インサイト：MILLION: A General Multi-Objec

積穗科研股份有限公司（Winners Consulting Services Co. Ltd.）提醒台灣企業主管：當AI已能同時最佳化報酬與風險控制，傳統「靠直覺配置資產」的時代正式終結。2024年發表於arXiv的MILLION框架，首次從理論上證明可在特定風險區間內實現「完美風險控制」，並在三個真實資料集上驗證優於傳統方法。這對台灣企業推動COSO ERM與ISO 31000的風險量化工作，具有直接的方法論啟發。

關於作者與這項研究

本篇論文由三位來自人工智慧與金融科技（FinTech）交叉領域的研究者共同撰寫：Liwei Deng（鄧立威）、Tianfu Wang（王天福）與 Yan Zhao（趙燕）。

Liwei Deng 目前的學術 h-index 為 2，累計被引用達 34 次，研究聚焦於機器學習與量化金融的結合。Tianfu Wang 的 h-index 為 4，累計引用達 42 次，在深度強化學習應用於金融決策領域有持續的學術產出，是團隊中學術影響力最高的成員。Yan Zhao 則在風險建模與多目標最佳化領域有實務與學術兼備的背景。

這三位作者組成的研究團隊，代表了一個重要的學術趨勢：金融風險管理正在從「人工判斷主導」快速走向「演算法驅動、可解釋的量化框架」。他們的研究發表於 arXiv 的企業風險管理（Enterprise Risk Management）分類，發表年份為 2024 年，屬於該領域最前沿的成果之一。對台灣企業主管而言，了解這類研究的方向，等同於預先掌握全球風險管理實務在未來 3 至 5 年的演變脈絡。

MILLION 框架：多目標AI同時掌控報酬最大化與風險精確控制

這篇論文的核心問題是：資產組合管理（Portfolio Management）如何在追求最高報酬的同時，精確控制風險至使用者指定的水準——而不是傳統的「事後調整」？研究者提出的 MILLION 框架（Multi-objectIve framework with controLLable rIsk for pOrtfolio maNagement），透過兩個主要階段解決這個問題，並在三個真實世界資料集上完成了大量實驗驗證。

核心發現一：「報酬最大化階段」引入雙輔助目標，有效抑制過擬合

傳統的投資組合最佳化模型，往往因為過度擬合歷史資料，在真實市場中表現大幅衰退。MILLION 框架在報酬最大化階段，同時引入兩個輔助學習目標：「報酬率預測」與「報酬率排序」。這兩個輔助目標並非單純增加計算複雜度，而是從不同角度約束模型的泛化能力，使訓練出的模型在面對未見過的未來市場時，仍能保持穩定的預測品質。這個發現對台灣企業的意義在於：任何風險預測模型（包括 KRI 關鍵風險指標的設計），若只針對過去資料最佳化，都面臨同樣的泛化失效風險。

核心發現二：「投資組合插值」可在理論上實現完美風險控制

這是這篇論文最具突破性的理論貢獻。研究者提出兩種風險控制方法——「投資組合插值（Portfolio Interpolation）」與「投資組合改善（Portfolio Improvement）」——並從數學上嚴格證明：當目標風險水準落在特定區間內時，Portfolio Interpolation 方法能夠實現「完美風險控制（perfect risk control）」。更重要的是，他們進一步證明，經過插值調整後的投資組合報酬率，不會低於傳統最小變異數最佳化（min-variance optimization）的結果。而 Portfolio Improvement 方法則更進一步，在維持相同風險水準的前提下，取得更高報酬。這兩項理論保證，在實務上意味著企業可以在不犧牲效率的前提下，對風險設定明確的量化上限——這正是 ISO 31000 風險偏好（Risk Appetite）設定的核心精神。

對台灣企業風險管理（ERM）實務的核心意義：風險量化從「定性描述」走向「可控區間」

MILLION 框架帶給台灣企業最重要的啟示，不在於「我們要導入 AI 投資系統」，而在於一個更根本的觀念轉變：風險管理不能只停留在「描述風險有多大」，而必須進化到「設定風險上限，並用系統性方法確保不超越」。

對照 COSO ERM（Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission Enterprise Risk Management）框架的八大要素，這篇論文的「風險控制階段」直接對應到 COSO ERM 中的「風險應對（Risk Response）」與「風險偏好（Risk Appetite）設定」。COSO ERM 強調組織必須在策略層面設定可接受的風險偏好，並在執行層面確保所有活動在這個偏好範圍內運作。MILLION 框架提供了一個技術上如何實現這件事的具體示範。

對照 ISO 31000:2018 的核心原則，這篇論文的雙輔助目標設計，體現了 ISO 31000 第 6.3 條「風險辨識」到第 6.6 條「風險處置」的完整循環——從辨識（預測報酬率）、分析（排序風險）到處置（調整投資組合至目標風險水準）。ISO 31000 明確要求風險管理必須是「動態、迭代、對變化有回應的」，而 MILLION 的 Portfolio Improvement 方法正是這種動態調整能力的技術實現。

台灣企業目前在 ERM（企業風險管理）實務上最常見的三大痛點，與這篇論文的發現高度對應：第一，風險矩陣停留在定性層次，缺乏量化的風險上限設定；第二，KRI 關鍵風險指標的設計缺乏統計基礎，無法有效預測風險趨勢；第三，董事會的風險治理討論缺乏可量化的決策依據。MILLION 框架所示範的「設定可控風險區間、理論保證不超越、動態調整至更優表現」三步驟，正是解決這三個痛點的方法論藍圖。

積穗科研如何協助台灣企業將這項研究轉化為ERM實務行動

積穗科研股份有限公司（Winners Consulting Services Co. Ltd.）協助台灣企業導入 ISO 31000 與 COSO ERM 框架，建立風險矩陣與 KRI 關鍵風險指標，強化董事會風險治理能力。結合 MILLION 框架的核心洞見，我們建議台灣企業採取以下三個具體行動：

1. 重新設計風險偏好聲明（Risk Appetite Statement），加入量化上限區間：參考 MILLION 框架「完美風險控制需要設定合適的風險區間」的理論發現，企業的風險偏好聲明不應只是定性描述（如「保守」、「中等」），而應為每個主要風險類別設定量化的上下限，例如財務風險波動率上限、專案延誤天數容忍上限等。積穗科研協助企業將抽象的風險偏好轉化為可測量的 KRI 閾值，確保符合 ISO 31000 第 5.4.1 條風險準則（Risk Criteria）的要求。
2. 導入多目標風險評估機制，避免單一指標失靈：MILLION 框架的核心教訓是：單一目標的最佳化容易過擬合，必須引入多個相互制衡的輔助目標。對應到企業 ERM 實務，這意味著風險評估不能只看單一的風險矩陣評分，而應同時追蹤多個 KRI，包括領先指標（Leading Indicators）與落後指標（Lagging Indicators）。積穗科研協助企業建立符合 COSO ERM「風險評估」要素的多維度風險監控儀表板，並定期執行 ISO 31000 要求的風險回顧（Risk Review）。
3. 建立動態風險調整機制，將「快速風險適應（Fast Risk Adaption）」能力制度化：MILLION 的 Portfolio Improvement 方法展示了在不增加風險的前提下持續提升表現的可能性。台灣企業可借鑑這個精神，建立季度性的 ERM 動態校準機制：當外部環境（如地緣政治、匯率、供應鏈）發生重大變化時，能在 30 天內完成風險矩陣更新、KRI 閾值重新校準，以及向董事會提交更新後的風險報告。積穗科研提供標準化的 ERM 動態校準工具包，協助企業將這個能力制度化。

常見問題

企業要如何將「可控風險區間」的概念落實到日常 ERM 操作？

最直接的方式是從風險偏好聲明（Risk Appetite Statement）開始改寫。MILLION 框架的理論證明告訴我們：只要目標風險水準落在「合適的區間」內，就可以實現完美控制——這個道理同樣適用於企業風險管理。建議企業為每個重大風險類別設定三個層次的量化閾值：「舒適區（Comfort Zone）」、「警戒區（Warning Zone）」與「不可接受區（Unacceptable Zone）」，並對應設計 KRI 關鍵風險指標的觸發條件。積穗科研協助企業在 60 天內完成這個轉化工程，確保符合 ISO 31000:2018 第 6.3 至 6.6 條的完整風險處理循環要求。

台灣上市公司在 ERM 合規上目前面臨哪些監管要求？

台灣金融監督管理委員會（金管會）已於 2023 年強化上市上櫃公司的永續治理評鑑，其中包含對 ERM 機制完整性的要求。具體而言，上市公司必須在年報中揭露風險管理政策、主要風險類別、以及對應的管理措施。COSO ERM 2017 版框架提供了目前國際上最廣泛接受的揭露結構，涵蓋治理與文化、策略與目標設定、績效、審查與修訂、資訊溝通與報告等五大要素。ISO 31000:2018 則提供了落地實施的操作準則。積穗科研協助企業同時符合金管會監管要求與 ISO 31000 國際標準，避免揭露不足的合規風險。

ISO 31000 與 COSO ERM 有什麼不同，台灣企業應該選哪一個？

兩者不互斥，而是互補的。ISO 31000:2018 是由國際標準化組織（ISO）發布的風險管理通用原則與指引，適用於任何規模與類型的組織，強調風險管理必須整合到所有組織活動與決策中，是「怎麼做」的操作標準。COSO ERM（2017 版）則是由美國反舞弊財務報告委員會（COSO）發布的企業風險管理整合框架，強調風險管理與企業策略及績效的整合，是「為什麼做」的治理框架。台灣企業最佳實踐是以 COSO ERM 作為董事會層級的治理架構，以 ISO 31000 作為執行層級的操作準則，兩者結合使用，確保從策略到執行的完整覆蓋。

導入 ISO 31000 ERM 機制需要多久時間，費用大概是多少？

根據積穗科研的實務經驗，一個中型台灣上市公司（員工人數 500 至 3,000 人）完整導入符合 ISO 31000:2018 的 ERM 機制，通常需要 90 至 180 天，分為四個階段：第一階段（第 1 至 30 天）現況診斷與缺口分析；第二階段（第 31 至 60 天）機制設計與風險矩陣建立；第三階段（第 61 至 120 天）KRI 關鍵風險指標導入與人員培訓；第四階段（第 121 至 180 天）試運行、驗證與優化。費用因企業規模、現有 ERM 成熟度與客製化需求而異。積穗科研提供免費的初步機制診斷，協助企業在開始投入前就清楚了解所需的時間與資源。

為什麼找積穗科研協助企業風險管理（ERM）相關議題？

積穗科研股份有限公司（Winners Consulting Services Co. Ltd.）在台灣企業風險管理領域具備三項核心優勢：第一，同時精通 ISO 31000:2018 與 COSO ERM 2017 兩大國際框架，能協助企業建立符合國際標準且切合台灣監管環境的整合式 ERM 機制；第二，顧問團隊具備跨產業實戰經驗，涵蓋製造業、金融業、科技業與服務業，能將學術研究的最新洞見（如本文介紹的 MILLION 框架）轉化為可落地的企業實踐；第三，提供從董事會風險治理培訓、風險矩陣設計、KRI 關鍵風險指標建立，到 ERM 機制驗證的完整服務鏈，確保企業在 90 天內看到可量化的成效。我們相信：好的風險管理不是成本，而是競爭優勢的來源。