又一業者搶進理財機器人,靠AI投資真能穩賺不賠嗎?
又一業者搶進理財機器人,靠AI投資真能穩賺不賠嗎?

繼王道銀行、中國信託、大拇哥投顧等業者後,鉅亨基金交易平台也攜手工研院開發機器人理財系統,提供投資組合建議,預計將於明年下半年上線。不過,儘管各家業者搶進理財機器人服務,將人工智慧(AI)用在金融市場仍面臨兩大挑戰:非理性因素和首發事件太多。

與工研院開發理財機器人,提供投資組合建議

受限於人力,過去理專只能服務到金字塔頂端的人,也因此理財機器人的出現,可望讓更多人接觸到投資報酬率更高的理財工具,達到普惠金融。工研院巨量資訊科技中心主任余孝先就十分看好將理財機器人發展,因為理財過程涉及分析、收集並解讀大量資料,而機器不像人類會有所限制。「長遠來看,在理財領域中,機器人絕對會超越人類。」余孝先說。

除了可分析大量資料,鉅亨基金交易平台策略長張榮仁指出,理財機器人的好處還包含可以做紀律性操作,避免人為錯誤,例如,明明到了停損點,卻心軟下不了手執行。

鉅亨基金交易平台的理財機器人服務,結合市場交易數據和總經指標,透過深度學習演算法,進行市場投資方向和波動度分析;在投資標的部分,則是以金融領域知識集合資料分析,計算基金特徵與基金經理人特徵,透過機器學習建立模型,判斷基金未來潛力;最後才是結合市場和基金分析,再透過了解客戶KYC篩選投資標的,進行資產配置與再平衡。

金融市場非理性因素、首發事件多,AI預測準確度受限

然而不像人工智慧Alpha Go在圍棋領域已經發展到擁有高勝率,現階段將AI用於理財仍面臨不少瓶頸。

工研院巨量資訊科技中心智慧應用技術組組長林昱仁表示,由於理財機器人是由歷史資料推算模型,但金融市場參雜許多非理性因素以及第一次發生的事件,不像圍棋可以事先計算所有組合,因此預測準確度也受到一定限制。他舉例,今年美國總統大選結束,大家都預測市場會下滑,但實際上是成長的,這種情況以前從沒發生過,這時機器就很難預測成功。

市場接受度也是理財機器人發展的挑戰之一。余孝先指出,現階段投資人仍不放心完全交給理財機器人操作,因此只能將其運算結果當作參考依據,最終如何調整投資組合還是由投資人決定,採取人機協作。鉅亨網投顧策略長張榮仁也坦言,現在許多投資人對理財機器人仍在觀望,預計還要再幾季的時間,待更多用戶和理財機器人業者參與後才有機會更普及。

關鍵字: #工研院
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AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用
AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用

下一個替你買東西的,可能不是你自己,而是 AI。當 AI 開始介入搜尋、比較與消費決策,品牌與消費者之間的入口也正在改變。iKala 共同創辦人暨董事長程世嘉認為,AI 競爭正進入下一階段,企業真正要面對的已不只是「如何導入 AI」,而是當消費者逐漸把選擇權交給 AI,品牌如何確保自己仍在 AI 的選擇名單中?

零點擊只是開始!Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

過去,消費者透過搜尋引擎找到品牌、進入官網,再完成比較與購買;如今,愈來愈多搜尋與決策可以直接在 AI 中完成。程世嘉表示,「零點擊只是剛開始。」隨著 AI Agent 從提供答案進一步走向執行任務,下一步甚至可能替消費者選擇商品、完成交易,讓 Agentic Commerce 從「AI 幫你找」走向「AI 幫你買」。

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程世嘉指出「零點擊只是剛開始」,AI Agent 正從「幫你找」進化到「幫你買」,加速 Agentic Commerce 時代到來。
圖/ iKala

這場變化真正改寫的,不只是流量入口,而是交易的主導權。當 AI 開始代表消費者採取行動,品牌未來面對的,可能不再只是「如何吸引消費者」,而是如何成為 AI 最終選擇的對象。

AI 不認識你,廣告下再多都沒用!SEO 下一戰:搶進 AI 的「推薦名單」

要被 AI 選中,第一步是先被 AI 認識。程世嘉直言:「如果 AI 連第一步都不認識你,那你在網路上下多少廣告都沒用。」這也讓品牌競爭從 SEO 進一步走向 GEO(Generative Engine Optimization):過去企業搶的是搜尋排名,現在更要掌握 AI 如何描述品牌、引用哪些來源,以及在什麼問題下會提到自己。

面對新的消費決策入口,iKala 將 AI Marketing 定位為協助品牌成長的全方位行銷服務,結合市場資料、自有 AI 產品與專業顧問團隊,提供從顧問診斷、策略規劃、專案落地到成效優化的一站式服務。從品牌定位、市場與競品分析,到 GEO 內容優化、創作者合作與媒體投放,iKala 不只提供數據分析工具,更協助品牌找出成長機會、制定行銷策略,並持續追蹤與優化執行成效。

iKala AI Marketing 總監許巧彤指出,品牌不只要「聽人」,也要「聽 AI」。透過 Ontix 掌握社群話題、消費者需求與市場趨勢,協助品牌發掘潛在商機;Kuroma 追蹤品牌在 AI 平台的能見度、推薦情境與引用來源,找出內容布局與 GEO 優化方向;Kolr 則結合創作者數據與行銷執行服務,協助品牌媒合合適的 KOL/KOC,規劃內容合作與媒體投放,將市場洞察轉化為實際行銷行動。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤分享,iKala 透過全方位行銷服務,搭配獨家產品賦能,協助品牌成長。
圖/ iKala

對內打通資料,對外洞察市場!程世嘉:老闆要懂 AI,AI 更要懂台灣

外部的搜尋與消費入口正在改變,企業內部也面臨另一場 AI 轉型。

企業 AI 為什麼推不動?程世嘉直指,第一個問題往往是「老闆自己不用 AI」。決策者若連 AI 能做什麼、不能做什麼都不清楚,再大的導入計畫也很難解決真正的企業痛點。iKala 提出「小步快跑、長期陪跑」的轉型策略,從關鍵場景快速驗證,再逐步擴大;同時以 AI Service、AI Marketing 雙軸出擊,讓 AI 不只改善內部工作效率,也能成為企業掌握商機、推動品牌成長的助力。

而當 AI 愈來愈深入企業決策、品牌溝通與消費者選擇,另一個問題也隨之浮現:AI 真的讀得懂台灣嗎?

對 AI 而言,語言相通,不等於真正讀懂一個市場。語言背後還有文化脈絡、在地知識,以及台灣人實際使用語言的方式。iKala 投入 TMMLU+,便是希望透過開源的繁體中文 AI 評測基準,檢驗模型對繁體中文與台灣知識的理解能力,讓「AI 到底懂不懂台灣」不再只是主觀感受,而有一套具體的評測依據。

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TMMLU+ 在九月全新推出 v1.1
圖/ iKala

從 Agentic Commerce、GEO 到企業 AI 落地,背後其實都回到同一件事:AI 應用最終仍建立在人與資料之上。正如許巧彤所說,「先有人才有 AI,因為 AI 終究是要讀資料。」人們創造內容、累積市場訊號,AI 從中學習、理解並影響消費決策,形成相互作用的循環。當 AI 逐漸從輔助工具走向決策與交易入口,企業競爭的關鍵將不再只是如何運用 AI,更在於如何讓 AI 理解企業、讓企業讀懂市場,進而掌握新的成長機會。

【關於iKala】

iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心,協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型,並提供完整的 AI 解決方案,將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。

iKala 總部位於台灣,足跡遍布全球,服務超過 1,000 家企業及 50,000 個品牌,版圖橫跨全球 190 多個國家,客戶群包含多家財星 500 強企業(Fortune 500)。

iKala 官方網站:https://ikala.ai
iKala AI Marketing 介紹:https://ikala.ai/zh-tw/ikala-ai-marketing/

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