從訊號到情報：運用AI鍛造判讀力，從雜訊中推演未來行動

本文整理自【AI DAO 賦能工作坊】中江逸之老師的精彩分享，揭示AI在決策情報中的真正價值——不是生成答案，而是提煉能「動到市場與決策」的起始訊號。在資訊過剩的時代，會問對問題、抓對訊號、建構行動模型的能力，才是AI時代的新競爭力。

在資訊爆炸的時代，真正的競爭力不在於接收多少新聞、報告或財報，而在於能否辨識哪些訊號會「實質改變市場節奏」，哪些只是背景雜訊。每天湧入的產業快訊、政策變動與國際局勢，不該只是知識的堆疊，而應成為驅動決策的情報。

情報的價值，在於提煉出能行動的關鍵推論，進一步影響供應鏈、專案甚至產品設計。懂得善用 AI 的人，不只是更快找到資料，而是能提出關鍵問題、建立連結，並抓住趨勢的起始點──那些真正會「翹動市場的因子」。

情報不是資訊堆疊，而是會動到市場的『推理鏈』。

從市場訊號開始：看懂「價格背後的預期」

現場以幾個實例展開示範，說明如何從事件中抓出具備經濟與決策意義的關鍵點。例如，在美股財報季期間，大量財務數字與市場反應乍看平淡甚至矛盾：

事件	表面結果	真正的解釋變因
GM 發布財報	獲利優於預期、但股價下跌	關稅與外部成本預期成為市場主導因子
可口可樂財報	獲利不錯、但營收未達標	匯率波動、海外市場疲弱造成疑慮
台積電 ADR 波動	消息混雜、走勢異常	能源政策補貼與資本支出預期變化

這些反應不是單純的盈虧邏輯，而是「預期變動的結果」。

判讀市場，要看懂的是：「有哪些訊號打破了原本的預期框架？」這些事件乍看只是「新聞」，但背後其實牽動投資、布局、價格決策與競爭行動。

從全球訊號中拆解下一個政策與產業風向

除了財報與價格變動，許多真正推動未來變局的訊號，往往來自不顯眼的會議、草案與跨國合作提案：

ISA 深海採礦會議

• 今年兩次的會議是否放寬訊號？

• 川普如何使用行政命令，落實深海稀土開採政策將逐步鬆綁

• 關聯產業：稀土開採商、美中以外的新興供應鏈股票（TMC已出現日內急漲）

  
  

印度 × 澳洲「稀土加工走廊」

• 避開中國主導供應鏈，布局「戰略資源去中心化」

• 訊號稀疏但重要，值得建立觀察清單

  
  

美國無人機採購政策（7/10）

• 國防部放寬 55 磅以下無人機採購條件

• 背景關聯：烏克蘭戰場上小型無人機的廣泛應用

• 結論：小型軍工、無人機相關業者可能受惠，標準鬆動意味政策紅利釋出

這些政策與地緣訊號未必會登上財經新聞首頁，但正是投資人、決策者、產品規劃者提前布局的絕佳起點。

建立訊號 × 判讀 × 選擇的「推演架構」

AI 賦能的關鍵，不在搜尋資料有多快，而在是否能系統性地推導「從訊號到選擇」的邏輯鏈：

階段	核心問題	方法與工具
① 訊號辨識	這則新聞會動到哪個環節？	使用 Perplexity、Gemini 等摘要工具初步搜尋
② 因果推論	是供應鏈、政策、資金面，還是價格訊號？	結合 GPT-o3 進行問答與樹狀延伸
③ 情境推演與行動設計	哪些資產、策略、部門應優先應變？	引用分析框架、賽局等理論或定律，運用AI進行多劇本情境推演。 建構 Decision Tree ，深化情境分析。

AI 不會告訴你該做什麼，但會幫你把訊號系統化排列──你要做的，是設計「判斷的架構」。

AI情報力的關鍵，是抓出背後會改變決策的起始因子。

結語：真正的 AI 情報力，是「會提問、會連線、會推演」

無論是投資還是經營，一個人的敏銳度，來自他是否能在訊號尚未清晰前，就啟動推演與預判。真正關鍵的不是「知道什麼」，而是「什麼時間點、用什麼角度」開始行動。

AI 不見得讓你立即變聰明，它會讓你暴露缺點得更快——你問不好、設不好、推不好，就會跑得更遠但方向錯誤。情報力，是讓你選對方向的第一層護城河。

真正的AI情報力，不是比誰能處理更多資料，而是誰能從訊號中建構出行動推演鏈，提早預判風向、掌握市場節奏。當你學會用AI做因果拆解、策略推演，才能從「知道很多」進化到「做出判斷」。下次再看到產業新聞，不只轉貼，而是畫出你的行動地圖。