金融暨資本市場專業領域中,保險業務重要性高,但有關法令規範內容較為艱深繁瑣。業者關心的層面略有(i)保險公司財務面 – 資產負債表左邊,保險公司(尤其是壽險公司)得投資項目、(ii)保險公司業務面 – 資產負債表右邊及損益表,保險公司主要業務銷售保單涉及議題,如壽險/產險公司保險商品核備程序、銷售通路、核保與理賠等議題及保單銷售提存之準備金、(iii)產險理賠與(iv)保險公司併購。本課程說明保險公司(尤其是壽險公司)國外及國內投資相關法規,並分別講述投資總量/個案限額、公募/私募、長期投資(短期資金運用/權益法投資)與股東權利行使之限制等法律問題。
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近年臺灣積極發展再生能源電廠,常看到新聞提到特定再生能源電廠計畫的「專案融資」正式到位的新聞標題,但是何謂「專案融資」呢?對於多數的企業和個人來說,這或許是一個很陌生的名詞,「專案融資」與一般常見的「企業融資」有什麼不同?對於企業而言,不就都是跟金融機構辦理融資,這兩者間有什麼不同呢?顧名思義,「專案融資」即是以「專案」為基礎所進行的融資,而「企業融資」係以企業為基準所進行的融資。「專案融資」中重視「專案」的品質、成敗和自償性,而「企業融資」則是重視「企業」本身的財務狀況、資產品質及清償能力,兩者著重之處並不相同,因此各自發展出不同的融資架構和安排。本課程介紹專案融資的基礎概念及其特性。
創新科技帶動金融業變革,傳統臨櫃辦理的金融業務轉變為線上交易,如網路銀行、行動支付、理財機器人、區塊鏈身分驗證、P2P借貸等,不僅帶來有效率的服務,亦讓使用者更便利即時地操作。金融科技(FinTech)為領域知識、程式能力、分析能力三者的結合,運用在企業端以資訊安全、洗錢防制、AI大數據分析最多。我國於2017年通過《金融科技發展與創新實驗條例》,將金融監理沙盒入法,讓業者在低度監理空間下,測試其創新商品、服務或商業模式,兼顧消費者權益及金融市場秩序,落實負責任創新之意旨,達成普惠金融的願景。
人工智慧的核心技術為統計學與機器學習。統計學以數學為基礎,有嚴謹的邏輯和標準,遵循特定的規範,是為推斷變數之間的關連性而設計的;機器學習透過演算法將收集到的資料進行分類或預測模型訓練,旨在使最準確的預測成為可能。隨著FinTech樣態愈趨多元,法遵科技(RegTech)、法律科技(LegalTech)、監管科技(SupTech)等新科技應用應運而生。法遵科技指使用大數據分析、人工智慧、機器學習、知識圖譜等技術進行研發及分析,協助企業因應法規及法令遵循的要求。
本課程闡釋統計學與機器學習的相似性,介紹多種演算法模型;以法遵科技為主軸,講述其核心技術,並透過「人工智慧與金融機構防制洗錢系統:姓名檢核模型驗證」之實例介紹其運作方式。
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