控告華爾街的餿主意
控告華爾街的餿主意
2001.04.01 | 科技

之前擔任AT&T主管的吉米‧魯西(Jim Luzzi)認為自己是華爾街股市受害者。去年4月,他把畢生積蓄29.5萬美元拿來投資總金額高達106億美元的AT&T無線電信事業部IPO,透過公開說明書,他認為光靠AT&T的名聲,股票就會帶來源源不絕的收益。但公開上市5天後,5月2日AT&T公佈第一季營運數字,失望性賣壓讓股價跌破當初上市價格,魯西損失1/3積蓄。
現在,魯西和其他投資人準備讓華爾街和AT&T付出代價,他們在12月提出集體訴訟案,認為承銷商高盛、美林、所羅門美邦沒有揭露AT&T失去重要的長途電話服務合約這項訊息,屬於業務過失,而相關業者和AT&T都拒絕評論這件事。

**投資人群情激憤

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從去年3月以來,投資人已經在股市損失3兆美元,現在他們正準備反擊。他們控告投資銀行粉飾交易訊息,吸引投資人購買IPO的股票,公司再發佈壞消息。「股市走高時,所有罪惡都被掩飾,但下跌的時候,很多事情就露出馬腳了。」約翰‧赫本(John Halebian)說,他是紐約一間專門處理集體訴訟案件的律師事務所合夥人。
投資銀行、律師事務所和管理公司都捲入這場訴訟風暴。1月美國全國證券經紀商公會的訴訟案件已經增加19%,「只要是交易熱絡的市場,自然會有很多針對承銷商的訴訟。」一位投資銀行的律師說。
可以肯定的是,市場修正激起了訴訟風氣,「過去很多訴訟案件沒有被提出,原因是因為承銷商不好惹,如果沒有把握根本不會提。」羅伯‧渥斯(Robert Wise)說,他是一家專門服務投資銀行的律師事務所合夥人。
但是這回訴訟得到的獎賞比過去高多了。「廣大投資人在這次IPO的投資金額高過以往,」《Securities Class Action Alert》發行人吉姆‧紐曼(Jim Newman)說。更糟的是,投資銀行這回再也不能仰賴訴訟的壓力擺平這些案件,「投資人看上的是投資銀行的口袋。」

**向承銷商報復

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由於每年有將近260億美元收入,投資銀行成為首要目標。但目前為止,投資銀行因為不夠大,因此不需要在財務報表上揭露費用,另外,它還受到1995年國會通過的人身訴訟安全改革法案的保護,有效遏止集體訴訟的壓力。投資人和律師代表為了高額的賠償金,選擇提出複雜棘手的訴訟案件,例如違反會計原則或是充分告知義務的準則。「投資人因為股價大跌而不再選擇簡單的訴訟了,」馬克‧侯藍(Mark Holland),一間律師事務所的合夥人說。根據美國經濟研究機構的研究,這樣的結果導致承銷商列為被告的訴訟案增加了17%。
有些案例已經做出不利華爾街的判決。美國波特蘭地方法院近日宣判費哲公司(Fiserv Inc.)應該賠償6位投資人180萬美元,原因是這家公司取消和現在已經停業的Duke & Co仲介公司交易。費哲公司緊急提出上訴,「我們仍然認為這個決定是錯的,」費哲公司的法律顧問史帕拉古(Charles W. Sprague)說。現在,政府當局對這些堅稱對客戶行為不必負責的公司,訂出昂貴的標準。
投資人特別熱衷向2000年初協助IPO的華爾街公司復仇,在新創網路服務公司像pcOrder的案例中,訴訟人認為它的承銷商高盛、瑞士信貸第一波士頓和SG Cowen Securities公司,沒有在公開說明書中警告投資人,公司沒有正式的營運計畫。在pcOrder母公司,Trilogy軟體公司聲明中,它認為它只是投資人面對經濟榮景反轉,所選擇高科技公司目標中的一個而已。其他投資人則認為Turkish行動電話經營者--Turkcell Iletisim Hizmetleri它的顧問公司誤導他們錯估公司顧客流失率。

**銀行飽受攻擊

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銀行處理IPO的方式也飽受攻擊。舉例來說,1月的一個集體訴訟案件是投資人控告賣VA Linux系統的電腦商和它的承銷商瑞士信貸第一波士頓,原因是沒有揭露資訊,並且透過零股交易的管道影響股價。「我們正在做其他相似案例的研究,」Milberg Weiss Bershad Hynes &Lerach法律事務所資深合夥人梅林‧魏斯(Melvyn I. Weiss)說。瑞士信貸第一波士頓和VA Linux公司都拒絕評論這件事
同時,1997年美國加州聯邦法院首開先例,讓公司開始控訴投資銀行和其他承銷商。這些人必須負起過去未負的責任--提醒客戶,追求交易中的最大利益,例如合併。像成衣商Merry Go Round因為下游零售商重組帶來的衝擊,而控告Ernst & Young公司,讓它被迫賠償1.9億美元。
當然,華爾街從不強迫對每個人發出忠告,公司的財務幕僚原本的任務就是為公司篩選資訊、不論好或壞。「你必須懷疑每一件事,」布林海爾(M.Breen Haire)律師說。但是如果財經官員和個別投資人太相信華爾街的人,倒楣的還是他們自己。

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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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