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財經國際

想靠機器人理財,你該先搞懂這些事

作者:張道宜

投資門檻低、高端技術加持與費用優惠,「機器人理財」成為近來投資界熱門話題。

但「機器人」要如何幫你我「理財」?投資人又該怎麼挑選適合自己的機器人理財產品呢?

「我想好好理財!」剛領到年終獎金,小毛卻眉頭深鎖,「市場波動卻愈來愈大,股票、基金、ETF(指數股票型基金)五花八門,我根本不知道怎麼做!」他大嘆,平常連看行情時間都沒有,哪有力氣研究?

像小毛這樣口袋不深,卻急需理財諮詢的小資族,正是機器人理財服務(Robo Advisor)近年風行全球的主要原因。美國財經媒體BUSINESS INSIDER旗下研究機構BI Intelligence報告指出,由「機器人理財」管理的資產,2020年將突破8兆美元,與2017年3,300億美元相比,成長幅度近25倍。

台灣也跟上這股風潮,2017年王道銀行、中國信託與富邦證券接力推出機器人理財服務,今年3月,國泰金控也將加入戰局。機器人加持,再搭配「手續費全免」、「投資門檻低」等優惠方案,對於投資新手而言,確實具有一定吸引力。

究竟何謂「機器人理財」?這麼多產品,投資人該怎麼挑?又有哪些該注意的「眉角」?

機器人理財包含兩個元素:「自動化」與「客製化」。顧名思義,它是能根據市場、使用者條件與設定投資目標,提供建議的自動化工具,幫助投資人一步一步達到理想。

它就像提供給駕駛的智慧導航服務,能根據不同需求決定最佳路線,即便行車過程發生狀況,也能即時煞車或是轉向。只是在這裡,把具體的開車行為轉換為投資理財,目的地則是獲利或資產管理的目標。

怎麼做?演算法提供最佳建議

以小毛為例,如果把手上這筆年終獎金交給機器人,它會如何處理?

首先,對方會先要求小毛填寫一份問卷,了解投資目標與評估風險承受度,也就是俗稱的KYC(know your customer)。針對結果,小毛會被歸類在不同的投資族群。

下一步就交給「演算法」(algorithm)。所謂演算法,是針對市場狀況所採取的步驟與敘述:一方面針對投資人屬性,提出投資策略與資產分配比例建議﹔另一方面,針對包括全球股市或政府經濟數據的預測與變動,提出如何調整投資組合,因應變局,也就是所謂的「再平衡交易」(rebalance)。

以小毛為例,若KYC結果指出,他因為薪水高、年紀輕,屬於較能承受風險的投資人,機器人就會建議增加購買高風險、高報酬的產品,提高投資績效。當市場出現波動時,則建議小毛採取比較積極的投資策略。

誰適合?3大族群請先做功課

1. 經驗值不夠的「首投族」
對於持有資金不多,也缺乏投資經驗的「首投族」而言,目前台灣理財機器人服務的門檻最低為1,000元,並配合各種費用優惠,適合剛起步的投資新手族,透過實際參與,了解市場運作背後的邏輯。

2. 無暇兼顧投資的上班族
不少上班族雖然手上有積蓄,但工作忙碌,無法投入大量時間研究市場,亦可透過機器人理財服務,協助消化資訊,並應用在實際投資行為裡。

3. 投資達人
即使是閱歷豐富的投資達人,也可能陷入「不敢買」或「捨不得賣」的主觀陷阱。透過理財機器人提供理性、客觀的投資建議,可從旁協助克服理財上的心理盲點。

儘管機器人理財愈來愈廣泛,不過資誠聯合會計師事務所金融科技負責人李潤之認為,並不是所有人都需要機器人理財服務:「如果你對投資期待的報酬率不高,甚至只要打敗定存利率就好,其實不需要這麼複雜的投資工具。」

畢竟,沒有一種投資不存在成本與風險,機器人理財當然也不例外。

如何挑?用4指標篩選機器人

對技術涉獵不深的一般散戶,可以從「績效」、「費用」、「資料來源」與「投資標的」4個角度切入。

1. 績效
很多機器人理財服務會以「回測績效極佳」為行銷訴求,但光是這樣的說法還不夠清楚。

所謂「回測」,是透過一定時間的交易資料來驗證投資策略的成果。由於台灣出現機器人理財服務還不到1年,參考價值有限,因此多以回測作為比較基準。不過,這也讓部分質疑者認為,這些投資績效可能是「妝點」後的結果。

因此,與多家國內金融機構合作開發金融科技服務的FinTech新創Trading Valley創辦人彭瀚生提醒,投資人不應只比較回測績效高低,更要看演算法在面對不同市場局勢時,能否發揮穩定投資組合的效果。

具體來說,投資人可以要求這兩個動作:
●要求擴大回測績效範圍,例如拉到金融海嘯前,了解演算法面對市場變局的因應能力。

●可詢問「最大交易回落」(maximum drawdown)。最大交易回落意指「到最高點後下滑的程度」,換句話說,就是投資人進場後可能遇到的最糟狀況。

2. 費用
費用是投資人最容易混淆,也是最要搞清楚的部分。雖然市面上常見各種「免手續費」、「免轉換手續費」的說法,但使用者在優惠期結束後,可能仍須支付其他部分費用。

此外,計費方式與投入資金多寡有關。縱使費用高低與服務好壞未必直接連動,但對設定投資績效不過5~8%的新手而言,1%的費用差距就有很大影響。

因此,除了釐清可能費用名目外,投資人最好要進一步詢問:是否有記載費用計算方式,以及收費原因解釋的機器人理財服務「白皮書」等說明文件,蒐集相關細節再評估。

3.資料來源
許多機器人理財服務號稱藉由「大數據」作為演算法的後盾,但「股狗網」創辦人賴冠吉認為,「資料來源」正是投資人必須掌握的重點,「機器人理財的運作是 “garbage in、garbage out”,吃進的資料是垃圾,出來的結果也會是垃圾。」

要了解資料品質好壞,彭瀚生建議,投資人至少要詢問以下3個問題:

●資料來源有哪些?是否包括台灣與各國股市交易資料、各國經濟民生數據,或是企業財報數據?

●資料提供者是誰?是各國交易所提供資料?還是由程式抓取網頁資料?

●資料多久更新一次?能否提供即時的數據供機器人運算?

3.投資標的
最後,可投資標的是否完整,更與機器人投資績效直接相關。每種機器人理財商品的投資標的和數量都各不相同,投資人在選擇前,應該先整理所能選擇的標的有哪些,如果選擇有限,更要確認品質是否符合期待。

此外,雖然台灣的機器人理財服務多投資基金,但是也有以ETF為標的的智能投資工具,可供ETF投資者選擇。

沒穩賺!無法預知突發危機

有了機器人與演算法加持,就能保障投資績效嗎?事實上,有兩個機器人理財可能潛藏的盲點,投資人不得不留心:

1. 突發事件難預測
中研院研究員兼玉山金控科技長陳昇瑋認為,機器人理財的極限,在於面對歷史上少見事件,尤其是政治或軍事突發狀況時,人工智慧無法事先得知,但這些重大變故卻是影響投資表現的關鍵變因。

「AlphaGo(人工智慧圍棋軟體)的成功關鍵,是因為有百分之百的明確規則可依循,雖然在棋類、遊戲都做得到,但在投資市場恐怕沒辦法,」他指出。

2. 系統負載力可能不足
除了市場外,投資人也可能出現意外舉動,例如今年2月5日,道瓊單日下跌超過千點時,美國前兩大機器人理財服務公司weathfront與betterment就曾爆出前所未見的交易量,系統因此一度「當機」,使得不少投資人反而錯失交易時機。

不論是傳統理財專員,或是當前機器人理財服務,投資人最在乎的不外乎績效與費用,但事實上,「知識」才是誰也帶不走的財富。

不可否認,機器人讓理財變得更容易、即時,但投資人還是得做好功課,才能善用工具,打造出更進階的理財力。

※Cheers雜誌授權刊載,未經同意禁止轉載。第 210 期 Money | 出版日:2018/03

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