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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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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