盤中零股交易撮合縮短為1分鐘!下單前要注意什麼?細節一次看懂
盤中零股交易撮合縮短為1分鐘!下單前要注意什麼?細節一次看懂

2022.12.16更新:

證交所指出,將在111年12月19日調整盤中零股撮合間隔時間,由現行的3分鐘縮短至1分鐘。此次縮短盤中零股撮合間隔時間,證交所將密切觀察實施後的成效,並傾聽市場參與者的意見,持續精進盤中零股交易制度,俾以增進資本市場整體效率。

究竟「盤中零股交易」是什麼?要怎麼投資?本文一次看懂

你有在買股票投資嗎?今年的台股有兩大交易制度的調整,一個是已經在三月上路的「逐筆交易新制」,另一個是要在10月26日實施的「盤中零股制度」。

近來投資風氣盛行,許多小資族會透過買零股,開始接觸股票投資,而現在新上路的「盤中零股制度」,跟過去的零股交易制度究竟有何不同?背後又有哪些金融創新可以期待?

延伸閱讀:台股改制大解密!逐筆交易是什麼?4大改變與6種下單方式一次看

盤中零股交易是什麼?跟盤後零股交易有何不同?

先來說一下「盤中零股制度」的特色,交易時間跟大盤相同,從上午9點到下午1點半,於上午9點10分起第一次撮合,接下來每三分鐘以集合競價方式撮合一次,依照價格優先、時間優先的原則成交。

盤中零股交易僅限下ROD(指定價格的限價委託單),限當日有效,未成交的委託不會保留到盤後零股交易。為避免價格波動劇烈,盤中零股也有瞬間價格穩定措施,手續費計算方式也跟大盤相同。

盤中零股交易出現,想解決哪些痛點?

為什麼會有零股交易的需求呢?國泰證期顧問處蔡明翰經理解釋,台股都是一張一千股做交易,公司若有獲利,每年會固定配股、配息,長期持有股票的投資人,每年就會分配到「零股」,這些多出來的股份,如果想要湊齊一張,或是賣掉賺零用錢,就需要透過零股買賣來實現。

不過蔡明翰指出,配股、配息通常也就一年一次,市場需求並不大,過去透過盤後零股交易就能滿足需要,之所以要開放盤中零股交易新制,是因為主管機關觀察到,有越來越多的年輕投資人參與投資,這些人通常都是收入不高的小資族,會透過購買零股入門,聚沙成塔。

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盤後零股交易受限於量小,成交機率偏低,還會有價差問題。

當零股交易需求增加時,各種痛點也開始浮現。蔡明翰認為,最主要的大問題是「交易自由度受限」,只能在收盤後才能買賣零股,「投資是全民的市場,不應該有所區分。」

此外,盤後零股交易受限於量小,成交機率偏低,還會有價差問題,「投資人常常為了要成交,必須在價格上做退讓。」盤中零股交易上路後,就能解決以上痛點。

延伸閱讀:盤中零股交易台積電登三冠王,新制上路首日衝3.63億元成交金額

富邦證券也觀察,過去一年,30歲以下有零股交易的客戶占比為一成多,而投資定期定額ETF來看,30歲以下的客戶占比則高出一倍以上,「這顯示出因為進入門檻低,年輕的股民對於定期定額的接受度較高,」因此,盤中零股交易有助於小資族進場投資,促進資本市場年輕化,減緩台股高齡化問題,達成普惠金融目的。

券商需要如何因應?商機有哪些?

對於券商來說,盤中零股交易制度上路後,需要做出哪些因應?永豐證券表示:「了解交易所盤中零股交易制度及規格後,內部立即成立專案團隊,進行前中後台相關系統規劃建置。」

蔡明翰分析,券商主要的工作就是因應新制度在系統規格上做變更,對於一般投資人來說,系統上不會感受到太多差別,最需要注意的是不要下錯單,「下單時,要確定到底是買一張,還是買一股,買錯價格天差地遠。」券商會在下單系統上做優化,讓下單的確認步驟變得更明確,不過蔡明翰認為,會買零股的投資人,通常不是為了炒短線,下單時應該不至於太急,不會那麼容易下錯單。

盤中零股交易上路,對券商來說,將有機會深化布局年輕客群。蔡明翰以國泰證券為例,除了給與手續費上的優惠,也在「定期定額存股」上加快佈局。

根據證交所統計,今年前7月累計投資金額已達79億元,較去年同期29.4億元大幅成長170%。國泰證券就看到小額投資的需求,推出定期定額買台股、美股的服務,目前在定期定額市場,已經市占率破三成,累計前7月交易金額年成長遠超過400%。

蔡明翰看好接下來,小額投資的需求在盤中零股交易上路後,會更加活躍,讓股票投資不再是高資產族群的事。

責任編輯:錢玉紘

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「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。

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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%。

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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。

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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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