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ETF 智能投資與機器人理財實務與應用

為了解決元大etf-ai智能投資平台的問題，作者劉宗聖,黃昭棠,張明珠,邱鉦淵,李政剛,張克豪,曾逸江,蔡宇倫,楊育晟,蔡雅筑,林恕安,劉維翰 這樣論述：

　　機器人理財發展至今約12個年頭，根據市場調查公司Statista預估，2021年全球管理規模將突破1兆美元，並在2023年翻倍突破2兆美元，顯見全球金融機構與金融科技新創公司，無不重視機器人理財的發展。   　　機器人理財的核心技術，主要體現於資產配置及投資組合管理的能力，與傳統財富管理服務最大的差異，在於從一次一檔（單筆投資）與多次一檔（定期定額），走向一次多檔（投資組合）與多次多檔（定期定額＋投資組合＋再平衡），有利降低風險與提高長期績效。   　　本書從美國資產管理生態談起，楬櫫傳統大型金融機構已跨足機器人理財領域，包括Vanguard、Charles Schwab及TD Ame

ritrade等；接著教導投資人善用元大ETF-AI智能投資平台，補足人為投資的不足，打造更加穩健成長的AI理財計畫。   　　內容精要 　　►一次看懂：海外機器人理財商業模式 　　►操作密技：多檔ETF規畫客製化投資組合 　　►獨家情報：投資組合最佳化技術 　　►實例分享：動態再平衡策略 　　►退休利器：用智能投資累積養老金

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人工智慧在金融法上之運用與挑戰—以機器人投顧為主軸

為了解決元大etf-ai智能投資平台的問題，作者張詩瑀 這樣論述：

人工智慧之發展使得金融科技浪潮快速襲捲而來，破壞式創新完全顛覆了傳統金融業者之經營模式，使其面臨極大之挑戰與轉型，也考驗著各國金融市場與監理法制如何因應。在歷經2008年金融海嘯後，機器人投顧憑藉著極少人力及自動化帶來之優勢，以低門檻、中立客觀之方式為廣大消費者提供更準確、透明及優質之投資服務，卻也帶來了一些問題，諸如受託義務及合適性原則之落實、利益衝突之防免、演算法之監管、系統性風險之因應及資訊揭露義務等，此些議題皆有待解決。我國於2017年開始發展機器人投顧，2020年上半年金管會對機器人投顧實施專案檢查結果也點出現行運作上在演算法審核、市場動盪應變、KYC及合適性上之一些問題。

本論文以機器人投顧為主軸，目的透過分析我國實務運作之概況，探討除了金管會金融檢查結果外，尚有哪些潛在問題。方法上，本文從人工智慧之概念出發，藉由回顧美國、英國及歐盟實務運作情形、專家學者文獻及法制概況，了解國外運作情形，藉以做為我國之借鏡。研究發現，目前國內業者多是以自家發行或是上架之金融商品為投資標的，而引發了利益衝突之疑慮。再者，即使以ETF作為投資標的，亦有業者是否履行其受託責任之問題。其他在客戶調查與分類上，針對客戶不一致回答之應變機制，以及再平衡服務之侷限，皆為可改善之地方。 本文認為，雖許多業者均以自家發行之金融商品作為投資標的，但若業者已告知客戶相關利益衝突及控管措施後取得

客戶同意，並不會因此違反忠實義務。而針對業者以ETF作為投資標的，本文認為若業者已事先明確告知並標示出客戶日後需額外繳納之基金管理費用，應不會違反其受託人責任。在台灣，機器人投顧仍處於萌芽階段，在英美及歐盟各國多未制定專法規範之狀況下，本文也提出些許建議，希冀我國採取積極開放之態度，提升自身科技能力，朝向完善之監理法制邁進。