禁空令是什麼?為何實施、成效如何?一次看懂禁空令
禁空令是什麼?為何實施、成效如何?一次看懂禁空令

2022.10.24更新
由於俄烏戰爭加劇,通膨及金融市場主要國家加速升息等影響,引發台股動盪不安。為了維持市場穩定,避免個股價格因放空交易行為加速跌勢,金管會於10月21日宣布祭出「禁空令」。內容有2大措施:
1. 投資人融券賣出或向證券交易所借券系統、證券商或證券金融事業借券賣出上市櫃股票及台灣存託憑證,當日收盤價跌幅達3.5%以上,次一交易日不得以低於前一交易日收盤價融券及借券賣出。次一交易日的收盤價跌幅仍達3.5%以上,持續進行價格限制措施

但是證券商及期貨商因辦理業務的買賣報價或者避險需求進行融券及借券賣出,不在此限。

2. 此限制不得以低於前一交易日收盤價融券及借券賣出的交易日,投資人從事有價證券當日沖銷交易,現券賣出後未完成反向交易,賣出價格低於前一交易日收盤價者,不得變更交易類別為融券賣出或借券賣出。

2022.10.12更新

台股11日狂跌將近600點,創下史上第七大跌點,金管會也再次出手穩盤。

金管會於宣布自111年10月12日起再採行下列措施:
1. 調降每日盤中借券賣出委託數量,由原不超過該種有價證券前30個營業日之日平均成交數量之20%調降為10%,但證券商因發行認售權證、指數投資證券、營業處所經營結構型商品與股權衍生性商品交易業務、擔任受益憑證流動量提供者或期貨自營商擔任股票選擇權或股票期貨造市者等避險需求、或證券商擔任股票造市者提供買賣報價或避險需求之借券賣出,得不受限制。

  1. 上市及上櫃有價證券之最低融券保證金成數由100%調整為120%。

隨著新冠肺炎疫情趨緩、國內外股市逐步回穩,台灣6月7日解封,金管會也宣布「禁空令」6月10日起將解除;雖然空方約束解除,但台股10日仍上漲超過60點,穩穩站在1萬1,000點大關之上。

金管會原宣布禁空令實施3個月,也就是從3月19日到6月19日,但6月9日無預警提前解除,顯示市場氣氛轉趨樂觀,不需要過多干預而提前退場,而此次禁空令成效卓越,台股指數從3月19日今年最低點一路回升,上漲2956點,漲幅高達34%。

整理2020年這次的禁空令,總計包括三大措施;
1. 自3月19日起,每天盤中借券賣出委託數量不得超過該有價證券前 30個營業日的日均成交量10%, 現在恢復為30%
2. 投資人經授信機構同意,得以具有市場流動性且能被客觀合理評估價值的其他擔保品,補繳融資自備款或融券保證金差額, 該項規定自6月10日起「停止」適用
3. 個股當天收盤價跌幅逾3.5%,次一日交易不得在平盤以下放空,現在恢復成原有規定: 個股前一日跌停10%,隔天平盤以下不能放空

上述三大措施中,第一跟第三都是限制空方以融券方式增加賣壓,比方說,只給10%成交量的借券額度,空方就不容易借券賣股帶來賣壓;其次,若前一天已經跌超過3.5%的股票,第二天顯然仍將十分弱勢,金管會也限制不能盤下追空,限制空頭行動範圍。

舉例來說,惠普提告廣明反托拉斯求償鉅額罰金,而連續跌停三根跌停板,在6月8日可以融券放空廣明,當天確實超過千張空單進場,但6月9日則因前一天跌停(超過3.5%跌幅),空方就不能再融券放空。

縮減單日借券量及可盤下空的門檻,都是為減緩空方狙擊股票力道,使台股賣壓減緩,市場多解讀為政府護盤工具之一,而限空令第二點則是因股市重挫,放寬投資人補繳融資保證金工具,讓投資人免於斷頭,斷頭又是另一種賣壓。

台股史上實施三次禁空令,分別為1998年、2008年及2015年,2020年是第四次,今年實施禁空令以來成效顯然相當不錯。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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