標籤彙整：P2P借貸風險

國際貨幣基金專家20日說，

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，全球經濟信心不足，

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，已開發國家應加速改革，

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，創造就業機會；新興與小型經濟體則應在已開發國家競相印鈔、採取低利政策時，

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，加強金融體系的防禦力。（法新社），

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林姓男子前晚涉嫌偷走蔡姓少年背包，

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，取走現金，

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，把背包丟在草叢裡，

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，沒想到蔡姓少年仍找上他，

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，不僅懷疑他是小偷，

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，還要他交出背包裡的20萬元中獎發票。他擔心要賠，

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，最後只好承認，

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，帶被害人找回背包，這時被害人才想起中獎發票放在家中。
警方指出，蔡男前晚10點與友人在七堵福德宮前飲酒，途中為了接另一名友人而離開，蔡男的背包卻放置原地無人看管。附近遊蕩的林男見狀，立即撿走背包，竊得裡頭1500元現金，並隨手將背包棄置在福德宮後方草叢。
蔡男與2名友人5分鐘後回來，發現背包不見，蔡男異常緊張，不停大吼「怎麼辦」，隨後見廟裡只有林男1人，認定是他偷的，便上前要求林男歸還。林男起先否認偷竊，但在蔡男等3人的壓力下，只好作樣子到警局為表示清白。
由於當下無證據顯示林男行竊，蔡男與林男在七堵派出所爭論10多分鐘未果，蔡男氣急敗壞，直稱背包裡有一張中獎20萬元的發票，要林男賠償，並表示「背包還我就好，其餘不再追究」，林男一聽，才坦承犯行。
在員警的陪同下，林男帶領眾人找回背包，著急的蔡男立即翻找，卻未見中獎發票，才想起發票根本放在家裡，警方訊後昨天早上依竊盜罪嫌移送蔡男。，

探討科技如何輔助金融創新監理是熱門的議題，

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，主要包括Regtech（法遵科技）、Suptech（監理科技）或LegalTech（法律科技）的解決方案，

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，目前國際上熱烈討論的人工智慧要如何應用在這三層面。簡言之，

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，就是利用人工智慧，

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，將要處理或管控的問題，

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，透過「機器學習」（Machine learning）轉化，

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，並使用大量資料和演算法提升電腦能力，

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，產出所需結果及決策模式。在形成過程中，

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，首先須先準備二項工作：一是準備投入已知或歷史資料測試，其次將資料進行演算法運算，對照誤差值來調整，然後找出一個最能完整描述解決問題或行為的方法。再配合大幅提升的電腦硬體運算效能，產生強大解決問題或行為判讀，甚至高度決策或預測能力，是近代人工智慧運用的核心技術。 人工智慧實際應用最重要的有三大關鍵，第一是資料，第二是演算法，第三是判讀。近年因為有非結構化的大數據提供訓練資料，加上深度學習演算法高速運算的加持，人工智慧應用層面及價值突飛猛進，這些都是過去所沒有的技術環境，愈高階的機器學習，要學會一個策略所需要耗費的訓練資料數量及類型，超乎想像的多，但如果沒有這些大數據投入訓練，機器學習研判能力及效益就會大打折扣，這是人工智慧運用在金融監理科技上的限制：訓練資料的缺乏，導致運用效率偏低甚至造成系統偏誤。值得注意的是，由於許多金融法遵情境需要靠經驗判斷，如程式設計者對金融業業務、內部控制及法規實務運作及情境案例的了解程度，可能較不直接，或設計邏輯思維有差異，演算法會產生偏誤或低決策效能，連帶使管理者對機器學習分析決策結果，會產生誤判，此外，駭客入侵演算法的問題，也一直還是存在。未來Regtech主要應用在金融業中後台業務、內控三道防線報告、公司治理、個資辨識保護、交易控管、風險評估及法遵報告等重點項目，有三大應用主軸，第一是法遵（compliance），第二是辨識（identification） ，第三是報告（reporting）。分別有以下的建議：一、機器學習可處理複雜的大量資料，金融業可以透過建立KYC、反洗錢黑名單、客戶個資盤點、生物辨識、異常交易情境資料累積包括語音、圖形、生物辨識、文字、數字等非結構性資料大數據，例如歐盟個資保護規範GDPR對個資定義及處理方式規定嚴格，歐盟客戶個資外洩規定必須在72小時回報監理機關，這對金融業是很大壓力，運用深度學習大量盤點分析個資大數據即時掌握狀況，迅速辨識及時回報才能掌握法遵要求避免受罰。二、近期人工智慧有結合AlphaGo核心技術的強化學習等熱門領域應用，雖然運用在金融業效益還待探索，但由於具神經網路情緒決策，及訓練個體在懲罰或獎勵的環境下，逐步形成獲得最大利益的預期，未來適用於監理機關研擬新種法規，對業者利弊得失的模擬評估的技術開發值得期待。三、深度學習中的CNN/RNN演算法具有強大影像辨識、文字語言影圖片判讀，以及自然語言（Natural Language）辨識及生成功能，金融業運用雲端大數據運算及GPU 處理進行深度學習，開發法遵科技，可以降低建置成本增加執行效益。最後要提醒的是，人工智慧設計上仍有程度上的差別，在解決金融監理還有很多困難要克服，金融業法規環境高度專業，如果過度強調演算法技術甚至凌駕於金融法遵專業經驗之上，恐怕反會造成法遵及監理的科技風險，金融監理對人工智慧的運用仍要有所拿捏。（作者是台灣金融研訓院金融研究所所長），

民以食為天，

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，若觀察「刷卡筆數」，

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，會發現持卡人不管教育程度高低，

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，刷在「食」這一大類的比重，

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，幾乎都有兩成多。另外，

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，刷卡支付交通類（包括加油、搭乘各式交通工具）各式支出比重也有兩成，

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，占比居次。聯卡中心表示，

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，若從「刷卡筆數」分析刷卡行為，可看出持卡人比較習慣在哪些地方使用信用卡消費，有趣的是，雖然不同教育程度的持卡人，人數多寡不一致，但整體「刷卡傾向」卻差異不大。若就刷卡筆數來看，五大類不同教育程度持卡人，包括「博士、碩士、大學、專科、高中職」學歷持卡人，刷卡比重都有兩成以上集中在「食」，即刷在食品餐飲類；博士學歷持卡人，刷在「食」項目的占比達二成八，碩士和專科持卡人也都有二成六，高中職及大學學歷持卡人刷在「食」大類，各占二成四及二成三。其次就是「行」，聯卡中心表示，所謂「行」，就是指持卡人以信用卡支付各項交通類別的刷卡金額，包括刷卡買高鐵、台鐵票等各式通勤支出及刷卡加油等；五大類不同教育程度持卡人，針對「行」消費類別刷卡比重，也全都有二成，其中以高中職持卡人最高，刷在交通類比重達百分之廿四點四六。，

台北市20歲黃姓男子去年在南機場夜市和26歲曾姓男子發生口角衝突，

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，今年1月兩人又在夜市巧遇，

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，這次黃男持彈簧刀刺向曾男腹部、胸部逃逸，

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，曾男當場血流如注倒地，

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，送醫幸運撿回一命，

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，警方調閱監視器鎖定黃身分，

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，3小時內逮人，

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，今台北地檢署依殺人未遂罪起訴黃男。據了解，

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，從事裝潢工作的黃男無前科，去年10月在南機場夜市疑似講話聲音太大，遭從商的曾男制止，雙方爆發口角衝突，兩人經旁人勸說後，互留下電話，但私下仍用line互嗆，火焰未止。 檢警調查，今年1月黃男和友人再度到南機場夜市吃飯，在賣玉米的玉米伯攤位前巧遇曾男一行人，雙方疑似嘴裡不饒人，再度開嗆爆發口角、推擠衝突，曾男一行人手拿木棍作勢動粗，黃男則涉嫌拿出一把彈簧刀捅進曾男腹部、胸部等要害，曾男瞬間血流如注，慘叫倒地，遭送往醫院急救。泉州派出所今晚表示，當晚6時許接獲報案，立即調閱監視器，再經警方大數據資料庫分析，員警發現黃男就是不久前盤查的人物，且住在北市中正萬華區交界，立即前往住處帶人，黃男犯後3小時內即到案說明，全案依照殺人未遂罪嫌移送法辦。受重傷的曾男經送醫救治後撿回一命，住院10多天才得以出院，對於外出工作仍感到害怕，而黃男向檢警表示，確實持刀傷人，但是只是傷害沒有要殺害曾男。台北地檢署認為黃男有不確定殺人故意，今依殺人未遂罪起訴黃男。南機場夜市日前鬥毆衝突，曾姓男子遭刀捅住院10多天。記者蕭雅娟／翻攝 分享 facebook，

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，出現轉升回穩，

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，技術面止跌整理，

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，不過基於美國升息與政治變數增高，

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，投資人操作美元兌人民幣期貨務必多加留意短線震盪，

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，並應嚴守停損原則。川普發文指責中共操縱人民幣匯率，

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，對未來中美是否陷入匯率和貿易衝突值得留意，

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，畢竟川普曾多次表達打擊中國不公平貿易措施的立場，

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，近期又爆發川英熱線的非傳統作為。中美關係不僅牽動兩國匯市，

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，對全球匯市穩定更具撼動地位；而2016 Fed第八次例行會議也極可能於會後升息。（統一期貨提供），