所以，股票聊天機器人到底是什麼？
嗯...簡單講，就是個 AI。 幫你...整理資料。看新聞。 有點像個很專注的實習生，但不會累。
它會去看...大量的資訊。財報、新聞、社群媒體上的討論...然後試著找出一些模式。 比如說，大家對某支股票的情緒是好是壞。 當然，不是叫你直接聽它的話下單。那太危險了。比較像是一個...嗯，助理。一個超級助理。
實際用起來...長怎樣？
很多人會把它想得太複雜。其實，就是個對話框。 像 Line 或 Messenger 那樣。
重點在於「你問了什麼」。這件事，很多人叫它「提示工程」(prompting)。 問對問題，它就是神隊友；問錯了...它就跟普通的搜尋引擎差不多，甚至更糟，因為它可能會亂編答案。
舉個例子，如果你只是問：
「推薦我一支會漲的股票。」
這幾乎...一定會得到很官方、很沒用的答案。因為它不能給投資建議。
但如果你換個方式問，像這樣：
「假設你是一位保守型基金經理，請幫我分析一下，在目前美國升息循環可能見頂的環境下，台股的半導體和金融股，哪一個類股的防禦性比較好？請從過去三次升息末期的歷史數據、目前兩者的本益比位階，以及近期法人報告情緒，這三個角度來分析。」
...這樣，它才能給出比較有深度的整理。它不是在「預測」，而是在「整理」跟「扮演角色」。這點很重要。
三個實際應用情境
所以...到底能拿它來幹嘛？想了幾個比較實在的用法。
1. 快速消化市場新聞
每天新聞那麼多，根本看不完。你可以把今天開盤前所有相關新聞的連結丟給它，然後下指令：「幫我總結這些新聞，條列出 3 個利多、3 個利空，並標示每則新聞的主要情緒是樂觀、悲觀還是中性。」 這大概...幾分鐘就能做完過去要花一小時才能做完的事。
2. 初步篩選股票
這個很好用。可以直接對它說：「請幫我在台灣證券交易所的上市公司中，找出符合以下所有條件的股票：1. 本益比低於 15；2. 連續三年都有發放股利；3. 第二季的毛利率高於去年同期。」 它會跑出一張清單。當然...數字可能不是最即時的，需要再自己去查證，但做為第一步的篩選，非常快。
3. 模擬不同經濟狀況下的持股壓力
這比較進階一點。你可以把你目前的持股清單給它，然後問：「假設下個月發生了三種情況：A. 美國聯準會意外升息兩碼；B. 台灣出口數據遠低於預期；C. 某家大型科技公司發布了革命性新產品。請根據歷史資料，分析我的投資組合在這三種情境下可能受到的衝擊，並說明理由。」 這能幫助你思考一些...自己沒想到的風險。
市面上幾種 AI 助理...差在哪？
市面上選擇很多...從通用的到專業的都有。簡單分個類。
| 類型 | 例子 | 優點 | 缺點 |
|---|---|---|---|
| 通用型聊天機器人 | ChatGPT, Google Gemini | 什麼都能問，知識廣泛，很會扮演角色和整理文字。 | 沒有即時財經數據，數字常出錯或「幻覺」，需要使用者給它資料。 |
| 金融領域專用模型 | BloombergGPT | 專為金融領域訓練，術語理解準確，數據來源可靠。 | 非常貴...通常是機構法人在用，一般人用不到。 |
| 整合型券商/平台助理 | 微股力, 國泰阿發 | 通常整合在下單軟體裡，操作方便，有時可以直接下單或看即時報價。 | 功能比較侷限，分析深度通常不如通用型或專業模型，比較像查詢工具。 |
| 量化交易平台 | 一些新創平台，例如 MasterQuant | 專注於用 AI 跑策略回測跟自動交易，目標是自動化。 台灣也有相關的新創。 | 技術門檻高，需要懂點程式，而且風險也完全要自己承擔。 |
最大的問題...幻覺跟法規
它最大的問題，就是會一本正經地胡說八道。也就是所謂的「AI 幻覺」。它給你的財報數字、新聞日期，甚至是公司名稱，都可能是錯的。所以，所有從 AI 得到的資訊，都必須、必須再去第二個地方查證。不能完全相信。
再來是法規。這點在台灣和美國很不一樣。
在美國，金融業監管局 (FINRA) 對券商如何使用 AI 與客戶溝通，有很明確的指引。 基本上就是，不管是不是 AI 產生的內容，券商都要負起監督責任，確保資訊是公平、沒有誤導的。 他們管得非常嚴。
但在台灣，金管會有發布「金融業運用 AI 指引」，但性質上比較是行政指導，給業者參考。 內容也強調風險控管、公平性、保護客戶權益等原則。 但...總體來說，還是在一個比較有彈性的階段。 這代表，最終的責任，絕大部分還是在使用者自己身上。
所以，結論是...
它不是魔術，也不是一個可以預測未來的水晶球。 它只是一個工具。一個...很強大，但需要小心使用的資訊整理工具。
你最常用 AI 助理來做什麼？整理資料，還是發想策略？可以分享看看。
