可轉換公司債券履約可能性預測
可轉換公司債是一種兼具債券及股票性質之金融工具，具有衍生性金融商品-選擇權之特性。然而，不論是對於投資人或承銷商而言，可轉換公司債的發行人因其財務或產業特性，有不同的發行動機或財務規劃，導致可轉換公司債其價格行為或訂價策略因而有差異。本研究期望從回溯測試及實驗測試資料集，發展可轉換公司債之價格行為的預測模型，預測可轉換公司債，依據其發行前、發行後的財務資訊，預測未來轉換為股票的機率。
競賽細節
題目敘述
(1) 題目背景(含現行自身/同業處理方式)與產業重要性
健身運動不僅風行於國際，在臺灣更是受到民眾高度的關注與參與，許多中壯年、熟齡族群為了增加肌力、維持肌肉骨骼健康，也紛紛加入健身行列，使得健身運動產業規模更是日益蓬勃。但復健科醫師提醒，近來因健身姿勢不對或訓練過度，造成腳踝扭傷、肌肉發炎、肩頸肌腱韌帶受傷、下背受傷的人愈來愈多，而中壯年以上族群一旦發生健身受傷，不僅無法繼續運動，肌肉也容易快速老化。根據康健雜誌調查超過60%以上的運動傷害來自於一般的運動及訓練過程，許多健身者會自作主張調整運動課表，而發生運動傷害。如何控制健身運動者在健身同時，避免發生運動傷害，可守住身體健康長遠持久的運動健身是當前非常重要的需求。
(2) 問題情境與痛點(Pain point)
造成健身運動傷害發生原因主要有三，一是熱身不夠造成肌肉不夠柔軟；二是運動者的健身動作關鍵部位動態不正確；三是健身運動負荷重量太大導致肌肉拉傷。除了上述一般性的原因外，健身運動者的身體組成數據與健身運動項目及健身訓練負荷數據都有關，這些數據資訊過往收集非常困難，難有可分析的資料。且新冠疫情三級警戒後健身房停業，居家健身運動更成為潮流，運動健身APP下載量暴增，若APP無法即時提供可能會受傷的警訊，健身者發生運動傷害後，不僅客戶無法達到健身目的，也會流失健身客戶。將運動健身者的身體組成、健身運動項目、健身訓練負荷數據以AI智能化分析，更需有運動科學理論為基礎，及數位化的健身數據，這些都是健身產業過去60幾年無法解決的問題。
(3) 預期透過AI達到的目的與利益點(Gain)
本案AI分析將排除運動健身者當天的身體狀況無法以身體組成數據或體態外觀檢視的影響因素，在正常身體能量之下依據AI數據分析過往發生運動傷害時，健身者的前後一個月的健身運動課表、訓練負荷數據及身體組成數據…等。運用AI數據分析得到某一身體組成數據分群者，當實際健身運動課表顯示可能發生運動傷害的資訊，將此AI演算資訊寫入健身APP中，即時提供警訊給運動健身者，達到傷害預防偵測提醒的服務。
(4) 技術完成後的使用對象
應用此AI數據分析技術，可提供(1)下載APP的健身運動者，有虛擬隨身健身教練服務，當身體某一部位連續運動過量時，APP主動彈出關心提醒的警訊，小心預防可能的運動傷害；(2)提供實體健身房教練的客戶服務小助理，避免當教練同時服務多位客戶時，能精準掌握每一位健身客戶狀況，避免提供可能發生健身運動傷害的課程或運動動作的客戶健身管理工具。
(5)成果應用方式及情境等內容
本案根據健身運動者的身體組成數據AI分析評估，可以提供居家健身者的隨身虛擬健身教練服務，可提升運動成效，避免健身運動傷害發生。當運動傷害預測效率逐漸提升時，可加入機械學習模組，建立屬於摩哈特運動科技可自行運籌帷幄的運動科技管理分析工具。
資料型態
1. APP有效活躍客戶身體組成資料(身高、體重、性別、年齡、體脂率、基礎代謝率、肌肉量…等)，APP資料庫轉csv檔
2. 健身動作分類(自由槓、機械式、伸展、有氧、孤立肌群、多功能訓練…等)動作示意圖png檔與資料csv檔
3. APP有效活躍客戶健身訓練計畫的健身運動數據記錄(運動強度(重量)、組數、健身運動反覆次數、疲勞度、持續時間、訓練量公式、卡路里公式…等)資料csv檔，目前APP的健身數據紀錄會連結客戶的身體組成資料：
(1)健身客戶當次的健身數據
(2)過去歷史紀錄
4. 長時間健身課表動作組數資料csv檔
5. 客戶運動傷害發生時間與狀況資料csv檔
3. APP有效活躍客戶健身訓練計畫的健身運動數據記錄(運動強度(重量)、組數、健身運動反覆次數、疲勞度、持續時間、訓練量公式、卡路里公式…等)資料csv檔，目前APP的健身數據紀錄會連結客戶的身體組成資料：
(1)健身客戶當次的健身數據
(2)過去歷史紀錄
4. 長時間健身課表動作組數資料csv檔
5. 客戶運動傷害發生時間與狀況資料csv檔
資料集整備度與細節說明
1. APP下載客戶身體組成數據超過10萬筆，有效活躍客戶資料約2000筆
2. 健身動作分類約1000種動作示意圖與資料
3. 健身課表數據累積約100萬筆(運動強度(重量)、組數、健身運動反覆次數、疲勞度、持續時間)
4. 健身動作組數數據累積約600萬筆
5. 客戶運動傷害發生時間與狀況資料約100筆
期望成果需求
1. 完成應用健身訓練課表數據分析事先警訊預防運動傷害發生的演算法，有效事先警訊通知模型精準度達70%以上。
2. 經由預防健身運動傷害AI演算法，可由健身者一段時間運動課表中分析，事先通知可能發生健身運動傷害的警訊，預計驗證APP有效活躍客戶1個月以上的健身資料，AI運算預防運動傷害警訊，符合運動健身教練的訓練法則的準確率達95%以上。
可提供之解題資源
現有APP軟體一套、雲端資料、負責窗口一人、Data API
額外獎勵誘因
無
出題單位
摩哈特運動科技股份有限公司
單位(公司)簡介
摩哈特運動科技公司專注於運動產業的科技化，嘗試使用數位方式解決運動訓練或場館營運的問題。目前已有自有訓練APP MOHOT 以及面向場館的MERP系統。MoHot是一款互動式健身APP，利用網路和行動裝置的優勢，提供教練-學員間，一個強大的數位課表管理工具，取代傳統紙筆方式，能夠詳細記錄學生的訓練動作、重量、組數...等資訊，並自動生成報表統計分析，大幅優化教練時間。
其他備註
無
* 題目因實際數據改變或其他不可抗力之事由，出題企業保有修改、變更或取消題目之權利。
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