在人工智慧（AI）技術大步走進日常生活的今天，各行各業無不受其影響，金融領域尤甚。股票市場作為資本流動的樞紐，許多人期待透過AI技術破解市場密碼，選出潛力股以獲取超額收益。然而，圍繞AI選股是否真能擊敗市場，依然存在許多爭論和懷疑。深入剖析AI選股的優勢與限制，以及它對金融從業者角色的潛在影響，成為當前熱門且富有挑戰性的課題。

AI選股的局限：資訊反映與過度擬合陷阱

金融市場的效率一直是投資理論的基石。市場效率理論主張，股票價格迅速反映所有可獲取的公開資訊。正如市場觀察家Mark Hulbert所指出，AI並無法憑空創造資訊，其核心能力在於處理和分析已有的龐大數據。這意味著在高度效率的市場中，AI的表現與市場平均水平持平並不意外。快速處理大量數據雖讓AI成為情報搜羅高手，但真正能影響股價的，往往是未來未知的突發消息或事件，這正是AI所無法預測的。

另一個不容忽視的是過度擬合的風險。AI模型在訓練時若過度依賴歷史數據中的隨機噪音，可能錯將非因果關係誤認為是趨勢。這種過度擬合導致模型在面對未來實際市場時表現不佳，如同用放大鏡看一幅畫的細節卻忽略整體畫面。為避免這一問題，開發者須設計嚴格的評估機制，不斷用新數據測試模型的預測能力，確保AI決策的穩健性。

AI在金融分析的角色：從取代到輔助的演變

雖說全民憧憬AI取代傳統金融分析師，但實際情況更偏向補充與強化。前摩根士丹利分析師、現任AlphaSense CEO的Jack Kokko正推動生成式AI模型，旨在自動化華爾街分析師的部分工作，但他並不擔憂這將完全取代人類分析師。Kokko的觀察點出了AI的現實價值：它是工具，幫助分析師擺脫繁瑣重複的工作，將更多精力投入於需高階判斷的領域，例如產業趨勢解析、企業管理評估等。

此外，AI對非結構化數據的處理能力不可小覷。新聞報導、社群媒體情緒乃至複雜的公司文件，透過自然語言處理（NLP）技術，AI能擷取出關鍵資訊，充分捕捉市場動態與情緒細節。這種能力已獲得學術界驗證，例如Alejandro Lopez-Lira教授的研究顯示，AI在市場交易分析中展現出令人關注的效率和敏銳度，進一步證明了它在金融分析層面的潛力。

金融產業的變革：效率提升與職能轉型

AI在金融世界的擴散不僅提升作業效率，更促使職業角色重新定位。《紐約時報》指出，AI技術有能力替代華爾街多數入門級的白領職務，這意味著金融機構必須重新思考人力資源策略及培訓計畫。從前初級分析師繁瑣的數據蒐集、模型建立到報告撰寫，未來這些任務將被AI自動化完成，他們需要轉身成為科技與金融的橋樑，掌握數據解讀能力、批判性思考和溝通技巧。

未來的金融分析師不僅要懂得評估AI模型的結果，更須根據自身經驗和市場洞察，做出明智的決策，並且將複雜的數據分析向客戶及上層清晰傳達。這絲毫不減少專業價值，反而提升了人才的硬實力和戰略思維。斯坦福大學與波士頓學院研究團隊設立的「AI終結者」基金管理人項目，正是探索科技浪潮如何深刻改變專業選股者生態的前沿嘗試，也暗示未來金融人才需與AI共舞，才能立於不敗之地。

展望未來，AI雖難以像科幻小說中那般神奇預測整個市場走勢，但它在提升分析效率、輔助決策方面展現出了無可替代的價值。金融機構與投資人唯有積極擁抱此技術，不斷提升自身知識結構與技能，才能在瞬息萬變的市場中保持競爭力。正如偵探靠著慧眼與工具偵破謎團，金融專業人士亦需與AI攜手，揭開投資真相。