買進這支身份安全股的最佳時機，摩根大通這麼說

資安浪潮與市場洞察：摩根大通如何解讀當前科技與財經格局？

你曾想過，在這個數位化的時代，什麼樣的產業正悄悄崛起，成為投資人眼中的新星？又或者，當股市出現波動時，我們該如何解讀其背後的原因，而不被表象迷惑呢？摩根大通（JPMorgan Chase & Co.）作為全球頂尖的金融機構，不僅對全球市場有獨到見解，更積極運用科技轉型自身研究。本文將帶你深入了解摩根大通對網路資安產業的樂觀展望、對近期股市下跌的獨特分析，以及他們如何透過人工智慧（AI）革新金融研究，幫助你在複雜的市場中，看得更清楚、理解得更透徹。

網路資安產業：駭客事件與人工智慧驅動的強勁成長動能

你是否注意到，近年來「網路資安」這個詞越來越常出現在新聞報導中？從大型企業的資料外洩，到醫院、政府機構遭受勒索軟體攻擊，駭客事件層出不窮，這不僅讓企業蒙受巨大損失，也讓網路資安成為全球企業最關心的議題之一。摩根大通的研究指出，拜這些頻繁的駭客事件所賜，加上人工智慧（AI）技術的快速發展與應用，預計網路資安產業在2025年將持續保持強勁的成長動能。

為什麼人工智慧會是資安產業的驅動力呢？其實，生成式人工智慧（Generative AI）這項新技術，正被駭客與資安公司雙方廣泛應用。駭客可能利用它來編寫更具欺騙性的惡意程式碼，甚至研究攻擊目標，這就創造了新的攻擊面；相對地，資安公司也運用人工智慧來提升防禦能力，例如更快速地偵測威脅、自動化應對措施。這場「攻防戰」推升了企業對資安解決方案的需求，使得企業對資安支出的優先順序，甚至高於其他軟體產品與服務。

人工智慧在網路資安領域的應用，可歸納為以下幾個關鍵面向：

• 提升攻擊效率：駭客能利用生成式AI快速生成高度擬真的釣魚郵件、惡意程式碼，甚至自動化滲透測試流程。
• 強化防禦能力：資安公司運用AI進行異常行為檢測、惡意軟體分析、威脅情報分析及自動化響應，有效縮短威脅發現與處理時間。
• 創造新的資安挑戰：AI的普及也帶來了如AI模型偏誤攻擊、AI系統本身的安全漏洞等新的資安風險。

資安產業的成長，主要來自幾個關鍵面向：

• 企業支出優先級提升：面對日益複雜的威脅，企業認知到資安不再只是IT部門的事，而是影響營運存亡的關鍵。
• 雲端與人工智慧整合：隨著越來越多企業採用雲端服務，雲端資安變得至關重要。同時，AI也深度融入資安產品，提升防禦效率。
• 平台化趨勢：大型資安公司如Palo Alto Network正朝向建立廣泛的雲端資安平台發展，目的是提供整合性解決方案，簡化企業採購流程，並提高整體防護效果。

雲端資安與身份安全：兩大不容錯過的市場機會

談到網路資安，有兩個領域特別值得我們關注：一個是「雲端資安」，另一個則是「身份安全」。摩根大通的研究強調，這兩塊市場正以驚人的速度擴張，帶來巨大的成長潛力。

雲端資安：守護數位疆域的要塞

隨著企業將更多應用程式和資料遷移到雲端，雲端環境的安全性成為重中之重。其中，雲原生應用程式保護平台（Cloud-Native Application Protection Platforms, CNAPP）市場尤其引人注目。想像一下，你的企業就像一座不斷擴建的數位城市，而CNAPP就是那套負責監控、防禦整座城市所有新建摩天大樓（雲端應用程式）安全的智能系統。摩根大通預計，CNAPP市場規模將從2024年的70億美元，大幅成長至2028年的171億美元，顯示其爆發性的增長潛力。微軟和谷歌（透過收購威士，Wiz）等雲端巨頭也正加大資安競爭，使得這個領域更加活躍。

雲原生應用程式保護平台（CNAPP）的崛起，是為了應對現代雲端架構的複雜性，其核心特點包括：

• 全面整合：整合了多種雲端安全功能，如雲端安全態勢管理（CSPM）、雲端工作負載保護平台（CWPP）、開發安全（DevSecOps）等。
• 生命週期保護：從開發階段（程式碼掃描）到部署和運行階段（即時監控與防護），提供全方位的安全覆蓋。
• 自動化與智能：利用自動化工具和智能分析，幫助企業大規模管理和保護雲端資產。

身份安全：數位時代的關鍵門禁卡

如果說雲端資安是守護數位疆域，那麼身份安全就是確保進入這些疆域的人都是合法、經過授權的。身份安全市場的成長速度更是驚人，預計將從2024年的235億美元，在短短四年內翻倍至2028年的471億美元。這其中特別受到摩根大通看好的，是像CyberArk這類專注於特權存取管理（Privileged Access Management, PAM）的公司。想像特權存取管理就像是管理企業中所有「最高權限金鑰」的保險箱與監控系統，確保只有被授權的人才能使用這些金鑰，且每一次使用都留下紀錄。隨著人工智慧代理（AI Agent）的應用日益普及，機器身份（Machine Identity）的管理將變得更加複雜和重要，這也將進一步推升身份安全的需求。

我們可以用一個簡單的例子來理解：就像是你家大門的鎖（身份驗證）、監視器（監控存取行為），以及誰有權力拿到備用鑰匙的紀錄（特權存取管理）。當這些安全機制做得越好，你家的財物就越安全。在企業的數位世界裡，這些機制尤其重要，因為它關係到企業最核心的資料和系統。這也是摩根大通會特別看好身份安全市場上行潛力的原因。

這份市場規模預估數據，清楚地呈現了雲端資安與身份安全兩大領域在未來幾年的強勁增長潛力，顯示了其在整體網路資安產業中的關鍵地位與投資價值。

摩根大通對股市下跌的獨特洞察與未來展望

當股市出現下跌時，你可能第一時間會擔心是不是經濟要衰退了？摩根大通的策略師們，對於近期美股的下跌有著一套獨特的解讀。他們認為，這次的市場修正，主要歸因於量化對沖基金（Quantitative Hedge Funds）以及科技、媒體、電信產業的對沖基金進行了部位調整，而不是普遍的經濟衰退擔憂。

什麼是量化對沖基金的部位調整呢？你可以想像成，這些基金運用複雜的演算法，根據市場數據自動調整持股。當市場訊號觸發某些預設條件時，它們就會大量買進或賣出，進而影響股市的短期波動。這與大家普遍擔心的經濟基本面惡化導致的衰退，是兩種不同的市場下跌原因。

有趣的是，摩根大通還指出一個關鍵差異：信用市場對美國經濟衰退的預期機率顯著較低，遠低於股市和利率市場高達50%的預期。從歷史經驗來看，信用市場的預測往往更為準確。為什麼呢？因為信用市場直接反映了企業和個人的借貸成本與違約風險，這與實體經濟的健康狀況關係更緊密。當信用市場表現穩健時，通常意味著經濟並沒有想像中那麼脆弱。

這項對比說明了在評估經濟前景時，信用市場的穩定性提供了更為樂觀的訊號，與股市的短期波動形成了鮮明對比。

此外，你可能還會好奇，散戶投資者在股市下跌時都做了什麼？摩根大通觀察到，儘管市場出現修正，散戶投資者卻持續在逢低買入指數股票型基金（ETF），這也為市場提供了重要的支撐。摩根大通預期，如果這些資金流入能持續，那麼當前的美股修正可能已接近尾聲。不過，我們也必須留意，像是某些國際貿易政策（例如總統關稅威脅）這類的不確定因素，仍可能對市場造成短期的壓力。

金融研究的未來：摩根大通如何擁抱數位化與人工智慧？

你或許會好奇，像摩根大通這樣龐大的金融研究部門，他們每天要處理多少資訊，才能為客戶提供精準的投資洞察？想像一下，這個部門橫跨六大洲、覆蓋55個國家和約5,000家公司，每天產出多達400至500份研究報告，這是一個多麼驚人的工作量！

為了更有效率地為客戶服務，摩根大通的研究部門正積極進行數位化轉型，並將人工智慧深度整合到他們的日常運作中。他們從過去的傳統硬體列印，轉向透過電子郵件、網路門戶、行動應用程式和第三方平台等方式傳遞研究內容，並利用訂閱系統來實現內容個人化，讓客戶只接收到他們最關心的資訊。

摩根大通在金融研究部門推動數位化轉型與人工智慧應用，帶來了多重效益：

• 提升資訊傳遞效率：研究報告透過多管道即時發送，客戶能更快獲取最新見解。
• 實現內容個人化：訂閱系統讓客戶能依據自身需求，接收最相關的研究報告，減少資訊過載。
• 增強數據分析能力：運用NLP、LLMs等技術，能從海量非結構化數據中快速提煉有價值資訊，提升分析深度與廣度。

更重要的是，摩根大通強調「數據是研究的骨幹」。他們運用先進的自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）技術來分析海量資訊，例如新聞、公司財報電話會議記錄以及分析師報告。他們甚至開發了名為「SmartBuzz」的平台，能夠即時從這些數據中提煉出可投資的洞察。此外，他們也積極探索大型語言模型（Large Language Models, LLMs）工具，例如用於分析央行官員的語音內容，以加速數據處理和分析的效率。這些技術的應用，讓分析師能更快地從嘈雜的資訊中篩選出有價值的內容，為客戶提供更即時的見解。

這些人工智慧工具的導入，顯著提升了摩根大通金融研究部門的效率與精準度，使其能更快地為客戶提供有價值的市場見解。

摩根大通預期，未來的金融研究將更加數位化和模組化，數據將從幕後走向前台，甚至本身就成為研究內容的一部分。機器在初步篩選研究內容中會扮演更重要的角色，但人類分析師的獨到見解和對複雜事件的解釋，仍然是不可或缺的。這不僅展現了金融業對科技的擁抱，也預示著金融資訊服務正邁向一個更高效、更數據驅動的未來。

總結：資安潛力無限，理性看待市場波動

透過摩根大通的視角，我們深入了解了當前科技與財經領域的幾個關鍵趨勢。首先，網路資安產業在駭客威脅與人工智慧的雙重驅動下，正展現出強勁的成長動能，特別是雲端資安和身份安全，被視為市場的兩大潛力股。我們學習到，像特權存取管理這類的技術，在數位化浪潮中變得越來越重要。

其次，對於近期股市的波動，摩根大通提供了不同於一般衰退擔憂的解釋，指出其主要來自於量化對沖基金的部位調整。同時，信用市場的穩定表現與散戶持續買入指數股票型基金的行為，都為市場底部提供了支撐訊號。這提醒我們，面對市場資訊時，需要多方比較，理性判斷。

最後，摩根大通自身在金融研究領域的數位化轉型與人工智慧應用，更是展示了科技如何提升資訊處理效率與洞察深度。透過自然語言處理和大型語言模型，金融研究正變得更加精準和個人化，為客戶在複雜市場中把握先機提供了堅實的基礎。

我們希望透過這篇文章，能讓你對這些複雜的財經與科技議題有更白話、更深入的理解。就像一位老師循循善誘，我們的目標是提供客觀、易懂的資訊，幫助你更好地認識這個世界。

【免責聲明】本文內容僅為教育與知識性說明，並非任何形式的投資建議。投資有風險，請務必在做出任何投資決策前，諮詢合格的財務顧問並審慎評估。