文／張騏全（資策會數轉院金融科技中心副規劃師）
現代投資者在資訊爆炸的情況下而導致學習焦慮，傳統財富管理無法滿足其學習效率與即時需求。此時，結合人工智慧與演算法資產配置的創新服務「理財機器人 Robo-Advisors」正悄悄影響著財富管理領域。
理財機器人是科技工具的進步，也是一種財富決策邏輯的重塑，從依賴人際關係的高資產客戶理專制度轉向基於演算法的個人化、規模化與低門檻理財服務。在理財機器人崛起的背後與核心價值將會為財富科技的生態帶來轉變。
理財機器人的發展規模與崛起
從目前的發展來看，財富管理仍仰賴專業經理人與理專的主觀判斷，在資產配置、風險評估與市場預測方面形成知識壟斷。但隨著開放資料、生態整合與 API 金融科技興起，個人投資者可透過簡單操作獲取即時市場數據，逐步取代傳統模式獲取數據的價值。
理財機器人是以演算法驅動資產配置自動化模式，提供低成本、高效率與可規模化的服務。根據 Grand View Research 預估，2023 年全球 Robo-Advisor 市場規模已達 66.1 億美元，預計於 2030 年達 418.3 億美元，年複合成長率 30.5%。年輕世代的投資者強調效率、直覺與控制權，更偏好自助型金融服務。他們更願意接受以 App 操作完成風險評估、自動扣款與其他金融流程，也願意信任演算法勝於陌生理專。
用戶行為在此轉變下，理財機器人不僅成為金融科技的應用工具，更代表一種新型客戶關係與信任的建立。
理財機器人在區域市場的發展
新加坡是亞太理財機器人最早起步的市場之一。在金融管理局（MAS）於 2016 年推出的金融沙盒政策下，StashAway、Endowus、Syfe 等平台迅速興起，提供 ETF 為核心的自動化配置，並結合 ESG 投資、退休規劃、保險配套等模組。
StashAway 已跨足馬來西亞與中東市場，管理資產逾 10 億美元，並持續與花旗銀行等機構合作擴大市佔率。Endowus 則主打 CPF 資金整合理財，成為結合政府資金與私人資產管理的創新平台。這些服務平台逐步成為中產階級的「數位理專」。
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相較新加坡，香港在推動 Robo-Advisor 的過程中更為審慎。香港證監會自 2019 年起對 Robo-Advisor 自動化投資服務／線上投資建議平台加強監管，並發佈如《Guidelines on Online Distribution and Advisory Platforms》等規範文件，要求平台須對演算法進行定期審查、風險揭露與資料保存，保障投資人權益。
隨著用戶投資需求提升，Wealthsimple、AQUMON 等新創也在香港取得一定市場份額，並以 AI 分析及 ESG 組合等特色服務吸引年輕用戶群。
在台灣、泰國、印尼等市場，理財機器人多由銀行或券商提供，採線上輔助而非全自動投資模式，目前仍以提供投資組合建議、風險評估測試與估值模型參考等為主。此類平台例如永豐金的理財寶、玉山銀行的 E 資管、BCA Indonesia 推出的 Welma App 等。
理財機器人的價值與爭議
理財機器人的最大優勢在於用戶體驗與效率優化。用戶可以在短時間內完成風險評估、確認資產分配與設定自動交易，不受時間、空間限制，特別適合資金規模中等、但重視成本與使用彈性的用戶族群。
這些機器人平台具備較高的可擴展性，可以同時服務數十萬名投資人，並透過 AI 自動化模型更新與獲取即時市場資訊，優化投資決策品質。
但這類平台也面臨不少爭議。第一，演算法配置背後涉及大量模型假設與參數設定，對一般用戶而言尚屬陌生，若遇市場極端事件，機器人是否能適當應對，仍有著較高的不確定性。第二，當投資組合虧損時，用戶可能無法明確分辨責任歸屬：是用戶風險承受度評估錯誤？還是模型調整不及？迫使監管機關對其風控與揭露資訊愈加嚴格。
從輔助到主導，AI 財富科技的未來可能性
理財機器人正在推動一場從「人為主導」到「機器輔助」再到「機器主導」的資產管理轉變。它象徵的不僅是工具演進，更是一種財富管理模式的重塑。
在此過程中，金融機構的角色將轉變為生態平台提供者，需具備技術、法遵與客戶體驗整合力。而監管機構也需思考如何在創新與風控間取得平衡，確保導入 AI 後的理財機器人的合規性。
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財富科技的終點不會是理財機器人，這只是金融智慧化的一個節點。未來的財富科技平台將不只是提供配置建議，更可能整合 ESG 檢查、稅務優化、金融教育與情境互動式問答（如 ChatGPT 投顧功能），朝向全方位「數位財富生活顧問」邁進。
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