一檔全球最大區塊鏈ETF倫敦上市,台積電也在投資組合中
一檔全球最大區塊鏈ETF倫敦上市,台積電也在投資組合中

全球最大的區塊鏈ETF(指數型證券投資信託基金)本週在倫敦證交所正式上市交易,根據官方說法,這檔ETF將追蹤「發展區塊鏈技術,而且有獲利的公司」,投資組合一共涵蓋48家公司,台積電也在其中,台灣公司共佔比12%,可以觀察出在挖礦硬體製造上的優勢。

先前美國證券交易委員會 (SEC),曾以未能提供足夠的證據,證明能有效「防範欺詐和操縱」,駁回了許多密碼貨幣ETF的申請,有一派意見認為,區塊鏈ETF的前景相較之下值得期待。

全球最大區塊鏈ETF,在倫敦交易所正式上市

密碼貨幣市場波動劇烈,相關產品更是受到監管機構謹慎對待,區塊鏈ETF則是受到完全不同的對待。

投資管理公司Invesco與數位資產投資公司Elwood Asset Management合作,本周在倫敦證交所推出一款叫做「Invesco Elwood Global Blockchain UCITS ETF」的金融商品。

所謂的ETF(exchange-traded fund),指的是「交易所買賣基金」,擁有一定資產的團體將資產的股權銷售給投資者,藉由擁有這些股權,投資者會根據基金的表現,盈利或虧損,但他們實際上並不擁有這些資產,這類股權可以在金融交易所交易,是自成一類資產。

ETF
密碼貨幣市場波動劇烈,相關產品更是受到監管機構謹慎對待,區塊鏈ETF則是受到完全不同的對待。
圖/ shutterstock

看準區塊鏈商機,針對「有獲利」的公司追蹤

根據麥肯錫預測,區塊鏈技術將在2020年達到800億至1,100億美元的收益,這檔區塊鏈ETF所要瞄準的,就是有在區塊鏈領域獲利的公司。

Elwood表示,區塊鏈ETF跟比特幣ETF最大的不同,在於會追蹤「發展區塊鏈技術,而且有獲利的公司」。Elwood執行長Bin Ren認為,區塊鏈變全球經濟的潛力被嚴重低估,「像是網際網路剛興起時,多數人無法看到背後的潛力。」

Invesco商品管理負責人Chris Mellor說明:「區塊鏈潛在獲利可觀,然而許多公司常常用其他名義帶過獲利。」他指出,未來投資人可以透過ETF投資這些公司現有的實際收益,還能提早接觸區塊鏈技術能帶來的潛在獲利。

台廠佔比12%

這檔全球最大的區塊鏈ETF,投資組合一共涵蓋48 家公司,產業分配為資訊科技46%)、金融(23%)、通訊服務(9%)、材料(8%);若從地區分布來看,美國(39%)、日本(29%),其中台灣也佔有12%。

Elwood表示,這檔ETF一年管理費約為0.65%,德國金融指數Solactive AG會針對有在展區塊鏈技術的公司分散投資,來增加這檔ETF的指數表現。

投資組合中的公司,包括了半導體大廠台積電(TSMC),主要提供礦機晶片,另外還有韓國通訊軟體巨頭 Kakao、日本證券商 Monex Group、比特幣期貨交易商CME集團、支付公司 Square 等,推測台廠靠著挖礦硬體製造取得優勢。

關鍵字: #台積電 #區塊鏈
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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。

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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。」

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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。

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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。

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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。

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