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  • 人工智能詐騙手法日趨複雜 美國金融詐騙損失創新高

    人工智能詐騙手法日趨複雜 美國金融詐騙損失創新高

    根據美國財務策劃師委員會（CFP Board）最新調查顯示，隨著網絡罪犯手法日益精密，金融詐騙案件正達到歷史新高，成為客戶面對的重大問題。

    調查發現，近三分之二美國人在過去三年曾遇到詐騙或認識受騙者，逾半數受訪者預期自己或身邊人士將在未來一年內成為詐騙目標。美國聯邦貿易委員會（FTC）數據顯示，詐騙損失金額亦創新高，2025年達160億美元，按年上升25%。

    CFP Board研究部董事總經理Kevin Roth表示：「知識和準備方面存在重大缺口，每個人都需要正視這個問題。」他補充指，詐騙策略將隨著新的人工智能工具而持續演變。

    根據美國聯邦調查局互聯網犯罪投訴中心報告，加密貨幣及人工智能相關詐騙在2025年造成嚴重財務損失。美國人在加密貨幣投資騙案中損失72億美元，涉及人工智能的詐騙則造成8.93億美元損失。

    加密貨幣詐騙損失72億美元 AI語音釣魚成新興威脅

    其中，「語音釣魚」（Vishing）威脅日益嚴重，詐騙份子利用人工智能複製聲音，說服受害者轉帳金錢。

    財務策劃師、Zuckerman Capital Management創辦人David Zuckerman指出：「現時的詐騙手法更為複雜，可以進行更具說服力的身份假冒。」他建議採用的基本原則是，在未經獨立核實前，切勿假設主動接觸你的人就是其聲稱的身份。他強調，必須以電話確認電匯要求，並提供涉及的第三方資料及交易性質。

    電郵釣魚佔詐騙62% 45歲以下年輕人受騙比例達32%

    CFP Board報告亦發現：

    • 電郵及短訊釣魚詐騙（Phishing及Smishing）是最常見的詐騙類型，佔所有詐騙嘗試的62%
    • 冒充詐騙亦相當普遍，佔51%；投資詐騙、彩票騙案及感情騙案則各佔約20%
    • 僅37%受訪者表示有信心識別詐騙

    調查顯示，45歲以下美國人雖然對識別詐騙的信心較年長一代為高，但32%報稱曾因詐騙蒙受金錢損失，相比之下年長受訪者的比例為20%。損失金額亦不容小覷，超過半數在過去三年受騙的人士損失500美元或以上。

    調查指出，四分之一遇到詐騙的人士並未報案。Roth表示：「大部分詐騙受害者在事件發生後面對實際障礙。」但他強調受害者不應就此作罷，「這樣會失去任何追討損失的機會，亦錯失向他人警示潛在風險的機會。」

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    MU｜美光成Robinhood散戶新寵 交易量超越輝達逾一倍

    投資AI公司的指標：淨收入留存率（NRR）如何解讀

  • AI｜人工智能成裁員主因 佔上月美國職位削減近四成

    AI｜人工智能成裁員主因 佔上月美國職位削減近四成

    美國企業五月份宣布裁減97,006個職位,創2020年新冠疫情爆發以來同月最高紀錄。就業諮詢機構Challenger, Gray & Christmas最新數據顯示,人工智能(AI)連續第三個月成為裁員的首要原因。

    根據該機構報告,五月有38,579個職位削減歸因於AI技術,佔整體裁員數字近四成,是自2023年開始追蹤相關數據以來的單月最高水平。

    企業推AI轉型進入「代理時代」 人類角色邊緣化

    今年首五個月,與AI相關的裁員已累計超過87,700宗,遠超2025年全年約54,800宗的數字。2025年的數據已較2024年增加逾三倍,更是2023年的約13倍。AI相關裁員目前佔美國企業宣布裁員總數逾五分之一,2023年時該比例僅為0.6%。

    企業界今年以不同措辭描述其AI驅動的轉型,包括為「代理時代」作準備,以及建立「人類處於邊緣」的業務模式等。

    分析質疑AI裁員真實性 或為成本削減藉口

    然而,這並不代表AI真正單獨取代了所有相關職位。越來越多分析質疑,企業或以AI作為對投資者較友好的說法,實際裁員可能由成本削減、重組或招聘放緩等較傳統因素驅動。

    儘管如此,市場對AI影響就業的憂慮持續升溫。AI公司Anthropic本週承諾投入2億美元研究AI的經濟影響。該公司行政總裁Dario Amodei在最新文章中警告,AI「頗有可能」導致「重大而持久的失業問題」。

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    MU｜美光成Robinhood散戶新寵 交易量超越輝達逾一倍

    投資AI公司的指標：淨收入留存率（NRR）如何解讀

  • MU｜美光成Robinhood散戶新寵 交易量超越輝達逾一倍

    MU｜美光成Robinhood散戶新寵 交易量超越輝達逾一倍

    美光科技(Micron,MU)已取代輝達(Nvidia,NVDA)，成為交易平台Robinhood（HOOD）上最活躍的股票，反映記憶體晶片股近月成為市場焦點。

    美光在Robinhood交易量一年內增長超過30倍

    數據顯示，一年前美光在Robinhood的月度交易量僅為輝達的約6%，但目前已超過輝達的兩倍有餘。在2026年全年，美光的淨買入活動亦持續優於輝達，兩者股價表現差距明顯，記憶體晶片生產商的升幅遠勝使用記憶體的企業。

    高盛分析師James Schneider表示，鑑於股價大幅上揚及市場對長期客戶協議潛在影響的樂觀情緒，相信投資者持倉維持非常看好的態勢。

     記憶體供不應求推高MU毛利率

    美光的毛利率目前處於歷史高位，預測顯示未來將進一步改善。不過，美光的定價能力及持續的毛利率優勢，意味著雲端運算巨擘未來將面對更高的折舊成本。超大規模數據中心營運商增加的資本開支預算，部分將轉化為更高的記憶體晶片價格。

    摩根士丹利分析師Joseph Moore表示，預期美光可能宣佈達成更多交易協議，但未必會披露更多條款細節，因公司可能正與多個客戶洽談，不希望透露底牌。他認為，這些協議對市場情緒及估值倍數進一步擴張的論據十分重要。

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    投資AI公司的指標：淨收入留存率（NRR）如何解讀

  • Bill Ackman重注Meta 20億美元加碼AI概念股

    Bill Ackman重注Meta 20億美元加碼AI概念股

    知名對沖基金經理Bill Ackman近日在AI概念股Meta（META）上進行重磅投資，旗下的Pershing Square已建立約20億美元的持倉，這筆投資占其基金資本的10%。自去年11月建倉以來，Meta股價表現強勁，顯示該公司在人工智能（AI）領域的潛力正在逐步實現。

    Bill Ackman以每股平均價625美元增持META

    根據《華爾街日報》報導，在周三舉行的年度投資者會議上，Pershing Square透露自去年11月開始建倉Meta，平均每股成本為625美元。當時市場對Meta在AI領域的重金投入心存疑慮，導致其股價在過去六個月下跌約13%，這也讓Ackman看到了入場的良機。  

    Ackman認為，Meta的商業模式是AI整合最具優勢的受益者之一，AI的進步將進一步提升Meta的內容推薦和個性化廣告能力，並可能在可穿戴設備及企業AI數位助手等領域開啟新機會。截至周三收盤，Meta的股價已上漲至669美元，自Pershing Square建倉以來累計增長約14%。然而，不同於Ackman過去的投資所驅動的市場熱潮，Meta在持倉披露當日的表現相對平穩。

    作為一位以高度集中的投資組合聞名的投資者，Ackman截至2025年底，Pershing Square僅持有13檔股票，包括谷歌（GOOGL）和亞馬遜（AMZN）等多家大型科技公司。近期，該基金也清倉了兩個長期持倉─奇波雷（CMG）和希爾頓全球（HLT）。Meta的加入使其成為該基金的第三大科技股持倉，顯示出Ackman對少數高確信度標的的偏好，並不是分散投資的策略。  

    值得一提的是，Pershing Square在去年實現了20.9%的回報率，超越了標普500指數17.9%的總回報，而Alphabet、房利美和房地美則是主要的回報貢獻者。儘管在2023年1月該基金回撤2.5%，但從Meta建倉以來，其股價仍然上漲了11%，今年截至2月9日又上漲了3%，這些表現對Pershing Square的總體回報支撐頗為顯著。

    除了投資Meta，Pershing Square在2025年還進行了其他重磅投資，包括向房地產公司Howard Hughes Holding（HHH）注資9億美元，並為其收購保險公司Vantage（VNTG）提供最多10億美元的支持。Ackman希望將Howard Hughes打造成與伯克希爾·哈撒韋相似的多元化控股公司，顯示其投資視野已從單純的股票選擇擴展至企業價值的深度重塑。

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  • 投資AI公司的指標：淨收入留存率（NRR）如何解讀

    在當前的資本市場中，投資者對AI公司越來越感興趣，而淨收入留存率（NRR）則成為了選擇投資對象的重要依據。

    什麼是淨收入留存率（NRR）？

    NRR（Net Revenue Retention）的核心在於衡量公司從現有客戶持續創收的能力，其數值超過100%意味著公司不僅保留了客戶，還促使他們增加消費。

    根據加拿大皇家銀行資本市場的軟件股票分析師Rishi Jaluria的分析，這種內生性增長是公司持續發展的關鍵。他指出，當客戶在產品中感受到顯著價值時，他們會更願意在未來持續投入。相較於獲得新客戶的高成本，提升現有客戶的消費能力被認為是更有效且可持續的增長模式。因此，高NRR常被視為公司AI產品成功的有力證據。

    然而，NRR的計算方法並不統一，不同公司可能會因為選取的客戶範圍、計算時間週期等因素而導致數據的失真。

    Figma(FIG)NRR數據選樣有爭議

    例如，Figma（FIG）在其IPO文件中披露的132% NRR，僅基於年合同額超過1萬美元的客戶，這使得數據的廣泛性受到質疑。

    根據DA Davidson分析師Gil Luria的觀點，Figma的計算方法存在爭議，因為他們僅選取了1.1萬名大客戶進行計算，剔除了87.6%的小客戶，這樣的操作使得數據對於行業的參考價值大打折扣。

    此外，其他一些公司也在NRR的報告中採取了不同的策略。例如，Gitlab在上市初期報告了148%的NRR，但隨後只報告是否低於130%的閾值，這引發了投資者的信息盲區。

    另一家網絡安全公司Rubrik(RBRK)則選擇了最近四個季度NRR的平均值，而不披露單季度的數據，數據管理公司Snowflake則將NRR的計算週期延長至兩年，這些做法使得橫向比較變得更加困難。

    面對NRR的多樣性，Gil Luria建議投資者應該將重點放在同一家公司NRR的季度變化上，而非不同公司之間的絕對值比較。他表示，現在可以專注於那些本季度NRR高於上一季度的公司，這是一個判斷誰在市場上表現更好的重要指標。以Snowflake(SNOW)和Datadog(DDOG)為例，這些公司的NRR指標在近期的低點回升，顯示出其AI產品在市場上獲得了積極反饋。

    SaaS公司如何提高淨收入留存率 (NRR)

    • 投資客戶成功團隊
      建立或強化專責團隊主動協助客戶實現目標——這包括產品培訓、主動回訪與指導，特別關注高價值客戶。
    • 精準追加與交叉銷售
      依據使用數據、需求場景，有針對性地推薦升級、更高級方案或額外模組，提升單一客戶的消費總額。
    • 追蹤客戶健康與主動預防流失
      定期分析產品使用率和互動狀況，識別可能流失的客戶，提前聯繫、給予激勵或支援，防止降級或取消訂閱。
    • 不斷提升產品價值
      針對目標用戶痛點優化功能和易用性，確保產品「不可替代」或與客戶核心流程深度綁定；根據反饋不斷疊代升級。
    • 客戶分層與精細化經營
      高價值用戶給予更多資源和專屬服務；低價值用戶用標準化自動化營銷與運營工具維繫。
    • 靈活的定價與合約機制
      提供多層方案和彈性策略，讓客戶容易先小額試用再升級，減少一次性大額取消的風險。

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