00900募集破150億，看懂富邦特選高股息ETF 是什麼！12/22掛牌上市|數位時代 BusinessNext

打破選股邏輯！富邦特選高股息ETF募集破150億，看懂00900是什麼

富邦特選高股息ETF（00900）打破傳統高股息ETF的選股邏輯，採滾動式篩選並主打高配息率，獲得許多投資人青睞，一週的募集期間就破150億。

打破傳統高股息ETF選股邏輯的「富邦特選高股息(00900) ETF」上周開幕，一周的募集期間湧入超過150億元規模資金，該ETF已在今（14）日獲准成立，預計12月22日掛牌上市。

「富邦特選高股息(00900) ETF」主打滾動式篩選邏輯與高配息率，經理人楊邦珩表示，由於高股息因子在台股市場對總報酬有顯著正向貢獻，因此儘管富邦特選高股息ETF追蹤指數承擔高週轉率產生的成本，但從回測得到的成果而言，對投資人而言仍是值得的。

高股息因子在台股市場是一個中長期有效的投資因子，楊邦珩分析，統計台灣全部1,700多檔的上市、櫃股票最近10年的含息累積總報酬表現，其中現金股息率排序最高的前20%個股，高出股息率最低的20%個股逾100%，可見高股息因子在台股市場對總報酬有顯著正向貢獻。

楊邦珩說，簡單來看，就是根據前述歷史數據統計，配息率越高的股票，往往繳出的長期總報酬相對也會越高，這也解釋以高股息作為投資決策的考量因子，不僅是台股市場的主流趨勢之一，更重要的是能提高投資效率。

在台股高股息因子有效的背景下，富邦特選高股息ETF追蹤的「特選臺灣高股息30指數」，採用公司實際公告現金股利發放金額或最新財報等資訊計算，以指數化投資的方式，透過一籃子股票高度參與高股息個股的行情表現。

此外，成分股調整考慮個股除息日，藉由滾動式成分股調整方式，一網打盡台股市場中眾多高股息的股票，將台股市場所具有高股息的優勢發揮到淋漓極致，指數股利率也因此明顯提升。

楊邦珩提醒，同一個股市因子，在不同市場，其效性或報酬表現可能呈現出大幅差異，譬如說，高股息因子在台股市場有效，在其他市場並不見得存在同樣的效果，主要原因是因子的效性，可能受每個市場的背景特性或法規制度不同所影響。

以美股市場為例，美國S&P500指數成分股，現金股利率較高的個股，近10年累積總報酬卻落後股利率最低的個股近80%，因此同一個高股息因子在台股、美股市場效性大不相同，可能的原因來自於稅負制度的差異，主要是美國政府對公民或外國投資人皆有課徵股利所得稅，甚至針對持有個股時間長短，課徵不同的稅率，進而影響投資人高股息個股的操作。

楊邦珩解釋，回測「特選臺灣高股息30指數」過去11年參與到的除息次數，可看出透過滾動式調整，指數在第一次(4月)及第二次(7月)的大量持股轉換，幾乎都能全數參與到配息次數，在台灣的上市櫃公司開始得以採行季配及半年配的政策釋出後，該指數一年最多更能參與到60次以上的除息次數，也因此指數近10年來平均股息率可以得到9.99%的表現。

本文經授權轉載自：經濟日報

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責任編輯：吳佩臻、錢玉紘

為守護保戶資產，南山人壽集結客戶服務、數位、資訊三個部門的能量，自行研發「黃金眼 AI 防詐模型」，自 2024 年底完成開發後，截至今年 11 月已成功阻擋多起詐騙案件、攔阻金額累計逾新臺幣 900 萬元，並獲得 2025 數位金融獎等殊榮。

「黃金眼 AI 防詐」模型為什麼可以有效防詐、更好守護保戶資產？

南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟面帶微笑地解釋：「『黃金眼 AI 防詐』是透過龐大的保戶資料結合前線客服的實務經驗建構而成的模型，不僅克服了壽險業交易頻率低且詐欺樣本極度不平衡的挑戰，還能夠偵測在臨櫃辦理保單借款或解約的高風險個案，讓客服人員可以主動提醒與關懷，有效降低詐騙風險，守護客戶資產安全與信任。」

從詐保到詐財，壽險業面臨的風險加劇

過往，壽險業者面對的主要風險是保險詐欺，例如，透過偽造事故情節、虛構醫療紀錄等方式詐領保險理賠金，然而，隨著科技迭代與詐欺集團的組織化、專業化，這類手法已快速進化，從「偽造病歷、輕病久住、醫療共犯」等傳統模式，轉向結合數位科技與精準話術的跨領域詐財操作。

這一波詐欺風險不僅滲透力強、具備高迷惑性，也直接影響保戶資產安全。例如，詐欺集團利用假冒理賠諮詢等方式竊取保戶個資，再一步步誘導客戶辦理解約或申請保單借款，最後要求將資金匯到不明帳戶等，壽險業者面臨的風險範圍也從「詐領保險理賠」延伸到「詐騙保戶資產」。

李淑娟資深副總經理進一步指出，南山人壽每年要處理逾 35 萬件解約與借款案件，很難單憑人力在海量案件中精準辨識高風險個案。「為有效防堵詐欺事件，南山人壽除開發 AI 模型辨識詐保事件，更進一步研發黃金眼 AI 防詐模型，用前瞻科技主動攔截風險，強化保戶資產的安全防護。」

南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型守護保戶資產

在打造黃金眼 AI 防詐模型時，南山人壽面臨兩個挑戰：首先是壽險的交易頻率低，導致資料稀缺；其次，是詐欺樣本比例高度失衡，導致 AI 很容易誤判。為化解這些挑戰，南山人壽整合保戶行為、保戶與保單側寫資訊與情境因素等多模態資訊進行模型訓練，爾後，透過集成學習（Ensemble Learning）整合多個不同觀點的「專家模型」共同判讀，提升模型判斷準確性。

南山人壽數位專案經理蔡其杭表示：「以多模態數據源跟集成學習的策略打造黃金眼 AI 防詐模型後，我們除了將模型串連至臨櫃客服系統，以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級，協助客服人員快速識別高風險個案，主動介入並阻斷詐騙，更透過『自適應演進』與『外部資源擴充』兩個機制，持續優化模型辨識精準度。」

「自適應演進」指的是，客服人員會依據模型亮起的燈號，結合系統提供的關懷提問表，向臨櫃辦理解約或借款的保戶進行關懷詢問，如資金用途、是否接獲可疑來電等，藉此釐清是否存在異常情況，並將相關結果回貼標籤，作為後續調校模型的關鍵訓練素材，讓黃金眼 AI 防詐模型越用越精準。

「外部資源擴充」則是透過更多元的外部數據強化模型的防詐能力。例如南山人壽與內政部警政署刑事警察局簽署反詐騙合作備忘錄（MOU），在合規架構下共享情資，協助核對保戶是否曾有詐欺通報紀錄。蔡其杭補充，南山人壽目前正與電信業者合作，將其超過 1,400 項特徵因子導入模型，有效提升模型燈號判斷的靈敏度與可靠度，使黃金眼 AI 防詐成為更全面的金融詐欺偵測引擎。

蔡其杭表示，詐騙的手法日新月異，AI 阻詐模型除了能準確識別可疑的高風險案例外，更重要的是具備與時俱進、持續調優模型能力和效果的機制；如同維持客戶服務的品質一樣，刻不容緩。

李淑娟表示：「隨著模型的持續優化，黃金眼 AI 防詐模型的應用範疇將從目前的『臨櫃防堵』延伸到『全通路、跨產業、事前預警』的防禦機制，以事前預警的方式防堵詐欺事件。」舉例來說，當保戶撥打電話詢問保單借款或解約時，系統就會開始運作、提前識別風險，針對透過手機 APP 或網路平台辦理業務的數位客群，系統也會即時偵測，當出現高風險行為時即會立即展開關懷提問。

不僅從科技著手，南山人壽以 SAFE 逐步提升防詐安全網

值得特別注意的是，南山人壽並未將防詐視為單一的科技工程，而是從 SAFE–Skilled（防詐訓練）、Awareness（全民防詐）、Fintech（科技運用）、Engagement（聯防合作）–四個構面打造更完整的防護機制。

在專業技能方面，南山人壽不僅協助相關人員熟悉黃金眼 AI 防詐模型的操作模式，也持續透過內部教育訓練，以及跟刑事警察局等單位合作舉辦的工作坊等方式，全面提升員工識詐、阻詐的能力，達到 AI 人機互動的阻詐聯防保護網。

在防詐意識宣導方面，南山人壽除於全台 18 個分公司櫃檯播放刑事警察局提供的反詐騙影片，並在櫃檯明顯位置放置防詐文宣，協助來訪保戶掌握最新詐騙趨勢；更主動走入偏鄉、校園與新住民社群，並針對聽語障人士製作友善素材，以多元形式推廣防詐知識，降低詐騙事件發生的可能性。

在公私協力方面，李淑娟表示，南山人壽積極培育、鼓勵每一位壽險業務員成為「防詐大使」，在拜訪客戶時主動觀察各種異常徵兆，例如可疑的投資文宣或陌生人的頻繁出入，並將這些現場蒐集到的「軟性數據」提供回公司，作為模型判斷的補強資訊，以提升事前預警效果。

為了更好的保護高齡與失智等高風險族群，南山人壽也積極推動「保單安心聯絡人」機制，鼓勵保戶指定第二聯絡人，在其申請保單借款或終止契約時，可以主動通知聯絡人介入確認，降低詐騙風險；此外，亦針對受詐保戶提供「喘息關懷服務」，以低利紓困貸款協助保戶在遭遇詐騙後仍能穩定度過財務壓力，將防詐保護從事中攔阻延伸到事前預警與事後援助兩個層面，樹立產業新標竿。