金融業
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華爾街導入生成式AI解決過勞與外包合規危機，大幅自動化初階勞務與量化研究。然而，AI的技術瓶頸凸顯了人類把關的必要性。這場變革重塑了企業治理框架，並促使人才招募轉向重視批判性思維，確立人機協作的未來典範。
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大多數金融業的 UAT 流程是為傳統程式設計的。套在 AI 模型上，往往測不到真正重要的東西。
有一次我們的 AI 模型開發完成之後，進入了正式的測試流程。
負責驗收的人拿出了他們的測試案例清單，一共一百筆，逐一跑過，看每一筆模型輸出的結果對不對。跑完之後，他說：「這幾筆答錯了，這樣不行，我們
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當大家都在問「AI 能不能做到」的時候，很少有人在問「做到這件事，我們能負擔得起嗎？」。
有一次在討論 AI 專案成本的時候，一位業務單位的主管問了我一句很直接的話：「我們現在這個流程，一個人一天可以處理幾百件，AI 上線之後如果每一件都要送去大模型跑，費用到底是多少？」
這個問題看起來是財務問
整個世界都在賣你複雜，只有真相站在簡單那一邊
一個你必須先知道的真相整個金融業的商業模式
就是建立在—「讓你覺得很複雜」之上。
• 券商要你頻繁交易——賺手續費
• 基金要你追熱門——好募集
• 媒體要你焦慮、興奮、再焦慮——賺流量
• 網紅要你「需要他們」—賺訂閱
整個產業，
前陣子讀黎巴嫩的資料，才意外發現黎巴嫩長期是區域金融中心，內戰結束後，其金融業雖一度停滯，但後來來靠著保障金流的隱私、低稅來保持其金融業的發達，也是該國最賺錢跟有前景的產業（但今天炸得很慘了。）讀的時候才想起來，以前也看過好些資料，說黎巴嫩的工商業者跟百姓普遍借不到錢，普遍有unfunded
銀行內部系統改版難在哪？本文摘錄自我在 Hello World Dev Conference 2025 的演講精華，剖析在合規與老舊框架下的 5 大挑戰，並收斂出 6 項協作心法。從釐清真實需求到模組化流程，分享如何不做選邊站的裁判，而是成為對齊共識的翻譯官，在限制中梳理出最合理的設計解法。
曾是金融業裡身不由己的理專，那些年敝人沒能說出口的真心話。今天不談指標，只說三個讓妳少走彎路的理財大實話。
https://vocus.cc/article/69e9bc86fd897800014ec06e【金融業沒說的三個大實話】
長期主義的複利： 第一點與第二點標的（如 0050、00620
Agentic AI 在金融業的應用引起廣泛關注，然而實際導入卻面臨許多挑戰。本文從導入前、導入中、導入後三個階段，剖析技術期待與現實之間的落差，並提供務實的建議，協助金融業者順利導入 AI Agent。
台新證券與元富證券合併後，連續發生交易系統異常事件。金管會與證交所已開始進行調查，後續處理事宜還會繼續發酵。
