透過LINE輕鬆了解股票投資！「微股力」聊天機器人建立股市社交生態圈|數位時代 BusinessNext

「微股力」是一個以金融商品投資為主題的社交服務，透過通訊軟體 Line，使用者可直接將微股力加為好友來使用，並直接在聊天界面上呼叫出股票數據圖表。

研究股票是許多投資人的日常，過去關於股市的訊息可能來自電視、電腦、投資理財顧問，或是朋友見面時互相交流最新的股票資訊。然而，隨著科技進步，獲取股票資訊的管道與交流形態的型態出現變化，過去這些交流行為，現在透過手機通訊軟體就能全部完成！

科技進步，透過手機就能輕鬆了解股市

「我們確實觀察到有網友會在 PTT 板上追蹤股票達人，並在交流版上進行討論。」曠世智能執行長劉韋男（Albert）表示微股力團隊並非一開始就從 Line 著手打造股票社群平台，而是希望建立一個股市看盤 App，讓使用者在上面進行討論、交流。然而觀察到網路上投資者有在聊天群組討論的習慣後，想到或許在大眾熟悉且常用的即時通訊軟體上打造會有更好效果，才選擇 Line 做為切入點。

「自從聊天軟體 Line 出現後，許多人會在 Line 中與好友討論股票資訊。」Albert 說。當要將股票圖表分享給朋友時，一般傳統的做法是先截圖、儲存圖片，再上傳到 Line，團隊觀察到這一系列動作相當繁瑣，因此使用 Line 針對開發者推出的 Messaging API 打造聊天機器人—「微股力」，提供使用者一邊討論、就能一邊呼叫股票圖表的服務。

Albert 表示：「2016 年 Line 一推出 Messaging API，我們就開始進行實作，實際把提供理財服務的機器人加到群組，沒想到使用者反應相當好，這也確認網路的確存在這樣的需求，越來越多人把微股力當作交流討論時的工具。」

提供股友最便利服務

年輕用戶對於新型工具接受度較高，微股力目前主要用戶年齡層介於 25-39 歲，「單就台灣市場來說，我們看到 Line 共有 1900 萬用戶，股票開戶的人口則是有 900 萬人，兩者中間的聯集，正是我們提供服務的主要對象。」Albert 說。

使用微股力聊天機器人時，其 視窗介面上會顯示台股、期貨、外匯相關資訊，並搭配走勢圖、K 線圖，使用者可導入自己在券商上投資股票數字，系統就會直接算出損益。

Albert 談到，對股友來說，買股票需要一個說服過程，微股力讓想買股票的使用者能用最快的方式搜尋到需要的資訊，透過機器人直接將資料顯示在聊天介面，方便使用者進行判斷。「例如在聊天視窗打『台積電』，除了會顯示台積電的股市圖之外，下面還會另附一則跟台積電相關的新聞，讓使用者了解更深入的即時訊息。」

針對買股票最後一步下單部分，因為法規憑證的限制，目前只提供用戶下單交易連結，未來法規限制開放後，不排除推出直接下單服務。

微股力從去年二月上線後，至今用戶累積至 10 多萬人，每天約有百萬次互動量。「在沒有廣告推廣的情況下，我們的使用者數量在全台與金融相關的 Chatbot 裡排名第一，這不僅表示服務到位，更進一步說明微股力的好『口碑』，因為只有使用者喜歡這個工具，他們才會近一步分享給其他人。」 Albert 自豪的說。

專注社交、投資服務，建立微股力生態

投資領域強調最新最快的資訊，微股力扮演的角色就像是一個理財小幫手，從提供數據圖表、幫使用者計算個人喜好清單，到線上下單，強調在聊天介面內就能完成一次溝通及討論過程。

除了基本的股市資訊提供，微股力還希望建立股票社群生態圈，加強使用者的社交連結，為此他們也推出了以下幾項功能。

推薦投資達人群組：讓使用者能針對個人喜好加入不同群組，像是股市閒聊、技術分析實戰、或是專家的股票研究室等主題的群組，藉此獲得更多專業資訊。

盤感預測遊戲：搭配有趣互動功能，讓使用者在手機上預測隔日的盤勢，聊天機器人就會在開盤前，自動推播訊息通知你的預測結果，並提供相關統計數據。

他們也預告接下來將推出更多社交互動服務，像是規劃「台股競技場」，群組之間的股友可以相互競賽，建立自己的資料檔案，並分享給其他股友。「我們希望建立一個專注社交、投資服務的生態環境」Albert 說。

多角合作，擴大產品價值

微股力目前和嘉實資訊合作，借助嘉實在投資、運算方面的技術能力，希望提供更精準的股票相關資訊，而團隊則繼續改良聊天機器人的操作介面、互動模式，希望藉由合作，好好發揮雙方的優勢，讓微股力成為完整的財富管理社交平台。

Albert 表示之後計畫推出 B2B 的服務，將與券商合作，讓使用者可以透過 Line 的選單功能，直接切換微股力與券商的服務，概念就像是券商在微股力上開設自己的粉絲專頁。「希望當有人想要投資股票時，第一個就會想到微股力，我們的目標是讓微股力成為金融版的 Facebook。」

踏實腳步，打造國際型產品

創業經營的過程，微股力團隊採取務實態度，遇到任何問題都是先考慮周到才會行動。未來，團隊希望先打穩台灣市場，再往海外前進。 「我們有信心微股力能不斷進步，會持續改善產品並隨市場靈活調整營運策略，希望一步一步將微股力推向國際」Albert 說。

創業快問快答

Q：創業至今，做得最好的三件事為何？
1.專注在產品及市場、排除各界雜音、2.鞏固公司文化、3.慎選早期投資

Q：簡單分享創業至今以來的心得感想？
時間要花在刀口。必須很快速果斷去判斷什麼事情該做什麼事情不該做。決策後就不要回頭，直到遇到下個問題時再來思考。

團隊資訊

公司名稱：曠世智能股份有限公司
成立時間：2018/2/8
服務名稱：微股力
上線時間：2017/2/2
團隊人數：15
官方網站｜facebook

本文授權轉載自：創業小聚

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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