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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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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