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恐懼貪婪指數是什麼?
Fear & Greed Index
觀測各種市場情緒,將不同的情報加以分析,並簡化為一個數字,這就是我們的恐懼貪婪指數。
首先,我們都知道,加密市場的波動非常情緒化,當市場上漲時,人們往往會變得貪婪,從而導致 FOMO(害怕錯過),進而做出非理性的判斷。我們希望透過恐懼貪婪指數,試圖將您從過度的情緒反應中解救出來。
這邊提供兩個指數閱讀判斷:
1.極度恐懼:表示目前投資者過於擔心,現在可能是個買入的好機會。
2.極度貪婪:當投資者變得過於貪婪時,意味著市場隨時會進行調整。
全球市場充滿挑戰,尤其對於金融科技產業而言,也面對諸如通貨膨脹及高利率的因素,導致成長動能枯竭。金融科技還有什麼趨勢及脈動?
今年(2023),全球市場仍充滿挑戰,尤其對於金融科技產業而言,也面對諸如通貨膨脹及高利率的因素,導致成長動能枯竭,市場動盪導致資金減少,甚至見到美國有幾家銀行出現倒閉的狀況。
KPMG 發布「全球金融科技脈動 2023 上半年報告」指出,全球整體金融科技總投資額及交易數量皆較去年同期衰退,儘管歐洲、非洲、中東及亞太市場有減少情形,但美洲的資金卻見成長。
另外,在金融科技的投資上,KPMG 發現如支付基礎設施、區塊鏈解決方案、生成式 AI 潛在應用等,也愈來愈受投資人關注。當市場活動低迷,卻可見到 AI 相關應用的發展成為熱門話題,今年下半年能否進一步獲得資金的支持,將是矚目焦點。
金融科技有什麼趨勢及脈動?下半年還有什麼關鍵字可以參考?
金融科技主要關鍵趨勢:支付、區塊鏈、生成式 AI
回顧 2023 上半年,根據 KPMG 統計資料,全球金融科技總投資額、交易數量皆下滑,2022 下半年共有 2,885 件交易案,交易額共 632 億美元;但 2023 年上半年卻下滑到 2,153 件交易案,交易總合減少了 108 億美元,來到了 524 億美元。
尤其 2023 年第二季業績疲軟,全球投資金額略低於 180 億美元,這是自 2017 年第三季以來,金融科技投資金額最低水準。
觀察美洲的金融科技交易情形,表現相對亮眼,總投資額從 2022 上半年的 289 億美元,攀升至 2023 上半年的 360 億美元。但其他關鍵地區的投資卻大幅下降,例如歐非中東地區,金融科技投資資金從 273 億美元,下滑至 112 億美元;亞太地區金融科技投資金額也僅 51 億美元。
為什麼 2023 上半年,金融科技發展速度變得非常緩慢?KPMG 認為,主要是因為許多投資者鑒於不利因素,進而不願投入資金,尤其當通貨膨脹居高不下、利率持續攀升,股東退場的機會渺茫,新創公司的估值面臨下滑的巨大壓力,投資者須加強盡職調查流程,並將重點放在永續性和獲利的商業模式上。
換句話說,由於資金不確定性、債務成本上升,許多金融科技公司上緊發條,只能專注在改善績效表現和現金流,才能度過低迷,吸引投資人回流。
KPMG 金融服務產業主持會計師李逢暉表示,就現階段而言,整個科技產業都面臨激烈「逆風」,金融科技也不例外。主要原因有兩個,一是高通膨及利率的快速上升,總體經濟壓力增加;二是金融科技的投資者變得比較保守,尤其看到去年幾家加密貨幣公司的倒閉、今年初美國銀行業經歷的挑戰。
「儘管金融科技投資仍面臨挑戰,但隨著市場狀況穩定,投資資金可能會反彈。」李逢暉說,進入 2023 下半年,當 AI 持續成為熱門的討論話題,包括保險科技和財富管理科技,相關支付領域都有可能獲得資金支持而成長。
也就是說,如果市場情況改善,狀況也逐步穩定,那麼將看到私募股權投資者和企業尋找好的交易,併購活動就有可能將重新攀升。
對於下半年,KPMG 整理出金融科技有主要的 6 大關鍵趨勢:
強化 AI 技能,對「企業品牌價值」都是加分
至於 AI 應用的話題,還有投資熱度嗎?企業要注意什麼?
KPMG 安侯建業數位長賴偉晏表示,事實上,人們對 AI 的興趣不斷提升,具有規模的大企業也將在投資、拓展業務時,提升現有的 AI 應用範圍,「不論是從進攻端或是防守端,都要來強化 AI 技能,對於企業品牌價值都是加分。」
賴偉晏指出,金融科技領域與 AI 結合的運用,將會愈來愈多元,不論是拓展業務、提升營運效率等面向,投資者都非常看好人工智慧的發展潛力。舉例而言,當大型語言模型(LLM)問世時,國外就開始有生成式 AI 金融科技解決方案與跨產業協作的開發,例如,透過生成式 AI 推薦餐點,再透過 API 串接外送平台與支付系統來消費,強化體驗。
尤其生成式 AI 相關的金融科技與資安解決方案開發,將會成為未來市場關注焦點。
另一方面,除了網路安全解決方案之外,財富管理和保險應用,也可能受到金融科技投資者的高度關注。
賴偉晏強調,金融服務的相關數據高度敏感,並無法「先導入技術後,再解決安全問題」,因此,要遵從嚴格的數據法規約束外,保障企業與消費者的隱私更是重中之重。此外,開發 AI 應用的過程中,也必須要確認生成式 AI 的產出內容是否正確,才能確保客戶信任及監管合規。
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