陳正暉

介紹招募系統如何透過 AI 技術與 LLM 大型語言模型，實現自動化篩選履歷到智慧面談的應用。

用於銀行或企業多面向決策範圍，創建模型與規則、日常維護、系統測試與版本控管。即時調整業務規則、建構新策略，快速因應客戶與市場變化，提高決策精準度。

SOFR 衍生性金融商品交易量將逐漸放大，金融業者需重新檢視評價模型的設定，因應新利率指標特性，系統需支付多樣付息方式。資通提供財務計算模組，將協助金融業者應對 LIBOR 退場後的挑戰。

金管會期望台灣本地銀行能擁有自主驗證衍生性金融商品價值的能力；而不是被動將商品報價的責任轉至上手銀行；或是只憑藉單一評價系統，但卻又對評價方法與模型設定不理解，導致評價控管機制不甚周全。所以如何審慎檢核商品交易報價及市價評估損益合理性，銀行端都應該更加重視！

台灣高等教育長年來只偏重論文的「生產」，缺乏實戰演練與產業接軌。畢業後，這群新鮮人立即被擺上生產線，被迫在短期內提供產值，這無非是要逼使這群學生走向絕境。

複雜的衍生性金融商品評價需要龐大計算量。而在平行運算的處理下，不但將計算速度大幅提升，更進一步將複雜模型與演算法納入評價過程考量。使用 R 高效能套件，將使金融計算領域之模型應用在實用性上得到跳躍性的拓展。

澳盛銀行用於信用風險分析、德意志銀行用於外匯交易策略開發，再加上從今年開始金管會將致力推動金融業數據應用與金融資料開放，其適用性與未來性將值得期待。

無論採用哪種方式，估計二階導數常較一階導數困難。常見的是「順向微分法」對二階導數估計的窒礙難行；但其若與「概似比值法」搭配運用則不失為一個好的方法選項。

對於投資人而言，理想的情形為初期即獲利累積滿足出場。若非，可能於期中所發生的損失總和會超過目標獲利，意指當契約發生提前結束，也不是獲利保證。