金管會宣布:限空令延長一周!限空令是什麼?一次盤點台股限空令歷史
金管會宣布:限空令延長一周!限空令是什麼?一次盤點台股限空令歷史

台股連假休市期間,美國總統川普拋出「對等關稅」政策,衝擊全球金融市場。

為穩定股市並兼顧投資人權益,金管會6日緊急宣布「每日盤中借券賣出委託數量、最低融券保證金成數及放寬擔保品範圍」三項穩定措施,12日再度宣布上述穩定措施繼續實施一週,實施至114年4月18日止,收緊放空交易,也是2022年來再度祭出調整做空機制的相關措施。

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金管會3大暫時性措施是什麼?

金管會宣布的3項暫時性措施,包括開放多元擔保品、調降每日盤中借券賣出數量,以及將最低融券保證金成數調整至130%。

一般來說,投資人看空股市,常透過「融券放空」操作,也就是從券商借入股票賣出,待股價下跌後再買回歸還,從中獲取差價。要進行這類放空操作,需要設立信用帳戶並提供擔保品,隨著股價波動,也可能面臨強制回補或追加擔保品的風險。

金管會本次針對放空機制祭出的3大暫行措施如下:

1. 放寬擔保品種類: 投資人經證券金融事業或證券商同意後,可使用具有市場流動性,且能被客觀合理評估價值的多元擔保品,補繳融資自備款或融券保證金差額。

2. 限縮借券賣出比例: 每日盤中借券賣出委託數量,將由原不超過該有價證券前30個營業日日平均成交量的30%,調降至3%。惟證券商因發行認售權證、指數投資證券、結構型商品與股權衍生性商品等避險需求,或擔任股票造市者與期貨自營商等市場流動性提供者,所需之借券賣出,則不在此限。

3. 提高融券保證金比率: 上市及上櫃有價證券之最低融券保證金成數,自原本的90%調升至130%。

也就是說,透過降低投資人回補擔保品的壓力、限縮借券比例與提高做空門檻,金管會提前出手,就是要在台股補跌壓力釋放前,先降低非理性放空對盤勢造成的擴大衝擊,並降低市場因恐慌引發的劇烈震盪。

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限空令是什麼?台股曾經有幾次限空令?

過往在股市波動劇烈時,金管會為維持金融市場穩定,就會祭出適當的限制放空措施,包括調整融券委託數、保證金成數,藉此抑制過度放空壓力。

如果再進一步提出「在特定條件下,不得放空個股」的措施,就是所謂的「全面禁空令」,也被視為穩定盤勢的最後手段。

回顧台股歷史,過去曾經祭出5次限空令。

1. 1998年亞洲金融風暴:平盤不得放空

亞洲金融風暴, 祭出限空令後仍持續走跌,1999年2月跌至最低點後才趨於穩定。

2. 2008年次貸風暴:全面禁止放空

美國次貸風暴引發全球金融海嘯,台股最大跌幅超過30%,直到2013年9月23日完全解除放空禁令,期間長達5年,是有史以來最長的禁空令。

3. 2015年中國股市崩盤:平盤不得放空

8月24日金管會宣布限空令,實施期間近1個月解除。

4. 2020年COVID-19疫情爆發:限制借券賣出量

疫情期間,台股曾跌破9,000點大關,金管會祭出有條件限空令,借券賣出委託數量由30%降為10%。自3月20日發不起,不到3個月市場就回穩,金管會在6月9日收回有條件限空令。

5. 2022年俄烏戰爭:單日跌幅逾3.5%個股,次一交易日不得放空

俄烏戰爭、美國鷹派升息、通膨等利空夾擊,台股面臨萬三保衛戰,金管會9月30日限制借券賣出、拉高融券保證金成數,10月12日擴大限空程度,10月21日再祭有條件限空令,單日跌幅逾3.5%的個股,次一交易日不得放空。

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關鍵字: #時事追蹤 #台股
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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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