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【金融家月刊】2017.04月號:未來趨勢在哪裡?現在課堂正爆滿!.......<點我看更多>

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上學期我通過「資訊管理博士候選人」資格審查,面對未來研究發表漫長的路,心中開始著「路線之爭」。我該在金融業尋找資管應用,還是該在金融科技中尋找新機會?上個月剛好博士班選課,我就挑了幾堂課先去聽看看。

 

區塊鏈與智能合約 英文授課大爆滿!

這幾年政大資管系碩士博士班開出了一堂新課程,叫做「區塊鏈與智能合約」,前幾年都在10位左右學生。可能因為這堂英文授課、要寫程式,大概比較適合「資訊工程」、「工業工程」的學生來學習。倒也相安無事,政大資管本來就有科技應用小組碩博學生數位。

大概是隨著金融科技的熱門應用,也許是因為比特幣的價格大漲,又或者該領域人員稀缺,薪酬看漲,這學期原本預定的10位學生,湧進了100位學生選課、旁聽!學生第一堂課到其他教室拉椅子過來,有的坐在走道,甚至還有兩個同學擠一個椅子。

 

機器學習也是大爆滿!

今年還有一堂課忽然爆紅,「機器學習」這堂課爆紅的原因跟新聞有關。Google研發AlphaGo軟體打敗全世界前10大棋王,消息一開,各方解讀紛沓。人類智慧徹底被機器打敗,到底輸在哪裡,如何將「演算法」應用在機器人身上,世界棋王輸,其他領域還能贏?

機器人經由累計大量資料,由多種路徑去計算,找出最佳決策。機器人贏在能夠自我學習、自我修正。資料庫的繁瑣無秩序,在開始第一筆資料就開始得到變數,第二筆資料修正第一筆,第10筆資料修正前面9筆資料。依序如此開始累積經驗,得到「最佳解」、「最適解」,甚或錯誤率最低的資料使用。AlphaGo贏在歷史的必然,2016年就是人類與機器智慧的「思考死亡交叉」。

10年前就有專家預測,人工智慧注定贏過人腦,因為人決策含有「非理性的感性思考」、「情緒性反應」的成分。人工智慧完全的以數據分析,計算勝率來形成決策。經由AlphaGo的例子,大家也不必惶恐,因為AlphaGo並沒有自我思考能力,他強大的運算力不是思考,是計算能力!

現在「機器學習」的技術,其應用與功能越來越強大,從居家使用的「掃地機器人」到財務規劃的「智慧理財選股」,企業所推出的產品已越趨多元,率先投入「機器學習」的行列,即能從現在開始,贏在未來。

 

「大數據分析」去年還很紅今年就退燒

大數據分析課程,書商趁宣傳期把好幾本相關書籍捧紅,去年紅了好一陣子。大數據的概念源自於「Data Mining」,從巨集資料中,尋找資料庫的面貌,找出相關的決策變數線索。30年前就有「啤酒與尿布」案例,零售業龍頭Wal-Mart的資訊人員在分析帳目數據時發現,周五晚上尿布跟啤酒的銷量同步增加,經調查後,發覺週五晚上,先生常幫妻子買尿布,順便買個啤酒回家看球賽,所以週五採啤酒跟尿布放在一起的合銷策略,結果銷量因此大幅增加30%。

大數據分析中有一支「眼球移動」應該是未來持續研發中最重要的。因為手機應用及社群形態,企業不知道客戶的真實面貌,也不知道其喜好,現在已經沒有人在做問券調查了(除了學術研究還在做問券),廠商只要從網頁停留時段、時間、點選、收藏、就可以分析所有的資料,進而做未來投資決策參考。

 

資管博士年收9位、企管1、科管1、金融0

從小地方看出大趨勢,經過一再的驗證得到最接近真相的解讀。這是資管所給我的訓練。以政大博士班而言,2015年招收資管系博生10位、企管1位、科管1位,金融0位。我問助教,怎麼招生數差距這麼大?助教說:跟報考人數有關。

報考人數少,錄取少;報考多,錄取多。可見,資管熱潮遠大於30年前企管、20年前金融、10年前的科技管理。10年前最熱門課程是供應鏈管理,現在最熱門課程是區塊鏈、機器學習。

擁抱終生學習的態度,學習方向也需是浪頭頂尖。投資自己,財富投資策略也都要選邊站!贏在未來,現在開始。............