📙#月旦會計實務研究第41期
【本月企劃】AI應用大爆發
ℹICO監理的三道難題與可能之解決方案/#江朝聖
ℹ簡評我國理財機器人發展──以適合性義務與監理法規為中心/#周振鋒
ℹ人工智慧法律的現在與未來/#陳建佑
ℹ信託2.0──人工智慧(AI)結合信託的創新應用與發展/#李智仁
《月旦時論》
🎯人壽保險業防制洗錢及打擊資恐稽核實務/#黃劭彥、#許義忠、#陳俊志、#徐定國
🎯虛擬貨幣現行樣態與課稅議題──以自然人之交易為主軸探討/#黃琦文、#夏翊翔
🎯美國境外帳戶申報遵循途徑之探討/#卓家立
【執業進修】
🔳優化顧客體驗驅動企業長期獲利/#黃瓊瑤
🔳稅規劃錯誤之損害賠償責任/編輯部
【公報釋讀】
📃現金流量表/#陳仁易
【學習式判解評析】
📃✒公司間簽署合夥契約之判決探析/#賈棕凱
【國際經貿時論】
從專利盒制度來探討跨境課稅之公平性問題/#吳尊傑
【函令解析】
🔳從行政函釋與法院判決論雇主應如何盡勞動事件法第37條舉證責任(三)──加班費及特休未休之代償金/#鍾凱勳、#黃姝曼
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理財機器人發展 在 元照出版 Facebook 的最讚貼文
📕月旦民商法雜誌第67期
本期精選內容 http://qr.angle.tw/v1v
【當期企劃】新金融市場之法律規範
◾約定貨幣:問比特幣為何物?/陳榮傳 教
◾演算法時代下的投資顧問監理議題──以理財機器人監理為例/楊岳平
◾法定數位貨幣發展之法律與經濟分析/徐珮菱、陳錦稷
【法學論述】
◾AI人工智慧相關營業秘密之智財保護及美國自駕車竊密訴訟案例介紹/陳家駿
◾論機動車保單條款標準化之理論基礎/任自力、劉佳
◾資本公積金使用限制制度功能模式的變遷/曹興權、王心茹
◾人工智慧時代數據財產權的保護路徑/朱宸佐
【會議綜述】
◾「公司法修正」學術研討會──暨第七屆公司與金融法制論壇會議綜述/西南政法大學民商法學院
【當期企劃手札】
隨著科技進步,金融科技(FinTech)發展日新月異,諸多投資標的,投資方法,金融管理,與過去舊的金融體制,展現不同風貌,衍生不同法律糾紛,並需求相應的管理措施。國家法因此需藉由科技方法之介入,進行嶄新的法律保護及監督手段。
本期當期企劃以新金融市場之法律規範為主題,由陳榮傳教授探討比特幣之性質,認為比特幣不是物,不宜直接適用動產物權變動的規定。由於比特幣具有儲存價值、作為交易媒介及計價單位的功能,雖非法定貨幣,仍不妨作為約定貨幣,而適用或類推適用關於金錢或貨幣的民法及強制執行法等規定。楊岳平助理教授探討演算法時代下的投資顧問監理議題,指出理財機器人業者需要有別於現行證期投顧法制的內部組織要求、技術測試要求、受託人責任追究重點、資本市場穩定控管的監理法制,並建議在理財機器人發展初期,透過加強外部稽核的方式,循序漸進強化對理財機器人的監管。
最後,徐珮菱助理教授、陳錦稷教授就法定數位貨幣發展,進行法律與經濟分析,進而認為法定貨幣將可能產生貨幣相關法律,與發行結算及監管之結構性變化,而法定數位貨幣監管標準涉及從發行至結算清算架構之改變,政府之法令關係到數位貨幣之發展與金融體系穩定,應予以及早因應。
【編輯手札】
隨著科技進步,金融科技(FinTech)發展日新月異,諸多投資標的,投資方法,金融管理,與過去舊的金融體制,展現不同風貌,衍生不同法律糾紛,並需求相應的管理措施。本期當期企劃以新金融市場之法律規範為主題,探討內涵包括比特幣之性質、理財機器人的投資顧問監理議題,以及法定數位貨幣發展之法律與經濟分析。
在法學論述方面,陳家駿律師檢討AI人工智慧營業秘密之智財保護,及美國自駕車竊密訴訟案例,建議從企業管理角度對新進優秀科技人員,樹立一個檢查管理機制。任自力教授及劉佳博士生論述機動車保單條款標準化之理論基礎,在經濟學基礎方面,為博弈論、資訊經濟學理論和混合物品理論;在法學基礎方面,為正義價值理論、附合合同理論與對價平衡理論。曹興權教授及王心茹博士生就資本公積金使用限制制度功能模式的變遷,指出在中國大陸,對資本公積金的嚴格限制應走向緩和;證券監管功能實際無法實現應當取消。債權人利益保護功能仍然應當堅持,但需要與公司自治相平衡。應當對資本公積金使用限制的規則進行修改,從事前的統一規則走向事後的合法性評價。朱宸佐律師探討人工智慧時代數據財產權的保護路徑,認為目前法律上對於數據的觀念,仍停留在個人資料的思維,以隱私權或人格權的角度對個人數據進行保護。對大數據的財產價值及法律規範少有討論,應有強化之必要。
在會議綜述方面,整理「公司法修正」學術研討會暨第七屆公司與金融法制論壇會議綜述,圍繞「《公司法》的修改議題,開展學術研討,來自日本、韓國、香港、澳門以及中國大陸65餘名法學專家學者參加,有28名代表就「公司法基礎理論的變革」、「公司法規範體系的審思」、「公司法具體制度的創新」、「公司法與其他部門法的協調」4項議題,進行發言演講。
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創立於2014年,至2021年達到年化報酬39%的高報酬
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ARKK-以破壞式創新為主
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ARKG-以生物基因為主
ARKF-以金融創新為主
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最近在網路上,有某些關鍵字持續的飆升,像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。
而這些關鍵字的背後,也代表著在疫情平息之前,無薪假、失業這些問題不會改善,人們也很難恢復安全、穩定的生活;因此人們會傾向去尋找更有保障的工作,這也讓坊間的公職考試補習班,又熱門起來了!
公職補習班迷思
當然喔,追求安全、穩定本來就是人性,只是當我發現這些公職補習班,還用一些有一點不合時宜的標語,對求職者做宣傳,像是什麼呢?「參加銀行特考,就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。
甚至是「書記官地位崇高,形象良好,進可攻擊他人之不正,退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔,有一點誤導大眾的認知跟行為,我一定要來逆風發言一下。
那為什麼我會這樣說呢?台灣喔的「人工智慧」教父~李開復先生,在他的著作《AI新世界》裡面提到。
他認為人工智慧註定會顛覆世界,並且會帶來前所未有的經濟失衡,而眼下最直接的,就是在未來的五到十年之內,對於全球就業市場帶來的衝擊,很多一般人認定的金飯碗,很可能都會被AI取代。
白領失業潮來了!
李開復在他的書裡面,更進一步的指出,近年來,世界各國因為「無人銀行」的興起,各種AI的工具,已經可以承擔90%以上的金融業務。
再加上喔現代年輕人,普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多;實際到銀行臨櫃的人越來越少,而第一線的金融人員的工作就此消失,已經是顯而易見的結局!
國外甚至於已經出現申請貸款,把資料送出到核可,不到幾個小時就能夠完成。
這裡的關鍵,就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據,可以在很短的時間裡面做完風險評估,而這些都是人類很難做到的事情。
再來,法院書記官的工作,就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務;講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。
但你知道嗎?現在的科技,已經可以讓機器聽懂人類說話,同時呢在螢幕上轉換成精準的文字,準確率高達九成以上。
你想想看喔,假如準確率繼續提高,費用也越來越平價,法院或者是政府是不是有很大的可能性,會直接採購這樣的設備來取代書記官呢?
一來呢,大幅降低薪資的費用,二來呢,降低人員管理的問題;畢竟人類加班會抱怨,但機器不會有這個問題。
聽到這裡喔,你也許會好奇,以前聽說的AI、人工智能會取代的工作,那應該都是像工廠的工人,或者是體力活動的藍領階層才對啊!
那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作,像是銀行行員、書記官,這些白領職業,也會被AI取代呢?
這是因為啊,現代的AI本質,其實是一種「深度學習」!那什麼是「深度學習」呢?
李開復先生在他的書裡面提到,深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。
簡單來說喔,過去的電腦只能執行單一程式;比如說,你希望機器人幫你到早餐店買三明治;那麼一旦輸入你家到早餐店的路線,機器人就會執行到底。
如果在路上遇到車它不會閃,遇到人也會直接輾過去,一直到抵達早餐店它才會停止,那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。
而神經網絡式的學習,則是透過數據資料,幫機器人建立起路況,可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。
讓機器人可以在遇到阻礙的時候,先停下來,重新偵測、評估環境的狀況,再計算出成功率最高的路線,轉個彎重新出發,這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。
也就是說啊,在固定的場景底下,只要能透過數據,找到人類固定的「行為模式」,再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。
最後依據收集到的海量大數據,讓AI系統去做深度的學習,AI就能夠擁有思考能力,取代很多白領的工作。
容易被AI幹掉的二特點
從上面的例子,我們可以進一步的知道,符合以下二個特點的工作,很有可能會跟恐龍一樣,在地球上消失喔。
這二個特點又是什麼呢?第一個、那些資料、流程可以編碼的工作;第二個、人際互動頻率很低的工作。
打個比方來說,就像是現代的醫檢師、放射科的醫師,或者是銀行行員,他們都是在固定場景底下,專門分析數據跟資料,再不然就是工作流程有明確的SOP。
工作內容固定,而且有一套嚴格的作業流程和評判標準,不會有太多參數的變化,就很容易被編碼,而變成一條程式。
在未來呢,凡是可編碼的流程,再讓機器人通過大量數據的深度學習,就能夠快速的優化,任何動作都會比人類更快、更精準,而且可以一直進步,還不會喊累!
我們與AI的距離
要是你聽到這裡還半信半疑,感受不到AI對於職場的全面破壞,那麼我再提供一個更貼近你我的事實~
台灣的知名品牌~華碩電腦,在他們關渡總部的13樓,已經有一個130人的AI團隊,成軍了16個月。
而負責領軍的華碩全球副總裁~黃泰一先生,他就表示喔,華碩的AI團隊,已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池,累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。
透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者,建立起節省人力、降低風險,而且能夠精準行銷的演算法系統。
幫助華碩在他們的未來,能夠透過大量的數據,以及資料跟資料之間的相互運用,所產生的商業價值來賺錢!
儘管現階段呢,華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據,不過可以想見的是喔,只要精準的演算法系統建立;商店它是不需要店員,醫院它可能也不太需要醫檢師,輪胎製造廠不需要工人。
而未來這三大產業所需要的「人力」,將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生,在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。
他說:「在未來的5~10年之內,現有的50%工作,將會由AI取代」!
所以拉回來看,只要你有稍微留意時事,你一定知道現代的公務人員、銀行行員,就算寒窗苦讀多年考了進去,福利和工作的輕鬆度,也都大不如前了,更別說他們的未來和發展。
也就是說喔,要是你忽略真實職場上正在發生的變化,那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的,卻只能做個幾年,就被裁撤了!
這樣的投資報酬率,你覺得划算嗎?算一下喔!會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格,但是真正得到的,卻是更高的失業風險!
你想因為「眼前」短暫的穩定,而把自己放到更大的危險裡嗎?如果你不想,你可以選擇現在就打開眼睛,開始為自己的未來做準備~
假如你很想要為自己打造不敗的未來,讓自己的求職、轉職之路,擁有更務實的安全跟穩定,我會很鼓勵你參與我們啟點線上學苑~【過好人生學】這一門課的學習。
人工智慧的時代已經來臨了,但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋,在面對自己的人生,你曾想過這是為什麼嗎?
其實答案很簡單,那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思,困擾了很多人。
在【過好人生學】的課程裡,我就會陪伴你去看見「終極選項」這樣的觀念,它的危險之處。
它在於喔,人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」,或者是「最好的鐵飯碗」之後,我們就不再動腦筋思考了,所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗,千萬別碰!
而「路徑依賴」呢?它是指喔,人會習慣用過去的經驗,想現在的事,然後去預測未來。
比如說吧,你念醫學院,所以就只能當醫生;再比如說,你過去在某個行業,所以你在轉職的時候,就只能做相關的行業。
而弔詭的是,如果過去的經驗能夠適用於現在,還能夠幫你預測未來的話,那每個人都是半仙了啊,也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了,不是嗎?
所以呢,無論你是白領,還是藍領的朋友,我想要跟大家說的是喔,未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的,無論你想不想面對,它遲早都會來!
不過我也很肯定的告訴你,在我們失去「舊工作」的同時,這個世界還會增加許多的「新工作」。
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