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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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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