〈機器人理財〉台灣第一家真正的機器人投顧：TAROBO

大拇哥證券投顧 (TAROBO) 是台灣第一家運用大數據、金融科技 (Fintech) 提供基金分析的投顧公司，也是第一家推出真正機器人理財服務的基金調查專家。

理財機器人，指的是一套財務量化選股模型與演算法，可以自動挑選基金。大數據則是各種海量的金融投資數據，大量的數據並非一般人可以消化的，多半會仰賴專業團隊的分析跟機器人演算法。

不過，一般人可能對於機器人理財有迷思，認為智能理財能夠運用演算法來降低投資組合風險。

智能理財能夠降低投資風險？

大拇哥證券投顧業務總監王克瑞表示，與其說降低風險，不如說 TAROBO 的智能理財，能透過「大數據」和國際機構交換取得的第一手資訊，加上投資專家，透過 Top down 的方式選取標的，再由機器 Bottom-up 的驗證，加上透過機器學習，將這些篩選出來的標的再次回溯測試，經過不斷調整「演算法」與動態調整權重，讓投資人得到更好的投資組合建議。

畢竟高報酬往往也伴隨著高風險，TAROBO 智能理財的核心目標，是在風險承受度一樣的情況下，讓投資人取得相對較高的報酬！

大拇哥與市面上機器人理財完全不同

TAROBO 敢說自家推出的機器人理財與市面上不同、是真正的智能理財，乃基於這套自行研發的「基金評分系統」。它運用經驗證過的大數據與金融科技，針對在台核備銷售的基金持有的每一檔股票或債券，進行深入的調查、分析與評分，其中還包括了由前華頓投信總經理楊師銘領軍的投研團隊，引入總經指標、產業特性、市場估值等因子來驗證基金評分的有效性。

為了防止機器人僅仰賴未驗證過的歷史數據來演算，造成「垃圾進、垃圾出」的風險，TAROBO 不斷「反覆交叉驗證」這些斥資上千萬，向全球大數據資料庫以及投研機構購買的各種財經資料庫，更進一步用驗證過的數據與國際投研機構交換「花錢也買不到的特殊數據」，藉此讓評分系統能更準確評估基金未來績效。

王克瑞進一步解釋，TAROBO 自行研發的基金評分系統是用「具有未來性的大數據」來進行演算及機器學習，捨棄市場上普遍使用「過去歷史績效」來作為判斷基金未來績效好壞的依據，就是對比業界最大的不同。TAROBO 也是業界第一家能對債券做流動性測試，這必須具有難以從市場上取得的數據，門檻相當高。

這套「基金評分系統」，以即時完整驗證過的大數據，結合 AI 不斷回溯測試，不斷深度學習，挑選好基金。機器學習正不斷在用每天市場的變化數據，加上大數據反覆測試，用科學化的方式驗證及找出影響股債價格最有效的因子，讓「有未來性的大數據」成為對投資人有效的決策工具。

舉例來說，TAROBO 的基金資料庫會抓取每一檔基金的持股明細，並取得個股的估值、基本面、市場等超過 50 個因子，來評估整個投資組合的未來表現。

此外，TAROBO 與業界不同之處，是能夠分析台灣所有上市的基金，不像有些同業能夠分析的基金標的只有涵蓋特定的幾家業者。

機器人理財的價值與優勢

其實，在投資理財方面，有些事只有電腦 (機器) 能做得到，驗證數據是一件大工程，包括如何取得、如何驗證等數據處理及分析的方式。以債券型基金為例，針對所有持債發行公司財務狀況進行剖析，建立信用評等、並計算每一檔持有債券的存續期間、到期收益率等，幫助投資人全面性地了解該債券基金承受的違約風險、利率上揚遭受損失的風險及「未來」期望的收益率。

第二則是機器人可以運用網路爬蟲來擴展自身的大數據資料庫，或對其他網站的索引，讓 TAROBO 的大數據資料庫更完整；第三則是上述所提到的演算法和機器學習，讓機器人檢視全球超過上萬間公司的財報，再比對 S&P 500 評等，將這些篩選出來的標的回溯測試，每天調整因子，不斷調整演算法，來評估基金未來表現。

理財機器人真的能取代人類嗎？

機器人不能取代人類，理財機器人自然也不能取代人類判斷的價值，反而是讓人類省下時間去做更有意義的事情。

目前 AI 用來輔助人類，以半自動駕駛汽車為例，電腦需要大量的資料、實際上路經驗，將不同情況甚至緊急狀況納入學習，才可以更好的輔助駕駛人。但並不是說自駕車就不會發生誤判情況，但因為有駕駛人輔佐，導正誤判，機器也藉此學習。所以機器是需要人類跟機器一起合作，透過學習和演算法，讓車子能幫助人類。

王克瑞以上述自駕車為例，解釋 TAROBO 機器人從大量的數據中學習。以股票型基金為例，要先將全球上萬家公司的數據分析後進行驗證，然後再搭配「投資專家」從中去找出影響股價的有效因子，再動態調整權重，最後還要再跟「過去預估未來」跟「現在預估未來」的數據做 back-testing。做出投資組合之後，開始上戰場面對瞬息萬變的市場，學習每天市場的漲跌幅、大事件等，再回去重新檢視因子權重，調整投資組合，進行深度學習。才成為能夠評估未來的理財機器人。

TAROBO 以服務銀行及金融業法人為主。在銀行內部提供給從業人員「財富管理輔助系統」，核心皆為上述有機器學習能力的演算法，提供智慧理財輔助系統，讓從業人員可以最省時省力的協助客人，給客人更好的投資建議，達到客人與機構的雙贏；至於銀行對客人，則能做到全自動化智能理財系統，包括 KYC 功能的機器人理財加上全自動再平衡等功能，讓銀行可以提供給投資人更多的選擇。

同時也可與投信業者共同發行機器人操盤基金，過去投信業者都要花大筆錢找國外投顧合作，現在 TAROBO 就可以提供最完整的數據庫和全智能「投資」輔助系統，成為幫助投資人，甚至是投資專家的輔助工具。

對於一般投資人，TAROBO 網站免費提供部分專業數據給投資人，揭露有用的投資訊息，像是每一檔基金的完整持債和持股等，提高台灣的投資透明度，以及整體的投資環境。

王克瑞表示，對台灣未來智慧理財市場的期望，回到基本面來看，他認為台灣基金持股不夠透明，全權委託最低投資金額有限制，他另期望自動再平衡法規放寬，以及未來資訊揭露更透明。

期自動再平衡法規再放寬

投資人和機構要能夠了解真正的機器人理財其演算法的重要，知道正確的使用大數據，對大數據有正確的認知。由於自動化投資顧問的系統核心就是演算法 (Algorithms)，因此金管會也訂立了理財機器人 9 大作業要點。

其中，針對投資組合的再平衡 (Rebalancing) 的部份，原本規定業者要經過客戶同意，才能執行再平衡。金管會雖已適度放寬自動再平衡，但 TAROBO 與其他機器人理財業者仍覺不足。因為目前全權委託全自動再平衡的門檻高達五百萬台幣，摒棄了小額投資人的使用機會。

他也表示，期盼未來市場更趨近專業化，Fintech 應該是投資放前面，而非科技在前面，成為 Tech-Fin，變成以系統業者為皈依。畢竟，金融業和 IT 產業異業結盟，要如何磨合，才能創造出最符合投資人需求的產品。應該需要從金融投資的角度出發，系統業者才能寫出對投資人有用的機器人理財系統。