數位金融與AI數據分析

2025年當AI數據分析方法與數位金融碰撞在一起，讓技職的財務金融專業學生直球面對人工智慧(AI)如何在數據分析中發揮「精準」原則進行運算與判斷，做到資料科學中希求的「讓數據說話」精神。

財務金融專業當中有著豐富的文字型數據和數字型數據，而後者主導了如何客觀揭露財務金融的真實與深度狀態。在「大數據」時代，數據分析以商業智慧的儀表板圖像化為主，但想要從中獲悉深度的數據資訊卻需要學生對各種的圖表能夠串聯並解讀。不同的教師在教授這樣的儀表板圖像化數據分析時，如何解讀的經驗不易傳承給學生。到了「人工智慧」時代，主流生成式AI的聊天機器人不適宜做數字建模與分析，更適合用在數據分析後，給予數個觀察發現後進行擴寫。或者在既有的數據分析(即統計分析)方法下產出既定的表格，讓生成式AI進行解讀與文字化描述。

那麼，對財務金融專業的學生又該如何接軌人工智慧，同時又能較其他人獲得人工智慧做不到的數據分析呢？答案是：AI數據分析。這是運用MathAI for numerical modelling 軟體，對數據進行建模與分析的方法。它基於大學統計學中的迴歸分析，但有所不同之處在於它釋放了人為設定的「樣本量選擇」，轉為是數據根據迴歸分析要求，自己選擇多少樣本量形成一條迴歸線。這稱為「樣本選擇內生化」。換句話說，樣本選擇本來是外生決定，在人工智慧下，可以根據數據規律，讓樣本選擇轉為內生化決定。

這項數據分析方法的突破必須在人工智慧出現並根據人工智慧能做到的 - 運算與判斷 - 功能，加入到數據分析(迴歸分析)當中。根據數據記錄與公告頻率，進行運算與判斷。由於AI數據分析方法有輔助的軟體，並且人工智慧融入數據分析方法中，讓數據發揮出客觀且有數學表現的結果，讓技職學生直接觀看圖表，靈活運用對照表方式，看更多的圖表，產生對數據的規律經驗。所以AI數據分析方法適合技職學生學習。他們能較一般大學的學生更快接觸實務與應用層面。

• 數據分析方法內有人工智慧進行運算與判斷

• 軟體輕鬆上手，分析結果可銜接統計學迴歸分析或計量經濟學

• 直接觀看數據增減下精準迴歸線的變化

• 直覺式反映與對照表模式理解數據分析結果

• 立即產生人工智慧成果

• 以上市櫃公司的每月營收為分析標的

• 產出可分享建立個人專業品牌的分析圖或短視頻等

• 提供最新趨勢線的準確率

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