曾為上流社會理財,兩位外資金童拚創業,把頂級財富管理帶給普羅大眾
曾為上流社會理財,兩位外資金童拚創業,把頂級財富管理帶給普羅大眾

好好投資的共同創辦人楊少銘在過去常常問自己,「面對資產三億跟三十萬的客戶,手續費都收 1%,你要幫誰理財?」

從邏輯、理性、收入來看,都應該毫不猶豫地選擇三億的客戶,而楊少銘一開始當然也做了理性的選擇。他一路從基層爬到瑞士銀行副總裁,管理的資產從低於三百萬,成長到超過數十億新台幣,「替上流社會管理財富,真的會有種看到另外一個世界的感覺,」楊少銘笑著補了一句,「我那時候的生活也滿......優雅的」。

也許就是因為過於優雅,讓楊少銘有餘力重新問自己,「面對資產三億跟三十萬的客戶,手續費都收 1%,你要幫誰理財?」。這次他有了不同的答案,決定在年輕時不理性一次,這一次他選擇跟收入較少的客戶站在同一邊,「存款較少的人,才是真正能夠靠理財翻轉生活形態的對象,趁還年輕我想要創業試試看。」楊少銘說。

AI + 區塊鏈,讓私人財富管家走進所有人家中

選擇資產較少的客戶,並不只是單純的熱情,而也是透過數據分析的結果。對於傳統的財務管理實務,大部分的基準線以 300 萬為基準。大部分的投資顧問會將主力放在基準線之上,讓 300 萬以下的客群較少受到關注。而據統計,可投資用的資產低於 300 萬元的小資族,就占了台灣 76%,規模達 23 兆新台幣。

楊少銘瞄準了傳統財務管理較不重視,卻深具理財需求的客戶,與另一位金融沙場的老將,曾任麥格理資本證券台灣區總經理的張博淇,共同創立好好投資,嘗試用科技的力量達到普惠金融的理想。

好好投資試圖解決「共同基金投資交易」的痛點。簡單來說,使用者達成懶人理財的願景。

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好好投資的業務流程架構,AI 與區塊鏈技術為一大亮點。
圖/ 好好投資

在基金申購的第一步,辨識用戶上,好好投資做到客製化的專屬投資組合,同樣風險等級的客戶,針對其有興趣的市場(美國、歐洲)也會有不同的推薦基金與權重分配。除此之外,好好投資也是台灣唯一擁有「AI 投資分析演算系統」發明專利的 FinTech 公司。「我們提供的是數學上的最佳解。」楊少銘說。

好好投資在 2017 年 4 月就建立自有的金融資料庫,包含了 7,000 檔境內外基金 20 年的歷史資料與 277 個全球指數即時數據。自有資料庫,才能提供更準確的基金選擇與權重配比,也能提供更好的投資後管理。楊少銘舉了一個例子,某檔基金更換了經理人,好好投資會去比較該名經理人過去的投資績效,進而調整基金的持有比重。

好好投資的野望:顛覆基金交易生態

不過,投資前、後的預測與管理,只是好好投資的「智能理財服務」。未來,他們想要透過金融法規的放寬與區塊鏈技術,投下顛覆基金交易生態的震撼彈。

在區塊鏈方面,好好投資期望透過直接串接基金公司的金流,不只保留交易紀錄,更能去除中間人,讓過往贖回、申購需要 3到7 天的處理時間下降至兩天內。而剔除了中間人最大的意義是能夠大幅下降基金申購的手續費,有望降至近 0 元。

另外,更重要的是讓客戶直接透過好好投資下單。「總不能幫客戶弄好投資配置,他們就跑掉了吧。」楊少銘說。因此,他們最終目標是透過好好投資的基金投資組合規劃,讓用戶直接線上開立基金帳戶,完成購買後即可獲得基金投資後管理的一站式流程。

但在線上開立基金帳戶、全權委託投資業務上等操作方式與台灣現有法規抵觸,因此好好投資目前正在申請金融監理沙盒。

政府很努力,但法規通過日期仍遙遙無期

今年 4 月 30 日金管會施行金融科技發展與創新實驗條例,但好好投資提前準備,在開放時幾乎同時送件,希望能進入金融監理沙盒。不過,在 6 月 20 日與金管會面議、7 月 27 日補件至今,仍不知通過時間。

楊少銘強調,與金管會面談時能夠感受到政府也相當積極,不過牽涉的範圍實在太大,再加上申請的人數眾多,他能夠體諒在主管機關在人力有限的情況下,速度上受到限制。

而他也提到新創公司對面法規,真正困難之處在於溝通協調與獲得魄力支持。以好好投資申請為例,需繳交的文件高達 14 大項、25 小項,儘管已經請到 KPMG 進行法律專業協助,整個流程對新創公司、專業律師以及監理機關都是「第一次」互相探索未來的過程。

他再次肯定主管機關並沒有「直接駁回」,而是雙方透過溝通進行補件,對新創來說非常友善,但對於時間,他則說「只能再等等看」。

「不過,新創如果在國內找不到舞台,很有可能會離開至更鼓勵創新的國家發展,」楊少銘也說相當現實的情況,「還是很希望幫台灣做點事情啦」。

最後,楊少銘也承認目前好好投資處於燒錢的狀態,儘管在今年 6 月獲得 Pre A 輪 100 萬美元的投資,也正在開發一些對企業端的業務,但他仍一心想要替所有人服務,讓普惠金融成真。「你不會忘記那些資產很少的客戶,透過理財獲得不錯收入時,真誠的笑容跟溫度。」楊少銘說。

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中華創智打造 AI Agent 可信可控的治理新解方
中華創智打造 AI Agent 可信可控的治理新解方

過去兩年,企業討論最熱烈的議題無非是「如何導入生成式 AI」;然而,隨著 AI Agent 技術的快速發展,未來幾年,企業關注的焦點很有可能轉向「如何治理 AI Agent」。相較於過去只能被動回應問題的生成式 AI,AI Agent 更像一個虛擬人,可以自主查詢資料、操作系統與執行流程,這也使得 AI 在企業中的角色被重新定義,從單純的輔助工具,正式升級為企業的「數位員工」。

然而,當 AI 被賦予更多權限與自主性時,也意味著企業必須面對全新的治理挑戰。尤其對金融業、公部門等受到高度監管的組織而言,若缺乏完善的權限管理、決策追溯與監控機制,AI 應用將衍生資料安全、法規遵循與營運風險,反而難以真正發揮 AI Agent 的價值。

為此,中華創智推出 AgentHub 平台,協助企業建立符合治理需求的 AI Agent 管理機制,讓 AI 在安全、可信、可控的前提下真正投入營運。

AI 升級「數位員工」:權限與責任歸屬成企業治理深水區

中華創智總經理李柏青認為,在 AI Agent 時代,企業首先必須思考的核心命題是:「我們可以授權它做到什麼程度?」

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中華創智總經理李柏青認為,在 AI Agent 時代,企業首先必須思考的核心命題是:「我們可以授權它做到什麼程度?」
圖/ 數位時代

他指出,AI Agent 若要順利完成一項完整任務,勢必要具備相應的資料存取與系統操作權限。然而,這也正是企業最兩難的地方:一旦賦予 AI 過大的權限,很可能因誤判或操作失誤而引發資料外洩等風險,但若權限不足,又無法真正發揮 AI Agent 的價值。「授權與責任歸屬,正是企業導入 AI Agent 時最難以切割,卻也最關鍵的一環。」李柏青直言。

李柏青的觀察,在第一線客戶身上獲得了印證。中華創智業務行銷副總粟郁杉表示,早在去(2025)年,就有客戶與中華創智討論 AI Agent 的管理模式。不同於過去導入 AI 應用時,多半先從單一部門開始試行,客戶在規劃 AI Agent 時,希望從企業整體出發,讓不同部門、不同職務的員工都能擁有一位 AI 助手。然而,當 AI Agent 的數量快速增加、遍布各部門後,企業真正需要解決的問題,就不只是如何部署,還有如何以系統化的方式進行管理。

正是這些來自客戶的需求與討論,促使中華創智投入開發 AgentHub。「我們的使命是打造一個平台,讓企業能夠快速、安全地使用與管理 AI Agent,」李柏青說,未來企業需要管理的不只是員工,更是一支由 AI Agent 組成的數位工作團隊;而 AgentHub,就是協助企業管理這支團隊的治理平台。

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中華創智業務行銷副總粟郁杉表示,當 AI Agent 的數量快速增加、遍布各部門後,企業真正需要解決的問題,就不只是如何部署,還有如何以系統化的方式進行管理。
圖/ 數位時代

打造數位員工的「生產履歷」!AgentHub建立可追溯的稽核機制

中華創智技術副總黃文俊強調,AgentHub 管理的不只是 AI Agent 本身,而是AI Agent的全生命週期管理。

企業可在平台上完成 AI Agent 的開發、版本更新、權限設定與部署管理,並透過完整的日誌記錄建立起稽核機制,這項機制能清楚追溯每一隻 Agent 是由誰開發、獲准存取哪些內部資料或系統、由誰負責審查授權,以及哪些員工有權調用。「這就像是 AI Agent 的『生產履歷』,當系統運作遭遇異常或疑慮時,企業才能在第一時間精準追溯責任歸屬。」黃文俊解釋。

黃文俊進一步透露,第一線客戶、特別是金融與政府單位,在實務上特別重視AI Agent 的執行環境與權限邊界,也就是「這隻 Agent 應該活在哪裡」。因此,中華創智在協助企業導入 AgentHub 時,不僅協助建立底層架構與權限管理機制,更會依據不同應用情境,與客戶逐一討論 Agent 的部署方式、資料存取範圍及治理規範,協助企業為不同 AI Agent 建立符合治理要求的執行環境,在兼顧安全與效率的前提下發揮價值。

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中華創智技術副總黃文俊強調,AgentHub 管理的不只是 AI Agent 本身,而是AI Agent的全生命週期管理。
圖/ 數位時代
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AgentHub 也讓管理者能即時掌握每一隻 Agent 的運行狀況——呼叫次數、Token 消耗與成本,都在同一個儀表板上一目了然。協助企業掌握運行狀況並控管支出。
圖/ 中華創智

從 MLOps 到 AgentHub:把 AI 落地經驗延伸到 Agent 時代

面對市場上百花齊放的 AI Agent 平台,AgentHub 最大的差異化優勢,莫過於中華創智多年協助企業導入 AI 的實戰經驗。

黃文俊表示,中華創智過去協助金融、公部門等高度監管產業建置 MLOps 與 LLMOps 平台時,便已深入企業地端環境,相當熟悉資料治理、權限管理、系統介接與法規遵循等。這意味著,企業導入 AI 最容易「撞牆」的痛點,中華創智早已陪同客戶提前走過一遍並逐一克服。這些累積於 MLOps 與 LLMOps 時代的治理經驗,也成為 AgentHub 最重要的設計基礎,讓 AI Agent 能真正融入企業日常營運,而非停留在概念驗證階段。

除了完整的治理機制與企業落地經驗外,AgentHub 的另一項優勢,在於採用 No-Code/Low-Code 開發模式,使用者不需要具備程式能力,只需透過拖拉元件,即可快速打造符合業務需求的 AI Agent,讓真正熟悉業務流程的人,也能成為 AI Agent 的開發者。

然而,「人人都能輕鬆開發」的背後,並不代表「任何人都能隨意上線」。黃文俊指出,在 AgentHub 的架構下,每一隻 AI Agent 投入實戰前,都必須經過嚴謹的審核機制,並留下不容竄改的完整軌跡——從最初由誰開發、經誰核准部署、到由誰負責維運都一目了然;若 Agent 後續表現不如預期或出現偏差,管理者也能決定是否要調整或下架退場。「這就如同企業管理真人員工一樣,必須擁有完善的招募、考核與動態管理流程。」黃文俊生動比喻。

AI Agent 能否真正改變企業,關鍵從來不只是 AI 本身。黃文俊認為,AI 會放大企業原有的優勢,也會放大既有的管理斷點,因此,資料治理、權限管理與 IT 基礎架構,才是企業邁向 AI Agent 時代最重要的基石。

李柏青則指出,真正的挑戰才正要開始。未來企業不僅需要導入 AI Agent,更必須重新思考組織分工、管理制度與營運流程,將 AI Agent 納入企業日常運作的一部分。中華創智期待,未來持續扮演企業 AI 治理夥伴。想了解 AgentHub 如何協助你的組織建立安全、可信、可控的 AI Agent 治理機制,歡迎與中華創智團隊聯繫
https://www.chtinventai.com/

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中華創智期待,未來持續扮演企業 AI 治理夥伴,協助企業打造安全、可信且可控的 AI Agent 管理機制,讓 AI Agent 真正成為驅動企業成長的新力量。
圖/ 數位時代

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