金控7月暨前7月獲利出爐！壓軸公布自結獲利的富邦金，7月稅後虧損17.6億元，大爆冷門，不過，累計前7月稅後盈餘955.8億元，稅後EPS為6.67元，仍蟬聯金控獲利王。
透過其他綜合損益按公允價值衡量(Fair Value through Other Comprehensive Income，FVOCI)之股票處分損益，為富邦金7月帶來96.1億元，累計前7月合計1006.7億元。
換言之，富邦金7月本期淨利加計FVOCI權益工具稅後處分利益，合計為78.5億元，累計前7月共1962.5億元，超越歷年全年獲利表現，總計之每股稅後盈餘為13.73元。
由於FVOCI股票處分損益，不計入當期損益，直接反映於保留盈餘，屬可分配盈餘來源之一，與接軌IFRS 17前之獲利表現更具可比性。
獲利亞軍持續由國泰金蟬聯，7月稅後淨利108.2億元，累計前7月稅後淨利873.4億元，稅後每股盈餘（EPS）為5.68元。若加計FVOCI股票處分損益，累計前7月對保留盈餘之影響數達1870億元，續創歷史新高。
主要子公司獲利表現亮眼，國泰世華銀行、國泰產險、國泰證券及國泰投信累計稅後淨利均續創歷年同期新高；國泰金控及國泰人壽累計前七月對保留盈餘之影響數亦再創歷史新高。
獲利季軍依舊是元大金，7月稅後淨利63.59億元，累計前7月稅後淨利429.31億元，EPS為3.22元，再刷新歷史紀錄。
富邦金7月自結合併稅前淨損8.7億元、稅後淨損17.6億元。累計今年前7月合併稅前淨利1133.3億元、稅後淨利955.8億元，每股稅後盈餘(EPS)為6.54元。
7月各子公司營運績效優異，其中，台北富邦銀行、富邦產險、富邦證券、富邦投信單7月及累計前7月獲利皆創歷史同期新高；富邦人壽累計前7月本期淨利加計FVOCI權益工具稅後處分利益亦創下歷史同期新高紀錄。
各子公司獲利概述如下：
●富邦人壽
7月投資市場波動，市場對AI及科技股過熱疑慮升高及高資本支出可持續性產生質疑，加上聯準會升息預期升溫，以及投資人獲利了結與停損賣壓增加等因素影響，使國內外股市大幅震盪，尤其台股受到國際市場波動的連鎖效應，加權指數單月下跌6.5%，致富邦人壽金融資產部位產生未實現評價損失，單7月稅後淨損76.6億元，累計前7月稅後淨利479.2億元。
不過，今年截至7月底，富邦人壽已實現相當金額之股票資本利得，且股票部位為未實現評價利益，另單7月及累計前7月FVOCI權益工具稅後處分損益分別為83.4億元及960億元，若稅後淨利加計FVOCI權益工具稅後處分利益，則單7月及累計前7月合計數分別為6.8億元及1439.2億元，累計金額續創歷年新高。
富邦人壽本月主要投資收益來源係利息收入、國內外股票與基金之資本利得及配息收入，亦受惠於現金股利進帳。
債市方面，7月美伊戰事再次牽動油價波動，通膨預期引導公債利率呈現反彈，以致產生債券未實現評價損失，而富邦人壽伺機於高利率時點配置以提升經常性收益，並同步做好資金管理以因應市況變化。
富邦人壽個體累計前7月的初年度保費收入(First Year Premium)達998.9億元，較去年同期成長39%，總保費收入(Total Premium)達2654.1億元，較去年同期成長20%，預估皆排名業界第二。
單7月的初年度保費149億元，較去年同期成長68%，總保費收入372.8億元，較去年同期成長26%。
富邦人壽持續深化保障型及分期繳商品佈局，累計前7月個人健康及傷害險較去年同期成長6%，初年度等價保費收入(FYPE)達332.3億元，預估排名業界第二。
資本方面，淨值比及整體新一代清償能力制度(Taiwan Insurance Solvency，TIS)資本水準維持良好，7月底自結淨值比率逾15%，公司持續密切關注市場變化，評估可能影響，確保清償能力穩健無虞。
●台北富邦銀行
7月稅後淨利36.4億元，累計前7月稅後淨利293.7億元，較去年同期成長31%，單月及累計獲利均創歷年同期新高，主係反映核心業務穩定成長。受惠存、放款規模持續擴大、淨利差提升、財富管理成長動能強健及信用卡收益穩定發展，累計前7月利息淨收益及手續費淨收益分別較去年同期成長29%及40%，帶動營收較同期成長25%。
截至7月底逾放比率為0.11%，備抵呆帳覆蓋率為1119%。
●富邦產險
7月稅後淨利8.3億元，累計前7月稅後淨利64.2億元，續創歷史同期新高；加計FVOCI權益工具稅後處分損益後，單7月及累計前7月合計金額分別為9.2億元及83.4億元。
業務表現方面，7月整體簽單保費59.7億元，年成長6%，其中，水險持續深耕客戶經營並結合專業風險管理服務，單月簽單保費較去年同期成長19%表現最為亮眼，傷健險業務亦展現優於市場的穩健動能，其中，旅平險受惠暑假旅遊需求暢旺及旅遊小管家服務品牌推廣效益，單月業績3.7億元，續創新高紀錄。
累計前7月簽單保費收入462.6億元，較去年同期成長8%，簽單市佔率24.6%，穩固市場領導地位。
●富邦證券
7月稅後淨利21.7億元，創下歷年7月最佳成績；累計前7月稅後淨利131.9億元，年成長149%，改寫歷年同期新高紀錄。
受惠台股交投熱絡，累計1-7月台股日均成交值1.3兆元，帶動經紀及財富管理業務收入合計較去年同期成長130%。
截至7月底市場仍維持活絡表現，帶動金融資產部位收入較去年同期成長133%。
●富邦投信
7月稅後淨利1.6億元，累計前7月稅後淨利10.5億元，分別較去年同期成長57%和72%，單月及累計獲利均續創歷年同期新高。
在7月台股震盪環境下，資產管理規模仍維持1.5兆元高水位，較去年同期增加58%。
主力商品表現亮眼，富邦台灣采吉50 ETF、富邦台灣科技ETF、富邦NASDAQ ETF及富邦台美雙星多重資產基金規模分別較去年同期成長79%、1,005%、91%及116%，持續推升管理費收入成長，並成為獲利成長的重要動能。
第一金控今天公布7月稅後獲利31.39億元，前7月稅後純益209.37億元，再創歷史新高，每股稅後獲利(EPS) 1.46元。
主要獲利支柱：第一銀行，7月稅後獲利32.02億元，前7月稅後獲利186.58億元，稅後EPS為1.49元。
第一金證券7月獲利1.21億元，前7月獲利15.31億元。
第一金人壽7月獲利1.75億元，前7月獲利5.93億元。
合庫金7月合併稅後獲利26.77億元，累計前7月合併稅後獲利160.77億元，續創歷年同期新高，稅後EPS為0.99元。
值得一提的是，國票金獲利漸有起色，7月稅後盈餘1.89億元，累計前7月稅後淨利29.72億元，較去年同期增加204.82%，EPS自結0.82元。
其中，子公司國票證券總經理邱榮澄到任後，國票證券獲利明顯好轉，7月稅後盈餘2.46億元，累計前7月稅後盈餘22.89億元，續創歷史新高，EPS達1.99元。
國票證券指出，除了經紀手續費收入，期貨自營、跟新金融商品也有貢獻，各種價差、ETF造市等策略交易能力越來越成熟，該有的市場機會都有抓到，因此得以彌補證券自營操作的小虧損。因看好行情，現在證券自營持股部位已較七月小幅拉高，不過還是得邊走邊看，靈活操作。
商傳媒｜林昭衡／綜合外電報導 隨著人工智慧技術快速發展，OpenAI 的 ChatGPT 和 Anthropic 的 Claude 等大型語言模型（LLMs）已進化為多模態 AI，不僅能處理文字，還能分析圖像，甚至從文字描述生成圖片。然而，學術界對此一進步也提出擔憂，指出這些模型存在「視覺幻覺」（Visual Hallucinations）問題，即 AI 在圖像處理過程中可能生成看似合理但實際錯誤或荒謬的輸出。 根據知名學術期刊《Communications of the ACM》的報導，諾丁漢大學（University of Nottingham）電腦視覺副教授 Michael Pound 指出，LLMs 經過大量文本與影像資料訓練，由於缺乏對「真理」的明確規範，其輸出往往僅具統計學上的合理性，而非真實。加州柏克萊人工智慧研究實驗室（University of California Berkeley Artificial Intelligence Research lab, BAIR）的博士後研究員 David Chan 也提到，儘管人類也會有類似錯誤，但大眾期望 AI 模型的表現應優於人類。 「視覺幻覺」對自動駕駛車與安全監控影像分析等關鍵應用領域構成嚴重挑戰，可能損害大眾對 AI 的信任度。例如，當背景資訊與圖像內容矛盾時，幻覺現象會更頻繁。Michael Pound 舉例說明，醫學影像分析若受其他病患資料影響，AI 可能因此忽略圖像中實際存在的疾病跡象。他強調，對於盲人輔助科技等使用者無法自行驗證輸出的情境，AI 模型的精確度至關重要，任何錯誤都可能帶來風險。 研究人員正積極探討視覺幻覺的根本成因，認為這與生成式 AI 模型作為仰賴機率的「預測引擎」本質息息相關。目前，除了針對特定任務的影像資料進行模型微調（fine-tuning），並在如自動駕駛車中導入光達（LiDAR）等多餘感測器以彌補錯誤外，現有的後驗證（post-hoc verification）方法也面臨效率低落的問題，因為它需要額外的 AI 模型來檢查輸出，過程緩慢且僅能拒絕錯誤回應，無法直接修正。 為提升驗證效率，新的「REVERSE 框架」被提出，它能在 AI 生成回應的過程中同步檢查幻覺。此框架透過訓練模型將詞語分類為「自信」或「不自信」，並在生成影像描述時給予每個詞彙信心評分，從而實現即時修正。David Chan 形容這是一種「推論技巧」，能讓部署中的系統根據預期的錯誤率來進行應對。未來研究則將聚焦於從源頭防止 AI 模型產生幻覺，並探索視覺推理（visual reasoning）而非純文本推理，透過讓模型分析圖像的幾何與外觀，來提高其精準度、理解基礎及可解釋性。
圖／本報資料庫 商傳媒｜林昭衡／綜合外電報導 隨著生成式人工智慧（AI）工具的普及，許多企業起初不設限制地採購與導入 AI 系統。然而，這波熱潮如今卻讓企業開始正視其背後潛藏的法律風險，特別是在訴訟或調查過程中，AI 系統資料的保存問題日益凸顯。 在昨日舉行的法律科技會議 ILTACON 首日議程中，與會者便將焦點放在 AI 採購後的資料保存挑戰。ILTACON 是一個專為法律專業人士舉辦的年度技術會議，旨在探討法律領域的科技應用與趨勢。會中指出，如同大學生在派對上恣意拿取飲料，許多企業在面對 AI 浪潮時，也曾不加思索地大量引進新工具與系統。 隨著 AI 系統逐漸成為企業日常營運的一部分，相關的法律風險浮出檯面。企業必須開始思考如何妥善儲存 AI 系統產生的資料，以應對未來可能的法律訴訟或內部調查。例如，若有合成媒體（synthetic media）作為證據提交，透過正確儲存後設資料（metadata，即描述資料本身的資訊，如創建時間、來源、格式等），將有助於辨識其真偽。 為因應這項需求，市場上的供應商也正逐步推出相關工具，協助企業蒐集、保存並分析 AI 系統中的資料，例如 Thomson Reuters、律商聯訊（Lexis）等公司都提供此類服務，產品包含 Thomson、CoCounsel、Lexis+、Protégé 等。Reveal、Newcode 和 Relativity 等科技公司亦投入開發相關解決方案。
《圖說》國會民主研習戰鬥營學員們激烈攻防辯論戰。 【民眾網諸葛志一台中報導】立法院115年度國會民主研習戰鬥營於24日至25日在立法院民主議政園區辦理，來自全國各大專校院的青年學員齊聚臺中霧峰，立法院民主議政園區在原臺灣省議會議事堂，透過國會議事、人工智慧、媒體傳播、國際政治及議題攻防等多元課程，實際走進議事殿堂，深入認識國會運作及民主政治精神。 立法院中南部服務中心主任邱俊龍表示，立法院民主議政園區目前具體發展定位為落實「民主教育會展中心」的推動，今年立法院也編列預算辦理原省議會議事堂相關設備及公共服務設施之全面整修，結合園區歷史建築、議事設備、民主教育及情境模擬，立法院民主議政園區將成為「全國第一座議事教育實境模擬場域」。 《圖說》立法委員廖偉翔（右）、臺中市政府副秘書長林谷龍（中）與學員們交流。 今年民主戰鬥營最具特色的課程，是將成果發表及辯論攻防移至原臺灣省議會議事堂辦理。學員實際坐進議席、使用議事設備，分別扮演民意代表及相關議事角色，從議題分析、論述建構、政見發表到質詢答辯，完整體驗議事運作及公共政策辯論過程。 本屆戰鬥營亦開創傳承與菁英制的青年培育模式，發掘具有公共參與熱忱、民主素養、政策思辨、表達能力及領導潛力的優秀青年，逐步建立國會民主研習戰鬥營菁英人才資料庫名單，形成國會民主教育青年人才網絡。 《圖說》立法院國會民主研習戰鬥營在立法院民主議政園區舉行。 立法院中南部服務中心表示，透過近期活化整建，民主議政園區已成為全國舉辦民主教育營隊的選擇熱點。除了大專青年培育，近年也積極推動友善兒少及分齡民主教育。立法院中南部服務中心持續與鄰近大專校院合作，訓練青年志工，並共同設計適合不同年齡層的民主與議事教育課程。目前已逐步發展「小小議長營」、「青春議事槌」及「國會民主研習戰鬥營」等系列品牌，從國小、高中一路延伸至大專青年，建立不同學習階段的民主教育路徑，讓民主素養從兒童及青少年階段向下扎根。 立法院中南部服務中心表示，民主議政園區承載臺灣省議會數十年的議政歷史，未來將持續以民主教育會展中心為發展方向，使珍貴的民主歷史記憶轉化為青年教育及公共參與資源，讓民主議政園區不僅成為保存臺灣民主歷史的重要基地，更成為培養新世代公民領袖及實踐民主價值的教育場域。 《圖說》立法院中南部服務中心主任邱俊龍為學員們加油打氣。
