外資悄悄加碼買超台股
外資悄悄加碼買超台股
2003.10.01 | 科技

9月24日,財政部核定「華僑與外國人投資證券管理辦法」修正草案,預計十月初由行政院公告施行,一直箝制外資在台灣投資活動的QFII(合格外國專業投資機構制度)將正式劃上句點。
然而,早在六月初,SARS陰霾逐漸散去之際,許多在台灣的外國投資機構,已陸續接到國外總公司的指令:「逐步加碼權值股」。因此,當台灣散戶與國內法人,對於景氣都還在觀望之時,外資早已悄悄買超台股,截至九月底累積金額超過460億元,造就台股大漲1800點。

**對外資又愛又恨

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「現在對外資真是又愛又恨」,許多資深台股基金經理人與股市老手,都因為外資挾雄厚資本持續買超,而陷入進退兩難的局面。「外資手上有的權值股,我們不能沒有」,事實上,目前五大權值股,例如台積電、聯電等股價漲幅都已超過兩成,是否還有上漲潛力,則是基金經理人心頭的最大疑問。
「外資積極卡位,是希望先買先贏,」保誠投信投資長石正同說。隨著台灣取消對外資投資限制,MSCI(摩根史坦利資本國際公司)對台灣的投資權重也會隨之調整。目前台股在MSCI亞太自由指數中的權重,將由10.4%調升為17.5%;新興自由指數權重則由13.2%調升為21.6%,權重調高後,「帶入的金額將高達五、六千億」,無疑地,外資將成為操控台股走勢的最大買家。
荷銀投信經理王源錦觀察到,在MSCI90檔成分股中,外資持股增加幅度最多的仍以電子類股為主,其中市值高、具有競爭力的公司仍是主要標的,「一線廠是加碼對象,二線廠則被調整,」王源錦指出。此外,在傳產類股中例如營建、鋼鐵、塑化等,外資則鎖定景氣受惠顯著、獲利表現佳的公司。
寶來投信基金經理人江宜津認為,「大盤現在的變化顯得有些扭曲,」但是基金經理人在選股上,除了大型股必須局部跟進外,隨著景氣好轉,還是有許多營收表現穩健的中小型股,可以作為中長線的投資標的。

**平衡分散為原則

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外資熱錢匯入,造成9月下旬新台幣急遽升值,在亞洲股市漲幅最大的日本股市,日圓也大幅升值。「匯率劇烈變動是否會再壓縮科技產業代工毛利率,是必須觀察的問題,」王源錦指出。匯率波動會使得外銷金額愈大的公司,必須承受更大的匯兌風險,影響程度也將反應在第三季財報上。
隨著景氣回升與資金挹注,好公司的股價應已經有「合理」的表現;而能夠被列為權值股的公司都具有「好公司」的基本要件。但是對於投資人而言,要不要追高摩根概念股?基本上是見仁見智,正如石正同認為,「在MSCI調整時點不確定前,目前都只是揣測,」因此投資人還是要回歸「平衡分散」的理性策略。

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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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