你心目中的「機器人理財」長什麼模樣？自從Fintech（金融科技）一詞開始流行後，國內金融證券機構紛紛推出機器人理財服務，大家對這名詞可能不陌生，但卻不一定知道「機器人」如何幫我們理財？現階段的服務真的能滿足大家需求嗎？
所謂的「機器人理財」，就是利用人工智慧科技，經由大數據的分析，排除人性的盲點，為機構或是一般投資者找到最適合的標的或是投資組合，創造最佳效益。
機器人理財套餐
金融證券機構最初推出的「機器人理財」，主要是為投資人找合適的基金組合，也就是先藉由所開發的大數據系統，挑選出幾個基金套餐，像是保守型、穩健型及積極型，然後再依照投資人的屬性去「分配」，看似很智慧，但跟真正的機器人理財還有一段距離。
因為這些設計好的套餐內容，不一定能真正每一個相同屬性者，因為個人家庭狀況、收支情況、理財目標，都不盡相同，而這些套餐的內容是否會因業務考量而微調也是有令人質疑之處。這算是台灣的第一代機器人理財作法。
後來，有基金銷售通路與國外金融機合作，推出了「客製化」選基金的服務，也就是「機器人」根據投資人的個別情況及需求，挑出每個人適合的基金組合，這要比上述套餐式選擇有智慧多了，不再是大家吃大鍋飯的概念，於是，進化到了第二代機器人理財的概念，然後，客製作是做多了，但因為能挑選的標的也只侷限在通路所銷售的基金，機器人再怎麼厲害，也沒辦法到外面的世界幫你挑標的。
理財再進化 直接AI選股
如今，機器人理財有了不一樣的想法與作法，不再從投資人挑基金的思維著手，而是直接從基金本身下手，前面兩代的作法都碰到一個問題：每個通路賣的基金數據有限，再怎麼有智慧的機器人也只能在有限的池子中撈有限的魚，投資人要的重點在魚，而非池子，所以，如果有一檔基金能夠運用AI技術來選股，養出一條又肥又大的魚，投資人是不是直接找魚，而不用挑池子了呢？
像是德信投信最近推出的德信TAROBO機器人量化中國基金，運用的就是這樣的概念。德信投信找了國內的大拇哥投顧做為海外投資的顧問，你一定很納悶，一般投資海外市場找的都是海外專業機構當顧問，為何找上一家國內投顧公司當顧問？主要就是看上大拇哥的AI機器人選股策略。
AI機器人挑股要做得好，做得精準，因此，大數據的資料庫愈多愈詳細，機器人理財的績效就可能愈佳。大拇哥投顧運用本身開發的TAROBO多因子量化模型挑選出中國各領域獨角獸。TAROBO大數據來自三部份，一是全球知名資料庫（如Thomson Reuters、晨星和彭博），二是24小時爬蟲網路公開數據，三是全球投資機構交換獨家資訊（偵測券商投研報告的覆蓋率、過濾受關注名單，再交叉對比外資拜會/concall公司會面數和外資實際持股變化）。
海量數據 分析模型
數據多不稀奇，重要的是如何分析，有了數據還不夠，還要經過不斷驗證與回測，才能建立出有效的投資模型。大拇哥開發出的TAROBO多因子量化選股模型，從海量的數據中分七大面向作為選股的依據。這七大面向分別是價量分析、財報分析、籌碼分析、指數成份分析、出口貿易分析、外資卡位分析和風險分析。
大拇哥運用這些海量資料，得到七個面向超過50個因子，運用長達20年的投資機構預估未來財務數據，從分析個股、因子成份、分解個股、因子績效和風險成份，到最後建構投資組合，不斷做可靠度分析，24小時不間斷地反覆測試、驗證與機器學習，使用多因子分散風險，提高選股勝率與報酬，補強傳統人為選股偏誤。
不可否認，機器人理財不是沒有盲點，當市場出現非理性行情時，理性的數據是無法預測的，所以，要講到AI機器人理財的精髓，有一項很重要，那就是：學習，也就是要根據過去各種經驗，化為各種不同的投資情境，一旦出現類似的情況，要能馬上應變，甚至在未發生之前就能有所因應。這也是台灣前兩代機器人還沒辦法做的。德信TAROBO機器人量化中國基金，就把這樣的狀況列入了模型考量。
大拇哥投顧以大數據、透過投資專家驗證、TAROBO多因子量化模型，不斷回測，在中國基金運用上，特別加上台灣加入MSCI的經驗複製到中國的情境模擬。
畢竟數據都是「過去」的資訊，未來的路不一定都會跟著前人走，因此，更聰明的機器人，還要能夠「掌握未來」。但要如何能掌握未來，就是能夠做到各種不同情境的設定，找出在市場出現非理性波動時，可以在判斷各種投資標的影響程度，適時做出反應。
機器人理財說得再好，再天花亂墜，口說無憑，若無實證操作，恐怕還是難取得資者的信任，如今在台灣有了第一檔真正以AI量化投資模型選股的基金出現，是不是真的能克服人性，然後讓投資人直接挑魚，而不用為了選池子傷腦筋呢？讓我們拭目以待！
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