Finance

「Farseer」為金融業者提供智能投資研究平台服務

摘要： 金融是智能投資研究的重要使用場景，而智能投研則是近年來興起的賽道。簡單來說，智能投研可以理解為，依托金融市場數據，通過深度學習、自然語言處理等人工智能方法，對金融行業較為結構化的數據、事件等信息進行自動化處理和分析，為金融機構的從業人員（分析師、基金經理、投資人等）提供工具，提高研究效率。

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結合數位資產與傳統金融— BitAsset 以獨角獸之姿進軍全球交易平台市場

摘要： San Francisco Blockchain Week（SFBW）仍在如火如荼進行，在這盛大的區塊鏈會議，有來自全球知名投資基金、產業巨頭與各界學者共襄盛舉。BitAsset 特別受邀 Berkeley 中美峰會和 Token Foundry Panel、Consensys、BUMO、Zcash、Oben、Oasis、阿里巴巴、奇點大學等領先企業共同探討區塊鏈產業的趨勢與未來佈局。SFBW 會中，BitAsset 著重於分享數位資產結合傳統金融的新藍海市場，包括上線以來的投資與合作夥伴佈局，同時說明下半年的相關金融衍生性商品推出與預計成為 TOP20 交易平台的遠大目標，最後更於 Berkeley 中美峰會分享關於區塊鏈的想像和未來願景。

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老行庫以大數據拚行銷風控

摘要： 老行庫積極引進大數據分析，接下來更將朝強化風險控管的面向規畫。華南銀行表示，今年已規畫並執行近百檔情境式行銷，藉由收集客戶數位軌跡、關係網絡、交易資料等資訊，強化客戶輪廓，並追蹤關注客戶的喜好與需求，以利主動接觸及提供合適的服務或產品，提升行銷命中率及客戶黏著度。

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中國農業銀行左振哲：以數據驅動、實現銀行的互聯網智能營銷

摘要： 從2015年國家出台《促進大數據發展行動綱要》，到2016年國家在“十三五”規劃綱要中首次提出“大數據戰略”，再到2017年黨的“十九大”提出“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”，尤其是2017-2018年金融科技概念火爆，各行各業對大數據的應用突飛猛進。基於數據的互聯網化智能營銷，是大數據與行業融合應用成效顯著的領域，在銀行的具體實踐中也取得了非常可觀的規模效應。

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利用大數據與AI挑戰傳統券商-網路券商Fugle

摘要： 年輕人不買股票了，台股總開戶人數中，30歲以下的年輕人不到一成。Fugle創辦人葉力維認為除了經濟問題外，老舊的數位工具也是讓年輕人興趣缺缺的原因。他的Fintech新創公司，不但要靠智慧投資技術解決這個問題，還要在網路上挑戰龍頭。

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銀行數位金融服務排行

摘要： 誰是數位金融服務專家？《遠見雜誌》舉行第一屆「數位金融服務最佳銀行大賞」，評比民眾最常使用的「線上轉帳換匯」「數位帳戶」「行動支付」等九大面向，針對38家本國銀行，分別詢問業者與民眾後給予評價，得出最佳銀行榜單。其中，中國信託在七大面向皆獲得第一名肯定，堪稱數位金融服務霸主。

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智能理財平台『智多新』，以大數據打造投資新紀元

摘要： 自從AlphaGo陸續打敗各國棋王後，證明了AI人工智慧不再只是電影情節，可以說是即將去改變下一個世代的思維與模式，不管是醫療、交通、科學研究都可預期會有突飛猛進的發展，而其中跟我們最為接近的應該就是金融創新。

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中國央行濟南分行：大數據在金融行業的應用現狀與發展對策

摘要： 隨著大數據技術的應用，越來越多的金融企業也開始投身到大數據應用實踐中。麥肯錫的一份研究顯示，金融業在大數據價值潛力指數中排名第一。本文通過對大數據在金融行業的應用現狀進行分析，提出金融行業大數據未來發展思路及政策建議。

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Wall Street Journal Speculates Quatloo Trader Bot Being Used To Manipulate Bitcoin Price

摘要： Automated trading systems, also referred to as mechanical trading systems, algorithmic trading, automated trading or system trading, allow traders to establish specific rules for both trade entries and exits that, once programmed, can be automatically executed via a computer.

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程式交易恐觸發金融危機 小摩：重演1968年社會動盪

摘要： 小摩首席操盤手科拉諾維奇（Marko Kolanovic）預言，下一次金融危機，將在程式突然大舉拋售股票中發生，除了股價爆跌，也將引起社會動盪；並將近十年興起的被動投資、電腦程式交易，視為潛在隱憂。

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金融科技與數據科學家必讀的五本書

摘要： 【我們為什麼挑選這篇文章】學會工具背後的理論很重要嗎？很重要，因為這些知識邏輯會轉化成為你工作、學術研究的專業養分。工程師當然也可以只會用程式語言而不懂背後概念；不過，這就像一個調酒師不懂酒品知識、不知道原料釀造過程，他很會調，但也職涯發展也不過如此。因此要成為有價值的工程師，你需要懂原理，而這裡有五本書強化一下你的背景概念與自身邏輯。

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LINE的通證經濟學

摘要： 在2018年6月的 LINE CONFERENCE 2018上，LINE表明了未來要做所謂的通證經濟(Token Economy，亦有翻譯為代幣經濟)，其中包含  1.加密貨幣交易所 BITBOX  2.成立unblock，發展 LINE 的通證經濟  3.成立LINE Blockchain Lab，研究區塊鏈技術、研發去中心化應用程式（Dapp）

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