一夕加持30年投資功力完勝你的貪婪與恐懼

AI理財神操盤時代

全球機器人理財產業每年以68％的幅度飛快成長；讓普通投資人投資績效也可比肩金牌操盤手；在2020 年前，機器人操盤的資產規模將上看2.2 兆美元不管你準備好了沒有，以演算法進行投資決策的神操盤時代，已經到來！

文／洪綾襄 這邊輸入年齡、每月可投資金額、和投資態度，就可以跑出一套適合您的資產配置，創造報酬，」去年年底盧小姐禁不起國泰世華銀行人員的熱情邀請，參加「國泰智能投資平台」發表會，填入「三十二歲」、「五千元」、「積極追求市場走勢」後，果然跑出一套投資組合，旁邊的說明顯示，只要依據智能平台的建議配置做投資，五年可幫她的資產「養」到三十五萬元，換算下來累積報酬率一六．七％。「嗯，好像不錯，但是要當機器人的白老鼠嗎？」盧小姐心想。

看她神色猶豫，銀行人員趕緊補充說明，平台背後是國泰金控國內外投資專家多年經驗和縝密的演算法，市場有風吹草動，系統會自動幫她「再平衡」（rebalance）資產比率並隨時通知。「噢！原來有專家團隊和人工智慧⋯⋯。」聽到關鍵字，盧小姐反而想開戶了。

機器人理財大戰開打
政策開放　金融業智能平台各有特色

事實上，自去年八月金管會允許金融業者申請機器人理財相關業務，類似的智能理財平台如雨後春筍推出。其中，以「自動化投資顧問服務」提供客戶「完全經由網路互動、可全無或極少人工服務」的「演算法」理財建議，只有投顧業者才能申請。銀行則是以「信託架構」推出智能平台服務。

截至二○一八年一月為止，已上線的有瑞士銀行的智慧財富管理「瑞銀慧富」、王道銀行的「O-Bank 機器人理財」、中信銀行的「中信智動ＧＯ」，以及玉山銀行的智能理財試算平台i-Instant、復華投信的「強勢通」、元大投信ETF-AI 智能投資平台等；另外國泰金的國泰智能投資Cathay Robo 預計三月上線、鉅亨網投顧與工研院巨資中心合作的ＡＩ理財平台則定於下半年推出。

新創科技業者也以不同角度切入積極搶市，例如主打能針對全市場基金做「盡職調查」的大拇哥投顧（Tarobo）、又或是專長智能選股的群馥科技（Fugle）、以及優化總經資訊介面的財經Ｍ平方，精誠資訊和精實財經（Money DJ）也推出選股機器人及自主理財平台，都各有特色。

理財世界再進階
演算法動態進化　翻轉投資思維

事實上，國際投資界應用演算法及人工智慧理財已行之有年。華爾街早在三十年前，就開始以計量模型分析預測市場走勢，當中就大量應用電腦程式處理資訊。一九七七年網路券商Interactive Brokers（盈透證券）就引領金融交易科技發展，晚近業者也利用系統程式發現價格、造市、高頻交易等。

到了網路時代，應用更為廣泛且深入。麻省理工學院數位經濟研究中心共同主任麥克費（A. McAfee）觀察，由於DANCE（Data 資料、Algorithmic 演算法、網路Network、雲端Cloud、Exponential Improvements 數位化硬體的指數型成長）等爆炸性發展，引領人工智慧出現重大突破，這場「機器人之舞」的發展超越人類預期，即使連詭譎多變的資本市場，當然也很有可能駕馭。 特別是當谷歌倫敦Deep Mind 團隊所研發的智能圍棋程式AlphaGo，打敗第一棋士柯潔及其他九段棋士所組成的勁旅，成為新的世界棋王後，就讓投資界更為振奮：如果AlphaGo 能以不到兩年半的時間就從業餘水準進步到地表最強棋士；那麼機器人理財，又何難之有？ 全球規模最大的對沖基金橋水基金（Bridge Water） 創辦人雷． 達里奧（RayDalio），很早就相信機器能比人做出更快、更周延的決策，因此他以程式估算跨市場、多品項的資產價值並進行對沖，讓橋水基金打敗所有只做單邊重押的同業，在過去的二十六年中，有二十三年都賺到錢。

「人工智慧的應用，已完全反轉了百年來經濟學和財金學術的思維，」交通大學資訊管理與財務金融學系教授陳安斌指出。傳統的社會科學研究方法是將顯著的特徵行為利用統計學回歸分析，精簡後歸納出一個知識模式，將到期日、波動率和利率等既定的因素輸入電腦後，便可預估選擇權定價。

但導入人工智慧技術後，程式將不刻意確定成因，而是從當下的現象和行為中發現特徵值或異常資訊，輔以大數據重新發掘相對的因，並繼續往前預測，動態地驗證變化的成因，而不只是依據線形或技術指標判斷。

學界思潮和實務操作典範都開始轉移，正定調了投資界下一個主軸：無論你相信與否，倚靠人工智慧、以演算法進行投資決策（algorithmic decision-making）的方式，已離生活愈來愈近，並將全面改變人類的理財形態。

機器操盤手加劇資本流動
市場變得更敏感　行情波動度加大

近五年全球規模已突破四兆美元的ＥＴＦ（指數型基金），就都是程式下單，沒有情緒、確實執行交易，也加劇了資金竄流的速度與市場波動度。去年十一月明晟（ＭＳＣＩ）指數編纂公司一調整新興市場指數中的個股權重，就引發台股瞬間大量，但回補也很快，讓人看到幕後大量程式交易的影子與紀律。

不僅如此，一般投資人採用程式下單的比重也愈來愈高，摩根大通甚至預估，未來傳統交易將只剩下一成。台股去年採電子交易的比重也來到史上新高，一七年十一月大盤加上櫃買市場的電子交易成交值達到四．五五兆元，占比來到五七．三八％，改寫歷史新高。

市場人士觀察，去年當沖降稅上路後，極短線投資人為了能搶在毫秒之間沖到價差，應用程式介面（ＡＰＩ）的下單量，去年下半年以來幾乎每月皆突破七十億元，最高更直逼一一○億元，是一年半前月成交金額的六倍。 橋水基金創辦人達里奧曾把狩獵和投資相比，只要控制風險，就不用擔心危險，而投資上的做法就是用程式做跨資產對沖。

市場接受度逐漸提高
機器人理專功力提升　便宜好用

而以演算法為投資人自動執行交易的機器人理專服務的躥起，更為資本市場增添機器動力。十年前，美國兩大智能理財平台Betterment及Wealthfront 業者就推出機器人顧問服務，為不同策略或需求的投資人推估當下最佳投資組合、適時自動執行再平衡配置，完全省去人工，因費用低廉、操作簡便而大受投資人歡迎，目前美國已至少有兩百家機器人理財顧問。

隨著深度學習技術成熟與法規開放，市場對機器人代操理財的接受度可能比想像中還要高。鉅資科技總經理翁禮祺觀察，機器人投顧管理的資產規模，一五年起以每年六八％高速成長，雖然初期基數較低，但他預估到二○年，機器人管理資產規模有望上看二．二兆美元。

「透過人工智慧輔助，讓使用者能在很短期間就被賦予一定水準以上的投資功力（empower），更有機會達到普惠金融的理想，」工研院巨資中心商業應用分析技術部副經理王恩慈指出。

她指出，投資流程是個相當複雜的決策過程，要隨時動態考慮市場條件、產品、客戶需求，還有不同的戰術、策略交叉應用，但機器人理專只問你幾個問題，就能在幾分鐘之內產生一套投資組合，一般人就能在一夕之間功力大增。

像是Betterment 就宣稱，因為該平台的交易成本低廉與稅務效率，用戶每年只要付總資產的○．二五％管理費，就可保證每年至少有二．九％的報酬率，還會自動幫客戶執行稅務規畫。 智慧結晶也可能是罐頭包
演算邏輯若未與時俱進，風險不小

然而，機器人理專究竟是神投資、神操盤，連客戶想不到的都賺得到？還是只是替代真人理專的一套自動化理財平台？如果投資人對機器人理專的期待為前者，那恐怕還須一段進化的過程；檢視現已推出的服務，相關商品仍多須搭配真人理專服務才能符合顧客需求。

三十年前就將人工智慧導入金融產業的陳安斌，曾與寶來集團前總裁白文正創立寶碩、寶碁資訊。他指出，人工智慧應用在財富管理並不像外界想的那麼簡單。要不要買一檔基金，背後要考慮資金配置、資產選項、比率權重、策略是套利還是避險，戰略之下還有戰術，量與價確定後，才須擇時進出，客戶是三天的客戶還是三年的客戶？要何時進行再平衡？這當中每一個節點的決策依據都需要人工智慧，才能讓資產動態地對沖確保風險，達到報酬率。 業者陸續推出機器人理專搶市，真人理專未來恐怕被取代？

但現行的智能平台很多只是早就做好的罐頭包，風險屬性僅分三類，如果連再平衡邏輯都一致時，一旦系統風險爆發，更會造成多殺多的慘況。

「現行以資工導向所設計出來的平台，很多只是從時間序列上硬要找一個買點，但這是不是你戰略上最佳買點？很難說。」陳安斌透露，很多業者目前頂多做到「擇時」，但給客戶的都只是早就組好的罐頭包。其次，再平衡的操作頗有問題，一旦風險部位賠到錢不夠了，反而去賣掉債券部位，讓風險部位好操作，「但這是有悖保本保利的再平衡哲理，應該是要賣更多風險部位才對，」他指出。

此外，很多理財平台並未公布背後的演算法，能不能通過系統風險的壓力測試更待質疑。甚至邏輯若沒有與時俱進，反而可能是最大危機。

再加上，台灣因為新進才引進相關概念，法規尚未跟上，財管生態保守，導致不少機器人理專功能無法完全發揮。例如，礙於平台議價能力，投資人能選擇的商品可能不多；法規又規定投信業者不能承作機器人投顧業務，因此交易不能全自動化，一定要客戶同意才能執行，但要是客戶一猶豫，往往就過了最佳時點。

相較於國外業者，台灣業者的費用率定價還是偏高。Betterment 和Wealthfront 的費用都是一年向投資人收取總資產的○．二五％左右，中國業者甚至不向投資人收費，只向基金業者收取費用，但台灣業者不是要付年費，就是手續費外加管理費，相較之下還是貴很多。

無法完全取代人腦
機器人理財未來的三個機會

投資人必須認清一個事實：沒有放諸四海都賺錢的機器人。財經Ｍ平方創辦人陳佳茹指出，就算人工智慧專家也得承認，演算法是個黑盒子，資產這樣配置會賺錢，究竟是真人篩選的，還是人工智慧挑出來的，也沒有人說得準，所以不要輕易被ＡＩ噱頭唬住了，投資還是得從數據研究開始。

英國避險基金英仕曼集團（MAN Group）在一四年就將人工智慧應用在系統，並加入三十年的市場數據用來預估短期行情，轉換期貨庫存，旗下最大的基金AHL Dimension，有一半利潤由ＡＩ操盤所貢獻。但Man AHL 董事長Tim Wong 也坦言，人工智慧操盤的部位目前仍僅占淨資產的一小部分，因為問題仍多，「最大的問題在於如何正確辨識資料，人臉辨識可能還比較容易，市場行情可是隨時都在變，還有謠言干擾，因此還是很難找出好的模式。」 日本政府退休金投資基金（ＧＰＩＦ）理事長高橋則廣指出，經濟本來就是人類主導的活動，有一部分是機器無法理解的，因此就算機器人會持續進化，但還是需要人類的判斷。儘管機器人理財目前仍有其局限，無法完全取代人腦，但鉅資科技創辦人兼總經理翁禮祺觀察美國Betterment 的成長，仍有很多人願意嘗試創新科技，而這類族群可分為三類，分別是二十到三十歲的數位原生代、四十五歲以上退休財富管理族群，以及家庭財富管理族。

因此他認為，台灣也有三個機會：一是巴結未來的有錢人，也就是擅長網路與手機使用的數位原生代；二是拉攏現在的有錢人，即針對四十五歲以上的族群量身打造退休理財方案；三是針對跨亞洲網路族群，打造跨區域投資平台。

交大資財系助理教授黃思皓也認為，業者推出就是前進一大步，未來若能在每個節點上都加入人工智慧，機器人理專將不可限量。

無論如何，在全球先進國家投入龐大資源發展人工智慧的當下，未來理財機器人的進展恐非現在所能想像，或許不久的將來，投資界也會像圍棋界一樣，開發出可以打敗人類數千年歷史理財知識的投資之神…閱讀完整內容