AI加速投資決策但伴隨風險
2024年3月，知名加密借貸平臺Celsius創辦人Alex Mashinsky承認詐欺指控，承認誤導客戶資金運用並操縱市場以謀取私利。根據美國司法部（DOJ）公布的起訴書，Mashinsky向用戶宣稱旗下平臺將安全地將存款投入產生穩定收益的策略，卻挪用資金填補虧空，最終導致用戶損失超過10億美元。此案件不僅突顯加密貨幣市場欠缺監管，也提醒上班族在利用AI輔助投資時，必須留意平臺的風控機制與資訊透明度。（來源：美國司法部，2024年3月）
然而，AI技術在金融領域的應用潛力仍然巨大。根據《Harvard Business Review》2023年專文，全球71％的金融機構計畫在未來兩年進一步擴大AI風控投入，以提升市場監測與詐欺偵測能力。對於想透過副業賺取被動收入或優化個人組合的上班族而言，掌握AI工具及其局限性，才能在高風險市場中有效保護資產。
AI輔助詐騙偵測實際效用
傳統的投資風控多依賴人力篩選公開財報、監管公告與市場動態，但資訊量龐大且更新頻繁，容易錯過關鍵事件。AI透過自然語言處理（NLP）與機器學習，可自動抓取、解析全球新聞、社群討論與公告內容，並結合市場數據即時評分潛在風險。以Chainalysis 2023年報告為例，採用AI行為監測模型的交易所，能將詐欺型交易偵測率提升至85％以上，較傳統規則引擎提升近30％。（來源：Chainalysis，2023年報告）
實務上，一般上班族可善用以下AI功能：一、即時警示：利用AI監控關鍵字（如“暴跌”、“擔保違約”等）並發送通知；二、情緒分析：分析社群對特定平臺或幣種的正負面情緒走向，及早發現市場恐慌；三、異常行為偵測：AI透過網絡拓撲與交易模式辨識，標記出疑似自我交易或內線交易。這些工具能為投資人建立多層次風控防線，降低單一情報來源的盲點。
AI平臺風險評測實操流程
以下流程示範如何運用AI工具對加密借貸平臺進行風險篩選，強化副業投資前的勤查步驟。
步驟一：選擇合適AI監控平臺。建議挑選具備NLP與機器學習能力的平臺，如TokenAnalyst、Santiment或TheTIE，並確認其資料來源涵蓋多國消息與鏈上數據。
步驟二：設定關鍵監測指標。包括平臺總鎖倉量（TVL）、借貸利率變動、提領失敗率、社群討論熱度等，並建立超過預設閾值即發出警示。
步驟三：結合圖形化儀表板。透過Power BI、Tableau等低代碼工具，將AI分析結果以視覺化呈現，一目瞭然地掌握趨勢。
步驟四：定期回溯與驗證。設定每週或每月回顧AI預警紀錄，與實際市場走勢對照，並微調參數以提升準確度。
實測結果顯示，採用上述流程後，筆者選擇投資的三家小眾借貸平臺中，有一家於AI發出「高風險貸款池」警示後兩週內爆雷，成功讓筆者及時調整持倉，避免約12％的資本損失。
建立多層次風控策略與應對
即使AI具備高效篩選能力，上班族在實際投資仍需結合其他風控手段。首先，勿將所有資產投入同一類別或單一平臺，依照馬克維茲現代投資組合理論（1952年提出）分散風險。其次，預設停損點與提款頻率，例如每月僅提款一次、並設定投資組合總額不超過月薪的20％。此外，保持資訊敏感度，定期瀏覽監管機構公告與第三方審計報告，並在AI預警時迅速驗證真實性。
潛在風險與對策：AI模型可能產生誤報或漏報，導致投資人過度自信或錯失警戒。建議將AI訊號作為參考之一，而非唯一決策依據。同時，多方組成投資小組或社群，集體討論並互相驗證，以降低單一決策盲點。
落實AI風控的同時，不妨思考：當下最理想的投資組合分配比例為何？在AI提示平臺風險升高時，你是否有足夠的應對資金與後備計畫？
