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日本血癌病患藉由人工智慧（AI）臨床分析，再花費10分鐘閱讀2500萬份論文，與1500萬份藥物資訊，確定實際病因展開有效治療，新聞曝光全世界轟動，人工智慧學習力快，更有龐大資料當作後盾，未來是醫生助手或敵手值得深思。
醫生養成相當不容易，從踏入醫學系到能判斷疾病給與治療主治醫師，最快也要13至14年，閱讀課本、接觸病患、參考文獻等都會成為「經驗」，作為診斷疾病最重要依據，但人工智慧不論學習、資料蒐集、經驗累積都比人腦更有效率。
上述日本案例，人工智慧僅需10分鐘就能閱讀約4000萬份艱澀研究文獻按摩棒棒用法，給予主治醫師建議，不僅於此，人工智慧具有整體學習特性，分析數據能快速共享，反觀人類經驗傳承不易，再加上個人因素影響，人工智慧診斷可能更穩定。
針對疾病診斷，雖然人工智慧具有優勢，但仍有許多現實因素必須考量，台灣IBM總經理黃慧珠表示，目前必須由人類診斷疾病下處方，否則會有道德爭議，人工智慧不應是人類「對手」而是「助手」，提高醫療品質與效能。
黃慧珠認為，醫療結合人工智慧，法律與道德層面仍有許多討論議題，最終判斷必須是人，因此目前人工智慧最主要應用在降低疾病發生率，例如利用大數據分析，找出民眾慢性病重要因子，或控制傳染病快速散布關鍵。
日前IBM與衛福部疾管署合作，協助打造登革熱防疫決策模型，藉由數據分析，能夠模擬最有效防範措施；黃慧珠說，IBM除提供疾管署架構平台給予軟體授權，民間團體也有洽談合作案例，藉由人工智慧分析癌症或慢性病相關數據。
好萊塢電影「極樂世界」與「星際過客」都有類似想像，當病患躺入治療艙，能夠藉由電腦掃描治療疾病，包括外科手術或去除腫瘤，目前雖然是虛構內容，但人工智慧與大數據運用不斷加強，未來似乎很有可能實現。
鉅亨網記者陳慧菱 台北
新光金 (2888) 今 (17) 日舉行線上法說會，財務長徐順鋆表示，為因應美國升息，將瞄準以美元計價、投資等級的新興市場公債及公司債，預計加碼共新台幣 500 億元，目標將國際板債券部位提高至 3500 億元，如此一來，預估 1 年利息收入就可增加超過 20 億元。
新光金控 2016 年第 3 季合併稅後淨利為 27.6 億元，較前一季成長 47.5%；前 3 季合併稅後淨利為 20.6 億元，歸屬本公司淨利為 15.0 億元，EPS 為 0.15 元。新光金控總資產規模達 3.05 兆元，較去年同期成長 4.5%；合併股東權益為 1,324.8 億元，較去年底增加 93.4 億元，主要受惠於新光人壽前 3 季其他綜合淨利達 79.0 億元，每股淨值為 11.74 元。
新光人壽 2016 年前 3 季初年度保費較去年同期大幅成長 44.6% 達 892.9 億元，負債成本較 2015 年底降低 11 bps 至 4.40%。持續投入新興市場美元計價公債及國際板債券，以提升經常性收益，2016 年前 3 季利息收入達 520.2 億元，較去年同期成長 13.9%；避險前經常性收益率較去年同期提高 7 bps 至 3.89%。
徐順鋆表示，新光人壽於過去 3 季調整資產配置，資金主要佈局新興市場美元計價公債及國際板債券，以提高經常性收益。透過資產配置改變，2016 年前 3 季利息收入較去年同期提高 63.6 億元至 520.2 億元，年成長 13.9%；避險前經常性收益率較去年同期提高 7 bps，達 3.89%。
徐順鋆表示，截至 2016 年 9 月底，國際板債券部位約 3,174 億元，避險前平均收益率達 4.4%。第 4 季全球利率已呈現上升趨勢，新光人壽將掌握升息契機，以帳上充沛現金 1,320 億元搭配海外投資剩餘額度，持續投入新興市場美元公債及海外公司債，將瞄準以美元計價、投資等級的新興市場公債及公司債，預計加碼共新台幣 500 億元，目標將國際板債券部位提高至 3500 億元，以提升經常性收益，預估 1 年利息收入就可增加超過 20 億元。
新光銀行有效提高資金運用效益且控管成本，淨利息收入為 79.0 億元，較去年同期成長 2.4%；受惠於財富管理手續費情趣禮品玩具收入成長，淨手續費收入較去年同期成長 7.4% 達 24.5 億元；前 3 季合併稅後淨利達 33.6 億元。
由於景氣趨緩，新光銀行放款擇優承作，2016 年第 3 季底放款餘額為 4,939.2 億元，較去年底成長 1.3%，主要因消金放款較去年底成長 4.0%；將持續辦理消金和優質大型企業放款，來維持放款動能。第 3 季淨利差較前一季成長 4 bps 至 1.50%，存放利差則為 1.96，銀行將增加活期存款來降低資金成本，以保持利差穩定。
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