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結構技師當庭坦承設計載重「誤植」
但認為桃園市建築師公會鑑定報告「有諸多問題」

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蘋果昨日在收市後公布第一財季業績，今次係蘋果改變報告結構的首份季度財報。蘋果在去年11月公布，從今季開始，不再公布著名產品的銷售數量，而改以發布業務部門的銷售金額...

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〈究竟 AI 會不會在某天取代券商分析師呢？〉

這幾天看到一則新聞：德國商業銀行目前已和所投資的內容自動化公司 Retresco 合作，致力於使用 AI 撰寫研究報告，而類似的技術已被新聞業應用於撰寫簡短的財報。

僅管這項技術還未成熟到可以向客戶提供完整的研究報告，但德國商業銀行希望能將此技術能先應用在財報上，該行研發部門 Mainincubator 主管 Michael Spitz 表示，股票研究報告和評估季度收益的報告結構相似。

Spitz 指出，德國商業銀行使用的這項技術抵得過 75％的人力資產分析師編寫季度收益的即時報告，但要寫出更複雜、更完整的研究報告還有很長的路要走。

以富國銀行 (Wells Fargo) 而言，早在去年第三季啟用了一位名叫「Aiera」的 AI 系統，用來研究分析股票。
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讓人工智慧自動撰寫股票研究報告或許是許多大型金融機構的夢想，主要原因在於研究部門一直是券商最昂貴的成本中心，每個分析師年薪都要價不斐，卻無法產生直接的業務收入，但研究部門又扮演著券商品牌門面的重要角色，一定要投入大量資源經營。

而現在人工智慧系統的目標是自動撰寫研究報告，如果真的成功實現，可望為券商省下一大筆錢來聘僱昂貴的分析師，因此許多金融機構紛紛與許多人工智慧新創公司進行合作開發系統，但這個可行性有多大？金融研究員未來真的會被取代掉嗎？

理論上，要讓軟體撰寫市場的基本面分析是非常難以達成的，金融研究員的角色在短中期內還不會被取代掉，以目前的人工智慧系統運作模式來看，若要讓系統自行撰寫研究報告來預測未來的股價並產出研究報告，應該分成兩點來看，報告所呈現的「預測正確性」以及「脈絡」，這也是分析師在撰寫研究報告所看重的兩個要點。

第一點是關於「預測正確性」，若要預測股價，必須要給模型一套「數據」來進行預測並撰寫報告，應該使用怎麼樣的數據才能預測？許多公司會採用市場財報數據、股價走向、市場產業本益比或是新聞等事件分析模型，來預測股價的未來變動，但這些數據真的可靠嗎？

以富國銀行利用網路上的臉書報導進行分析的例子，如果倚靠新聞報導來進行股價預測，就會變成「看新聞做股票」的散戶，而且許多報導都是刻意釋出的「出貨文」或是「吃貨文」，參考意義不大，反而可能誤導預測結果，在長期的基本面分析上，若單純使用公開資訊，股票市場瞬息萬變，而且訊息及籌碼結構不斷更新，今日可行的方法到了明天的盤勢就沒用了。

但為什麼市場上還是有許多分析師長期下來還是能有不錯的勝率？因為公司內部的資訊才是主導股價的變數，分析師大多數的時間必須花費在與公司的內部人士進行交流，以蒐集未公開的資訊。

比如說跟公司的財務長詢問本季的毛利大約有多少、公司現在的接單狀況怎麼樣、服務的使用人數是否有增加，這些數據都不會在公開市場中找到，但這些資訊都得靠人去逐步挖掘出來，並非軟體或是先進科技可以取代。

然而第二點，「報告的脈絡」才是最重要的，大多分析報告的目標價重要性不高，而是分析師該如何說故事來說服投資人買單，進而引起市場情緒。

撇除報告語意上的流暢及自然度（以目前的技術應該能處理得不錯）人工智慧系統該如何判讀每一項新聞事件的影響性以及呈現市場趨勢的故事給投資人看呢？

預測模型必須學習新聞事件與另一個新聞事件是否有相關性、影響性多大、彼此之間的關係是什麼，以及該如何在串接在故事上，這些並沒有辦法透過分析歷史文本及對應股價變動來達成，絕大多數還是倚靠的主觀判斷來達成，也因此市場不同的意見才會出現，因此股票交易才會出現買方跟賣方，軟體在短期內還是無法達成。

但這樣人工智慧在報告撰寫上就無法對金融研究員產生威脅嗎？也不是如此簡單，人工智慧可以協助分析師完成大多數例行的作業，像是即時撰寫公司盈餘變動報告，最新釋出的財報數據分析以及財務模型參數更新，都可以藉著人工智慧來即時達成，不用像以前分析師一遇到公司財報季每天加班到深夜研讀公司所公布的最新財報，未來都可以交由人工智慧系統自動處理，可以大量減少分析師助理的人力需求。

因此一定程度上還是能夠減少研究部門的成本。證券還是需要聘請知名的分析師來坐鎮，但是分析師所需要的助理人數就不像以往的多了。可以說人工智慧目前還不可能完全取代金融研究員，而且衝擊可能非常小。

在現階段券商都在裁減研究員人力的情況下，研究員已經承擔過多的工作量並被迫長時間加班，應該說人工智慧系統能協助研究員減少工作時間並提高報告的品質，而非是要去取代金融研究員的工作。

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