月份: 2023 年 1 月

台灣大車隊用8千萬趟乘車資料，訓練一套AI預測系統，可準確用即時資料分析叫車熱點和載客熱區。

圖片來源: 

台灣大車隊

重點新聞(0320～0326 )

台灣大車隊     叫車熱點     載客熱區  

台灣大車隊用8千萬趟乘車資料，練出90%準確率的載客熱區預測AI

作為本土最大計程車品牌，台灣大車隊旗下有2萬多名司機、每年產出8千萬趟乘車數據，他們利用這些數據打造一套AI系統，來預測叫車熱點和載客熱區，準確率達90%。

進一步來說，為開發這套系統，台灣大車隊找來CloudMile，建立一套雲端資料倉儲，並以45人的機器學習團隊，來交叉分析這8千萬趟乘車數據中的地點、天氣、時間等因素，同時加入臺灣節慶活動數據，作為模型參數，來多方計算乘車決策與環境因素，打造出叫車熱點和載客熱區的預測服務。

而小黃或多元計程車司機，都能以這套系統的即時資料分析，來支援決策。這個方法，不只讓司機不再靠運氣，乘客等待時間也能縮短。

 生物材料    惡魔鐵鎧甲蟲   基因演算法  

受車壓不死的惡魔甲蟲啟發，臺、清、成師法自然用AI、3D列印開發新材料

惡魔鐵鎧甲蟲有著非常耐壓的外殼，踩不扁、捏不碎、大頭針無法刺穿，就算被汽車輾過也還能存活。這個特性，正是許多材料工程專家的目標，要打造又輕、又強韌的材料。

但要開發這種兼具輕巧和堅韌的材料，通常得在性質和材料間取捨。有別於人造材料、著重於材料選擇，生物材料看重結構設計，清大材料工程系教授陳柏宇就師法自然，聯手臺大、成大團隊，利用機器學習、3D列印、功能驗證和多階層結構分析等技術，來研究多種生物材料。

他們的成果，包括受貝類珍珠層微觀結構啟發，以機器學習設計出高韌性的複合材料，還有受甲蟲外殼啟發，設計出耐衝擊的螺旋梯度結構，甚至是仿蜻蜓翅膀，利用基因演算法生成輕巧強韌的二維材料。同時，他們也建立生物材料結構與性質資料庫，並開發一套材料性質預測系統和設計平臺，要用來開發自行車、汽車、航太、智慧機械等產業的材料。最近，陳柏宇也獲國際期刊《Nature》邀請，來分享這項觀點。

  AI趨勢報告   高科技製造業       AI成熟度 

2021年臺灣企業AI趨勢報告出爐！高科技製造業應用腳步最快，金融業AI整體成熟度最高

臺灣人工智慧學校和創投公司Hive Ventures共同發布一份長達69頁的2021年臺灣企業AI趨勢報告，這份報告反應出臺灣各產業在AI導入最新情況，也得出不同行業當前AI發展的成熟程度。

這份企業AI報告從今年1月開始調查，至2月結束，一共有247家企業參與。受訪者橫跨不同行業，一半屬於中大型企業，多數為破千人的大型企業，另一半則是200人以下中小企業。

該報告依據各家企業在資料、團隊、營運準備完備程度來綜合評分，得出企業的整體AI成熟度。以產業來看，金融業的AI整體成熟度最高，製造業的成熟度雖然因不同公司發展分化，有相當程度落差而排名居中，但製造業中的高科技製造業的成熟度很高，不少都是AI已經落地的企業，至於AI整體成熟度最低則是零售業。

  Azure     AI證照     微軟  

想證明你的Azure AI能力？微軟推出三款AI證照課程來評估

微軟首次推出AI證照課程，瞄準三大領域，包括Azure AI基礎應用（AI-900）、Azure雲端服務基礎（AZ-900）、Azure雲端資料庫應用（DP-900），學員上完線上課程後，可報考證照。

就AI-900來說，課程聚焦於Azure機器學習原理，還有Azure實作電腦視覺、自然語言處理（NLP）和對話式AI工作負載功能的基礎知識。微軟指出，就算沒有資料科學或軟體工程背景，也能考取這張證照。

AZ-900則針對雲端服務新手所設計，聚焦於基礎建設服務（IaaS）、平臺服務（PaaS）、軟體服務（SaaS）介紹，以及雲端服務基礎概念、Azure解決方案和管理工具等內容，資安、隱私、合規性也包含在內。

DP-900則適合已經開始使用雲端資料庫的學員，著重於雲端資料庫的基礎知識，以及如何運用Azure雲端資料服務來處理關聯、非關聯式資料。這三大主題課程目前免費，但報考須收費。

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除此之外，微軟原有的免費學習平臺Microsoft Learn、LinkedIn Learning、GitHub學習實驗室賦能數位人才，也會持續提供相似的學習內容。

Deep01   腦出血    歐盟CE認證 

臺醫療AI新創取得歐盟認證，技術更輸出20多國

臺灣醫療AI新創Deep01主打腦出血偵測AI，繼去年拿下美國FDA和臺灣食藥署TFDA認證後，今年也獲得歐盟CE認證，更與20多個國家代理商簽約獨家代理，涵蓋亞洲、中東和非洲，如日本、馬來西亞、泰國等。

Deep01這套腦出血偵測AI是以5、6萬張經標註的腦部電腦斷層掃描（CT）影像訓練而成，準確率達95%。在臺灣，Deep01腦出血偵測AI已經有10多家醫院使用，醫學中心、中小型醫院都包括在內，而且已用於2萬多名病例。

接下來，他們要通過這些合約國家的法規認證，再正式銷售。Deep01也預計，要在未來三年銷售1,000套產品。

 物件偵測模型     輕量化    中華電信  

物件偵測模型如何輕量化？中華電信研究院分享自家3秘訣

中華電信研究院日前分享物件模型輕量化經驗，按照模型的骨幹、頸部、頭部組成和損失函數，可分為3大輕量化重點。進一步來說，物件偵測模型的骨幹負責收集特徵，頸負責連結、融合骨幹抽取的特徵，頭則是預測物件。

通常，骨幹需要大量資料來進行預訓練，比如用ImageNet，因此要改用其他資料來訓練，成本會非常高。於是，中華電信直接採用新技術，比如Google的EfficientNet-Lite作為骨幹。

再來，頸部和頭部都需要運算成本非常高的卷積（Convolution），才能讓不同的長、寬、Channel數一致，來融合骨幹抽取的特徵。而這些卷積，也是中華電信輕量化的重點。他們改用差值讓長、寬一致，再用一層卷積讓Channel數一致，來大量減少參數量和運算量。

至於頭部，則由深度可分離卷積來重組。同時，他們也把損失函數納入輕量化設計，將難以訓練的損失函數，融合到其他損失函數中，直到收斂為止。

蘋果    AI公司    Google  

超越Google、微軟、臉書，蘋果在4年內買25家AI公司

資料分析暨顧問業者GlobalData日前公布2016至2020年間的AI併購活動，前5大買家有4家是美國科技企業，其中又以蘋果買下25家AI公司居冠。

這五名依序是蘋果、Accenture、Google、微軟和臉書，其中，除了蘋果的25家之外，身為愛爾蘭企業的Accenture買下17家AI公司，Google買下14家，微軟買下12家，臉書則是9家。GlobalData表示，這5大買家不只併購AI公司，還大舉招募AI人才，根據GlobalData的統計，這5家業者光在2020年就張貼了1.4萬多個AI職缺。

圖片來源 / GlobalData

 AI趨勢近期新聞 

1. 新北市警察靠AI頭盔過濾可疑車輛，臺北市與業者聯手測試智慧水表

2. 中華電信聯手中華徵信所用AI打造企金電信信評服務

3. 由AI控制的F-16戰鬥機，可在模擬環境團隊合作並與敵機纏鬥

資料來源：iThome整理，2021年3月

https://www.ithome.com.tw/news/143507

選擇示波器的10 項考量因素

示波器的頻寬定義為訊號衰減3dB時的訊號頻率。若一台示波器頻寬不夠會導致看到的訊號失真，測試不準確。頻寬指標主要體現在衰減器與放大器的指標。即時取樣率體現出示波器的ADC的指標。取樣率通常要大於等於頻寬的4倍。

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臭氧機的滅菌效果如何?

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臺灣人工智慧實驗室（AI Labs）發起葉黃素計畫，要來研究社群媒體審核言論的現象。

圖片來源: 

葉黃素計畫網站截圖

重點新聞(0312～0318)

AI Labs   言論自由   社群媒體 

你的po文被擋了嗎？AI Labs新外掛工具隨插即用告訴你

臺灣人工智慧實驗室（AI Labs）近日發起，要來研究、觀察社群媒體的言論審核現象。這個計畫的第一步是釋出一款Chrome，讓使用者用來檢核自己的言論，是否正受社群媒體審核。該外掛目前已於GitHub上開源，接下來，葉黃素計畫還要開放資料、建立開源研究方法，來推動社群媒體中立性的研究。

這也不是AI Labs第一次進行媒體言論研究。他們在2017年發表記者快抄工具、建立AI記者開源研究，2018年成立AI新聞與輿論分析團隊，利用AI技術來分析媒體報導立場。隔年，他們正式打造新聞分析平臺：島民衛星，以功能強大的開源模型BERT來對抗假新聞、分析報導意圖，也聯手NCC來分析電視傳播媒體的中立性。

機器學習    Gartner  市場變化 

Gartner：ML平臺整合越來越多異質元件，廠商要注意管理性

Gartner近日發布2021年資料科學和機器學習（DSML）平臺的魔力象限報告，除了盤點20大DSML平臺廠商，還歸納出DSML市場趨勢，比如套裝產品元件化、大幅投入開源社群、平臺操作一致性和協作性等，供想投資ML平臺的企業參考。

首先，Gartner發現，DSML產品近年來出現元件化（Componentization）趨勢。也就是說，廠商越來越常用各種元件來打造ML產品，比如結合自己開發的元件和開源軟體（OSS），或連手其他廠商共同開發產品。

這造就了DSML平臺元件化趨勢，廠商不再以單一產品提供原生性的整合元件，而是把各式各樣的元件整合到自家ML平臺上。不過，廠商也要注意一致性問題，因為元件一多就會過於碎片化，因此須注重平臺使用性，比如內建一站式的元件管理功能，方便在平臺內存取元件。

再來，DSML廠商或多或少都擁抱開源軟體，不管是用API介接開源函式庫，還是把開源軟體內建到自家產品中。Gartner認為，用各種協作方法來支援開源平臺和框架，已成為商用產品標準。不只如此，廠商擁抱OSS不僅能跟上最新開發潮流，也能參考開源貢獻者的專家經驗。

另一個趨勢則是協作性。Gartner發現，DSML平臺越來越普及，使用者背景也越來越多元，涵蓋無開發經驗的業務單位到有經驗的IT團隊。正因如此，DSML廠商應考量如何讓各種背景的使用者，能即時透過平臺來分析資料。Gartner表示，今年入選的20大廠商皆致力改善AI模型偏見、提高透明度和AI治理力，這些特色也是他們在市場上鶴立雞群的地方。

報告也從企業角度來看DSML趨勢，Gartner指出，企業投資DSML平臺的關鍵是整合性和連結性，而且開源是標配。Gartner解釋，企業開發DSML模型時，多半採用套件工具，因為套件的擴充能力強，而且用API連結套裝模型到DSML平臺，也能讓企業客製化模型，因此成為企業投資DSML平臺的首要考量。而開源軟體（OSS）則能降低入門門檻和成本，因此也是考量重點。

不過報告也點出，對許多企業來說，將AI試驗專案大規模擴展仍是一大挑戰。根據Gartner去年企業AI大調查，只有53％的ML原型模型成功部署到產線，因此還有進步空間。Gartner也建議，企業可尋找DSML廠商，利用可用小型資料集來建模的App或平臺，來加速落地。

 機器學習   Unified AI Platform   Google  

Gartner：Google將在今年第一季發布Unified AI平臺

Gartner在最近釋出的2021年資料科學與機器學習（DSML）平臺魔力象限報告中指出，Google將於今年第一季發布統一的AI平臺產品（Unified AI Platform）。

報告分析，Google以自家雲端的AI平臺為核心，延伸出多種元件，像是Cloud Data Fusion、Cloud AutoML、BigQuery ML、AI Platform Notebooks和熱門的開發框架TensorFlow等。報告指出，Google會在今年第一季推出統一的AI平臺，也就是一個整合性的新平臺，關鍵功能包括AutoML表格、XAI、AI平臺流程管理和其他MLOps服務。Gartner認為，這是Google解決過去問題的作法，來提高使用一致性、互通性等。

  RPA    Automation Anywhere       Google雲端  

Google也攻RPA！GCP要整合Automation Anywhere多種服務

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Google日前宣布聯手RPA新創Automation Anywhere，把多種RPA服務整合至Google雲端平臺（GCP），要提供給全球用戶使用。而在這次協議中，Google計畫將Automation Anywhere的低/無程式碼開發平臺、AI工作流程建立器、API管理器等，整合至GCP服務中，像是Apigee、AppSheet和AI平臺。

雙方也表示，未來將共同開發產業導向的AI解決方案，鎖定金融業、供應鏈、醫療、電信、零售和公部門等。

  Adobe     超解析度     機器學習  

老照片也能更清晰！Adobe用AI開發超級解析度功能，低解析度照片也能逼真放大

Adobe Camera Raw團隊開發的超級解析度（Super Resolution）功能，用深度卷積神經網路，配對了數百萬張低解析度與高解析度的圖像，來教模型如何放大低解析度照片。可將1,000萬畫素的照片提高至4,000萬畫素，同時還能保有照片豐富的細節。可將15年前800萬畫素數位相機拍攝的照片，重新提高解析度，就可用作大圖輸出。這個功能先於Camera Raw 13.2推出，接下來還會加入Lightroom和Lightroom Classic。

團隊解釋，模型透過畫面情境，可分析周圍的畫素、決定中間畫素顏色，來補強原本模糊的細節。Adobe也嘗試將這個技術，應用到銳利化和降噪等領域。

 新材料開發     混合雲    IBM  

以混合雲優勢攻新材料開發，IBM推出分子逆向設計AI平臺

IBM新推出的Molecule Generation Experience（MolGX）AI平臺，是一個以IBM雲端為基礎的分子逆向設計平臺，可快速且多樣化自動設計出全新的分子結構。MolGX是IBM加速探索策略中的一部分，該政策目的是要使用AI、混合雲和自動化，甚至是量子運算技術，來強化科學方法，將新材料的探索速度提高10到100倍。

MolGX主要有3個特性，首先，有別於其他由資料驅動的方法，MolGX採用演算法編碼和結構產生程序，不需使用大型資料集進行預訓練，因此降低訓練成本。再來，MolGX的空間和結構生成程序，對人類化學科學家來說是完全可解釋的，因此能簡單地對分子結構進行化學分析。MolGX第3個特性，則能提供分層資料結構和清晰的使用者介面，讓用戶可以靈活且直覺地操作。

自監督學習   臉書    公開影片 

讓AI更像人！臉書用上傳的公開影片訓練模型

臉書日前發表Learning from Videos專案，要透過使用者上傳臉書的公開影片，來讓AI學習人們在現實生活中的聲音、文字和視覺呈現，而不是只透過資料集來學習。這個專案的首波實際應用，就是Instagram Reels推薦系統。

Instagram Reels是一個類似TikTok的短影片服務，臉書指出，熱門的影片通常具同樣的音樂及舞步風格，只是由不同人表演或創造，而自監督模型可自動學習這些主題，將它們聚集、提供給推薦系統。該系統可根據使用者最近觀看的影片來推薦其它影片，還能過濾幾近重覆的影片。特別的是，這個方法不須替每個分類任務貼標。未來，臉書還要把這種自監督學習技術，應用於正在開發的AR眼鏡上。

圖片來源／臺灣人工智慧實驗室、臉書、IBM、Adobe、Gartner

 AI趨勢近期新聞 

1. 科學家以眼睛的光線反射來辨識Deepfake，有效辨識率達94%

2. 臉書廣告是不是沒效繼續燒錢？新AI工具能通知你

3. 蘋果HomePod也能隔空測心律

資料來源：iThome整理，2021年3月

         

https://www.ithome.com.tw/news/143314

示波器探測執行效能最佳化的8大秘訣

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在揭露電腦視覺服務Amazon Lookout for Vision和設備偵測服務Amazon Lookout for Equipment之後，AWS現在還發布了一個新的機器學習服務，可自動監控指標，協助企業達到提升速度和精確度等目的，或者診斷異常現象，快速掌握像是收入意外大幅降低，或大量付款失敗等事件。

資料中突如其來的模式改變，可能代表著異常事件發生，除了網站技術故障，但也或許是尚未開發的商機，AWS提到，隨著企業收集越來越多的資料，需要具備偵測資料的變化，並能及時做出反應的能力，但是要偵測這些資料變化並不是一件簡單的事情。而AWS所推出的Lookout for Metrics服務，可以讓企業更容易地使用機器學習技術來監控指標，以提高對事件的反應能力。

Look for Metrics不僅能用於簡單的異常檢測，其提供開發人員與Amazon內部使用相同的技術來監控指標，只要透過點擊操作，就可以開始監控重要的指標，用戶不需要對機器學習有任何使用經驗與知識，就可以監控異常並發現造成異常的原因。

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為了要理解用戶的資料，Look for Metrics利用偵測器對資料進行學習，用戶可以創建偵測器，並且選擇5分鐘就是1天等不同的時間區間，決定偵測器匯入資料的頻率，根據用戶選擇的時間間隔，偵測器要能偵測異常，需花費數小時或是數天來學習資料，不過，用戶也能透過提供歷史資料，來加速學習歷程。

該服務可以連接到19個資料來源，包括Amazon的服務S3、CloudWatch和RDS等，還有Salesforce、Marketo和Zendesk等應用程式，以持續監控業務上的指標，Lookout for Metrics能夠自動檢視和準備資料使用機器學習技術偵測異常，當有多個指標受到異常事件影響，相關的指標會被匯總在一起，並總結出造成異常的根本原因，另外，AWS提到，該服務還會按嚴重性對異常進行排名，讓用戶可以確認需要優先解決的問題。

Lookout for Metrics也能被連接到通知和事件服務，諸如Amazon SNS、Slack、Pager Duty和AWS Lambda，進而使用戶可以創建自定義警示或是操作，自動產生錯誤報告，或是從產品目錄中刪除價格不正確的產品。當Lookout for Metrics服務開始回傳結果時，用戶可以在控制臺和API，取得異常相關性的回饋，而服務精確度也會隨著時間提高。

https://www.ithome.com.tw/news/143520

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人工智慧研究實驗室，在去年6月釋出首個商用產品OpenAI API之後，迄今已有超過300個應用程式採用GPT-3文字產生器模型，全球亦有數萬開發者於該平台進行開發，目前每天平均產生45億個字。

商用版的OpenAI API具備各種模型，以供用戶完成各種語言任務，包括語音搜尋、摘錄、情緒分析、內容生成或翻譯等，其中，最受矚目的模型即為內含1,750億個參數，現為全球最大語言模型的文字產生器GPT-3。

OpenAI近日的揭露看似為了展現GPT-3的應用案例，從生產力、教育、創造力到遊戲等，且涵蓋不同的領域與行業，例如專門分析顧客意見的Viable就運用了GPT-3自調查中辨識主題與情緒，還能快速從這些資料中摘錄，因此，當業主詢問「顧客的結帳體驗為何不佳？」時，Viable可能可以得出「載入時間太長而且最好能儲存不同支付方法」的建議。

這是因為GPT-3可辨識自然語言中的主題、情緒，還具備摘錄的能力，進而讓Viable提供建議。

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使用真空封口機常見問題?

封口機用途廣泛，各產業袋類包裝，食品包裝、豆乾、喜餅、咖啡豆、咖啡粉掛耳包、鳳梨酥等等

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網頁搜尋服務Algolia則是在新的Algolia Answers產品中整合了GPT-3，該產品允許客戶以自然語言查詢並快速取得答案，當Algolia以210萬則新聞來測試GPT-3之後，發現GPT-3回答問題的準確度高達91%，對於複雜自然語言問題的回答能力。

OpenAI一方面藉由OpenAI API提供商用服務，另一方面也在去年9月，允許微軟直接將GPT-3整合至該公司的產品及服務中。

https://www.ithome.com.tw/news/143530

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新光銀行數位資訊部資深協理林基玄在臺灣IBM新春記者會上，揭露了自家AI應用的過程與成果。（攝影／李靜宜）

早在3年多前，時任新光銀行副董事長，現為新光金控總經理吳欣儒，以及新光銀行總經理謝長融，便為新光銀行訂下一個3年目標，由新光銀行數位資訊部領軍，聚焦AI與大數據策略，選定跟業務營運關聯最強，從行銷營運、顧客經營等角度來推動，著重在擴充AI應用，讓AI能落地到銀行各個場景，藉此推動數位金融。

新光銀行數位資訊部資深協理林基玄於3月17日在臺灣IBM新春記者會上，揭露了自家AI應用的過程與成果。

新光銀行的第一步，是先打破組織框架。林基玄解釋，當時，銀行內部有各個事業群、IT部門，數據團隊又尚未成形，為了將銀行的日常數據整合，運用在精準行銷上，他坦言，不得不將整個組織框架打掉，再成立一個專案組織，拆分數據營運所需的職能，依照不同職能成立一個個工作組，讓每個工作組來訂立數據營運中一部分的功能。

甚至，林基玄提到，新光銀行從無到有重建數據倉庫，將線上、線下數據全部整合在一起，讓數據可以被分析人員使用。接下來，內部開始推動業務線，讓業務線自行具備視覺化分析的能力，透過使用視覺化工具，便能分析數據。

對於較為複雜的業務構想，新光銀行內部更成立了機器學習（Machine Learning）的技術團隊來負責此工作，從資料中找出AI可以落地的機會。甚至，在機器學習有大量成果後，新光銀行團隊開始走入深度學習（Deep Learning），更在2019年新光金控的旺年會，自行開發人臉辨識報到系統，讓員工刷臉進出。

AI應用在消金、法金多項業務作業優化

林基玄進一步提到，這3年來新光銀行在AI應用場景與成果，零售銀行（Retail Banking）部分，大多鎖定精準行銷、顧客評價、信用風險控管，或是房屋鑑價、票據辨識、智能客服，以及客服錄音資產化，將顧客與銀行客服的語音對話文字化。或像是為了優化廣告投放，新光銀行建置了數位廣告投放優化模型，將廣告商與銀行端的數位軌跡平臺串聯起來。

在成效上，林基玄舉例，現在新光銀行精準行銷的回應率，比起以往作法的回應率，平均是2倍以上的成長。特別是在高資產潛力模型的運用，約莫有以往5.2倍的回應成效。

以往，新光銀行準備一檔行銷活動，從執行研究目標、行銷包裝、行銷通路發布到檢討活動等流程，需費時2周到1個月。現在，除了能自動化大量推出行銷活動，更能主動從幾百萬顧客中找到合適的顧客群精準推播行銷活動。林基玄指出，各事業線平均1年能推出800個以上的行銷活動，亦即一個禮拜平均要推出18個精準行銷活動。

市面十大品牌封口機!該如何選購?

市面上的封口機一般分為兩種：一種是要預熱的，一種是不用預熱的(插電後即可直接使用。)而瞬熱式就是不用預熱的封口機

各大百貨每波促銷贈品活動，限量知名LOGOL型資料夾，獨家販售中!!

Ｌ型文件夾是市面上最常見到的收納文具，有多層與各種厚度可選擇，也可客製化製作專屬自己的尺寸

選擇示波器的10 項考量因素

示波器是一種能夠顯示電壓訊號動態波形的電子測量儀器。它能夠將時變的電壓訊號，轉換為時間域上的曲線，原來不可見的電氣訊號

透過分析顧客與銀行的互動，新光銀行對於特別在意隱私、不喜被過度干擾的顧客，更制定出一套內部規範，比如，只要有任何顧客打電話到銀行要求不要電話行銷，新光銀行線上庫存或是正在執行的行銷活動，該名顧客就會立刻被抽走，銀行也不會再透過電話接觸該名顧客，可能是換成顧客較能接受的行銷模式如寄送Email來傳遞行銷資訊，甚至，還訂出部分顧客在一個月內最多能接觸的次數。

在行銷面以外的應用，林基玄提到，團隊整合了開放資料，採用視覺化分析，以及自然語言處理技術後，產出社區銀行的數據產品供內部使用，像是分行選址的應用。

在企金顧客服務部分，林基玄表示，去年開始，新光銀行導入了知識圖譜（Knowledge Graph）技術，運用該技術，將一些企金顧客彼此的關聯性串聯在一起，再將這份資料提供給企金客戶關係經理人（RM）進行顧客服務。

內部推動AI與大數據策略，面臨兩大挑戰

新光銀行在推動AI與大數據策略時，先鎖定了與業務連動性較強的部分，使得業務單位的接受度也較高，推行的困難度比較少。但，林基玄坦言，一路的過程中，他仍面臨2大挑戰，一是數位資訊部規模較小，二是標註數據量不夠多。

他解釋，新光銀行負責大數據與AI方面的人員僅有25人，在AI這條路上做的速度可能不符期望，特別是在深度學習領域，有太多關於資料標註的工作，標註的量不足時，模型預測出的結果也無法達到期望中的效果。因此，新光銀行的作法是，與外部夥伴採合作模式，而非外包模式，將某幾塊部分切出來，尋求外部合作夥伴的協助，如此一來，就無須動用到自家稀少的資源。

另外，林基玄提到，內部的數據工程師與建置模型成員之間，通常會有溝通上的差距，數據工程師大多較為資深，對銀行的領域知識（Domain knowledge）較強，懂得系統功能中的數據該如何被演繹、被加工。而建置模型這群人，則較為年輕，對於領域知識沒那麼熟悉，但卻能為銀行帶進新興技術。挑戰在於這兩類人的特長如何融合，他的作法是，讓資深數據工程師分享數據如何演繹會較有效果的經驗，分享給建模端的人員，並將數據整理給建模端，大量減輕他們在建模數據準備工作的負擔。

至於新光銀行AI下一階段規畫，林基玄透露，這段時間以來，他們已將AI製程上所需的模型建置、管理模型、部署模型，到容器化的服務這整套流程都做起來了。所以，接下來新光銀行計畫量產AI模型，希望能做到每2個禮拜就送出一個模型，讓每個顧客接觸點，都有AI可以服務的機會，這是第一階段。

第二階段的計畫，則是要打破以往數據資訊流的批次模式，往即時資訊流邁進，讓顧客跟銀行前臺互動的過程中，後方的AI模型就能收到即時的互動資訊。所以，如何將即時資訊流丟入單一功能的AI模型，產出決策與建議，來塑造更多AI應用的即時場景，是新光銀行接下來的重點目標。文⊙李靜宜

https://www.ithome.com.tw/news/143346

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圖片來源: 

Boston Dynamics

曾經以打造及聞名的Boston Dynamics，在本周一（3/29）發表了該公司的首款，正式宣布進軍倉儲自動化領域，目前正邀請潛在客戶共同測試，預計於明年展開商用部署。

Boston Dynamics是在1992年自麻省理工學院獨立而設立，在2013年的12月被Google X買下，但在2018年6月又將它出售給日本軟體銀行，不過，南韓現代汽車集團（Hyundai Motor Group）在去年12月以11億美元，向軟銀買下了Boston Dynamics的8成股權，取得了該公司的主導權。

由於Boston Dynamics是以打造擅於活動的機器人聞名，因此Stretch自然也是個行動機器人，它具備一個小型的全方位行動基座，得以自由移動到卸貨平台，也能適應狹小的空間與倉儲布局的變化，並標榜業者將因此不再需要建置昂貴的固定式自動化基礎設施。

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此外，Stretch也整合了電腦視覺技術，可輕鬆辨識不同的包裝盒，可支援揀貨與置放的工作。

Boston Dynamics表示，Stretch是該公司首個針對倉儲與物流中心設計的商用機器人，它能夠協助卡車卸載商品，將它們推放至貨盤，而且在任何倉儲內都能運作，可增加貨物的流動、改善員工在困難任務上的安全性，還能減少固定自動化成本的支出。

COVID-19疫情突顯了電子商務的重要性，也讓倉儲的需求大增，根據Interact Analysis的統計，目前全球約有15萬個倉儲，且在未來5年還會增加2.85萬個，這也讓Boston Dynamics決定進軍倉儲市場，以迎合此一日益仰賴及時交貨的世界。

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發展了一個機器學習技術，訓練模型作為遊戲測試人員，以調整遊戲平衡，研究人員透過將這個方法應用在數位紙牌遊戲Chimera（奇美拉）上，經過數百萬次的遊戲模擬收集資料，作為調整遊戲平衡的依據，不只使得遊戲設計人員能夠更有效率地讓遊戲變有趣，並且維持遊戲的平衡。

現在線上多人遊戲普及，對於遊戲設計的要求也越來越高，Google研究人員提到，玩家期待設計師能夠精心製作遊戲，並且保持平衡，畢竟使用單一策略就能獲勝的遊戲，對玩家並沒有吸引力。遊戲設計師通常會迭代調整遊戲平衡，透過收集遊戲測試人員數千次遊玩資料，結合回饋重新設計遊戲，這個循環會不斷地重複，直到遊戲測試人員和遊戲設計師滿意為止。

但這個過程非常的耗費時間，而且也難以達到完美的程度，因為當遊戲越複雜，微小的缺陷就越難被發現，而且遊戲通常具有許多不同的角色，當存在數十種相互關聯的技能，要達到平衡就越困難，因此研究人員借助機器學習技術，試圖讓遊戲設計的過程更簡單快速。

研究人員開發了一款稱為Chimera的紙牌遊戲，並在開發過程仰賴機器學習，研究人員刻意讓Chimera紙牌遊戲擁有較大的狀態空間，使得遊戲開發人員難以用傳統的方式，來手刻人工智慧代理遊玩遊戲。

由於較大的狀態空間，以及不完整的資訊，使得Chimera對機器學習來說較困難，研究人員受到AlphaGo等遊戲代理的啟發，在訓練中使用卷積神經網路，並在創建初始模型之後，讓人工智慧與自己對戰，並且反覆收集遊戲資料，再用於訓練新的代理，每次迭代都會讓訓練資料的品質提高，代理遊玩遊戲的能力也會增加。

這樣的方法可以在短時間，收集比真實玩家多數百萬次的遊戲資料，研究人員透過分析遊戲結果，發現兩玩家手牌間的不平衡，研究人員提到，由於Chimera遊戲的核心是希望玩家手上的奇美拉，可以不斷進化，進化次數越多的玩家，獲勝機率也就越高，但他們發現遊戲平均的進化次數沒有達到預期，反而是遊戲中的暴龍，壓倒性地成為獲勝關鍵，只要最終成為暴龍就能獲勝，甚至可以忽略遊戲懲罰。

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另外，遊戲中的兩牌組，分別是Evasion Link Gen牌組可增加進化合成獸的能力，而Damage-Heal牌組則可在治療的同時，造成些許的傷害，在遊戲設計時，他們原本預計這兩牌組具有相同的強度，但是實際上，Evasion Link Gen牌組在與Damage-Heal牌組對戰時，獲勝機率為60％。

根據這些發現，遊戲設計人員微調了遊戲，除了降低Evasion Link Gen牌組的加成，並且對暴龍加入額外的冷卻時間，經人工智慧自我對戰後，遊戲發展往更理想的方向前進，每場遊戲的進化次數增加，暴龍的能力也被削弱。

但經過調整之後，各牌組的勝率仍然沒有改變，還是維持在60：40，研究人員增加了兩玩家的初始生命值，以及治療法術可以補充的生命值，使得遊戲時間更長，讓玩家可以發展更多樣化的策略，並且縮小最強與最弱生物間的差距，最終使得兩牌組的勝率都接近50％。

測試雛形遊戲不平衡的狀態，通常都需要數個月的遊戲測試，但是透過這種方法，遊戲設計人員可以發現潛在的不平衡狀態，並且在數天內迅速進行調整，以修復不平衡的狀態。另外，研究人員還提到，現在神經網路已經可以快速地達到與人類相似水準的程度，因此不只能可以用來指引新玩家，還能用來發現意料之外的策略，使得遊戲開發有更多可能性。

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2018年以來，資管新規搭建好資管產品監管頂層框架之後，一系列配套細則相繼發布，推動資管產品加快轉型；2021年是資管新規過渡期的最後一年，銀行理財監管的版圖漸漸補齊，銀行理財實現了穩健增長，凈值化轉型加速衝刺。在這樣的背景下，理財市場面臨全新變化，同時也有不少難題需要應對。比如，現金管理類理財產品監管要求收緊，銀行理財亟待尋找新的發力點；隨着監管套利逐步消失，基金、保險、券商等機構發力也增大了資管行業的競爭壓力。在全面凈值化時代下，銀行理財將如何應對重重挑戰？

12月28日消息，在中國工業合作協會、濟安金信、鈦媒體聯合舉辦的2022年中國上市公司投資價值峰會暨中國投資基金群星峰會上，平安理財有限責任公司首席產品官劉凱表示，債市波動下銀行理財所面臨五大挑戰，未來也有五大機遇。五大挑戰，一是目前正在進行或者有所緩解的贖回潮演繹的“負反饋”；二是打破剛兌、破凈和負收益將成為常態；三是理財產品目前的產品結構相對單一，投研能力有待培育；四是客戶的風險承受能力偏低；五是理財產品要向公募基金方向發展。五大機遇：一是經歷了房地產行業黃金20多年後，老百姓在資產配置中，金融資產和不動產之間已經出現了此漲彼消，在未來會不斷演繹這個過程；二是銀行理財是牌照範圍最廣的公募資管機構；三是資管新規之後，自主投資、主動管理能力不斷得到培育和加強，而且投資工具得到了極大地豐富；四是理財產品在產品定位上已非常明確，一定是以絕對收益目標為主導；五是個人養老金賬戶建立起來之後，理財在這塊還會有更大的空間。

以下為劉凱的演講內容，略經鈦媒體編輯：

我在公募基金從業了19年，比較完整地涉獵了中國資產管理行業的相關領域，對此有非常深刻的理解，我從業務實踐的角度談兩個方面的內容：

第一，債市波動下的銀行理財所面臨的挑戰；第二，關於行業發展的機遇。

挑戰之一，是目前正在進行或者有所緩解的贖回潮演繹的“負反饋”。

我經歷過很多類似的危機，但這次銀行理財所面臨的狀況跟以前有所不同，在一定程度上也超出了行業從業人員、相應監管機構的預期。這個負反饋引發的由頭來自於疫情管控政策的放鬆以及地產新政的出台，理財產品凈值出現回撤。在這種情況下，不少投資者因為凈值下跌，便去贖回理財產品。理財絕大部分的資產又投資在債券市場，純債、短債等相應進行下跌，在這個下跌過程中進一步傳導到銀行的自營投資，其以固收為主，進一步再反饋過來引起再次下跌。大家可以試想一下，如果我們的市場經歷像美聯儲的快速加息一樣會出現什麼樣的狀況，可能就不是今天的狀況。這是給大家敲響警鐘，表示我們行業模式和生態遭遇了比較大的挑戰。業內、監管機構都採取了積極的措施，目前這個狀況有所緩解，但需要在行業模式上有新的探索。

挑戰之二，打破剛兌、破凈和負收益將成為市場的常態。

我相信在公募基金行業或者其他的偏風險資產投資的領域當中，大家不會把這個當成一個問題，但在理財行業中，由於過往的發展歷史使得大家始終在剛兌，對所謂有預期收入的概念有非常強的執念，雖然資管新規已經出台比較長的時間了，但市場還沒有完全走出陰影。凈值化的產品怎麼可能不出現負收益呢？怎麼可能不出現破凈呢？其實這是一個常識、常態，但由於我們在發展的特定階段，大家把這個東西當成一個焦點，所以市場才會遭遇比較大的挑戰。

挑戰之三，理財產品結果相對單一，投研能力有待培育。

從銀行理財的結構來看，92.3%都是固定收益類，混合類佔7.4%；公募基金的結構中，貨幣市場基金佔37%，債券市場佔16%，但它依然比較均衡。從這點上來看，要指望理財公司整體投研能力大幅度提升需要一定的時間，人才的培育也不是一朝一夕，就像我所在的平安理財，包括我本人在內，我們是有一批來自於非銀背景以及資管機構的人員來參與銀行理財發展的建設。我相信隨着這樣的隊伍越來越壯大，可能相應的結構也會發生一定的改善。

挑戰之四：客戶的風險承受能力偏低。

絕大部分老百姓買理財的時候風險偏好是非常低的水平，通過百度的搜索指數去看11月份、12月份的債券市場，搜索債券市場的群體年齡相對偏中青年一點，30-39歲佔比比較高；搜索贖回的群體，50歲以上的佔比是非常高的。也就是說對於這一波人群來說，一旦發現凈值出現了調整下跌，比如，一個理財產品讓我虧了0.5%、讓我虧了不到1%，他們就被嚇壞了。所以這也給業界提個醒，幫助客戶理解市場，還有相當多的工作要做。

挑戰之五：理財產品要向公募基金方向去發展。

公募基金行業之所以得到了比較好的歷史發展，有三大非常重要的機制是來自於基金託管、贖回投資和信息披露，由此衍生出了各種規章制度高達200多項，共同構成公募基金長期可持續發展的堅實基礎。

資管新規確定了理財行業公募基金的發展方向，理財子公司相繼成立，打破剛兌，產品全面凈值化，理財行業從此開啟了制度化建設的一個時期。但不可否認，行業生態至今還保留了自身的特色。比如，非標資產納入公募資產的組合，在中國市場上未來一段時間還必須接受，必須要讓它更好地為老百姓服務。業績基準採取單一的數值或者是區間數值，這也是在全世界沒有的。公募基金的公募產品用業績比較基準來表達，它是理財發展歷史延續下來的，目前還未徹底改變。歷史業績的展示普遍採用年化收益率，這是一把雙刃劍，放大了市場恐慌效應。此外，在信息披露方面，目前全行業還沒有形成統一的規範，它不像公募基金行業，逐漸被證監會、基金業協會逐漸規範、模範化、格式化、透明化。而這一點理財行業還在摸索過程中，還沒有形成非常透明化的過程，它既不利於投資者全面獲取信息，也不利於行業研究和比較。

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儘管有以上的五方面的挑戰，但我依然看好這個行業的發展前景，也希望在未來的職業生涯當中能夠投身到這個領域中，接下來也談五點這個行業所面臨的發展機遇。

機遇之一，經歷了房地產行業黃金20多年後，老百姓在資產配置中，金融資產和不動產之間已經出現了此漲彼消，在未來會不斷演繹這個過程。我們的人口結構、收入水平等各方面的因素決定了這樣一個大趨勢。

這從全世界主要的國家或者經濟體當中可以看到，隨着經濟水平的發展，老百姓的金融資產佔比會不斷提升，我相信中國也不會例外。

機遇之二：銀行理財是牌照範圍最廣的公募資管機構。

公募領域在中國只有兩張牌照，一種是公募基金，一張是銀行理財，可以面向零售銀行用1塊錢甚至1毛錢賣給老百姓，這是非常不容易的事情，我相信大概率不太可能有第三張。從這個牌照可以看到，其他資管機構能做的事情它基本上都能做，這一點註定了它會成為中國未來資產管理行業發展的壓艙石。

雖然今年遭遇了一定的挑戰，但我們看整個規模變化的情況，銀行理財跟公募基金雙雄發展格局基本上還是屬於領跑的階段，我相信在未來這個趨勢還會不斷地延續。

機遇之三，資管新規之後，自主投資、主動管理能力不斷得到培育和加強，而且投資工具得到了極大地豐富。

理財資產配置以固收為基本盤，在這個基礎上去增加非標的投資、權益的投資，增加量化、海外的投資等等，形成各種各樣的策略出來。要知道對於公募基金而言，我們通常在說的做配置，你頂多在股票和債券之間進行相應的選擇，但在理財產品當中，我可以把股票、債券、境內、境外、公募、私募這些不同的資產放到一個產品當中去，這在以前是沒有過的。如果我們能夠在資產配置相應的模型和工具上不斷優化，這樣做出來的產品效果在風險調整之後的收益上會有更好的表現。

機遇之四，理財產品在產品定位上已非常明確，一定是以絕對收益目標為主導。

這是平安理財目前在構建的產品線，以年化收益2%-8%的絕對收益為產品主線，雖然也做混合R4R5的產品，但主流一定以絕對收益目標為主，因為它代表最廣大人群的選擇。中國老百姓的風險承受能力真的有那麼高嗎？可能絕大部分客群要的無非是年化4%-6%的收益，不要讓人老坐過山車。

從部分關於基金賺錢、基民難賺錢的調研中可以看到，過去的公募基金投資能力已經通過歷史業績得到了非常好的驗證，但是也非常可惜，我們的基金歷史業績走勢比較難以轉化為基民賬戶的收益。

機遇之五，個人養老金賬戶建立起來之後，理財在這塊還會有更大的空間。

養老很不容易走到這一步，但理財已經充分显示它的生命力，我相信在個人養老金賬戶建立起來之後，理財在這塊還會有更大的空間。而且從一開始大家把理財產品放在長期線當中，5年起步，如果能給到一個產品5年的空間，它有較高的概率幫投資者掙到收益，為理財未來的發展打開非常大的空間。

最後，理財一方面要去轉化老百姓的存款，讓它變成可投資的工具和產品；另外一方面是把以前從股市或者從基金當中體驗不太好，或者追求更好體驗的一些客群吸引過來，在這個過程當中，它必然扮演了壓艙石的角色。（本文首發於鈦媒體APP）

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示波器是一種能夠顯示電壓訊號動態波形的電子測量儀器。它能夠將時變的電壓訊號，轉換為時間域上的曲線，原來不可見的電氣訊號，就此轉換為在二維平面上直觀可見光訊號，因此能夠分析電氣訊號的時域性質。

12月28日，“中國工業合作協會、濟安金信、鈦媒體聯合舉辦”的2022年中國上市公司投資價值峰會暨中國投資基金群星峰會在深圳召開。

會上，博時基金董事長江向陽發表主題演講，分享了對於公募基金高質量發展的相關看法，以及博時基金在服務實體經濟方面的實踐。作為國內首批成立的“老五家”基金公司之一，截至2022年9月30日，博時管理資產規模逾16597億元人民幣，服務客戶總量超過1.5億元。

江向陽直言，“一些投資機構還沒能夠牢固樹立價值投資的理念，熱衷於追逐市場特點，散戶化特徵明顯。這在很大程度上與尋找價值之錨有較大不確定性有關，實際上反映出市場在建立具有中國特色的企業估值體繫上還有較大的空間需要改善。”

江向陽建議，機構投資者以及市場管道參與者要培養建立起獨立的專業判斷和研究能力，特別是全面深刻理解把握好中國元素對企業估值的影響機制，不能人云亦云，盲目跟風，更不能急功近利，過於浮躁。 

值得注意的是，江向陽專門提到了國企投資問題，表態博時將“着力做好國有企業的價值發現”。“進一步完善契合國有企業特點的估值方法，挖掘國企在綠色投資、責任投資以及改革紅利等方向的估值優勢，更好體現國企的內在價值。探索形成符合我國國情市情的估值定價理論體系，提升估值定價能力。”江向陽說到。

以下為江向陽演講實錄，略經鈦媒體APP編輯：

我是博時基金董事長江向陽，在此我談一談公募基金高質量發展的相關話題，並分享一下博時基金在服務實體經濟方面的一些實踐。

黨的二十大報告指出，高質量發展是全面建設社會主義現代化國家的首要任務，資本市場是現在金融體系的重要組成部分，在實現高質量發展中肩負着重要的使命。作為重要的機構投資者，公募基金要堅持自信自立，積極探索建立具有中國特色的國際體系，在金融服務實體經濟中踐行使命擔當。

一、堅持自信自立，完善估值方法，不斷強化核心投研能力。

黨的二十大報告提出，必須堅持人民至上，堅持自信自立，堅持守正創新，堅持問題導向，堅持系統觀念，堅持胸懷天下。六個堅持是對習近平新時代中國特色社會主義思想世界觀和方法論的高度凝練、科學概括，也是繼續推進實踐基礎上的理論創新，不斷譜寫馬克思主義中國化、時代化新篇章的根本遵循。

易會滿主席指出，要圍繞中國特色和資本市場一般規律的有機融合，堅持系統觀念，在遵循資本市場一般規律基礎上更好體現中國特色，走好自己的路，要深刻認識到我們的市場體制機制特色，行業產業結構特點，主體持續發展能力所體現的鮮明中國元素，發展階段特徵，深入研究成熟市場估值理論的適用場景，把握好不同類型上市公司的估值邏輯，探索建立具有中國特色的估值體系，促進市場資源配置功能更好發揮。

我們認識到，一些投資機構還沒能夠牢固樹立價值投資的理念，熱衷於追逐市場特點，散戶化特徵明顯。這在很大程度上與尋找價值之錨有較大不確定性有關，實際上反映出市場在建立具有中國特色的企業估值體繫上還有較大的空間需要改善。在要求機構投資者以及市場管道參與者要培養建立起獨立的專業判斷和研究能力，特別是全面深刻理解把握好中國元素對企業估值的影響機制，不能人云亦云，盲目跟風，更不能急功近利，過於浮躁。

博時基金在行業類首創價值投資，也將繼續堅持做投資價值發現者，堅守價值投資，堅持紮實地基本面研究，持續完善與企業發展階段產業特點，我國市場體制機制相適應的估值體系，堅守創新投資，獲取企業長期成長回報，進而實現普惠金融的應有之義，讓老百姓享受到國家積極增長的紅利。

具體來說，在投研體繫上要繼續深化投研一體化改革，深入推進投研“四互”，加強投研精細化過程管理，做深做強研究工作，着力做好產業發展階段，企業估值體系以及基本面研究，提高投研轉化效率。

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在團隊建設上，做好人才儲備，堅守外部引進與內部培養雙管齊下，配足研究資源。

在制度管理上，強化堅持長期主義，價值投資理念，完善對於風格漂移、高換手率的管控機制，限制博取短線交易收益的行為，弱勢長期考核和薪酬遞延跟投機制，出台抑制靜默期管理規定，探索長期激勵約束機制。

在投研文化上堅持自信自立，獨立思考，克服從眾交易。一方面在進一步深刻理解中國式現代化的深刻內涵中去尋找投資方向，把握投資機會，在聚焦暢通內循環與供給側改革雙循環中去理解中國高質量發展中統籌發展和安全帶來了投資機會，着力在綠色科技、素質科技、生命科技、材料科技等方向，聚焦新工業、新基建、新能源、新材料、新安全、新需求，圍繞供給升級和需求升級，集中公司產品資源、投研資源和財務資源，為實體經濟優化配置資源，為投資人帶來長期回報貢獻博時力量。

另一方面，在以發行服務央企國企改革的博時央企結構調整基金、博時央企創新驅動基金、湖北新舊動能轉換基金、川渝ETF基金以及可持續發展100指數ETF等產品的基礎上，着力做好國有企業的價值發現。進一步完善契合國有企業特點的估值方法，挖掘國企在綠色投資、責任投資以及改革紅利等方向的估值優勢，更好體現國企的內在價值。探索形成符合我國國情市情的估值定價理論體系，提升估值定價能力。

二、堅持兩個結合在金融服務實體經濟中踐行使命擔當。

黨的二十大報告指出，只有把馬克思主義基本原理和中國具體實際相結合，同中華優秀傳統文化相結合，堅持應用辯證唯物主義和歷史唯物主義，才能正確回答時代和實踐提出的重大問題，才能始終保持馬克思主義的蓬勃生機和完勝合力。

易會滿主席指出，我國資本市場起步晚、發展快，市場的文化沉澱結果還不夠，財富管理結構的本分是受人之託代人理財，一個優秀的機構必然是堅持客戶利益至上，敬畏投資人，具備良好的專業素養。

我們認識到，資管行業的重要責任就是通過把社會資本轉變為產業資本，藉助投融資風險管理和資源配置活動，把資源引導到有活力、有潛力的實體經濟中去。要通過金融服務實體經濟，在產業強國、金融報國中深刻詮釋金融工作的政治性和人民性。

博時基金一向支持合規穩健、專精卓越、客戶導向、責任擔當等核心價值觀。

回歸穩健，就是堅持合規底線、穩健保證。一切金融活動以符合法律法規、監管規定作為第一準則，把穩健作為經營底線和鮮明特徵，始終保持資本穩健、流動性充足、業務發展跟管理能力互相匹配。

專精卓越就是堅持專業特色，把專業作為安身立命之本，在投研能力、產品創新、銷售服務、合規風控、科技實力、內部管理等方面樹立追求高精尖的志向，苦練內功，不斷提升專業水平和核心競爭力。

客戶導向就是堅持誠信義務，堅守受人之託代人理財的資管行業本質，堅持以客戶為中心，遵守契約精神，履行信義義務。誠實守信、勤勉盡責，高效組織內外部資源，挖掘培育把握好滿足客戶需求，全面提升客戶服務質量，讓合適的投資者分享合適的產品。

責任擔當，就是堅持兩個一以貫之，堅持貫徹國有企業六個力量和三個排頭兵的總要求，強化規矩紀律意識，樹立敢於負責、勇於擔當、善於作為、拼搏進取、協同合作的良好導向。未來，博時基金將堅定不移落實黨的二十大做出的各項重大決策部署，堅持金融的政治性和人民性，服務健全資本市場功能，助力直接融資比例提升，聚焦可持續發展能力建設，圍繞做好資源配置、服務實體經濟、服務財富管理等豐富需求，聚焦解決能力不平衡、不充分的問題，以此為抓手，謀定長遠，聚焦關鍵，着力提升財富管理、金融科技、風險管理三個能力，努力打造高質量發展的馬利克曲線。

各位來賓，各位朋友，時至年尾，嶄新的2023年即將向我們走來，博時基金將繼續懷抱價值投資的初心，在二十大精神指引下，與各位同仁一起為助力公募基金高質量發展和中國資本市場的繁榮貢獻自己的一份力。（本文首發於鈦媒體APP）

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鈦媒體注：本文來源於微信公眾號（ID：chaintruth），作者 | 謝中秀，編輯 | 饒霞飛，鈦媒體經授權發布。  

距離2022年結束還有3天，阿里一年一度的組織架構大調整如約而至。

12月29日，阿里巴巴集團董事會主席兼CEO張勇發出全員郵件，宣布進行新一輪人事調整，並將阿里2023年的關鍵字定為“進”。

阿里此輪人事調整，最大的關注點無疑是阿里雲，以及新一代年輕高管走向前台。

根據全員郵件，阿里雲智能總裁、集團CTO、集團CPO等多個崗位迎來變動，其中張建鋒（花名“行癲”）不再擔任阿里雲智能總裁，由張勇本人兼任；程立（花名“魯肅”）不再擔任阿里集團CTO，由吳澤明（花名“范禹”）接任。明年4月1日起，童文紅（花名“Judy”）不再擔任集團CPO，由蔣芳（花名“蔣方”）接任。

張勇本人帶隊阿里雲智能，足可見對阿里雲業務的重視。

新任CTO吳澤明則是阿里新一代骨幹的代表，資料显示，吳澤明則於2004年加入阿里，2017年阿里合伙人第三次擴編，吳澤明位列其中，是阿里首批“80”后合伙人。

互聯網分析師丁道師告訴燃次元，“基本上每年在雙11之後，阿里都會有一個比較大的、高層的組織架構調整，這幾乎是阿里一個不成文的慣例。”

同時，“企業要不斷進行血液更換，尤其是讓一些年輕的、新鮮的血液走到台前，讓一些更有衝勁的年輕人走到台前、負責業務，企業才能保持競爭力。至於雲，不僅是阿里的一個業務重點，也是阿里旗下淘寶、支付寶、菜鳥、餓了么等業務的支撐，重要性不言而喻。”丁道師表示。

除了人員調整，尤為值得關注的，是阿里對2023年的定調。

張勇在全員郵件中回顧，2022年初做全年展望的時候，他給阿里定下的關鍵詞是“定”。2022年，張勇也在多個場合表示，企業身處宏觀經濟之中，尤其需要戰略定力。

如今2023年，張勇為阿里定下關鍵字“進”，全員郵件標題亦為“以奮進之心 迎接全新一年”，並在全員郵件中表示，“2023年對阿里巴巴是非常關鍵的一年，希望所有阿里人一起用進取之心、集奮進之力，來迎接這全新一年。”

這一定調的轉換，從“定”到“進”，阿里的態度似乎變得更加積極。

對於互聯網行業來說，2022年並不是一個好年頭。這一年，華為發出了“寒氣論”；在資本市場上，各大互聯網公司的股價表現亦不佳；2022年前兩個季度，各互聯網公司的財報數據也不太好看。

如今阿里提出“進”，則給一片寒意的互聯網帶來了一絲希望和暖意。

張勇在全員郵件中表示，“隨着社會進入到和疫情共處的新階段，隨着國家對平台經濟指明了未來發展方向，我們更加確信，唯有發展才是硬道理，才能解決今天碰到的很多問題。”

同時，張勇也對阿里提出了要求，“打鐵還需自身硬，阿里發展的核心是做‘好’自己，做‘好’企業。”並強調了客戶服務，“只有在一點一滴的行動上保障好客戶利益，創造好客戶價值，才能承擔好引領發展、創造就業、參與國際競爭的大使命。”

新的一年即將到來，阿里以“進”的戰略，以新的人員架構做好了迎接新形勢、新變化的準備。2023年，仍然值得期待。

阿里再變陣

對於阿里來說，組織架構調整並不是稀罕事。

小調整不變，每年雙11后，根據市場環境的變化與對未來發展趨勢的判斷，做出一年一度的、大的組織架構調整——這是阿里的常態。

燃次元看到，在年內，2022年1月阿里中國数字商業板塊分管總裁戴珊發布內部信，宣布調整阿里核心電商的組織架構，在堅持淘寶、天貓雙品牌運營的基礎上，新設立產業運營及發展中心、平台策略及運營中心、用戶運營及發展中心。

2022年4月，阿里雲進行組織架構調整，阿里雲中國區總裁任庚離職，由阿里雲中國區副總裁黃海清接任。

大的調整更是每年市場關注的重點。

2015年，阿里開始推行“大中台、小前台”戰略；2017年，阿里對淘寶提出建立產品、數據技術和運營相結合的“三位一體”組織運營方式；2018年，阿里將阿里雲升級為阿里雲智能，天貓升級為“大天貓”，形成天貓事業群、天貓超市事業群、天貓進出口事業部三大板塊。

2021年底，阿里更是大刀闊斧，將2015年的“中台戰略”升級為“多元化治理”，並把國內與海外業務分別整合，設立“中國数字商業板塊”和“海外数字商業板塊”，由戴珊分管大淘寶、B2C零售事業群、淘菜菜、淘特和1688在內的中國数字商業板塊，由蔣凡負責全球速賣通、國際貿易、Lazada等在內的海外数字商業板塊。

每一次的調整，也都是順應當時市場和環境之舉。

2015年阿里提出“大中台、小前台”，核心是用統一的中台，服務所有的前台業務，讓業務可以更敏捷。依賴於中台系統，阿里的各個業務也得以快速跑通。有零售人士就表示，盒馬能在如此短的時間內，搭建起一整套線上、線下的售賣、倉儲、物流體系，阿里的大中台系統功不可沒。

此後，“中台”也被各個企業借鑒、模仿。

2021年底，阿里將“中台戰略”升級為“多元化治理”，並把國內與海外業務分別整合，設立“中國数字商業板塊”和“海外数字商業板塊”，則是又一次地重新審視業務模塊，梳理生產關係。

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作為球迷，張勇喜歡因地制宜變換陣型。在他看來，“企業管理、組織設計道理一樣。畫一張理想的組織結構圖，我認為不成立。我們永遠面臨特定的歷史階段，看有沒有合適的人。沒有合適的人是常態，完全合適非常難。永遠要根據手裡有幾張牌，有幾個王、你有幾個K，就怎麼打，怎麼布局。”

這一次，在對2023年新的判斷之下，在“進”的年度關鍵字之下，阿里對組織架構再調整，由張勇親自帶隊阿里雲，並將年輕高管推到台前，也是順應2023年環境和戰略之舉，阿里雲或將擔當更重的大任，年輕高管也會給阿裡帶來新的活力和動力。

張勇掛帥阿里雲 

今年阿里的組織架構調整，其中最受關注的便是張勇親自帶隊阿里雲。

據多家媒體報道，在接任阿里雲智能總裁當天，12月29日，繼阿里全員郵件之後，張勇又以阿里雲智能總裁身份，向阿里雲員工發出了第二封郵件。

郵件中，張勇強調，“‘客戶第一’的價值觀，從來都不是高高掛在公司牆上的標語，而是支撐我們每一天獲得成長的基石。” 

同時，“我們的業務類型，決定了我們必須將客戶的信任視為生命。”以及“我們必須急客戶所急，想客戶所想，既主動解決客戶看得到的問題，更要把客戶尚未感知到的風險防患於未然。”

言辭之中可以看出，客戶服務是張勇看重的重點。在稍早的全員郵件中，張勇也提及，“對雲計算而言，穩定和安全是對客戶最基本的責任，我們要始終秉持敬畏之心，不辜負客戶的信任和依託。”

雲業務在阿里舉足輕重。2015年，阿里就提出全球化、鄉村和雲計算的三大戰略。到2019年，該戰略調整為全球化、內需、大數據和雲計算。不管三大戰略如何變化，雲計算始終位列其中。

在2022年致股東信中，張勇又進一步聚焦，將消費、雲計算和全球化作為阿里巴巴面向未來堅定不移的方向和指引。

從業務表現來看，阿里雲“第二曲線”的角色也愈來愈突出。

阿里巴巴2022年9月底季度業績显示，截至2022年9月30日止季度，阿里收入為2071.76億元（人民幣，以下未標註則同），同比增長3%。分部來看，雲業務當季收入207.57億元，同比增長4%，在絕對數上，雲業務對集團收入貢獻位居第二位，僅次於中國商業部分，在增長方面，雲業務同比增長4%，保持了增長勢頭。

從2009年創立，到張勇親自掛帥，阿里雲經歷了王堅、胡曉明、張建鋒三代掌舵者。其中2009年，王堅帶領創立阿里雲，最重要的目標是完成阿里雲從0到1的建設；2014年，阿里雲交到胡曉明手中，當時的首要任務是完成商業化突破。

2018年，張建鋒接掌阿里雲，在這個時期阿里雲實現了首次年度盈利，根據阿里2022財年（對應自然年2021年4月-2022年3月）財報，阿里雲在財年內營收達1001.8億元，同時其經營利潤（經調整EBITA）達11.46億元。這是阿里雲在成立13年後首次實現年度盈利。

但張建鋒掌舵四年，阿里雲也迎來了新的市場和環境變化，雲市場來自互聯網行業的需求正在減少，來自政企大客戶的需求成為新的競爭焦點。新的環境和壓力也呼喚着業務的調整，按照阿里巴巴一貫的組織理念，組織先行，推動戰略與業務前進。在阿里雲業務調整之前，阿里雲掌舵者的變化也在情理之中。

無論如何，在此緊要關頭，張勇親自帶隊阿里雲，對於阿里雲來說，都是好事。張勇親自掛帥，說明了阿里對雲業務的重視，伴隨着張勇掛帥，阿里雲對集團內資源的整合和利用也將更加順暢。張勇反覆強調客戶服務，未來阿里雲的服務或許也將得到提升。

阿里如何“進”？

年內最重要的組織架構調整已經完成，對於阿里來說，接下來的一個重點問題便是如何從“定”到“進”。

2022年並不是一個好過的年頭，尤其是對於互聯網來說。但憑藉“定”力，以及消費、雲計算和全球化三大戰略，阿里也“定”住了。

數據显示，過去3年來，儘管面臨疫情和國際經濟形勢等壓力，阿里巴巴的三大戰略依舊實現了穩定發展。上個財年底（截至2022年3月31日止12個月），阿里巴巴已經實現服務10億國內消費者的目標，與此同時，阿裏海外市場年度活躍消費者人數也突破3億。隨着海外基礎服務能力建設持續推進，過去三年，阿里雲在海外市場增長超過10倍，排名亞太第一。

如今，2023年即將到來，伴隨着“社會進入到和疫情共處的新階段”，“國家對平台經濟指明了未來發展方向”的新變化，阿里也對2023年做出了新的判斷，並對2023年提出了“進”的新關鍵字。

一切似乎說明，2023年，互聯網行業將迎來奮進的好時機。

到2022年第三季度，各互聯網公司的財務數據向好發展。阿里截至2022年9月底止季度業績數據显示，該季度阿里收入2071.76億元，同比增長3%。美團2022年Q3財報显示，該季度營收626.2 億元，同比增長 28.2%，凈利潤 12.2 億元，同比扭虧為盈。

在政策環境方面，12月15-16日舉行的中央經濟工作會議提出，要大力發展数字經濟，提升常態化監管水平，支持平台企業在引領發展、創造就業、國際競爭中大顯身手。市場分析認為，會議對平台企業給出了明確的支持信號。

疊加疫情管控放鬆利好，2023年或將是一個向好的年頭。

“2022年12月開始，隨着疫情相關防控措施放鬆，這段時間我也在北京、天津、河北等地走訪。走訪過程中，明顯感覺到經濟正在復蘇，包括電商、物流等多個行業已經出現了復蘇的勢頭。”丁道師表示。

如今阿里關鍵字從“定”變“進”，也显示了環境和阿里判斷的變化。

“所有的互聯網企業，在2022年的要求都是求定、求穩，只求保持不跌，但眾所周知，即便是這些要求都很難做到。”丁道師指出，“但現在各行各業都呈現出積極復蘇的態勢。阿里和國民經濟同頻共振，國民經濟向好，阿里也會向好，所以2023年阿里做出了積極的判斷，開始向好、求進。”

此輪組織架構調整，也說明阿里為2023年奮進做好了準備，張勇掛帥阿里雲，似乎說明在業務上，雲業務依舊將承擔“第二曲線”作用，成為阿里核心中國商業業務之外的重點業務。

在2022年9月份季度業績發布電話會上，張勇也表示，“通過連續幾個季度的調整，阿里雲的收入結構呈現出更為健康、可持續的狀態。”同時，“阿里雲將在自身雲計算能力和大數據處理能力的基礎上，不斷和行業合作夥伴一起推出多樣化的行業解決方案，為中國產業数字化的進程服務。”

高管團隊的年輕化，也是阿里一直以來在推動的方向。資料显示，2016年阿里合伙人班子開啟了持續4年的年輕化進程，先是2017年“入夥”吳澤明、胡喜，2018年、2019年分別“入夥”了王磊、蔣凡和蔣江偉，2020年納入汪海、陳麗娟、邵文瀾。

成為阿里合伙人，要麼打過漂亮仗，要麼資歷夠長，要麼是外部吸納的核心人才，這些都是合伙人能力的佐證。年輕加能力，對於將在2023年大展拳腳、努力奮進的阿里來說，如虎添翼。

如今，伴隨着阿里組織架構調整、新人員的配備，阿里2023年的奮進之路，其路徑已十分明顯。接下來，就只等待阿里去實現和印證。

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