狄更斯《雙城記》卷首「這是最黑暗的時代，也是最光明的時代」，十分貼切的反映了今天人類面臨AI大潮來襲的當下。2025年6月麻省理工（MIT）發表了一篇研究：〈你的大腦用了ChatGPT：使用AI來幫忙寫論文所累積的「認知債務」〉（Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task）。「認知債務」4個字點燃了長久以來所有人心中的焦慮，「大學教育面臨重大危機，人類文明一樣面對巨大衝擊」。
日期：2026-02-05
2026年一開始，美股與台股均站上歷史高點。然而，波動風險亦同步升溫，促使愈來愈多投資人居安思危，思考如何在追逐成長之餘，尋求較穩健的資產配置方式。聯博投信日前舉辦「突破指數限制：主動收益投資新戰略」論壇，集結投資專家與業界菁英，共同探討全球經濟趨勢、以及如何主動布局非投資等級債來分散股市波動風險並提升收益機會，以更穩健的方式迎向2026年投資挑戰。
日期：2026-02-05
（摩根投信行銷文宣）在波動劇烈的2025年，多國股市繳出屢創新高的成績，在連續3年繳出亮眼報酬後，投資人卻更困惑了，不知道面對2026年該保守還是繼續積極？為了解除民眾的疑惑，摩根資產管理在台北、台中、高雄及新竹辦理2026市場展望論壇，以「聚焦美國 科技驅動」為題，請到多位專家輪番上陣，親解投資人最好奇的多項議題，像是：「股市創高還能買嗎？」、「AI會泡沫化嗎？」與「美國經濟與聯準會降息步調如何？」
日期：2026-02-04
終於來到 60 歲，看到勞退戶頭裡累積了幾百萬，這時候最幸福的煩惱來了：「我要一次把錢全部領出來去買房？還是跟勞保一樣選月領比較好？」「聽說有人一次領出來，結果明年報稅時要繳好幾萬的稅？是真的嗎？」
日期：2026-02-04
氣象專家吳聖宇表示，目前受到大陸冷氣團與華南雲雨帶影響，全台呈現濕冷狀態，北部與東半部有明顯降雨，中南部則雲量增多。自週二起至週五(2/3-2/6)，隨著高壓出海與空氣轉乾，各地氣溫將逐步回升且轉為晴朗穩定，僅需注意輻射冷卻帶來的日夜溫差。然而，週五晚間至週六(2/6-2/7)將迎來下一波強勁的乾冷空氣，屆時北部與東部會先轉雨後轉乾，且低溫可能達到強烈大陸冷氣團等級。整體而言，本週天氣呈現先濕冷、中溫暖、後強冷的三段式變化。
日期：2026-02-02
凱基證券長期深耕校園金融服務，持續投入年輕世代的金融素養培育，為鼓勵更多優秀學子提早認識金融工具並累積理財經驗，凱基證券即日起至2月5日推出第一屆「凱基證券校園大使」活動招募，號召全台大專院校學生加入，入選校園大使並完成指定任務，即可獲得最高新台幣12,000元即享券，並享有實習與正職優先面試資格，為未來職涯提前布局。
日期：2026-02-02
週末冷空氣報到！氣象專家林得恩表示，下波冷空氣強度較上一波強，最冷時間將落在2/1（日）至2/3（二）清晨，強度有機會達到大陸冷氣團等級；天氣型態會以先濕冷、後轉乾冷為主。網傳這波冷空氣比2016年的霸王寒流還強、恐出現0度低溫，前氣象局長鄭明典呼籲不要過度渲染；天氣專家吳聖宇也說，最新資料顯示，該數值已大幅修正，回歸到與各國模式一致的強烈冷氣團或接近寒流等級。吳聖宇指出，還有一波冷空氣在下週六、日（2/7、2/8），目前這一波看起來比較有機會挑戰「強烈冷氣團」或「接近寒流」等級。氣象專家吳德榮也說，這波很強，只是目前歐洲(ECMWF)與美國(GFS)模擬的強度還不一致，且大幅調整中，應續觀察。
日期：2026-01-30
編按：長期以來，「股 6 債 4」、股債配置被奉為退休理財的黃金準則，但如果你現在還在照著做，可能正讓自己陷入「必須多存一倍錢」的勞動地獄！知名財經部落客「清流君」近期分享了一篇震撼學界的「驚世論文」《Beyond the Status Quo》，該研究透過大數據模擬了 100 萬次人生賽局，得出一個讓業界炸鍋的結論：傳統避險資產債券，在長期投資中竟是「性價比極低」的累贅。究竟為什麼「全股票配置」反能降低人生難度？想要提早退休，實戰最強解又是什麼？本文將為你拆解這份含金量爆炸的研究，重新定義你的投資世界觀。
日期：2026-01-30
台股ETF市場再添新兵！凱基台灣TOP 50 ETF基金（009816）已於1月22日成立，一舉將台股市場原型ETF總數推向271檔，同時是鎖定台股市場布局的第74檔(註1)，亦是投資台股市場中首檔不配息再投入的ETF。凱基投信表示，AI趨勢至少為台股開啟10-20年多頭，預期台股長多格局確立下，透過不配息再投入的投資方式，將是將時間複利極大化、大啖台股長多紅利的絕佳方式。
日期：2026-01-29
生成式人工智慧正快速滲透製造、金融、教育與公共治理等關鍵領域，然而在實務導入過程中，企業與組織普遍面臨一項被低估的關鍵瓶頸，AI的表現高度依賴人類如何下指令，指令寫得精準，AI 表現就會很亮眼；指令稍有偏差，則可能產生偏誤、幻覺，甚至影響決策品質。當生成式 AI 逐步進入核心營運與治理場景。陳大正教授表示，如何降低對個人經驗型「提示工程」的依賴，已成為產業與政策端共同關注的新課題。
日期：2026-01-29
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