金融科技利用科技力量解決金融產業的部分困境，加速了金融產業在技術上的更新，也創造了大量的金融數據。這些巨量資料與AI結合，成為更有價值的資訊，顛覆了商業金融模式，包括量化交易。AI可以處理結構化和非結構化的資料，對交易有很大的幫助，但也常開玩笑提醒大家，在定義AI需求方面，還要留意運用AI是否能創造「商業價值」

講者將分享自身在金融與科技業界的豐富經驗，讓聽眾從實際案例中看到AI在場外交易與量化交易中的應用。

對講者而言，AI由三個主要要素組成：
✅大數據(Big Data, image with label)
✅AI模型訓練 (e.g. CNN)
✅定義的需求 (Input : Image / Output : Label)
✅Alpha交易
✅高頻交易
✅量化CTA
等常見的量化交易策略，將從基本面、技術面到市場面等即時市場資料，放入策略運算中心進行交易標的部位管理、計算最佳策略、停損停利點及進出場點位，並秒速執行。他還分享一張交易趨勢圖讓大家猜，圖上那麼多筆買賣交易完成的時間是過了多久？結果其實只有3分鐘！