用AI進行股票分析!人人都想做的事情,Ephod怎麼讓夢想成真?
用AI進行股票分析!人人都想做的事情,Ephod怎麼讓夢想成真?
用AI進行股票分析

分析師一個螢幕盯著閃爍紅光綠光的螢幕,另一個螢幕有待整理的excel財報表和即時新聞,甚至還有更多的螢幕上有著更多代辦事項。

是否有分析師專屬的AI,可以讓分析師免除勞動密集的作業程序,把時間放在更有價值的地方?

香港金融新創Ephod就以大數據為基礎生成股市交易策略。他們開發的Ephod Intelligence不需要學會程式語言,或是在茫茫資料庫裡搜索半天,只需要點選各種因子,就能在5分鐘內獲得完整的股票建議策略。

把財報和數據整理交給AI,分析師專注於提供見解

一份研究報告需要分析師彙整所有相關資料,然而在當財報和歷年股市以不同檔案形式四散在資料庫裡,會花費分析師至少3個小時整理。有些券商也會請工程師蒐集、清理並整理各公司的財務報告和股市資料。

麻煩的是,這些工作形式不但耗時,如果分析師將研究領域轉換到其他產業,或是公司財報調整格式,又需要重新建立模型。研究部門成員像是薛西佛斯(希臘神話中被懲罰不斷推石頭的人),再度陷入找資料、清洗、整理的迴圈。

為了解決金融產業的問題,Ephod的服務或許是解方。「我們在做新世代的量化工具,讓策略能夠系統化、自動化地提供給投顧的客戶使用。」Ephod共同創辦人周壘和黃博翔這麼說道。

自此以後,分析師可以省下大量機械化的工作流程,用這些時間思索出更完善的投資方案。

金融產業並不是想要排除AI工具,而是對於AI黑箱結果的擔憂使他們卻步。Ephod為了解決客戶的顧慮,在服務中特別加入基金經理與分析師的思路和判斷依據。

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圖/ Ephod提供

上千個因子可以選擇,5分鐘內生成投資方案

Ephod目前主要將服務提供給台灣券商。團隊在證券投資公司討論合作的過程中,除了協助客戶開發可能關注的投資因子以外,也藉此深入瞭解影響股市買賣的條件。。

分析師不需要寫程式,就可以選擇股票變因,而後再設定期望的進場價格、退場金額等條件。Ephod會在5分鐘內從整合完成的歷史資料庫回測,做出約數10萬次的驗證,找出生成出符合需求的策略。若是使用者認為策略可行,按下追蹤便能即時收到股市訊息通知。

僅需一杯咖啡的時間,可以降低分析師的工作量與時間成本。「從一開始運作要花費3周,到現在只需要5分鐘⋯⋯我們接下來期望可以改善至1分鐘內生成出方案!」黃博翔驕傲地說。

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圖/ Ephod提供
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圖/ Ephod提供
「難規模化」才是賣點?寫code、整理資料竟然要半個公司人力

不過,開發無程式的投資服務並不容易,需要考量到各公司的季度或年度財報,以及隨時變更的股票市場和統計形式。黃博翔無奈表示,只要企業或是蒐集的資料庫與過往呈現方式不同,就必須重新整理程式碼。

除此之外,清理資料也是他們遇見的大難關。即使現在有機器輔助,仍依賴人工整理。Ephod現在僅有8位成員,有一半的人負責處理資料。

規模化、量產是讓新創持續營運、擴張的條件。不過Ephod難以擴張的服務反倒成為他們的護城河。

目前與Ephod合作的金融機構僅有10間,費用會因需求不同而調整,1年約從1萬美元至10萬美元(約新台幣32萬元~320萬元)不等。

若是散戶或是個別分析師在Ephod上監控1個策略,收費是10美元(約新台幣320元);3個是20美元(約新台幣640元);若是月繳則是100美元(約新台幣3,200元)。

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圖/ Ephod提供

創業家共同難題:想創業、有技術,但不知道從何開始

Ephod為什麼選擇台灣呢?其實這有地緣關係,也有時事因素。

Ephod共同創辦人周壘和黃博翔曾任台灣KKBOX的工程師,對台灣市場極為熟悉,但是在擔任主管職位期間感受到事業上的「平淡」,於是在2021年離開大企業,自己創業。

周壘和黃博翔觀察僅知道自己能以AI當作技術基礎,不過他們並不確定台灣的市場需求是什麼。他們為了找題目,走遍台灣傳統產業的工廠,後發現這些工廠對AI的產品期待,在實務上並不能大量複製。

同時,周壘參加了一個以預測油價為主題的比賽,Ephod的草創成員便想,「若是對油價有興趣,或許可以進一步做股價。」他們訪談完基金經理後,認知到金融業是一條相對簡單且有發展的方向,FinTech和SaaS因此成為Ephod的發展主題。

「而且現在台股很熱門啊!」周壘表示,由於AI和晶片熱潮的關係,台股是眾多資金的追捧對象,有利於Ephod的服務推進。

Ephod目前獲得前東家創投公司Headline、達盈管顧、母校香港科技大學和ParticleX投資,現在募資進入種子輪。周壘分析,現在國際皆關注台股,因此將台灣市場作為起點,不過他們沒有放棄香港或是其他地區的市場。

他們期待,接下來除了幫助金融機構內的分析師以外,還能夠透過KOL推廣服務,讓散戶也可以無痛使用專業投資策略平台。為此,他們開發了AI對話機器人,讓用戶可以透過AI釐清自己的需求和適合的股票類型,也能藉此建立因子和市場之間的關聯。

創業快問快答

Q:要達到下一步目標,團隊目前缺乏的資源是?
A:不缺什麼。如果知道有缺什麼就馬上去找了。如果真的說缺什麼,當然希望有更多時間。

Q:創業教會了你哪些事?簡單分享創業至今以來的心得感想?
A:很多成功和失敗經驗其實無法複製。最終創業成功與否只是取決於積累成功和失敗經驗的速度。一切預測都只有5到6成勝率。唯一能提高存活率的方式不是提高勝率而是提高頻率。

Q:創業至今,做得最好的三件事為何?
A:執行力。有問題立即就修正,有想法立即就執行。因此我們及時拿到資金,擴大或縮小團隊,做成產品。

團隊資訊

公司名稱:英屬維京群島商信琂有限公司台灣分公司(Ephod Technology Limited)
成立時間:2021年
產品名稱:金融大數據分析SaaS平台(Ephod Intelligence)
官方網站

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代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎
代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎

隨著代理式 AI(AI Agent)的快速普及,其在商務交易中的應用也從智慧搜尋、商品比價一路延伸至自主下單,逐步形塑出全新的代理式商務(Agentic Commerce)模式。為因應此一趨勢,萬事達卡攜手聯合信用卡處理中心(NCCC)於 15 日舉辦「 AI 時代支付安全與數據信任高峰會」,匯聚產官學界專家共同交流,深入探討代理式商務下的支付授權與驗證機制,以及 AI 時代金融監理的演進與詐欺防治重點。

萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文表示,無論交易是由人或代理式 AI 發起,都應該在安全可信的環境中完成,萬事達卡將持續強化支付安全的把關能力,不僅著眼於風險控管,更期望將「信任」轉化為未來創新的基礎與成長動能。聯合信用卡處理中心董事長桂先農則認為,面對 AI 浪潮,支付安全已不再只是技術問題,更要在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡。金融監督管理委員會主任委員彭金隆表示,金管會未來將持續秉持安全與發展並進的原則,致力於打造可信賴、穩健且具有包容性的環境,加速金融 AI 應用的發展。

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金融監督管理委員會主任委員彭金隆特別出席,表示金管會核心理念為「負責任創新」,並於2025 年成立『金融科技產業聯盟』,期待結合金融周邊單位與金融機構的力量,打造可信任及穩健的AI 金融應用環境。
圖/ 數位時代
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萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文(左)攜手聯合信用卡處理中心董事長桂先農(右)致詞不約而同提到:面對 AI 浪潮,支付安全將會是如何在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡的治理課題。
圖/ 數位時代

AI Agent 重新定義消費旅程,萬事達卡提 4 大要素保障支付安全

Google Cloud 台灣技術總經理林書平認為,代理式商務正在重新定義消費旅程,而 Universal Commerce Protocol(UCP)則是支撐這場變革的關鍵。他表示,UCP 就好像電商界的 Type-C 接口,可以串聯不同代理式 AI 與電商平台後台系統,讓代理式 AI 可以根據消費者需求,自主完成商品搜尋與推薦、比價到下單的交易流程,打造更即時、更個人化的消費體驗。

在此情況下,支付不再只是交易流程中的最後一步,而是串聯個人化服務、授權機制、風險控管與信任的核心環節。萬事達卡數據與顧問服務部資深副總裁戴輝瑾指出,要確保代理式商務下的交易安全,必須具備 4 個關鍵要素,包括可驗證代理式 AI 身份、明確的使用者授權、確保代理式 AI 執行的任務沒有超出授權範圍,以及在發生爭議時,能透過公開透明且可追溯的機制進行處理,確保各方權益。

此外,他也強調,風險管理不應侷限於付款當下,需從交易前、交易中、交易後到持續性的監控,建立端到端的治理架構。為此,萬事達卡推出多元解決方案強化整體防護能力,包括以 Identity Solution 強化數位身分驗證、以 Decision Intelligence Pro 提升即時風險判斷能力、透過 Ethoca 優化爭議處理流程,以及藉由 Recorded Future 提供即時網路威脅情報,全面覆蓋交易生命週期,打造更完整的支付安全生態系。

AI 監理邁入新階段,以信任為核心的監管新框架

從監理角度來看,AI 所帶來的變革也同步改寫治理思維。金管會銀行局局長童政彰指出,監理機關不僅要加強國際合作,更應深化與金融業及科技業的對話,建立更開放且具前瞻性的監理模式。進一步針對代理式商務來看,政大金融AI創新中心主任王儷玲認為,金融監理重心應由模型與資料管理,轉向代理式 AI 安全,尤其當 AI 可以代理消費者進行支付時,如何確保代理式 AI 在授權範圍內執行交易,將成為未來的監理重點。

在國際監理趨勢方面,萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong 分析亞太與全球支付生態並指出,AI 時代的監管核心已轉向「以信任為基礎」,金融業在應用 AI 時,必須具備可解釋性、可問責性與可稽核性,確保決策透明且可追溯。同時,隨著詐騙與洗錢行為跨境化,監理機制也應向外延伸,確保跨境一致性,並透過如 ISO 20022 等標準強化資料透明與治理能力。

回到金融機構實務面,國泰世華銀行數據長梁明喬表示,代理式 AI 將對既有支付與風控機制帶來結構性改變,以信用卡支付為例,過往的驗證重點在於是否為本人,但在代理式 AI 情境下,則轉變為驗證 AI 的身份、授權來源與行為意圖。未來,隨著代理式 AI 的普及發展,授權與權限管理將變得更加重要。

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關鍵對談以「AI 時代的資安監管趨勢與企業應對策略 」為題,左起邀請:數位時代總編輯 王志仁主持及重磅與談人國立政治大學金融 AI 創新中心主任 王儷玲、國泰世華銀行數據長 梁明喬及萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong與會。
圖/ 數位時代

AI 詐騙升級,聯防機制成新關鍵

最後,本場研討會亦聚焦討論 AI 造成詐欺風險升級的議題。台灣大哥大資訊長蔡祈岩觀察,詐騙已從單一管道演變為跨平台、跨場景的複合型攻擊,尤其是假冒「代理式 AI 」的詐騙手法,透過對話引導消費者提供個資與支付資訊,正成為新興且高風險的威脅來源。

萬事達卡 Franchise Innovation 副總裁Dennis Koh 進一步歸納出 3 大詐欺發展趨勢。第一,Deepfake 服務化使詐騙門檻與成本大幅降低。第二,詐欺行為跨境化與遠端化,已經突破地理限制、走向全球攻擊。第三,社交工程從大量投放釣魚信件,轉為高度個人化、難以辨識的精準攻擊。

面對詐欺手法持續演進,聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理李錦堯表示,聯卡中心正透過區塊鏈與FIDO生物識別技術,打造無密碼的數位身分認證系統,並結合AI數據模型提升TRACE風險預警系統的效能。未來,聯卡中心將持續優化模型,並建立跨機構資料共享的聯防機制,整合發卡機構與國際組織資源,以提升整體防詐能力,對抗日益複雜的詐欺攻擊。

代理式商務將為消費者帶來更好的消費與支付體驗,但同時也對安全、治理與信任造成更大的影響,促使產業必須從單點防護走向跨機構、跨生態系的整體治理思維。在此趨勢下,萬事達卡將持續扮演關鍵推動者角色,攜手監理機關與產業夥伴,強化支付安全標準,推動台灣支付產業的監管框架與創新發展,打造兼顧效率與信任的數位商務環境。

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回應AI 代理經濟下的詐欺防制與個資挑戰,本論壇特別邀請台灣大哥大資訊長 蔡祈岩、聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理 李錦堯、萬事達卡Franchise Innovation副總裁 Dennis Koh交流趨勢觀點。
圖/ 數位時代

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