直接針對單一分析師洗臉壓著幹,我就喜歡潘董這一味。群聯一直都是一家好公司,潘董不了解的是,分析師這工作很多時候是用來壓低吃貨和高點出貨的,而亂喊目標價就是手段。但或許也是潘董太了解,所以決定直接出來輸贏。
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群聯-說明媒體109年2月28日之相關報導
1.事實發生日:109/03/02
5.傳播媒體名稱:經濟日報第C02版
6.報導內容:...美銀下修記憶體供應鏈看法,…群聯每股純益則維持低於市場預測...
7.發生緣由:無。
8.因應措施:
(1)公司對於本年各月季及年度之營收獲利,均未做財務預測;以上報導中引述之內容及數字係屬該法人臆測結果。
本公司各月份季及年度之營收、獲利狀況均以本公司實際公告為準。
(2)該分析師近幾年發佈本公司目標價,均有低估之現象,例如2019年1月18日之報告訂定本公司目標價200元(發佈後12個月內之實際股價區間為236~362.5元)、2017年12月22日之報告訂定本公司目標價150元 (發佈後12個月內之實際股價區間為187~324元)、2016年10月7日之報告訂定本公司目標價150元 (發佈後12個月內之實際股價區間為212~450元),本公司群聯之營運與股價表現均優於該分析師之預估。
(3)該分析師近幾年發佈之群聯EPS預估,變化幅度巨大,例如 (A)預估2017年EPS,在2016年10月7日的報告訂定13.41元,而在2017年12月22日之報告訂定29.46元、(B)預估2019年EPS,在2017年12月22日之報告訂定7.62元,而在2019年1月18日之報告訂定19.54元;顯示該分析師對於本公司的營運模式未有完整且持續性的瞭解,造成報告中之財務模型無法反應本公司之優勢。
(4)該分析師在近幾年主要降評本公司之理由與實際營運狀況有相當差異。例如
(A) 2016年10月7日的分析報告指出群聯獨特的營運模式將不再可行 (目標價150元)、
(B) 2017年12月22日的分析報告指出東芝出售記憶體部門後,將影響與群聯的合作(目標價150元) 等;不僅不符合群聯營運現況,從歷史股價、營收、及獲利等資料顯示,均證實本公司營運模式持續有效,且與全球NAND原廠持續維持良好關係。
(5)該分析師於2020年2月25日發佈的群聯目標價,與同期間其他外資分析報告有相當的差距,例如 (A)2020年2月24日,摩根史丹利訂定群聯目標價為388元、 (B)2019年12月23日,野村證券訂定群聯目標價為400元。
(6)本公司20年來兢兢業業,腳踏實地,為員工打造幸福企業,不僅過去營運成績有目共睹,且持續加碼投資台灣及研發能量;對於產業分析師也樂於分享公司長短期計畫與產業展望,期許分析師在撰寫分析報告時能秉持公正看法,確實瞭解本公司在產業之特殊營運模式並對上下游供給需求有持續之跟進,以提供最即時客觀之報告。
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謝謝簡立峰對台灣的貢獻,底下這段分享太棒了,很 inspiring 也很實用的建議!
“...想像力沒辦法坐在那邊想就出來,你還要有分析力,能夠把一件事情拆成100個角度去看,你就有機會刺激想像力,但如果你只有10個角度,你就很難有機會有想像力,想像力是要訓練的。
我們以前訓練研究生有一個訓練方法,一則新聞給你看,看你能不能找出10個懷疑的點,如果你能夠想很多不同角度的時候,思考範圍就變寬了。
幾個禮拜前,我們有一個跨部門產品經理的會議,他們都是很有創意的年輕人,大家對土耳其市場搜尋流量突然增加那麼多,感到很好奇,現場大概有20個人,馬上丟出100個觀點,例如,最近的GDP(國內生產毛額)是否成長?上網的滲透率是否成長?是不是有4G在建設……?接下來大家會很快的debate(辯論),把不合理的因素拿掉,篩出來之後,找出一、兩個最有機會的,看要怎麼去求證,這就是一個組織展現很強的分析能力。
要如何訓練分析力,就是增加大家討論的機會,美式公司開會表達意見的機會多,意見一旦多,你就要學習從不同意見中找出最好的,如果一個組織是上與下的關係,每次都只有一個人說話,這就培養不成了,越是扁平組織架構,越容易促進大家討論。
最後,大數據很重要的是求證,Google裡面很多數據分析師並不是天馬行空的想,相反的,他們都是很嚴謹的人。
但別把大數據講成統計學和數學,它只是你會不會懂得觀察,生活上很多東西就是大數據的判斷,我用搜尋引擎也跟統計無關,我覺得用「科學家」這個字就把人嚇壞了。大數據真正的用意,就是你重視data,找方法把data轉換成價值就可以了,至於「大」(指所謂巨量資料),全世界需要處理大量資料的企業沒幾個,留給專家處理就好。...”
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2020年Gartner十大科技趨勢預測:智慧空間將持續推動科技發展
HsuannHsuann 發表於 2019年11月01日 07:30
Gartner 近日提出2020年企業必須了解的十大策略性科技趨勢,分別為超級自動化、多重體驗、專業知識的全民化、增進人類賦能、透明化與可追溯性、更強大的邊緣運算、分散式雲端、自動化物件、實用性區塊鏈以及人工智慧安全性。
Gartner 副總裁暨傑出分析師 David Cearley 指出:「2020年 Gartner 十大策略科技趨勢均圍繞著『以人為本的智慧空間』這個核心概念,也是現今科技發展最重要的面向之一。從思考科技對顧客、員工、商業夥伴、社會或其他重要利益關係人會產生什麼樣的影響,企業採取的所有行動都是為了直接或間接影響這些個人和群體,這就是『以人為本』的做法。」
David Cearley 進一步指出:「建立在以人為本概念上的智慧空間,代表人類與科技系統能夠在日益開放、互聯、協調、智慧的生態系統中進行互動的實體空間,結合個人、流程、服務和物件等多項元素,創造出更身歷其境、高互動率及高度自動化的體驗。」
根據 Gartner 定義,策略性科技趨勢是指正處於有所突破或崛起狀態,且未來可能帶來廣泛的顛覆性影響與更多應用的趨勢;此外,策略性科技趨勢同時也具有快速成長、變動性高且將於未來五年內到達引爆點的特性。
超級自動化
超級自動化(hyperautomation)是結合多種機器學習(ML)、套裝軟體和自動化工具來完成工作的過程。超級自動化不僅涵蓋了豐富的工具組合,也包含自動化本身的所有步驟(發現、分析、設計、自動化、測量、監控與重新評估),其重點在於了解自動化機制的範疇、這些機制彼此之間的關係,以及如何進行機制的整合與協調。
超級自動化趨勢起源於機器人流程自動化(RPA),但在機器人流程自動化外,還需要結合各種工具來協助複製任務流程中人類參與的部分。
多重體驗
到了2028年,使用者體驗將在使用者對數位世界的感知和互動方式兩個面向發生重大轉變。虛擬實境(VR)、擴增實境(AR)和混合實境(MR)改變人們感知數位世界的方式,而對話式平台正在改變人類和數位世界互動的方式。這種感知與互動模式的轉變,將在未來帶來多重感官與多重模式的體驗。
Gartner 研究副總裁 Brian Burke 指出:「未來體驗模式將從『精通技術的人』轉變為『理解人類的技術』,人機互動將由人類轉由電腦來處理。這種與使用者進行多重感官互動與溝通的能力,將創造出一個能傳遞更細緻訊息的環境。」
專業知識的全民化
專業知識的全民化是指透過徹底簡化的體驗,且在無須接受密集又昂貴培訓課程的前提下,協助人類取得專業技術知識(機器學習、應用程式開發)或商業領域專業知識(銷售流程、經濟分析)的管道。專業知識全民化的例子包括「公民參與」(citizen access,如公民資料科學家、公民解決方案整合者)、公民發展和無程式碼模式的演進。
Gartner預測到了2023年,專業知識全民化的趨勢將在四大面向加速發展:
資料與分析技術的全民化:從以資料科學家為對象,擴大到適用於專業開發人員的普及工具。
開發的全民化:利用人工智慧工具自主開發應用程式。
設計的全民化:隨著更多的應用程式開發功能實現自動化,低程式碼、無程式碼的場景將持續增加,賦予公民開發人員更多能力。
知識的全民化:非IT專業人員透過工具和專家系統,應用超出自身專業能力及訓練的專業技能。
增進人類賦能
增進人類賦能(human augmentation)是利用科技來增進人類在體能和感知力上的機能,並成為人類不可或缺的一部分體驗,其中體能增進是藉由在人體內植入或配戴科技元件(穿戴式裝置)來增進人類的機能;而認知增進則是透過傳統電腦系統及新興智慧空間中多重體驗介面的資訊和應用來實現。
在未來十年,隨著個人開始追求自身機能的增進,人類體能與認知的增進技術將會變得越來越普遍。這將創造一股全新的「消費化」(consumerization)效應,員工將持續增進自身的機能,並進一步拓展到辦公空間的優化。
透明化與可追溯性
越來越多的消費者意識到個人資料是非常寶貴且必須受管控的,而企業也體認到保護和管理個人資料的風險日益增加,因此各國政府同步實施嚴格立法來確保企業組織確實做到這一點。透明化與可追溯性已成為支持這類數位倫理及隱私權需求的關鍵要素。
透明化與可追溯性指用於符合監管要求、遵守人工智慧和其他先進科技應用的道德規範,並修復外界對企業信任的各種態度、行動及輔助的技術與措施。企業建立透明化和信任感時必須專注下列三個領域:人工智慧與機器學習、個人資料的隱私,所有權和控制、符合倫理的設計。
更強大的邊緣運算
邊緣運算是一種運算拓樸,能將資訊的處理、內容的收集與傳送都保留在靠近該資訊來源處,嘗試讓流量和處理工作都在本機進行,目的在縮短延遲時間、發揮邊緣功能並賦予邊緣端更大的自主性。
Brian Burke 表示:「目前邊緣運算多半著重於物聯網系統的需求,為製造或零售等特定產業提供離線或分散式功能給嵌入式物聯網系統。然而運算資源日趨成熟並走向專業化,加上資料儲存量的增長,使邊緣端的功能日漸強大,邊緣運算也將成為幾乎所有產業和應用的主導要素。特別是機器人、無人機、自駕車和執行系統等各種複雜的邊緣裝置,都將加速此轉變。」
分散式雲端
分散式雲端是將目前集中式公有雲服務分散到不同地點,並由原來的公有雲供應商繼續負責雲服務的營運、治理、更新與升級。這代表大部分公有雲服務所採用的集中式模式將進行轉變,為雲端運算開創全新時代。
自動化物件
自動化物件是利用人工智慧讓過去由人類負責的某些流程得以自動化的物理裝置,最典型的自動化物件包括機器人、無人機和自駕車/船與相關設備。它們的自動化程度超越了僵化的程式設計模組,並能利用人工智慧執行各種先進行為,以更自然的方式和四周的環境與人類互動。隨著技能提升、法令開放和社會接受度增加,自動化物件將逐漸被用於不受限制的公共空間。
Brian Burke 表示:「隨著自動化物件數量大增,獨立的智慧物件將逐漸轉向成群的協作型智慧物件。這些同時運作的多種裝置,有些需有人力從旁協助,有些已可獨立運作、無需人類參與;而不同種類的機器人可以在同一個裝配流程中同時運行。舉例來說,在貨運市場最有效的解決方案,可能是使用自駕車將包裹送到目的地,藉由車上的機器人和無人機,確保包裹最後可以安全送達。」
實用性區塊鏈
區塊鏈可在各個商業生態系統間建立信任,透明化地進行跨業務生態系統的價值交換,並有機會降低成本、縮短交易結算時間和改善現金流,因此在重新塑造產業樣貌極具潛力。
當資產可追溯來源時,將大幅降低被偽造品替換的機率;在其他領域也極具價值,包括追蹤食物在整條供應鏈中的足跡以辨識污染來源,或追蹤個別環節來協助產品召回。除此之外,區塊鏈還可用於身份管理;而區塊鏈中的智慧合約能讓系統在事件發生時自動觸發行動,例如在每次收到商品時能自動執行付款。
Brian Burke 指出:「擴充性和互通程度不足等各種技術問題,讓區塊鏈在企業中的應用還不夠成熟。儘管存在這些挑戰,區塊鏈擁有顛覆產業和推動營收增長的巨大潛力,因此就算是認為區塊鏈在短期內不會快速普及的企業,都應開始評估這項技術。」
人工智慧安全性
人工智慧和機器學習將持續用來提升各種應用場景中人類決策的能力,雖然這為實現超級自動化和使用自動化物件進行業務轉型帶來了龐大的商機,但同時也因為智慧空間中的物聯網、雲端運算、微服務(microservices)以及高度連網系統受攻擊機率大增,為安全團隊帶來諸多新挑戰。安全和風險主管應將重點放在以下三大關鍵領域:保護人工智慧系統、利用人工智慧強化安全防護,以及做好攻擊者惡意使用人工智慧的準備。
資料來源:https://www.techbang.com/posts/73906-gartners-top-10-technology-trends-forecast-2020-smart-space-will-continue-to-drive-technology-development?fbclid=IwAR2-fqcHNhAQKVsnpiZr9cDZodqN1bcl65luOmTRftNmJoZ1nGC7xxRNsG0
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