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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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