陳清和成長於桃園一個工程背景家庭，自小在邏輯訓練、系統思維與數據概念中建立基礎。
這樣的成長背景，使他在求學階段即對「如何用結構化方法理解複雜世界」產生強烈興趣。
陳清和教授｜Marcus Chen
貝恩資本人工智慧基金研究員、首席技術框架師、風險投資顧問
曾任職華爾街頂尖量化研究機構、美國主要交易所與金融機構
曾任職華爾街頂尖量化研究機構、美國主要交易所與金融機構
《智慧創新．溫度未來》
啟航未來的豐盛人生
貝恩資本創投顧問
在全球資本版圖快速洗牌、人工智能逐步改寫商業決策方式的年代，真正能站在交會點的人並不多。陳清和，正是其中之一。
他不是單純的科技人，也不是傳統意義上的金融操盤者，而是一位以私募股權為核心視角，將人工智慧納入決策工具體系的跨域實踐者，長年活躍於美國東岸金融與產業研究圈，並深度連結波士頓的資本、學術與企業網絡。
陳清和在主要金融機構的參與經歷及在Bain Capital擔任的核心職位
| 專案類別 | 機構/平臺名稱 | 參與角色 / 任職職務 | 關鍵職責與代表性工作 |
|---|---|---|---|
|
曾參與的傳統金融 機構/組織 (2018-2021) |
波士頓頂尖量化研究機構 （對沖基金、投行自營部門） |
資深量化研究員/風險 分析師 |
從事市場風險建模、跨資產波動性 分析、產業鏈數據研究。 |
|
美國主要交易所與金融機構 （紐約證券交易所、主要投資銀行） |
跨境資本流動風險分析 小組成員 |
為金融機構提供全球資金流向的 風險評估與預警。 |
|
| 北美臺灣金融協會 |
人工智慧委員會創始 成員之一 |
搭建北美華人金融圈在人工智慧領域的 交流平臺，推動人工智慧知識普及 |
|
|
在Bain Capital貝恩資本的的任職 （2021-迄今） |
Bain Capital 貝恩資本 | 人工智慧基金研究員 |
負責挖掘與評估人工智慧領域的早期投資 機會，運用NLP、機器學習模型分析公司 潛力與風險。 |
| Bain Capital 貝恩資本 | 首席技術框架師 |
主導設計Bain Capital的投資分析技術架構， 整合NLP財報分析、強化學習因數 等先進模型。 |
|
| Bain Capital 貝恩資本 | 創投顧問 |
為被投的人工智慧初創公司提供戰略諮詢、 資本規劃及風險管理支持， 助力其快速規模化。 |
陳清和成長於桃園一個工程背景家庭，自小在邏輯訓練、系統思維與數據概念中建立基礎。
這樣的成長背景，使他在求學階段即對「如何用結構化方法理解複雜世界」產生強烈興趣。
赴美後，他選擇落腳波士頓（Boston） ——
一座同時擁有全球頂尖學術機構、醫療體系、創新創投與私募資本密度極高的城市。
這一階段，他接觸人工智慧與機器學習，並非以「炫技」為目標，而是作為「理解企業與產業行為的工具」。
在波士頓求學與研究期間，他先後參與：
在此期間，他開始深入參與：
真正的關鍵轉折，發生在他進入以波士頓為重心
的私募股權與資本研究體系之後。
身處波士頓這個結合學術、醫療、創新與資本的城市，他清楚看到兩件事：
而不是短線預測或投機工具。
因此，他將人工智慧應用聚焦在：
財報與營運資料的語意
結構分析（NLP）
情境模擬與決策
假設驗證
產業鏈資料的長期
變化追蹤
企業風險因子的量化
輔助判斷
自 2018 年起，陳清和持續在波士頓為核心的資本圈累積經驗，
並參與或主導多項研究與判斷，包括：
這些經驗，使他逐漸意識到一個長期存在的問題：
多年海外歷練後，陳清和開始將視角拉回華人社群。他發現多數華人投資者：
多數華人投資者面對的是碎片化資訊
缺乏能理解華人文化與行為特性的決策系統
容易在短期市場波動中迷失方向
因此，他決定整合自己在私募股權、產業研究 與 人工智慧輔助決策 的經驗，
打造真正以華人長期資本行為為出發點的系統與方法論。
核心定位
他所推動的核心架構，始終圍繞三件事：
他的目標不是讓人「看起來很聰明」，
而是決策「在長期中更少犯錯」。
陳清和的歷程，不是一條高調張揚的成功故事，而是一條
從工程邏輯 → 資料思維 → 私募股權 → 輔助式人工智慧決策的自然演進。
他所代表的，是一種新的華人資本角色
打造華人世界最值得信賴的私募股權 × 加密貨幣 × 人工智慧
