27 外星人全方位選股 SOP｜波段、當沖、隔日沖
在這堂課程中，我會將我的選股與操作 SOP 大公開。
從定存股選股法，一路到波段、當沖、隔日沖。
讓你可以從心態開始，找到適合自己的投資策略。
並且學習如何判斷、如何操作。
如果近期的盤勢動盪讓你感到恐慌，那你更應該利用這個時機，
重新打造穩定的投資策略！
不再錯過下一次的牛市來臨！
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IRO如何利用人工智慧(AI)影響並改善投資者決策
在各個產業利用AI改善營運績效之中，傳統金融機構是先驅者，紛紛變身為Fintech，吸引眾多的AI工程師投入，未來 投資經理人將更依賴基於人工智慧的研究技術來支持他們的投資方法。因此投資人關係從業人員(IRO) 需要了解這些工具對日常工作的影響，舉幾個例子：
1. 投資經理人在管理投資組合公司層面，人工智慧驅動的軟體能夠分析電話會議錄音和腳本（例如績效電話會議），並識別語氣和語言問題，進而識別任何危險信號與言外之意。因此身為IRO更需要謹言慎行，過度的誇大或者不坦承，將會被識破。
2. 競爭態勢分析是上市公司不見得願意提供的資訊，現在以包裹遞送公司為例。投資者可使用衛星技術和人工智慧驅動的分析，根據送貨車的顏色來確定不同城市的送貨公司的活動水平。改善營運資訊的透明度、深度及廣度，會有助於與投資者的溝通。
3. 從交易市場來看，人工智慧有能力獲取所有股票的適當情緒、波動性和投資者演算法。透過使用這些數據和分析，IRO 可以真正了解投資決策背後的動機，從而能夠更好地為現有和潛在投資者量身定制資訊。除此之外，也需要意識到人工智慧可能會為企業帶來更普遍的風險。例如，如果正在使用人工智慧，您的組織內部使用人工智慧的道德框架是什麼？你們是否有針對人工智慧「出錯」的風險緩解流程？ 人工智慧可以幫助駭客加速獲取私人公司資訊的過程。如果沒有充分保護，使用數位董事會入口網站、混合電話和會議設備的董事會可能容易受到攻擊。這顯然也屬於網路安全，這對投資者& IRO 來說是一個日益重要的議題。
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【最新】2024年11月AI課程熱門排行榜TOP 10：最受歡迎的AI學習課程推薦
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創業家如何利用人工智慧來獲得資金
AI 興起, 熱門的話題不是改善作業流程，降低成本，就是利用AI技術，創造新營運模式，但好的創意需要資金投入才能讓夢想成真，創業家是否可以利用人工智慧來獲得資金? 最近讀了兩篇文章，說明在現實世界已有成功利用人工智慧工具進行募款活動的新創公司。
1. 人工智慧在融資方面的一大關鍵優勢是其能夠進行深入的市場分析並識別潛在投資者。Signal AI等新創公司開發了使用人工智慧來分析市場趨勢、投資者偏好和過去投資模式的平台。新創公司能夠根據特定投資者的興趣調整其宣傳，從而增加成功融資的可能性。例如，金融科技新創公司 FinOptimize 使用人工智慧分析來識別對永續金融有興趣的創投家。透過分析投資歷史和市場趨勢，FinOptimize 可以透過令人信服的、有數據支持的價值主張來接觸最相關的投資者。量子計算公司：利用人工智慧來識別和接觸對尖端技術有興趣的天使投資者和創投家，並獲得了 1500 萬美元的投資。
2. 人工智慧簡化了投資者盡職調查流程，確保投資的關鍵一步。自動化數據分析工具可以快速評估新創公司的財務狀況、市場地位和成長潛力，為投資者提供全面、準確的概覽。例如，醫療保健領域的新創公司 HealthTech Innovations，開發了一個人工智慧平台，利用財務和市場分析的自動化，為投資者提供了有關其成長軌跡和競爭格局的詳細見解。因為透明度和效率增強了投資者的信心，從而促成功的融資。
3. AI CRM（客戶關係管理）工具幫助新創公司追蹤投資者的互動、偏好和回饋，實現客製化與及時的追蹤服務。以再生能源新創公司EcoEnergy Ventures為例，該公司使用 AI CRM 系統與投資人保持定期且個人化的溝通，讓投資者參與並了解情況，最終促成 B 輪融資的成功。
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為什麼我的團隊出現「數據孤島」的情形？如何解決資訊不流通
數據孤島（Data Silos）是指在組織內部，不同部門或系統之間的數據無法有效共享和整合的現象。這種情況通常導訊息的孤立，影響企業的運營效率和決策能力。
【數據孤島的特點】
- 隔離性：數據孤島中的數據只能由特定的部門或團隊訪問，其他部門無法獲取或使用這些數據，造成訊息流通不暢。
- 重複性：不同部門可能會儲存相同的數據，導致資源浪費和數據不一致的問題。
- 決策困難：由於數據分散，企業難以進行全面的數據分析，影響決策的準確性和及時性。
【數據孤島的成因】
1. 技術障礙：不同部門使用的系統和平台可能不兼容，缺乏統一的數據標準和接口，導致數據無法共享。
2. 組織結構：各部門之間缺乏協作機制，可能出於自身利益考量而不願意共享數據，形成部門壁壘。
3. 數據治理不足：缺乏系統的數據治理策略，導致數據管理混亂，影響數據的質量和可靠性。
【數據孤島的影響】
✔ 降低效率：數據孤島會導致業務流程繁瑣，無法實現高效的跨部門協同，增加工作負擔。
✔ 影響決策：由於無法獲取全面的數據支持，管理層在做出決策時可能面臨困難，增加決策風險。
✔ 資源浪費：重複的數據存儲和處理不僅浪費了時間和人力資源，還可能導致數據的過時和不準確。
解決數據孤島問題的技術手段主要集中在數據整合、數據治理和系統協作等方面。以下是一些有效的技術方法：
【解決數據孤島的技術手段】
1. 數據集成平台
數據集成平台可以將來自不同系統的數據集中存儲、處理和分發，實現數據的一致性和可視化。這些平台通常使用ETL（提取、轉換、加載）工具來整合數據，從而消除數據孤島。
2. 數據倉庫和數據湖
數據倉庫和數據湖可以集中管理來自不同來源的數據，提供統一的數據視圖。數據倉庫適合結構化數據，而數據湖則能處理結構化和非結構化數據，支持更靈活的數據分析。
3. 統一的數據治理框架
建立明確的數據治理策略，包括數據分類、質量標準和安全規範，能夠提高數據的質量和一致性，並促進數據的共享和利用。
4. 雲ERP系統
雲ERP系統通過統一的平台整合企業的各個業務模塊，實現數據的集中管理和共享。這種系統能夠實時更新數據，提升決策效率和準確性，並減少IT成本。
5. API和微服務架構
功能：使用API（應用程式介面）和微服務架構可以促進不同系統之間的數據交互，實現靈活的數據共享和整合。這種方法能夠打破系統之間的壁壘，促進數據的流通。
6. 數據虛擬化技術
功能：數據虛擬化技術通過創建虛擬數據視圖，使得用戶能夠從多個數據源中一次性檢索數據，而不需要知道數據實際存儲的位置，從而提升數據訪問效率。
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