行,容易造成內線交易的弊病。

**主管機關未充分溝通

**
政策提出後不僅未得到券商的共鳴,也馬上引起市場投資人的反彈,在媒體刊登廣告表示反對,證券營業員也準備發動e爆金管會信箱的活動,還策劃串聯上街頭抗議。
原本態度強硬堅持執行分盤政策的金管會與券商公會,在各界強烈的反彈與批評的動作中,態度才一夕丕變。龔照勝跳到前線滅火,表示兩盤制是券商公會提出的建議,金管會還沒有研議,現在以及在電腦問題沒有解決前不會考慮實施。簡鴻文則緊急發函澄清,強調全案都是由公會主導,不是由金管會行政主導。兩方都解釋分盤制度只是一個方向跟提議,尚在研議的階段,因此分盤制度引起的宣然大波應該暫時可以畫下句點。

往下滑看下一篇文章
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

國泰人壽-2.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

國泰人壽-3.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

國泰人壽-4.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

國泰人壽-5.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓