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 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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