2025 年將有 8 成投資決策靠 AI！人工智慧會取代操盤手和理專嗎？

2021/04/27
by
張庭瑋

隨著 AI 技術的持續發展，如今已被應用於工業、零售及金融等場域，除了前幾年開始風行的投資機器人外，近來也開始有創投透過 AI 進行投資決策，利用演算法分析大量數據，不僅能減少搜尋和評估的成本負擔，還能分散投資風險。

銀行、創投都在用，2025 年近八成投資決策會用到 AI

「當你有了大數據，卻還貿然進行投資，是愚蠢的。」Google 風投（Google Ventures）前合夥人馬里斯（Bill Maris）如此告訴《哈佛商業評論》。

根據調研公司 Gartner 預估，2025 年將有近八成的投資決策會使用到人工智慧（AI）。該公司分析師吾卡克（Alastair Woolcock）表示，風險投資行業採用 AI 技術，將改變財務評估、團隊評估以及成長策略的評估方式，「人工智慧將改善這些『以人為本』的評估方法。」他說。

《華爾街日報》以兩個創投公司為例，分別是管理資產規模 3.65 億美元的 Correlation Ventures，以及管理資產規模 12 億歐元的 EQT Ventures，這兩家公司都運用 AI 進行投資評估。僅需輸入新創團隊的財務狀況、產品成績，以及創辦人和核心成員的經歷資料，AI 便會給出一個投資評分，創投即可根據此評分，決定是否要投資。

而在台灣，也有許多銀行開辦 AI 機器人的理財業務，幫助客戶進行投資理財策略的制定。根據金管會統計，截至 2020 年 11 月底，國內已有 13 家業者推行，包括永豐銀行、國泰世華、第一銀行等，其中投資人數約 8 萬 1,512 人、資產規模 22.97 億元，比起 2019 年，人數增加 4 萬 8958 人、資產增加 12.67 億元。

AI 理財投資比理專或操盤手厲害？

目前，絕大多數金融機構推出的智慧理財系統，是透過電腦程式，依循設定好的條件和模式，追蹤市場數據、價格走勢、個股資訊等，作為判斷投資決策的依據。《哈佛商業評論》指出，其最大的好處是可以快速又冷靜地掌握市場動態，找出獲利空間。

由於已預設好判定標準，因此可以避免許多人心偏誤，例如不甘心認賠或是追高殺低的心態，但從另個角度來說，AI 也很難做出像人一樣逆轉劣勢的「神操作」，畢竟市場不只是一堆數據，還包含各種偶發事件和市場信心，要能判讀各種複雜的外在條件，還是得靠專家的經驗和智慧。

雖說如此，各界對於 AI 應用在投資理財，仍抱樂觀態度，如《Entrepreneur》就指出，AI 智慧理財可以幫助股市民主化。過去，大投資者和銀行家掌控著股市，其主因就是因為他們有辦法獲取各種訊息，讓他們做出好的投資決策。

現在有了 AI 的輔助，進入門檻也跟著降低了，像是有些金融科技服務提供 AI 顧問，該顧問可以分析大量數據並提供個人化的投資建議，用戶可以快速獲得他們的問題的答案，例如投資多少，如何分散投資以及什麼是特定投資者的理想投資組合。就算你是投資菜鳥，也能在幾秒鐘內獲得相關數據和資訊。

如此一來，可以幫助新手投資者作出早期投資決策，避免走冤枉路，從而在投資生涯的早期獲得高回報，鼓勵他們繼續投資。

根據《哈佛商業評論》的報導，人工智慧進入金融場域可以讓更多人接觸投資，讓經濟活動更活絡，但不要想靠著 AI 發大財，畢竟真正優秀的投資者，除了要有精準理性的分析之外，還是得靠經驗的累積，培養自身對市場的敏銳度，才能奪得先機，找到最有前途的投資機會。

資料來源：https://fc.bnext.com.tw/articles/view/1332

其實這種新聞是最誤導性，也最能檢視馬來西亞人有沒有科學精神。

記得，我是說科學精神，不是科學常識。

請問，這個吃隔夜飯菜會胃癌，是不是真的？

你沒有答案的話，你谷歌醫學研究Research Paper，不是谷歌新聞或文章。

這新聞的結論有可能是她的癌症主診醫生講出來的嗎？

不可能，醫生有嚴格的私隱尊重。

是家人講出來的嗎？

有可能，如果你認識一個死於任何病，你問他的家人，家人會從他的記憶印象中，覺得看起來好像有道理的原因，就講出來。如果他常吃隔夜飯，就會說可能吃隔夜飯太多，所以癌了！如果是常吃快熟面，就會說他每天兩餐都吃快熟面，所以癌了！如果他常熬夜，就會說他常不睡覺，所以癌！如果他常打飛機，就會說他每天打，太縱慾，所以癌！如果他禁慾，從來不打飛機，就會說他壓抑太久，精蟲萎縮僵化成癌！

老實說，假設新聞事主真的常吃隔夜飯菜好了，她其實每天也喝隔夜水，也呼吸隔夜氣，還有很多其他的隔夜。

如果這樣就能診斷是癌症的起因，那還需要讀醫科來幹嘛？

常吃隔夜飯菜，比較可能的，是會常常食物中毒。

科學精神遠比科學常識重要！

科學精神是要有數據，要能夠複製，而且很重要的一點：要搞明白Correlation is not causation。

搞得懂，你就知道你爸爸是男人，男人是會長鬍鬚的，但不是任何一個有鬍鬚的男人就是你爸。

搞不懂，你就會覺得離婚最重要的原因就是結婚。

#江魔設教
#廣渡魔粉

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演化學專家如是說
相關不等同因果
下結論時要謹慎😌

【不管樣本再多，也不能直接用相關推斷因果】

最近幾年，英國的人類醫學資料庫「UK Biobank」，已經蒐集超過 50 萬人的遺傳健康資訊。如此龐大的資料庫，成為研究者的寶庫，去年超過 250 篇論文取材於此。

《米田堡讓阿美族運動一級棒？遺傳影響表現，莫過度解讀》
http://neanderthaldna.pixnet.net/blog/post/218235750

本期的 Science，特別用 2 篇文章介紹 UK Biobank 的發展與貢獻，各位有興趣的話可以自己閱讀。有些研究我有寫過，像是尼安德塔人對現代人的影響，造成紅髮的基因等等。

至今一路成功的 UK Biobank，可想而知，受到的吹捧會愈來愈多，台灣的商業周刊遲早也會加入。然而，即使生醫資料庫前所未見的龐大，而且愈長愈大，這類研究的限制仍不會變。

一句老話：
「相關不等於因果（correlation does not imply causation）」。

不管樣本數是多是少，這類研究的策略，都是去比較不同樣本間的遺傳差異，試圖抓到某特徵與遺傳之間的關係。

常常可以發現，兩件事之間有「相關性」，但是看似有關，不等於兩者間就是因果關係；即使有因果關係，也不見得有很強的關係，對於想探討的問題，未必有太大意義。（例如最近那個研究：尼尼基因影響智人腦袋形狀）

我們常常聽到，做研究要「客觀」，但是這樣講很容易讓人誤會。從選擇題材、設計實驗、選擇分析方法，到詮釋結果，當中其實充滿惹主觀的選擇。

所謂客觀，意思常常其實是：「不要主觀把看不順眼的結果變不見」。

《偽陽性誤判太多，調降p值門檻就好？》
http://neanderthaldna.pixnet.net/blog/post/218765658

即使是看似事前不需要假說的相關性研究，先做再看看偵測到什麼，也都需要研究設計，更別提最後的詮釋與應用。

舉個例子，研究「一群人的出生日期，與喜歡喝茶有沒有關係？」，得到的結果是沒有。但是再把這一群人，按照月份拆成 12 組，搞不好有幾組就會變成有關惹。（我真的不是刻意要講星座 XD）

這就是相關性研究的陷阱，遺憾的是，許多陷阱不是這麼容易能看出來。

好吧，你說誤判是因為樣本不夠多，那就再舉個例子。我們來尋找，「法國與北韓國民的收入，與遺傳的關係？」

有資料都可以算，算法也超級客觀，然後你一定可以找到一大堆「北韓窮鬼基因」。以此衍生解釋，去看高雄人的基因組，一定也配備不少北韓窮鬼基因，難怪高雄又老又窮，不能發大財。

可笑嗎？某些相關性研究，包裝的頭頭是道，說白惹，本質上就是這麼可笑。

樣本變多，只是能降低誤判的機率，但是要避免無所不在的各種陷阱，還是要靠觀念、知識、訓練、腦袋呀。

最近 北歐心科學 NordicHearts 也寫到這個議題：
https://www.facebook.com/…/a.15870224748…/2236437949932194/…

2 篇 Science 介紹 UK Biobank 的文章：
《Huge trove of British biodata is unlocking secrets of depression, sexual orientation, and more》：
http://www.sciencemag.org/…/huge-trove-british-biodata-unlo…
《Genetic data on half a million Brits reveal ongoing evolution and Neanderthal legacy》
http://www.sciencemag.org/…/genetic-data-half-million-brits…