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2019 IEKTopics|新財富管理工具 FinTech 開創未來的超級金融服務

科技改變使用情境 未來機器人管理資產

以傳統金融從業人員為主的理財專員礙於人數限制,多半僅對高資產客戶(資產300萬以上)提供理財規劃服務。面對中產階級客層,多以提供金融商品銷售搭配一般市場資訊與前景展望等投資報告,為其主要服務方式。為擴大中產階級財富管理比例,達成理財服務規模經濟,同時也落實普惠金融理念,2017年起陸續有金融機構的機器人理財服務在台上線,現階段技術仍以財務工程自動化技術為主,投資市場與標的以人工篩選。截至2019年6月,機器人管理資產規模約6.07億,國人需花時間了解此一新型服務,未來仍有很大發展空間。理財機器人服務在國外由FinTech業者主導,如美國Betterment、Wealthfront、FutureAdvisor、Personal Capital、英國Nutmeg、日本WealthNavi、THEO、香港8 Securities、中國彌財、藍海智投等,於金融海嘯後 陸續上線服務,投資標的以ETF為主,少數包含股票與共同基金,對應資產類型涵蓋股票、債券,少部分支援REITS與原物料,且投資區域涵蓋全球市場。德勤會計師事務所(Deloitte)預估至2020年底,透過機器人投顧所管理的資產規模可達2.2–3.7兆美元,2025年可望持續攀升到16兆美元。

升級理財機器人服務

 

連結AI技術 創造金融服務新價值

根據美國RoboAdvisorPros.com統計,截至2018年8月底美國機器人理財規模達2000億美元,未來幾年全球機器人理財規模以雙位數成長,預估在2022年全球將有1.2億人透過機器人理財。國內理財機器人服務由2017年至今兩年來,參與人數約有2萬3千多人、管理資產規模6億,相較國人投入共同基金約5兆資金而言,仍有很大成長空間。隨著數位原生世代(1980年後出生)逐漸累積能力、財富成為社會核心,對於新型態數位服務需求抱持開放態度,喜好低接觸服務等特性,將加深智慧化金融理財服務的推動與擴展動能。同時,從AlphaGO引爆新一波人工智慧技術革命以來,全世界各國爭相投入AI應用研發,讓AI技術跨領域應用在財務金融、健康照護、商業零售、智慧製造等,推動AI成為新經濟火車頭。AI深度學習、深度增強式學習、自然語言處理等技術結合金融投資操作近年已在不少國外法人與私募避險基金上實現。隨著GPU計算資源效能提升且逐漸平價,放眼2030,AI技術翻轉理財機器人服務,結合平台經濟模式擴大服務涵蓋族群,打造個人化專屬AI理專,勢不可擋。

 

立鼎科技翻轉刻板印象 成為一般民眾享 受尊榮理財規劃的幕後推手

立鼎科技TradingValley在2014年11月成立,是由一群喜好投資理財的7年級生所一手打造的金融科技公司,現階段成員總數12人,包含4位AI與計量分析工程師、6位系統開發工程師與2位市場行銷與業務發展人員。他們致力於以資訊科技打造個人化理財機器人服務,協助不同樣貌、需求、理財目標的投資人即便在錯綜複雜的金融投資環境中,依舊能打造最合適自己的投資組合,降低人為情緒影響、改善投資決策。與多數FinTech公司理念接近, TradingValley也希望藉由金融科技的破壞式創新能量,將以往僅屬於高端客戶才能擁有的專屬理財服務,帶給一般投資大眾,讓年輕世代以更低廉的成本,即享有更聰明、更簡單的理財投資服務。

面對不同國家地區的金融監管規則,TradingValley的服務在美國與台灣分別選擇採取B2C與B2B模式。他們在美國當地取得合格投資顧問執照,可對美國境內一般投資大眾提供投資建議;透過對美股與美國ETF進行AI計量分析,挑選未來潛在報酬率較高的投資標的,再根據投資人的樣貌屬性、理財目標等客製化需求進行資產配置,推薦個人化投資組合,並連結美國國內券商進行下單買賣,用戶未來將可透過Web或是APP形式操作,便捷地使用理財機器人服務。

在六七千檔的美股分析中,首先透過市場流通量進行評估,篩選約兩千多檔流通量較高的股票進行財報分析。在分析演算法中,整合Tree-based與Bayes等機器學習演算法進行Ensemble Learning,預測下一季漲跌方向,再以加權調整挖掘出漲幅可能較高的投資標的,平均準確度可達七成以上。B2C服務模式面向一般投資人,且投資標的包含個股,想當然爾波動度一定較大,需要客戶端具一定程度理解力;再加上市場行銷上爭取一個新用戶約需花費250~300美元,初期缺乏足夠資源直接推向大眾,因而目前服務先從中高端使用者切入,再逐步擴大用戶數。

 

串聯業者以科技打造 客製化金融理財服務

然而有別於美國市場,國內投資以共同基金為大宗,現行包含銀行、人壽、證券與投信投顧業者皆有相關基金理財業務。TradingValley在台灣的服務採用B2B模式,尋求與金融業者合作,將其機器人理財的演算引擎與AI市場預測引擎以雲端服務方式提供,透過AI演算法進行不同市場預測,達成動態且靈活的資產配置,提升整體投資組合報酬率。TradingValley透過將核心技術服務化的作法,發展場域客製化理財服務,預計與金融業者共推理財機器人業務,藉此同步解決User Engagement與金融法規問題。同時在考量下單買賣需有中台界接,因此也透過與SI資服業者合作,以便加速服務落地。此外,TradingValley為2019 Startupbootcamp Australia唯一一隊以理財機器人技術入圍之新創隊伍,透過此活動參與,也替他們取得與澳洲當地金融機構進行技術驗證POC的機會,對於以核心技術服務化模式拓展亞太市場極有助益。

radingValley不同地區B2C/B2B服務模式

 

金融平民化 工研院以AI技術擴大服務族群

工研院在經濟部技術處科專支持下,已有豐富的AI研發成果應用於製造、醫療、商務領域,其中智慧理財技術,便是將AI與金融理財應用結合,讓AI深度學習與深度增強式學習演算,能真正融入理財機器人服務,有效擴大金融服務族群,達成平民化AI目標、實現普惠金融理念。

美國知名理財機器人服務商Betterment在2010年提供自動化理財服務上線,相比國內業者在服務供應上領先將近7年多。現階段國內理財機器人服務仍停留於財務金融理論自動化的階段,意即運用資產配置理論如Markowitz現代投資理論、BlackLitterman模型,Risk Budgeting,Glide Path等,透過電腦程式計算投組配置,定期或當配置股債比改變時,執行投資組合再平衡,藉此達成資產配置計算自動化功能;但國外法人機構於投資分析卻早已導入人工智慧技術,如Equbot在2017年十月發行的主動型ETF(AIEQ),利用Big Data運算每日處理大量企業公告文件、財報、新聞、社群文章等,分析6000檔美國股票,挖掘並優化投資組合的風險。對此,不少金融場域業者對於透過AI技術強化投資市場、投資標的自動化篩選能力,達到類似國外法人機構之技術能力,表示確有市場需求,亦積極向資訊服務業者尋求相關解決方案。

 

模擬決策行為 工研院攜手鉅亨投顧發展智慧理財

工研院研發之智慧理財技術是由資料驅動角度出發,將市場交易資料、投資報告、政策資訊等多面向量化與質化資料混合進行分析,透過深度學習演算法建立模型,進行全球數十個股債市場投資方向與股票市場波動度預測,建立機器人市場觀點(Robo View)。同時,透過深度增強式學習結合領域知識投資策略,將投資策略轉換為增強學習中的獎懲機制,並將機器人市場觀點引入,建立定期(不)定額結合單筆投資自動化決策模型,學習並模擬專業投資人投資決策行為,補足國內理財機器人服務技術缺口。

在智慧理財技術的產業化策略規劃中,初期透過與金融場域業者合作,藉由深化與領域知識之結合,快速建立AI理財機器人服務典範案例,打造口碑與信賴度。如鉅亨投顧在2019年四月上線的阿發總管,便是鉅亨投顧技轉智慧理財核心技術,利用機器人市場觀點,結合AI潛力基金分析與馬可維茲現代投資理論,在考量投資人不同風險承受與投資取向,如報酬率或配息率導向下,所研發設計的三型理財機器人。阿發總管上線服務後,同時宣告國內理財機器人服務技術,由財務工程自動化正式邁向人工智慧化。智慧理財技術產業化策略規劃中、後期將鏈結資服業者或FinTech業者能量,加速理財服務擴散,

進而支撐金融場域業者如投顧、投信、證券、銀行、人壽等,增加理財服務涵蓋率。預期透過平台式服務規劃創新B2B商業模式,藉由智慧理財核心技術服務化,帶動產業技術升級,翻轉產業應用。

智慧理財技術應用方向

鉅亨阿發總管核心技術

 

巨資中心觀點

以傳統金融從業人員為主的理財專員礙於人數限制,多半僅對高資產客戶提供理財規劃服務。為面對中產階級客層,落實普惠金融,理財機器人服務因應而生。國內理財機器人服務由2017年至今兩年來,參與人數約有2萬3千多人,管理資產規模6億,仍有很大成長空間。而許多金融場域業者對於透過AI技術強化投資市場、投資標的自動化篩選能力與進出場決策能力,達到類似國外法人機構之技術能力,表示確有市場需求。國內外不少FinTech業者積極投入AI深度學習技術,整合質化與量化資料建構市場預測模型,結合財務金融知識動態判斷進出場訊號,將使理財機器人服務的核心技術,進行新一波升級改造。