第二章、 理財機器人概述
第四節、 理財機器人之市場規模與商業模式
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第二項、『資產管理型』理財機器人
有別於『資訊建議型』理財機器人，『資產管理型』理財機器人實際上更為符合理 財機器人概念，因『資產管理型』理財機器人所提供之服務乃投資人委託一筆資金由理財 機器人全權管理自行進行投資，而依各理財機器人業者規定，投資人可隨時中斷投資進行 贖回抑或須等待一定年限方能贖回。使用『資產管理型』理財機器人前，理財機器人業者 將就投資人之投資目的、年齡、投資金額、投資風險承受能力高低等與投資人相關問題要 求投資人進行概括或簡易之回答。理財機器人將根據投資人之回答使用演算法藉以定位與 分析投資人實際上之風險承受度以及適合投資人之投資組合。若投資人認為演算法所模擬 之投資組合符合自身需求時，即可存入資金授權理財機器人自行完成接續之投資行為，而 理財機器人主要投資之標的乃以指數型證券投資信託基金18（Exchange Traded Fund, ETF）為主19。
『資產管理型』理財機器人之獲利來源主要來自於收取投資人之管理費用，管理費 用可能包含了投資人使用理財機器人模擬投資組合之費用或理財機器人協助投資之手續 費，惟此類收費實際上『資產管理型』理財機器人並不會明確說明收取之費用細項為何。
再者，透過『資產管理型』理財機器人模擬之投資組合可能會與其他投資人之投資組合重 疊，非有專一性，因為演算法所模擬之投資組合僅是適合該風險類群之投資組合，並非單 一專屬於投資人。
第四節、理財機器人之市場規模與商業模式
第一項、理財機器人之市場規模
近幾年，隨著金融科技風潮蔓延與年輕族群投資需求增加，理財機器人如雨後春筍 般成立，不僅是科技業或新創公司提供理財機器人服務亦有不少傳統金融機構涉足其中。
業者、資金方與需求方之投入，使理財機器人市場規模達到快速成長，根據Statista202019 年6 月一份關於全球理財機器人數據統計21指出，2019 年理財機器人業者所管理之資產規
18 在風險分散概念下，投資人往往會將資金分成多份投資於不同類別資產，以股票市場為例，投資人會將
資金按自身風險管理措施投資於不同的股票標的，惟當中可能有單一股票價格過於高昂而無法投資進而無 法達致投資人之風險管理目的。就此，指數型證券投資信託基金被動跟隨某檔指數，將指數證券化，持有 組成指數之股票種類，使投資人只要投資該基金即可以持有相對應股票權益之受益憑證間接投資且分散風 險，而投資人之損益取決於被跟踪之指數之漲跌。
19 World Bank Group, Robo-Advisors: Investing through Machines (21 February 2019), at 2, available at http://documents.worldbank.org/curated/en/275041551196836758/pdf/Robo-Advisors-Investing-through-Machines.pdf (last visited 15 June 2020).
20 Statista 被譽為世界上最成功的統計資料庫之一，主要業務範圍是統計各國不同產業市場之資料與數據。
21 此份報告不完全包括全球所有國家，僅為 Statista 研究範圍中的 150 個國家。
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模約9 千 800 億美元，預計到了 2023 年資產管理規模將來到 2.5 兆美元22，以27%複合年 均成長率（Compound Annual Growth Rate，CAGR）成長23（詳細數據請參圖1 所示）。
用戶數方面，根據同份報告指出，2019 年預估用戶為 4 千 6 百萬人，而到了 2023 年，用 戶數將突破1 億約為 1 億 5 千萬人24（詳細數據請參圖2 所示）。
22 另有德勤顧問公司一份於 2016 年 8 月發布的文件指出，預計 2025 年，理財機器人資產管理規模將達 16
兆美元，惟本文採用Statista 報告，乃因 Statista 報告發佈在後，更能貼近市場現在所表現之實際樣貌與潛
力。若對德勤顧問公司報告有意者，請參Deloitte, The expansion of Robo-Advisory in Wealth
Management( August 2016), available at https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/de/Documents/financial-services/Deloitte-Robo-safe.pdf (last visited 15 June 2020).
23 Statista, Personal Finance report 2019(June 2019), available at https://www.statista.com/outlook/337/100/robo-advisors/worldwide (last visited 23 November 2019).
24 See Statista, supra note 23.
240,025
543,188
980,541
1,442,028
1,863,438
2,231,721
2,552,265
0 500,000 1,000,000 1,500,000 2,000,000 2,500,000 3,000,000
2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023
美元（百萬）
年份
資產管理規模（Assets under Management)
資料來源：Statista 圖 1、全球理財機器人資產管理規模（作者自製）
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人業者Vanguard，其資產管理規模達 1150 億美元；緊隨其後的業者是 Charles Schwab，資產管理規模約370 億美元；後位順序則為 Betterment，規模約 160 億美元；
Wealthfront，規模約 110 億美元；Personal Capital，規模為 85 億美元25，這五家業者皆為 美國理財機器人業者。此外，截至2017 年 4 月，美國已有超過 200 家理財機器人業者成 立，而德國有31 家理財機器人業者；英國與中國有 20 家，印度則有 19 家26。因此 Statista 預計 2023 年，單就美國理財機器人市場而言，資產管理規模將以 18%的複合年均 成長率成長，達到1.5 兆美元，用戶人數達 1 千 4 百萬左右27。
25 Barbara A. Friedberg, MBA, MS, Robo-advisors With the Most Assets Under Management -2019, Robo-Advisor Pros (28 March 2019), available at https://www.roboadvisorpros.com/robo-advisors-with-most-aum-assets-under-management/ (last visited 15 June 2020).
26 Burnmark, Digital Wealth (April 2017), at 10, available at
https://www.burnmark.com/uploads/reports/Burnmark_Report_Apr17_Digital_Wealth.pdf (last visited 15 June 2020).
27 Statista, Robo-Advisors (United States) (2019), available at https://www.statista.com/outlook/337/109/robo-advisors/united-states (last visited 23 November 2019).
13,104.60
2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023
單位為千
年份
用戶數量
資料來源：Statista 圖 2、全球理財機器人用戶數量（作者自製）
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除開上述五大國外，歐盟地區如芬蘭、西班牙、瑞士；亞太區如日本、新加坡、澳 洲等；南美洲如巴西皆有理財機器人業務之發展28，其中亞太區理財機器人資產管理規模 被預測於2023 年將以 61.21%複合年均成長率增長，將達 16.67 億美元，主要推動國家為 中國、印度與日本29。推動亞太區理財機器人發展主因亞太區理財機器人仍處於發展階 段，當理財機器人發展成熟後，亞太區龐大人口基數將成為主要發展原因30。
整體而言，從以上數據可明顯知悉與其他國家相比，無論是資產管理規模、用戶 數、業者數量以及市值，單一美國數據即可能為其餘國家之總和，也因此美國可謂為理財 機器人之重要指標，其發展與法規規範都有可借鑒之處。歐洲地區包含英國與德國除美國 外亦領先其他地區，亞太區目前發展雖不如歐美地區，惟假以時日在技術成熟、互聯網完 全普及化與人口紅利下，亞太區理財機器人產業之發展指日可待。
第二項、理財機器人商業模式
2008 年，美國第一家理財機器人 Betterment 成立，2010 年正式對投資人提供理財 機器人服務31。Betterment 之後，陸陸續續世界各國皆有理財機器人業者成立提供服務，
服務內容會因為業者針對消費族群與市場營運策略之不同而不同，但即使是同業者一也可 能有好幾種不同的服務32，取決於投資人之投資目的。根據服務內容之不同，理財機器人 業者亦有不同之商業模式，目前較為主流之商業模式分別有三33，以下述之。
第一款、D2C Advisory（Direct to Consumer 模式）
D2C 模式為多數人較為熟悉之理財機器人商業模式。該模式可用於『資訊建議性 理財機器人』或『資產管理型理財機器人』，客戶主要透過使用理財機器人業者之網頁完 成投資理財，過程中可能是極少或毫無人力之介入34。D2C 模式下，客戶輸入相關資料透 過演算法風險分析，可從理財機器人業者推薦之金融商品中依比例篩選後自行購買抑或交 由機器人自行分配購買。
28 Deloitte, The Finnish perspective on robo-advisory (2017) at 10, available at
https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/fi/Documents/financial-services/Robo-advisory.pdf (last visited 15 June 2020).
29 Business Wire, Asia-Pacific Robo-advisory Market (2015-2023), available at
https://www.businesswire.com/news/home/20181214005127/en/Asia-Pacific-Robo-advisory-Market-2015-2023-Substantial-Growth-61.21 (last visited 15 June 2020).
30 Id.
31 Jon Stein, THE HISTORY OF BETTERMENT: CHANGING AN INDUSTRY (20 July 2016), available at https://www.betterment.com/resources/the-history-of-betterment/ (last visited 15 June 2020).
32 See Burnmark, supra note 26, at 8.
33 See Burnmark, supra note 26, at 11.
34 See Burnmark, supra note 26, at 11.
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第二款、B2B Advisory（Business to Business 模式）
現行市場上，提供B2B 模式之理財機器人業者仍為少數，因該類型業者主要服務 對象是企業（特別是資產管理公司）或銀行35。B2B 模式之理財機器人業者會針對客戶需 求撰寫演算法，比起D2B 模式之理財機器人業者，B2B 模式更趨向於客制化。
第三款、Hybrid Advisory（混合模式）
根據歐洲聯合監理委員會一份文件指出，目前大多數理財機器人業者採取的都是混 合模式，亦即人機互動3637。不同與D2C 模式，Hybrid 模式將理財機器人業務進行細緻分 工，機器人（人工智慧）在該模式下，設計為專注投資標的分析與執行投資決策，而在資 金配比、投資標的篩選與財務規劃上則是傳統投資顧問負責38。