李昇暾、劉梧柏

金融科技與人工智慧

馬瀰嘉老師規劃(1)以大數據分析方法研究乙太幣、黃金對美元匯率的關係，(2)延續人口老化和死亡率對台灣年金改革的研究。(3)將以存活混合模型預測申貸客戶還款的比例和平均還款的時間。預計發表期刊論文一篇。
鄭順林老師規劃持續研究財經新聞對金融指標的影響，以自然語言處理結合大數據分析，探討適當的統計時間序列模型和機器學習演算法。預計發表期刊論文一篇。
廖麗凱老師規劃(進行中)研究投資人在數位貨幣市場之交易行為，考量數位貨幣市場之特性，包括以全球(英語導向)及華語市場最廣泛使用之搜尋引擎之關鍵字搜尋結果、數位貨幣合法化、投資行為之星期效應、假期效應等投資人情緒變數對數位貨幣市場成交量及報酬之影響，並比較該市場是否和一般權益市場相同，具有波動重聚之現象及其不對稱效果。預計發表期刊論文一篇。

馬瀰嘉老師參與日盛金的產學合作，將利用大數據分析、機器學習和深度學習的方法，應用於智能鑑價、消金徵審模型、智能房貸等問題上；並利用混和治癒模型估計消費性貸款客戶的違約率及平均還款時間。
鄭順林老師參與日盛金的產學合作。使用NLP-語意解析、機器學習和深度學習的方法，結合OPEN DADA 和客戶樣貌的大數據分析，應用於智能投顧、智能鑑價、精準行銷、智能房貸、開戶KYC風險辨識以及AML行為預警。
廖麗凱老師參與日盛金的產學合作。廖麗凱老師具備專業財務金融及會計知識，可協助界定、解讀大數據資料之金融意涵，提高大數據分析結果對日盛金之實務運用可行性。此外，以財務模型分析並預測該新興金融科技業務之預期成效和企業風險，作為日盛金未來業務規劃考量之參考。