所謂人工智能（AI），和那些與之有關聯的技術和商模，大概可以算的上近幾年的風口，諸如大數據、5G、機器學習、外加以人臉辨識、新零售、物聯網⋯⋯等，只要提到這幾個關鍵字，總讓創投機構為之熱血沸騰，媒體與各類「導師」也經常跟風追捧，當中卻未必全是真有其事。 但未來仍是不可抵擋：我們每個人都得做足準備，面對科技日新月異的變化，與對世界的巨大影響──可不是嘛，主流風向早已定調機器人與人工智能，將取代數以千計的工作崗位，甚至是那些傳統上被視為「金飯碗」的領域，例如律師事務所、金融機構等。 本文想談談的，就是在金融領域中，熱門了好一陣子的「智能理財」、或俗稱的「理財機器人」：簡單來說，它們指的是利用 AI 技術與數據分析，供客戶以人工智能輔助的方式買賣股票（或其他理財商品），進而創造比大盤平均還優的獲利表現。要知道，過去在金融投資業，舉凡有實力、知名的「股市操盤手」（day trader），或基金經理人（fund manager），可是圈子內最炙手可熱、薪資行情也最高的一群人。但如今這個職業，卻也同樣遭到 AI 威脅。甚至有人預測若智能理財發展成熟，他們的「金飯碗」，都可能被冷冰冰的程式給取代 ──這是怎麼回事？ AI 技術進入傳統金融業，「它」到底是什麼？ 在進一步探討 AI 為何能進入傳統金融領域，「協助或取代」基金經理人、證券交易員的角色，替投資人選擇適當標的之前，我們先來簡單討論一下「到底什麼是 AI 」，目前的技術應用又是如何： 一般大眾對 AI 的印象，可能多半來自電影，例如《駭客任務》中的「母體」，或是《人工智能》中尋求母愛的機器小男孩──但事實上，目前的（準）「 AI 技術」並沒有那麼戲劇性，在我們的生活中也已經日漸普及：舉凡網路平台定向投放廣告、雙 11 購物節後台預先估計顧客的下單量、Youtube 背後的演算法、汽車的自動駕駛系統、身分識別機制、語言分析、或是益智遊戲（例如圍棋）⋯⋯等，都可以算是 AI 技術（程度不一）的相關應用。 簡單來說，「人工智能」是電腦科技發展其中的一項分支：它讓電腦能夠「擁有自己的智慧主體」（intelligent agent），藉由龐大資料運算後模擬人類的感知、學習，甚至推理、演繹能力，進而可以執行各種任務。據 Michael Haenlein 和 Andreas Kaplan 的解釋，人工智能可以定義為「系統正確解釋外部數據，從這些數據中學習，並利用這些知識通過靈活適應實現特定目標和任務的能力」。至於不少人擔心 AI 全面取代（甚至掌控）人類的危機，雖說並無不可能，但至少在現階段或可預期的未來，還不太可能發生。原因在於人工智能發展的四階段（四類型）：單一反射（Reactive Machine AI）、有限記憶（Limited Memory AI）、具有心智（Theory of Mind AI）、以及最終型態自我意識（self-aware AI），目前即使在最尖端的電腦工程實驗室，「具有（類）心智」只有極少數初步實驗，「自我意識」更只在理論階段而已什麼是「 AI 智能理財」？ 在大致介紹了當前的 AI 技術之後，我們大致上就可以理解所謂的「人工智能理財」是怎麼回事了： 簡單來說，絕大多數金融機構推出的智能理財系統，其實就是利用（可能有部分 AI 技術應用的）電腦程式，按照「人」所設定的條件與模式，即時追蹤市場數據、並按照預設的判斷進行快速的投資決策。其著眼的好處，在於「快速」與「冷靜」地掌握市場動態，尋找獲利空間： 例如自動抓取和「判讀」個股資訊、市場數據整理、價格走勢分析、甚至關鍵字篩選分類和商品漲跌概率分析⋯⋯等等，電腦必然比人工快速多了。其實「量化交易」（Quantitative Trading），算是金融界裡面很早就開始使用電腦技術（套句現在流行的用語，就是「大數據分析」）的領域，講求的便是在極短時間內全面且系統性的捕捉錯誤定價、錯誤估值的機會，大量瞬間的定向投放，賺取可觀套利後出場。 受惠於網際網路的發達和電腦技術的革新，如今這樣的操作多半能在幾秒內完成：當一般人「意識到」市場有套利空間時，可能隸屬於機構和大型避險基金的量化交易程式，早就已經搶先好幾步完成交易了。 另外，由於「預先設定好」判斷標準的關係，此類投資方式也能相對避免掉行為投資學中談的諸多「人心盲點」（例如不甘心認賠殺出、追高殺低等等）──當然從另一面來說，它也不可能會做出程式設定以外，能夠「逆轉乾坤」的神來一筆操作。