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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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