影片|Perplexity Finance幫你解讀財報、追蹤美股,免費版就能開啟!完整教學一次看
影片|Perplexity Finance幫你解讀財報、追蹤美股,免費版就能開啟!完整教學一次看

在瞬息萬變的投資市場中,投資人每天面臨著海量的財經資訊,從企業財報到市場新聞,光是要消化這些資料就耗費巨大的時間與精力。

不過,隨著AI新創公司 Perplexity 推出財經分析功能 Perplexity Finance,這個問題也有了它的解決方案。Perplexity Finance透過 AI 本身強大的搜尋和摘要能力,能幫助用戶高效、精確地解讀財報和掌握投資市場動態,讓複雜的企業財務資訊不再是高不可攀的門檻。

下面整理 Perplexity Finance 的核心特色與具體用法,趕快將這個好用工具學起來!

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Perplexity Finance是什麼??它有哪些特色?

深度整合 SEC/EDGAR 文件分析

這是 Perplexity Finance 的關鍵優勢之一:平台深度整合 SEC/EDGAR 申報文件,使用者可在同一段對話中查詢與追問,快速理解企業財務、策略與風險。更重要的是,每個答案皆附上來源引用,方便用戶隨時查證。

即時股票數據

平台提供即時股票價格、交易歷史記錄和完整的財務報表數據,用戶可以輕鬆查詢特定公司數據。此外,它還具備多維度財務分析工具:

  • 牛市與熊市觀點分析: 自動合成對公司面臨重大議題的樂觀和悲觀看法,幫助理解不同視角。
  • 關鍵議題洞察:快速了解公司的財務前景。
  • 財務報表自動洞察:每個公司的財務部分都包含自動化洞察。
  • 價格走勢時間軸:顯示近期價格變動和推動因素的時間軸。

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免費用戶可以用Perplexity Finance嗎?

經過《數位時代》實際測試,目前使用免費帳號是可以進入Perplexity Finance頁面並使用相關功能的。

Perplexity Finance如何打開?入口在哪?

想要打開Perplexity Finance的頁面,有以下3個方式:

(一)直接進入首頁

最直接的方式,便是直接進入 Perplexity Finance 首頁

(二)透過主介面搜尋

在 Perplexity 的對話搜尋框中輸入「finance」,系統會顯示快速進入 Perplexity Finance 首頁的快捷方式。

進入方式
圖/ 數位時代

(三)從工具列表進入

在最左側的工具列表,有一個 Finance 的圖標,點擊便能直接進入 Perplexity Fianance 的主頁。

進入方式
圖/ 數位時代

Perplexity Finance介面介紹、用法整理

進入 Perplexity Finance 頁面後,最先看到的是頂部的五個核心標籤,分別對應不同的市場情報和功能:

頂部5大標籤功能介紹

US Market(美股市場)主要展示美國市場的實時數據,包含 S&P Futures、NASDAQ Futures、Dow Futures、VIX 等即時行情與走勢圖,顯示最新點數與漲跌幅。目前 Perplexity Finance 僅提供美股市場和印度股市兩種選項。

頁面介紹
圖/ 數位時代

下方的Market Summary(市場摘要)為 Perplexity 自動生成的市場分析,透過三行文字摘要最近美股市場表現,提供快速新聞解讀。頁面最下方還能查看 Perplexity 引用新聞來源,方便查證。

Crypto(加密貨幣)標籤可以快速查看加密貨幣市場動向,下方的 leaderboard(排行榜)功能,是用來展示主要加密貨幣的交易狀況和市場表現,幫助投資者和分析師快速查看目前哪種加密貨幣最活躍、漲跌最大等資訊。

頁面介紹
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Earnings(財報)標籤主要用來追蹤上市公司的財務報告資訊,打開 Earnings 頁面的第一眼,會看到一排日曆,每個日期下方的數字,表示著該日發布財報的公司數量。每家發布財報的公司下方都會出現一段經過精心提煉的文字說明,包含最關鍵的數據點和市場含義。

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以 台積電(TSMC)為例,系統自動生成的摘要是:

TSMC Q3 2025 revenue rose 10.1% sequentially to $33.1B, driven by strong AI and leading-edge technology demand. Q4 revenue is guided at $32.2–$33.4B, with gross margin 59–61%. Full-year 2025 revenue expected to grow ~35% YoY. CapEx for 2025 set at $40–$42B, mainly for advanced technologies.

這段摘要在不到 50 個詞的篇幅內,涵蓋了季度表現、成長驅動力、未來預期與資本配置,意味著讀者只需要不到 1 分鐘便能快速理解財報的核心內容。

在Screener(篩選器)這個分頁裡,直接用中文或英文描述你想要的條件,系統會自動幫你篩選出符合條件的股票。例如,我們在空白處輸入「美國大型科技股,今年表現最好的有哪些?」,系統便會幫忙整理出一個清單,還可直接點選公司代號查看其財務數據細節。

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至於Politicians(政治人物)這項功能,主要用來追蹤美國國會、參眾議員和政要的持股及交易情況,畫面頂端可以直接輸入政要姓名,快速找到指定議員近來的股票、ETF等財務交易紀錄。不過,這項功能目前仍處於Beta測試版,仍待官方持續優化。

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個股深入分析功能

除了主要的5個分頁,Perplexity Finance頁面最上方的搜尋列,可以透過直接輸入公司的名稱或股票代號,來查詢該公司目前的股價與財務狀況。例如,我們在搜尋欄中輸入「NVIDIA」,依照Perplexity的畫面顯示,可以看到畫面的正中央展示了輝達的當前股價、盤後股價以及股價的走勢圖。

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右上角會顯示公司的情報卡,包含股票代碼、上市年份、當前執行長、產業、國家、員工人數等關鍵訊息。

頁面往下滑,還可看見2個區塊,分別為Recent Developments(最近發展)和Key Issues(關鍵議題)。

Recent Developments 會呈現與該公司有關的新聞事件,譬如,圖中顯示韓國政府以10億美元採購 Blackwell GPU、美國限制輝達向中國出口晶片等資訊,讓用戶能掌握市場最新動態,而不必在多個新聞網站間跳轉尋找相關報導。

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Key Issues(關鍵議題)則是系統自動蒐集市場上對 NVIDIA 的各種看法,並分為樂觀派和悲觀派兩陣營呈現,可快速看到市場對一家公司的不同觀點。

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追蹤與監控功能

在頁面右上方的Price Alert(價格警報)功能,主要幫助使用者監控股票價格變動,並在符合條件時發送通知。

使用者可在想要持續觀察的公司頁面,選擇Price Alert,可設定兩種觸發條件:

  • Target Price(目標價格):當股票價格達到或超過特定價位時觸發
  • Movement Amount(波動幅度):當股票在指定時間內漲跌幅度達到設定百分比時觸發
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Watch List(自訂追蹤清單)可讓使用者自行建立並管理想要追蹤的股票組合。使用者可在 Watch List 中加入自選股票,並透過 AI 查詢功能快速獲取這些股票的最新資訊。例如可詢問「為我的 Watch List 中的每檔股票顯示今日新聞和價格變動」,Perplexity 會自動為清單中的每檔股票生成綜合摘要表,包含即時價格變化、相關新聞標題等。

頁面介紹
圖/ 數位時代
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圖/ 數位時代

在 Perplexity Finance 的右下方,也提供了 3 個市場監控功能,讓使用者能快速獲得所需的市場信息:

  • Gainers(漲幅最大): 即時展示當日或特定時間內上漲幅度最大的股票,反映市場的強勢個股。
  • Losers(跌幅最大):展示當日或特定時間內下跌幅度最大的股票,可能暗示市場風險或特定產業的挑戰。
  • Active(成交量最高):顯示交易量最大的股票,反映市場關注度最高的個股。
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總結來說,Perplexity Finance 是一款能整合即時數據、SEC 文件分析以及多維度的市場觀點的AI財經分析工具,其強大的數據抓取和自動化摘要能力,有助於投資者節省時間成本,並快速建立對一家公司或市場的基礎認知。然而,如同所有 AI 工具一樣,其生成的內容仍應被視為輔助使用,最終的投資決策仍需結合用戶自身的專業判斷和審慎核實喔!

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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