我參加兩岸四地金融法論壇...(開講囉!)

2024/02/27閱讀時間約 4 分鐘

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

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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:

  1. GPTs對於法律人的幫助
  2. 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。

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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。

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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。

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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)

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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。

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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。


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這個出版專題的內容能讓大家在實際操作的過程中,看看我是如何克服心魔,或者是無法克服心魔的窘態,正如同災難投資法那本書,並不是一本歌功頌德自己的投資法有多厲害,而是誠實地面對自己如何從不斷的犯錯中,找出問題的關鍵,並逐漸改善自己個性的缺失,也讓自己投資報酬率愈來愈好的過程。
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