曾获诺贝尔经济学奖的耶鲁大学经济学家席勒（Robert Shiller）的CAPE公式，股价除以过去10年经物价调整的盈余，可看出股价是否过热。 美联社
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AI狂潮席卷全球，供应链股价涨幅令人瞠目结舌，产业前景看好，AI运用也替金融业带来不少机会、创造新的获利模式，而在热潮蔓延下，另一个更令人关注的焦点是，AI热潮会不会持续？会不会泡沫化？
金融业迎战AI之1／金融业重金培养AI部队 成功建商模还是吃罚单 4大挑战很现实.coverstoryad { min-width:100% }
合库金控首席经济学家徐千婷表示，AI概念股最近涨势又急又猛，包括被称为「AI5」的辉达、台积电、微软、超微及博通，大量资金向该类股倾斜。对比当前的全球经济背景，包括持续两年多的高利率、贸易保护主义再起、美中贸易战、俄乌战争与以巴战争等，确实让人担心这波AI热潮是否很快就会泡沫化。
身兼合库投顾董事长的徐千婷分析，从基本面来看，美国经济与就业市场今年以来的表现超乎市场预期，企业获利也不错。今年2月21日，专门设计用于训练和运行GPT-4等模型晶片的辉达，公布了去年第4季财报，数字让人惊艳，也使其市值像火箭升空般迅速飙升至2兆美元，由此观之，市场狂热不是没有来由。
曾获诺贝尔经济学奖的耶鲁大学经济学家席勒（Robert Shiller）的CAPE公式，股价除以过去10年经物价调整的盈余，可看出股价是否过热。 美联社
AI狂飙能否后继有力 观察三件事
至于AI热潮会持续下去吗？她认为，可以从三个面向来观察。
第一，AI将改变全球经济，这是目前普遍的共识。不过，从时序上来看，在AI发挥提高生产力的效益之前，企业必须在IT软硬体、厂房设备等投入大额资本支出，才能实现。
然而，到目前为止，或许是因为地缘政治的不确定性以及利率大幅提高等因素，除了一些指标性的大型公司，如微软、辉达等宣布大举投资以因应AI需求之外，根据OECD的统计数字，大部分企业的投资并未明显增加，AI驱动的生产力当然不易发挥。
第二，AI相关的股票若要持续目前多头行情，公司迟早必须透过出售AI相关服务来赚钱；至于其他用户企业，从银行、咨询公司到电影制片公司等，也都必须开始大规模使用类似ChatGPT的工具。
第三，股市是否过热，有个知名的评价方式，那就是耶鲁大学知名经济学家席勒（Robert Shiller）的CAPE（Cyclically Adjusted Price -to- Earnings Ratio），即股价除以过去10 年经物价调整的盈余。
徐千婷说，英国「经济学人」杂志指出，美国股市历史上最高的CAPE值是1999年的44.2，出现在dot.com泡沫时期，而前一个高点则是1929年的31.5。目前CAPE值是34.3。所以目前的股价是否过高？投资人可以自行判读。
「AI5」包括了辉达、台积电、微软、超微及博通，一同带起AI狂潮。 路透社
AI续航关键：有没有实际应用
总之，AI值得期待，未来也会是翻转世界的杀手级创新。不过，这种影响层面较广的新技术不会立即改变世界，通常需要一些时间。徐千婷说，根据波士顿咨询公司（BCG）最近的一项调查，大多数高阶主管认为，至少还需要两年的时间，「AI的实际运用才会赶上其热度」。
在此之前，投资人是否有耐心等待？相信股票市场会告诉我们答案。徐千婷认为，在企业全面性实际投入资本与运用这项技术之前，AI概念股价很可能冲到投资人的满足点之后即进行修正，但应不致于是一戳就破的泡沫
国泰台湾高股息基金经理人梁恩溢则表示，在美中冲突下，AI牵动国家安全与国家战略的敏感神经，台湾成为全球AI解决方案的兵家必争之地。台湾科技类股延续2023年利多消息不断，涨势惊人，预期2024年仍会引领市场涨势，风潮将由AI伺服器延伸至AI PC。
多位金融业者也认为，AI不会泡沫化，金融业运用AI已经是趋势，只会更加蓬勃发展，不会消失。
阿尔发投顾董事长陈志彦说，人有很多缺陷，像大量计算就没办法，只能善用机器的强项。
以退休规划来看，好的退休规画涉很多复杂的演算法，如果不用机器帮你算，再好的理专也做不出来，因大脑无法处理这种大量计算，他说，「5个5相加，心算可以很快算出来，但5个5相乘可能就傻住了」，这还是简单的，「所以AI的趋势，不用怀疑」。
AI重塑金融业面貌
AI运用也会让金融业出现两个变化，一个是产品专业集中度更高。
陈志彦说，过去金融业的商品跟业务同质性很高，只要挖个人过来就可以复制，像各家银行推出的财管业务都很像；但AI时代没那么简单，不是每家金融机构都有能力提供，专业集中度更高一点。
另一个变化是，金融业的跨业合作将愈来愈多，陈志彦说，金融业不想在AI时代被淘汰，就必须投入资源跟人才，而在AI快速发展、人才又不易取得情况下，只能被迫跟AI科技专业的公司合作，异业合作会更加普遍。
AI技术发展快速，替金融业带来不少机会。徐千婷分析，金融业在AI的运用，主要在三个层面：第一个是简化作业流程，让日常工作自动化，提高效率及生产力，降低营运成本。
例如，银行利用机器学习与演算法，并结合大数据来进行放款（特别是个金）的征信审核。再如，透过AI欺诈侦测系统，可以分析客户的购买行为，并且在出现异常、或与客户过去消费模式相矛盾时发出警示。
像是金融服务公司纳斯达克（Nasdaq）就帮助金融犯罪主管机关搜集证据，评估可疑的银行交易。国内如合库等多家银行，也运用金融科技协助防堵诈骗与金融犯罪。
第二是提升现有的服务品质，优化客户体验，为客户创造更多价值。
近期美国有个新数位投资平台App，叫做Magnifi，就运用了ChatGPT和电脑程式，提供客户个人化、资料驱动的投资建议，以类似与理专对话的方式来回答投资人的问题，还能替投资人监控投资组合，以及在央行升息及公司财报发布等重要金融事件发生时，为用户提供意见。
徐千婷说，合库的iCooper投资机器人，也是利用AI演算法结合大数据，并辅以专业投资团队，来进行市场监控与趋势分析。这种利用AI的自动化平台，除了手续费较低外，也可以降低因为心理或情感因素造成的人为偏差和错误。
第三个运用是创造出新的获利模式。徐千婷说，以量化交易来说，避险基金就采用了AI技术，利用资料和演算法来选股并进行短线操作，例如美国的AQR资本管理（AQR Capital Management）。
另外，在被动型指数基金中，演算法管理了投资人的大部分资产。徐千婷说，值得一提的是，由于AI带来了自动化，因此，透过机器人理财（Robo-Advisor），散户投资人得以用极小金额投资，且手续费极低，这也是实现普惠金融的一种体现。
风险亦在 金融业需步步为营
AI运用为金融业带来更多机会，但机会的另一面是风险。
如果应用AI时不够谨慎，企业也会面临潜在风险。徐千婷说，像是2016年11月，一家英国保险公司放弃了利用社群媒体发文来分析首购车主的个性特征，据以评估其安全驾驶倾向决定其保险费高低的作法，因为这个作法违反了隐私政策。
使用生成式AI的可能风险，还包括公司资料的不当使用，例如在AI模型委外建造过程中，可能会泄露公司机密或智慧财产，这都是金融业运用AI必须注意的地方。
KPMG安侯建业数位长赖伟晏说，最新的生成式AI模型Sora，生成影片让人难辨真假，这里面有太多潜在风险，未来有赖金融业不断革自己命、不断试错，也赖将来的法律订得更清楚明确。
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