理財顧問製造機
理財顧問製造機
2007.06.15 | 人物

如果你是很精明的投資人,就是那種不需要理財顧問、不管市場表現如何都能獲利,總是可以告訴你的親朋好友何時進場、哪支股票該買進、脫手,那你應該會對我現在要介紹的新玩意兒有興趣。

Covestor是一家新成立於紐約的網路公司,主要的服務在提供大眾投資訊息。提供訊息當然不稀奇,特別的是提供的「方式」。註冊成為Covestor會員時,網站會要求你輸入目前使用線上交易帳戶(online brokerage account)的相關資訊,藉由這些資訊,系統會自動產生一個「投資首頁」,顯示你的帳戶資料以及投資組合(portfolio)。聽起來很像投資比賽對吧?其實不然,因為這些都是「真實」的資訊。也就是說,Covertor上所有的「投資首頁」、所有的投資組合,都反映每一個網友生活中真實的投資情形。

在Covestor裡,每個會員的首頁長得都和坊間投資理財網站相當類似,不同的是,你有觀看別人投資情形的權利。任何網友持有股票的資金比例、買了哪些基金、投資報酬率各為多少,全都可以一窺究竟。其他相關的訊息及圖表,比方說哪些會員整體表現優於(outperform)大盤,系統也會自動產生。

打個比方好了。假設A網友的專長是挑選網通產業股票,其他網友便可以「追蹤」他的投資歷史,作為自己投資的參考。不僅如此,Covestor功能豐富,要從「哪個網友」獲得「哪些資訊」,完全由你自己決定。你此時心裡一定在想:這不就是社群交流(social networking)的概念嗎?沒錯,Covestor骨子裡就是社群網站,一個有評價制度(reputation based)的社群網站。

更棒的還在後頭。顯而易見,如果你真的是投資高手,必定會吸引一票粉絲追隨,這些追隨者(在這個網站裡被稱為covestors)不僅能給評價,甚至可以採取實際的行動——「模仿」你的投資風格,來表達對你的支持(同時讓自己獲利)。

容我再度提醒,在Covestor裡,一切都是真的,所謂模仿就是花錢投資你正在投資的東西。你愈成功,追隨者就愈多,久而久之,漸漸變成一個虛擬的理財顧問。不論是天才型的投資隱士或是具有洞見的理財達人,Covestor是一展長才的好地方。等到名聲累積到一定程度,你甚至可以透過系統抽取佣金,你賺錢,追隨你的人就賺錢,然後你又可以多賺一筆。

「創立Covestor的靈感來自一段生活的小插曲,」創辦人之一的塔赫塔(Richard Tahta)說:「我有個朋友在投資產業工作,有次他告訴我避險基金(Hedge Fund)要求產業研究公司把他們建議的投資資訊放在網路上,方便他們即時追蹤。」一個簡單的想法,讓塔赫塔與另外兩位合夥人(Perry Blacher及Simon Veingard)幾個月前決定創辦Covestor,而他們也獲得某些私人資金的幫忙,募得一百萬美元的創業基金。
塔赫塔是Covestor的核心人物,也是一個不折不扣的「連續創業家」(reapeat entrepreneur)。在Covestor之前,他曾參與創辦四個網站。這些網站不但成功,也都和財務領域相關。更值得一提的是,四家都被美林證券之流的知名企業購併。擁有這樣的經歷,塔赫塔對Covestor自然是信心滿滿。

不過聽完塔赫塔的介紹,了解Covestor的優點後,我突然聯想到一件事情:水能載舟,亦能覆舟。Covestor立意是分享真實的投資行為和心法,讓大家都有錢賺。但往壞處想,這樣的機制也可能導致一窩蜂投資特定目標,模仿者一多,市場價格超過預期地上揚,對被追隨的人來說反而有負面影響,尤其當投資標的流動性比較差(highly illiquid)的時候。甚至Covestor可能會成為有心人士哄抬市場的工具。

「想要有好評價,是需要花錢的,況且所有的資訊都和線上交易商同步,要利用Covestor作弊沒有這麼簡單。」針對我的質疑,塔赫塔如此回答。

然而,這個理由仍然無法說服我。Covestor是一個非常創新的服務,但在真正成功之前,我認為這是他們必須克服的隱形難關。 

**Covestor骨子裡就是一個有評價制度的社群網站,
如果你是投資高手,必定會吸引粉絲追隨,
你甚至可以透過系統抽取佣金,
你賺錢,追隨你的人就賺錢,然後你又可以多賺一筆。  **

**Covestor立意是分享真實的投資行為和心法,
但這樣的機制也可能導致一窩蜂投資特定目標,
市場價格超過預期地上揚,對被追隨的人反而有負面影響。
甚至可能會成為有心人士哄抬市場的工具。  **

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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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