上一篇《我參加兩岸四地金融法論壇...(緣起與交通)》覺得寫太多了，所以拆成第二篇。
尋覓報告的主題
當時邀約的時候，有提到要寫一篇中文論文，主題是金融法；本來想要寫人工智慧，但覺得與金融法議題有點相去甚遠，所以決定改個題目，就寫證券犯罪預測系統。一直到前幾天，才發現論壇是金融法沒錯，但這次的主軸還是人工智慧。
然而，在我搞清楚主軸之後，文章也快要完成，還好我也是研究人工智慧的，要在短時間將證券犯罪預測系統+人工智慧，也不是一件難事；經過不斷地琢磨，最後決定這次上台報告兩件事情：
- GPTs對於法律人的幫助
- 證券犯罪該如何利用數據進行預測
預測的部分也就是靠所謂的特徵值，也就是我每一週分享的屠龍寶刀平台、暗黑股市指標。
為什麼挑選這兩個主題？
主要的原因在於這兩個議題對於法律界來說，大多數人並不熟悉，冷門但有前瞻性的趨勢，在這種頂尖學府的論壇拿出來報告，比較不會跌股。
只是我也深知怪異的題目比較容易受到質疑，自己覺得理所當然的觀念，在別人可能以為是哥白尼的《天體運行論》。正如同我多次在原單位提出建議，希望能建立一套證券犯罪預測系統，卻總是在海邊打水漂一樣，彈起一個又一個的小水花，最後還是沉入水裡。
因此，我在自己的簡報檔中寫了一段話：
這一個主題思考與研究了十年之久，本想塵封箱底，不再對外討論，有幸逢此盛會，特拿出此一壓箱寶與各位先進分享此篇概念性論文……
新的一年，如同看到我的姓一樣，大賺錢。
被自己視為壓箱寶，卻只能塵封箱底，遇此次兩岸四地重啟的盛會，自然要奉獻出來，十年磨一劍，即便未必別人能理解這篇文章的好壞，但我願意拿出最大誠意寫出這十年的一些過程與體會。
個人研究的特殊領域
對於法律界來說，我的領域算是有一點特殊，最近幾年寫過幾個領域的論文，主要是自動駕駛、人工智慧，還有科技防疫與案例追蹤，最後面的科技防疫與案例追蹤算是很特殊的經歷，一般研究者或數據分析者很難接觸得到，我在有限資源的背景下，在許多大數據專家中取經，找到了很多分析感染源與感染範圍的方法，接近三年的經驗累積，讓我不斷地蛻變成不一樣的法律研究者。
特徵值
這次我的報告儘量用一些簡單的例子來介紹，畢竟再好的文章內容，如果聽者不理解，再好也是一個屁。
於是我將文字檔與簡報檔都提前公開，並不斷地想辦法簡化我的想法，例如特徵值這件事情我就請ChatGPT 4.0畫了跑步與綁鞋帶的兩張圖：(不知道什麼原因，ChatGPT 4.0很喜歡把頭髮畫得高高的)
當兩個人頭低下去、蹲下，就可以推測他們要跑步、綁鞋帶或其他，頭低下去、蹲下就是所謂的特徵值；但是光有這兩個特徵值還是不夠，如果能有第三個，可以更精準地推測可能的動作，譬如說藍色圈圈的兩手分開則可能是跑步，藍色圈圈的兩手接近可能是綁鞋帶。
從犯罪偵查到犯罪預防
沒有破案、沒有績效；沒有績效、沒有升官。我在《KPI的正確應用方法~~》一文中提到許多人只求今日的績效、明天的升官，調查局未來的發展並不是大家所關心的重點，這不僅僅是調查局存在的問題，在許多老化的機構中都有一樣的困境，大家都在機制中尋求最高利潤，達成機關理念的激勵機制，久了反而變成目的，原本機關的理念(維護正義、打擊犯罪)早就不再是目的了。
因此，我希望做到犯罪預防這一塊，與傳統著重於犯罪發生之後才進行偵查的思維，完全不一樣。
目前證券犯罪主要是走藍色箭頭的流程，而我想要做的流程，就是蒐集(1)(2)(3)(4)的資料後，就可以推測可能有發生後續高買證券的機會，而可以事先疏處；這個概念其實蠻簡單的，只是對於法律人、司法人員來講比較陌生。
結論
在大數據逐漸發展的趨勢下，國外有許多預測犯罪的系統出現，國內就比較少見；藉著香港大學舉辦的本次兩岸四地金融法論壇發表機會，也希望能提出一些概念性的見解，讓更多高手能夠繼續在這方面持續前行。
昨天剛下飛機，不知道是氣壓落差，還是最近有點累了，一直到現在都還是耳鳴；說真格的，耳鳴這件事情，也讓我由衷地佩服各位參與本次論壇的學者，願意在忙碌的學術生活之中，還齊聚於香港大學進行為期兩天的嚴謹學術論壇；當遊客們來香港排隊拍照、享用美食、搭乘纜車、欣賞維多利亞港的燈光秀，而各位老師們卻是沉浸在論文議題探討上進行意見交換。我相信大家都差不多，等到準備搭機離境之前，才稍有喘息的空間；我也是搭機的這一天，就近跑到旁邊的堅尼地城晃悠了一圈，留下路牌拍照的身影。
不免俗地還是要謝謝主辦單位，謝謝來自各地願意花時間分享研究精華的教授，昨天業已平安飛回到台灣，在把多餘的行李丟掉之後，勉強來到6.9公斤，沒有超重，順利帶著那兩瓶滿滿的記憶回到台灣，期待下次再相逢。
