IBM Watson的AI技術仍然跑輸大盤



"對人類來說，人工智慧(AI)可能是最好也可能是最糟糕的一件事情”

                                                       ---物理學家史蒂芬·霍金(Stephen Hawking)


『機器人理財』是最近很夯的名詞，很多人一聽到這個名詞，腦中想到的就是類似Alpha Go這樣神奇的人工智慧電腦打敗了世界上的圍棋高手。所以，有些人就認為，機器人理財應該也是這樣神奇的系統，應用各種AI技術挑選未來能夠勝出的股票或基金，然後創造出比人類更好的投資報酬

我在以前的文章曾經提到過，這並不是機器人理財所做的事情，簡單的說，機器人理財主要是衡量投資人的風險屬性，然後建議適合投資人風險屬性的投資組合。至於AI是否能夠取代真人挑選股票與基金，當然也有人開始在嘗試，我們就來看看目前為止的成果

BUZZ USSentiment Leaders ETF (BUZ)是史上第一個完全由機器人透過演算法來選股的ETF產品，於2016年成立，但這個產品在成立三年之後，於今年初結束了，原因是資產規模成長不如預期，當然更深入的原因是因為投資報酬率不如預期，同期間美國S&P500指數報酬率為每年平均13.14%，而這檔ETF的報酬率為每年平均12.93%!

這幾年陸續還有幾檔由機器人操作的ETF產品問世，其中一個更號稱採用IBM著名的Watson AI技術，但目前為止還看不出很亮麗的績效，績效依然跑輸大盤，連同已經關閉的BUZZ ETF市場上一共有四檔這類型的ETF，目前只有一檔的績效超越大盤指數



在挑選股票或基金產品上，AI技術是否能夠完全取代人類，未來或許真的有可能，但至少目前為止這樣的技術尚不成熟，所以現在市場上眾多號稱能夠採用AI技術幫投資人挑選股票或基金的技術，都只是行銷的名詞而已，聽聽就好，別抱太大期待，更不要把自己辛苦賺的錢拿去當別人的實驗品!

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我的「機器人理財」新創之路

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20 多年前我加入了花旗銀行的財富管理部門，當時台灣花旗銀行才剛開始從事財富管理的業務，所以我也算是全台灣第一批做財富管理的人員之一，之後一路看著財富管理業務在台灣蓬勃的發展起來，20多年下來 ， 財富管理業務幾乎是所有金融機構的主力業務，俗話說 : 「人不理財，財不理你」，投資理財是每個人都要面對的課題，十分的重要。雖然各家金融機構都有財富管理業務，但是民眾卻對財富管理的印象越來越差 。 原因很簡單，民眾的財富是被金融機構越理越少。金融機構強力推薦給客戶的產品通常都是對金融機構有利 ( 高佣金 ) ，而不是民眾真正需要的產品，再加上金融機構的業務制度是賺取民眾購買產品的手續費，獎勵與考核制度的影響之下，金融機構的人員就會勸誘客戶不斷地轉換金融投資產品，客戶也不斷地支付買賣的手續費用 ， 最後金融機構賺飽了客戶的手續費用，民眾卻都賺不到錢 ! 相信上述的情況很多人都能夠感同身受，我身為財富管理領域中的一員自然更是理解這個亂象，過程中也一直希望能夠改變這種現象，但是一個個人在大機構中能做的改變與影響是很有限的 ，即使我當時已經是銀行的副總經理職務了 ，能夠做的影響還是很有限 。多年前我看到美國機器人理財 (robo-advisor) 業務的快速興起，感到很好奇，經過仔細研究之下發現，這種財富管理模式才是對民眾最好的模式，主要的改變有三個 : 1. 管理費收費模式 : 機器人理財不收客戶買賣手續費，而是收取根據客戶的資產規模收取一定比例的資產管理費，這樣的收費模式有效的降低民眾短進短出的現象，進而讓客戶能夠長期投資，讓民眾真正賺到投資所產生 " 複利 " 的效果 ，美國目前財富管理的模式中有2/3都是採用管理費的方式收費 ，且數量還在上升 ，只有1/3是仍然採用手續費收費的模式 ，但台灣絕大多數的金融機構依然是採用手續費收費的模式 。 2. 採用內含管理費極低的 ETF 產品 : 目前國際上的財富管理趨勢，主動式基金的資金大量的流出，而被動式的 ETF 資金卻是大量的流入 ( 特別是那些內含管理費極低的 ETF) ，原因很簡單 ，主動式基金的管理費用太高了 ，對民眾極為不利 。 一般海外基金的內含管理費大約是 2%-2.5%(每年) ，而國外很多同類型 ETF 的內含管理費卻只有 0.1%(每年) 以下，採用
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