顧立雄:P2P 倒閉潮若發生在台灣,金管會大概會爆掉

顧立雄舉例,銀行吸收存款和放款,要符合流動性控管、覆蓋率標準、放款備抵呆帳要求,還有符合法遵資安洗錢規範。簡單說,若都用1元放貸,「銀行成本8毛」,但若沒有用同樣監理標準,「科技業者可能只要3毛」,可能就會出現「監理套利」情況,必須避免。
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本文來自合作媒體 聯合新聞網 ,聯合報孫中英報導,INSIDE 授權轉載

今天(18 日)是金融科技創新日,金管會主委顧立雄上午才出席金融科技創新園區(Fin TechSpace)開幕儀式,下午又參加鉅亨網舉辦的機器人理財論壇。顧立雄說,機器人理財是個很好的平台,很有商機,但到現在,包括在國外市場,至少他都還沒看到,一個「純粹由機器人幫人理財」的平台,多半都還是要有「人」從 旁輔助。

顧立雄說,根據國外研究報告估計,2017 年全球自動化投資顧問平台的資產管理規模已超越 2,000 億美元,且估計今、2018 年至 2022 年,將以每年 37.5% 速度成長,到 2022 年資產規模可達 1.44 兆美元。

顧立雄說,台灣目前已有業者陸續發展自動化投資顧問服務,自去、106 年 5 月王道銀行自動化投資顧問平台上線後,至今年 7 月底,也有 3 家業者從事相關顧問服務,資產規模已達 5 億台幣,相較全球自動化投資顧問市場的上兆美元規模,台灣成長空間相當大。

顧立雄說,機器人理財平台很有商機,但台灣目前只能做到「資產配置的再平衡」,即若資產配置失衡,由電腦(機器人)做 rebalance(再平衡);但「全委(完全由機器人、即電腦幫人理財)」,顧立雄問了一句「有可能嗎?」。他說,到現在,在國外也還沒有找到類似的例子。

顧立雄還說,金管會面對金融創新有 4 大監理理念;一是主動瞭解創新商品或服務「辨識潛在機會與風險」,再採取適當監理政策;二是平衡「鼓勵創新與預防風險」;三是以科技中立為原則,根據金融活動本質做為監理基礎;四是建立友善環境,以利金融科技發展,為金融體系注入創新活水。

至於金融和創新之間,如何拿捏。顧立雄舉例,銀行吸收存款和放款,要符合流動性控管、覆蓋率標準、放款備抵呆帳要求,還有符合法遵資安洗錢規範。簡單說,若都用 1 元放貸,「銀行成本 8 毛」,但若沒有用同樣監理標準,「科技業者可能只要 3 毛」,可能就會出現「監理套利」情況,必須避免。顧立雄還說,科技業有很多新發展,並沒有兼顧風險;就像金管會再怎麼解釋「P2P 不歸我(金管會管」,都沒有用,若大陸 P2P 倒店狀況發生在台灣,「金管會大概整個爆掉」。


Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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