量身訂做理財情報
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2000.06.01 |

「這些其實都是過去大型券商一直想做都做不起來的一塊,」現任嘉實資訊執行長的王貞海說。這位曾任元大證券副總、元大投信總經理與統一證券執行副總的金融老將,「數字敏感度極高,設計管理報表及行銷能力相當強,」過去為王貞海部屬的嘉實資訊企劃部副總林昆諒形容。
之所以能請到王貞海坐鎮這個年輕的網路團隊,今年35歲的嘉實總經理李政霖說:「去年3月剛創業時,為了幫朋友尋找金融專業經理人,因而拜訪當時任職統一證券的老長官王貞海,沒想到卻因此種下合作契機。」
當時王貞海正準備推「全民利多」免費電腦專案,便問李政霖是否能介紹資訊設計公司給他。「當時便直覺我們可勝任,」他回憶,當天下午四點回去,與三位台大資工系畢業的創業夥伴溝通需求,七點半便接到「Sample已經好了」的電話,成為嘉實與大型券商合作的起點。
目前這支擁有十餘年證券金融經驗的經營團隊,已先後與20多家如元大、統一、元富等券商合作,以建立網路盤後分析系統、收集整理研究報告以及提供電子郵件發送機制等為公司爭取營收,「自今年2月已出現利潤,」李政霖說。從過去直接服務券商,嘉實目前正著手的網路投顧平台,可說是從B2B延伸服務戰線,擴大到直接面對投資大眾(B2C)。
「外國的月亮不一定比較圓,」王貞海指出。在成熟的股票市場,券商所能收取手續費的高低,決定於研究品質好壞,這也是為什麼美林證券手續費高,卻仍吸引諸多投資大戶趨之若鶩。
而在國內,卻沒有一套便捷機制明顯分出券商研究品質的落差,網路投顧的推動,目的是仿效國外個股評級制度(Rating System),建立比較機制。「我們對個股評級有明確定義,投資人可清楚看到券商對個股的態度(如逢低買進、賣出等),」李政霖指出,投資人也可經由日後股價檢驗,看出哪家投顧的推薦與市場趨勢最貼近。
換句話說,網路投顧建立了一個讓投顧在此「華山論劍」的舞台,「讓投顧們不得不全力以赴,」參與這個平台的建弘投顧副總林英貴如此形容。
對大型券商所屬投顧來說,過去只能服務自己集團客戶,現在藉此則可增加成果展示的管道;但另一方面,也如同在百貨公司開精品店般,隔鄰就是同業,因此研究報告的質與量顯而易見,競爭也更激烈。
目前網路投顧是免費提供服務,但「白吃的午餐」究竟能持續多久?
「如果投資人需要更明確如多少價格買進或賣出等投資建議,我不認為免費提供是長久之計,」李政霖表示。相較於第四台或0204語音服務動輒上萬元的會費,嘉實未來將以每篇數十元的價格,把看與不看、或選擇哪家投顧報告來看等選擇權交給投資人,「這個平台若能順利運作,對投資人、投顧業者與嘉實是三贏的合作,」王貞海也說。
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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