online gambling singapore online gambling singapore online slot malaysia online slot malaysia mega888 malaysia slot gacor live casino malaysia online betting malaysia mega888 mega888 mega888 mega888 mega888 mega888 mega888 mega888 mega888 專訪元大投信總經理劉宗聖── 台股 ETF 巨頭的 AI 戰略是什麼?

摘要: 人工智慧落地,在台灣的諸多產業都是重要的議題。場景切換到金融業,這個長存於歷史洪流中的產業,可說是對數據、資料最敏感的行業,在所有產業都還沒有開始收集數據時,金融業就已經開始用紙本進行大量的建檔,包含所有的交易歷史,客戶資料,存款、帳戶資料,在 AI、大數據都還沒有個雛形時,金融業其實就已經擁有了最重要的根基:龐大的數據庫。

 


元大投信是台灣最早發行 ETF 的金融單位,其前身寶來投信在 2003 年就推出了台灣第一檔、也是最知名的 ETF 基金— 元大台灣 50,據 投顧公會數據 顯示,歷經 15 年發展,元大投信的 ETF 基金依然佔據台灣規模前 10 大 ETF 基金的其中 7 名 ,是台灣業界最大的 ETF 發行商。

ETF 是指數型基金,簡單解釋,就是將指數「證券化」,透過將現有的台股、基金、債券的指數變成一種金融商品,讓投資人有更多元的投資組合。

被尊稱為「ETF 教父」的元大投信總經理劉宗聖僅花 7 年,就以 38 歲年紀坐上投信總座,是當時台灣最年輕的投信總經理,擔任元大投信總座的 12 年來,他引領了元大投信奠定國內 ETF 龍頭地位,也見證了台灣金融業的大風大浪。

元大投信的數位化戰略:「AI 產品」只是起點,真正重要的是公司作業流程

第一次見到劉宗聖,可以感覺出他「非典型金融人」的特質,走進會議室的他並非西裝筆挺,只穿著簡單的襯衫和一件黑色防寒背心,甚至沒打領帶,說起話來快而直接、詼諧。 在他身上看不到金融菁英的傲氣,而是豪爽的大將之風,從這樣的特質就可以看出,為什麼劉宗聖可以帶著元大投信,在台灣近年競爭激烈的 ETF 投信市場打出龍頭地位。

元大投信在 2017 年底就推出了「元大 ETF-AI 智能投資平台」,是台灣首個專注在 ETF 上的智能投資平台,領先國內其他相關的 ETF 業者。

「我們做 AI,不是為了做而做,能賺錢我們才會去做」訪問的一開始,元大投信總經理劉宗聖便語出驚人。「我認為我們現在做的,其實不是 Artificial intelligence(人工智慧),而是 Automatically interaction(自動化整合)」。

 

C 端產品的重點在於把基金的選擇權還給消費者,讓他們自己挑選要買的基金,投信角色轉變為提供工具,劉宗聖認為,真正的決勝點,是在 組織的工作流程整合 上。

全面數位化的前、後台,元大投信要用 AI 量產優秀經理人

要讓 AI 可以整合近金融業工作流程上,基礎建設其實是重中之重,而元大早就先一步啟動了組織前、中、後台的數位化進程。

劉宗聖自信的說:「元大投信一直都致力打造一個很強的後台,目前光是後台就有五個班,概念就是 Fat server、Thin Client,所以元大投信的架構是很強的後台,前台很輕, 當後台的強度可以承擔開發更多新東西時,前台就能發揮更多創意 。」基礎建設對於銀行的 AI 導入重要性非常高,更是創新的重要基石。

 

元大投信目前的中後台都已完成數位化,基金會計的審批早已無紙化,便於保存。

「投信這個行業很有趣,所有紙本都必須收藏兩年,過去是誰寫的報告,權責主管是誰,都要詳實記錄,所以我們過去倉庫裡會計、投資的紀錄都是堆積如山」劉宗聖有些得意,談起元大投信的數位化進程,他非常有自信,為了增進工作效率,元大投信很早就已經動手做了無紙化。而如何能負擔這樣龐大的數位化數據,靠的其實就是強大的後台。

有了強大後台作為基石,元大投信有良好的體質可以進行 AI 升級。

劉宗聖拿了張紙,在紙上畫了幾個簡單的流程圖,解釋他的流程 AI 化戰略:「把好的東西萃取下來,這東西以前叫系統化,我們好幾年前就在做了,但沒有做到 AI 的程度。未來如果順利的話,連好的經理人都能複製好幾個。」

一個優秀、懂得避險的經理人,在沒有 AI 出現之前,想複製該經理人的成功經驗,只能試著去分析他的操作手法,了解這個優秀經理人是擅長哪種類型的操作,判斷依據是什麼?但不能做到完全複製該經理人的操作模式,老師傅一走公司就要受重傷。AI 重要的是能複製優秀經理人的思考模式,並把 Knowhow 留下來。

在投信的主要業務:金融產品操作上,劉宗聖希望透過 AI 整合過去的交易紀錄,作為人類交易員的輔助,不求 AI 的分析能永遠賺錢,但至少能完成避險。「做投資,要先求不傷身體,再求療效, 不要十賭九贏,一敗塗地 」。

找上台灣人工智慧學校合作,劉宗聖要找的是建模的更好方式

 

除了有強大後台基礎建設的支援,劉宗聖為了找到將過去數據建模的更好手法,找上台灣人工智慧學校,在「全球股債預測」這個題目上共同激盪,找出有趣的新模式。

談起第一次合作的經驗,元大投信專戶管理部副總經理林忠義笑說:「剛開始最大的問題其實就是 對方不懂金融產業,我們也不知道該怎麼跟他們溝通 我們要什麼。」,也是因為如此,第一次做出來的題目其實不慎理想。

而後,林忠義領導的團隊和人工智慧學校進行了幾次磨合,最終終於找到達成良好溝通的方式。「我認為其實最後也有賴於對方並非業內人,所以他們看待問題的方式會跟我們完全不同,這讓我們學到很多,他們做出的專案成果也讓我們的工程師得到了完全不同的思維概念。」

談到最初為什麼會與台灣人工智慧學校合作,元大投信專戶管理部副總經理林忠義認為那是一次重要的學習經驗。「我們自己不是沒有團隊,我們的研究團隊也在同步做一樣的專案,但我們希望可以透過和台灣人工智慧學校合作,看到不一樣的解決思維。」

長期而言,林忠義認為未來金融業界勢必會需要大量的 AI 人才,這也是人工智慧學校這類機構存在的「必要」,「就如總經理所說的,金融業人才不懂 AI,AI 人才不懂金融,國外專家不懂台灣,台灣是必須要建立本土的 AI 人才庫,才是長期發展的根基。」

元大投信專戶管理部副總經理林忠義

金融業人才需求不會少!只是變成需要更多 RD、IT

 

對於 AI 的到來造就的金融業人才新局面,劉宗聖有很多想法。

台灣的金融業過去為什麼沒辦法發展得很好?因為大家都不培養人 ,我們可以買系統增進效率,但是人喜歡找現成的。產業發展初期沒有問題,現在 12 年過去了,會動的都不是好的人,真正好的人不會動。而業界還沒有找到一個新的、良好的新人培訓模式。」

劉宗聖認為,未來並非金融業的需求人力降低,而是需要的人才領域不同了,未來或許 分析師會少,但 IT、RD 的比例將會增高 。金融業本來就是重視 RD 的公司,透過後台的智慧化,把做瑣事的時間用系統化取代,空出更多開發的時間優化系統,是未來最有可能的發展方式。

金融業在擁抱 AI 的進程中,最常遭遇到的問題,不是過往的金融人才不懂 AI,就是工程師團隊不懂金融,想從國外挖角專家,他們又不懂台灣,因此為了縮小不同領域間的隔閡,培養具有跨領域能力的人才,元大派去接觸 AI 的,大多是過去設計金融產品的項目負責人,或是對於金融與 AI 接觸第一手的專案負責人。

「我們派去學 AI 的,前中後台的人都有」劉宗聖認為,組織的打造不能只靠公司高層的一聲令下,而是要靠員工的自動自發和整體環境的塑造養成,「我要找的是種子教官,我派他們去上課,讓他們把東西帶回來。」

透過導入 AI 的機會,劉宗聖渴望創造出專家可以生存的環境。過去金融業都是用「經歷過幾次股災」來定義專家,但金融業做的本質都是大量運算跟處理的能力,附加價值不夠高,差異化不夠高,做出來的產品差異性都不大,最後誰都沒有辦法真正勝利。

AI 時代,金融業將變成「大者恆大」

 

剖析 AI 時代的金融業新局,劉宗聖認為同業間的規模差距會被拉得更大,過去一家小投信,只要挖幾個厲害的經理人、分析師過去,一下子就能縮短和大投信間的距離,但有沒有足夠成本投入開發 AI 的後台和培養思維,將會成為大小投信的關鍵差距。

劉宗聖總結,導入 AI 就像過去的網際網路,手機、2G、3G,那就是一個服務的載具,用以創造一個新的業務模式。目前所有人都在重新找到傳統業務結合最新趨勢的方式。

就如目前元大投信正在著手的大方向便是基金現金化,也就是台版餘額寶,當用戶把錢存進帳戶,其實不是單純的活存,而是直接轉為基金,每次提款,其實並不是領出戶頭的錢,而是「贖回基金」。「台灣的存款餘額有 17 兆,如果全部交給元大投信,我們可以多製造 560 億。」劉宗聖笑說。

而這時,若需要導入更多的客製化設計,前面的組織 AI 導入和研究,便能發揮效用,劉宗聖認為,若是金融企業都能完成 AI 在組織的落地生根,未來金融產品客製化的成本會降低,效率會比現在做客製化的效率更快、更好。

 

「AI 的好處,要跟風險擺在一起看,要透過 AI 降低成本,也要能創造相同幅度的成長。」一句話總結劉宗聖在領導元大投信導入 AI 的重要感悟。

轉貼自: BuzzOrange

 


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