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他們對理財知識的取得方式,以及期待得到的理財服務模式,幾乎與現在傳統模式不同。他們熟悉網路,善於使用網路搜尋所要的答案,他們甚至相信機器人告知的結果甚於理財專家所提供的建議。

此次的勝出,象徵以人工智慧及資訊科技為基礎的機器人,即使在變化複雜度極高的棋類競賽中,成功擊敗人類已經不是夢想。這也引發討論:機器人的智慧是否能延伸應用於金融業呢?答案是非常有可能的。其中一項長期占據金融科技(FinTech)研究議題排行榜的項目,就是機器人理財服務(Robo-Advisors),以及它所帶來的自動化投資服務。

撰文/翁禮祺

※ 本文由財團法人台灣金融研訓院授權刊載,未經同意禁止轉載。

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美國知名財經週刊巴倫(Barron's)最新一期(2016 年4月2日)報導,其中討論數家機器人理財新創公司的成功模式,首先談及總部位於紐約的Betterment公司。它以提供低手續費用、各種形式的自動化資產配置演算法,以及人性化的軟體介面,訴求吸引年輕的投資者,在美國投資諮詢領域取得相當超前的成績。

▲台灣銀行家雜誌5月號封面。(圖/金融

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機器人理財的概念開始於2008年, 經過短短幾年發展,已經在國際主流市場逐漸贏得財富管理客戶的認可。花旗集團的研究報告指出,在短短2年時間裡, 機器人理財所掌握的資產管理規模(AUM),從2012年的幾乎為零,成長到2015年底的187億美元。

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根據最近提交給美國證券交易委員會資料,目前Betterment旗下總資產管理規模以及客戶

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帳戶人數,由2015年4月的22億美元資產、8.5萬名客戶帳戶,成長到2016年3月的39億美元資產和15萬名客戶,資產管理規模成長率為77%,管理帳戶成長率為76%。

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在台灣,傳統財富管理服務客群主要在高端富裕客群,提供服務的方式仍傾向以金融理財人員面對面的貴賓理財服務,對數量眾多且十分活躍的小資階層的理財服務則尚未重視。台灣人口結構逐漸趨向高齡化,千禧年後誕生的年輕人即將逐漸成為財富管理的新客層。



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因此,如何能夠了解這些新客層的需求,藉以發展出能夠吸引他們的服務,這將給予以機器人理財為推廣的財富管理機構很大拓展空間。

※ 精彩全文,詳見《台灣銀行

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家2016年5月號》。

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機器人理財是具有人工智慧的虛擬機器人,能夠依據客戶在金融機構的交易紀錄自動判斷出客戶的風險屬性。再基於客戶設定的風險偏好、理財需求與目標,使用巨量數據分析、機器學習,以及預測演算法等新興技術,將投資決策中間的流程以機器取代。並且可以透過表現不斷改進,試著提供一個中立、自動化的理財顧問服務,建議適當的理財策略與交易執行時機與步驟,幫助投資人進一步優化投資決策。

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2016年3月15日,谷歌公司人工智慧機器人AlphaGo與曾經贏得世界圍棋冠軍的韓國九段國手李世乭,舉行一連數天的人機圍棋大賽,比賽最後結果為AlphaGo以4:1獲勝。這個結果出乎許多人意料之外,原因是圍棋是迄今人類發明的最複雜遊戲,有人計算過,要把圍棋所有狀態用窮舉法全部列出大概需要10的170次方。

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傳統的資產管理公司,包括嘉信理財(Charles Schwab)和先鋒(Vanguard),以及瑞銀集團(UB S)、美國銀行( BOA) 、摩根士丹利(Morgan Stanley)等華爾街老牌銀行也體會到這樣的威脅和機會,紛紛著手建立機器人理財服務,以在競爭激烈的財富管理領域獲得優勢。

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另一家知名的機器人理財公司Wealthfront 的表現亦是不遑多讓,從2015年5月份23億美元的總資產管理規模和2.7萬名客戶帳戶,到2016年3月為止,旗下管理的資產為30億美元,管理帳戶為6.8萬名,資產管理規模成長率為30%,管理帳戶成長率大幅增加151%(詳見表)。

市場研究機構A.T. Kearney預測,透過機器人理財所管理的資產總額,自2015年將以每年增加68%的速度成長,於2020年達到約為2.2兆美元的總資產管理規模。另一家市場研究機構Aite指出,目前在美國已經先後有超過200家公司紛紛布局機器人理財市場。無

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