以技術採用生命週期探究投資人對機器人理財之採用意願

全文

(1)國立臺灣師範大學管理學院高階經理人企業管理碩士在職專班碩士論文 Executive Master of Business Administration College of Management. National Taiwan Normal University Master’s Thesis. 以技術採用生命週期探究投資人對機器人理財之採用意願 A Study on Investors Adoption of Financial Robo-Advisors on the Technology Adoption Life Cycle Theory. 王裕隆 Wang, Yu-Lung. 指導教授：沈永正博士 Advisor：Shen, Yung-Cheng, Ph.D.. 中華民國 109 年 6 月 June 2020.

(2) 謝辭 2017 年冬，我在銀行授信工作上很重要的啟蒙者來電，「台師大 EMBA 有個說明會你來聽看看」，我不假思索的允諾，自此，啟航了 2 年豐饒的旅程；峰榤─總是引領我進入更好的境界。這 2 年，是我人生軸線 46 年以來最重要的篇章，工作上正逢跨越門檻的躍進與轉變，而再次踏入校園，視野豁然開朗的遼闊，和伙伴們看似隨機的聚合，卻是歷世緣份與福澤的匯聚，彼此在人生道場上累積的修練，成就了包容、欣賞與承擔，不易察覺的圓缺卻讓我們彼此契合崁入，各自圓融的流轉卻又能緊緊相扣；我們是【九連環】：（海燕、昭齡、麗英、惠靜、希寧、文娜、金山、志儫、ME。）在我追尋個人成長的過程中，不得已的時間資源分配，也讓太座大人在家庭中多所承擔與包容，而妤心，在我自私的需求下，過度期待妳理所當然的自立，所幸我們及早發現了問題，透過辜老師的協助，順利的修復並回到正軌，那次臨時的鶯歌自行車之旅也將是我們永遠的回憶。旅程的最後一哩路，藉由沈老師的指引，選擇了職業生涯上不可迴避的議題，而老師適時地指派助理巫柏翰協助，在我最無助時順利的跨越了撞牆期，完成了這件不可能的任務，經由口試委員朱克聰博士、鄒蘊欣博士豐富的歷練與仔細的指導及潤飾下，讓這篇論文呈現更豐富的面貌。.

(3) 論文摘要在資訊時代來臨前，商業行為建構在資訊不對稱的條件下產生利潤，現今資訊流動爆炸，消費者不再對資訊患貧，反而乞其求在洪流般的資訊中渴望效率，為了滿足需求，消費者願意付費購買經過整理、過濾的有效資訊，這也開啟資訊提供者的商機，而金融業與科技業結合的金融科技（Fintech）浪潮下，機器人理財業務便順應而生了。我國自 2017 年 6 月由主管機關金管會通過投信投顧公會提出之「自動化投資顧問服務（Robo-Advisor）作業要點」（即俗稱「機器人理財」），在國內金融業掀起一股熱潮，銀行、投信、投顧業者紛紛推出以機器人理財為名的功能平台，截至 2019 年 9 月止，已有 7 家業者從事機器人理財相關顧問服務，但就整個投資流程來說，充其量只能稱為半自動化，因此相較外國近乎採全自動化投資顧問服務的機器人理財市場，我國仍有相當大的差異及發展空間。在國內金融業過度競爭之下，存放利差多年來均持續偏低，而著眼於台灣在戰後的土地改革、進口替代、出口擴張、十大建設、產業升級等經濟發展歷時 70 餘年，早已藏富於民，金融業鑑於經營環境的改變，紛紛將營運重點寄望於財富管理業務，並追求以提升手續費收入來挹注獲利，近年來已成為重要業務之一，而受到科技突破性發展的推波助瀾，金融科技（Fintech）也成為近年影響金融業營運模式的重大變革，此兩者相輔相成即催生了國內發展機器人理財的與起，並預期未來將大幅改變國內投資人的投資行為模式，鑑於此，本研究擬初探投資人對此類服務之期待為何。本研究立論以機器人理財對於國內投資人行為而言是一種創新應用，並以新科技發展歷程中，引用 Geoffrey A. Moore 在 1999 年對 Everett Rogers 創新擴散理論模型（Diffusion of Innovation）重新定義之技術採用生命週期（Technology Adoption Life Cycle），討究不同階段之採用者（投資人）對新科技採用的特性，並期能在發展歷程中，順利「跨越鴻溝」（Crossing the Chasm）成為明日大眾市場中的殺手級應用。截至 2020 年一月，機器人理財管理的資產規模為新台幣 7.1 億元，以七家開辦本項業務的金融機構換算下來，每家金融機構的平均管理資產可能不到 1 億元，明顯地沒有形成經濟規模，未來當系統能夠導入全自動化交易流程或更多的業者投入此項業務時，提供的服務內容是否能受消費者（投資人）接受？而消費者（投資人）未被滿足的需求又是什麼？在看似進入門檻不高的業務上，如何創造使用者價值並建立同業競爭門檻？關鍵詞：技術採用生命週期、機器人理財.

(4) 英文摘要 Before the advent of the information age, business activities were built to generate profits under the conditions of asymmetric information. Nowadays, information flows are exploding. Consumers no longer suffer from information poverty. Instead, they are begging for efficiency in torrent-like information to meet demand. Consumers are willing to pay to purchase effective information that has been sorted and filtered, which also opens up business opportunities for information providers. Under the tide of Fintech, which combines the financial industry and the technology industry, robot wealth management business has emerged. Since June 2017, the “Key Points of Operation of Automated Investment Advisory Service (Robo-Advisor)” (commonly known as “robot financial management”) proposed by the competent authority ’s financial management committee through the Trust and Investment Advisory Council has set off a boom in the domestic financial industry. , Investment trust, and investment consultants have launched functional platforms named as robot wealth management. As of September 2019, there are already 7 companies engaged in robot wealth management related consulting services, but as far as the entire investment process is concerned, it can only be called half Automation, so compared with the foreign robotic financial management market that is almost fully automated investment consulting services, China still has considerable differences and room for development. Under the excessive competition of the domestic financial industry, the deposit spreads have remained low for many years, and the focus has been on Taiwan ’s post-war economic reforms such as land reform, import substitution, export expansion, top ten construction, and industrial upgrading. Rich in wealth, the financial industry, in view of the change in the operating environment, has placed its operational focus on the wealth management business, and pursues to increase profits from handling fees to infuse profits. In recent years, it has become one of the important businesses and has undergone technological breakthroughs. The financial technology (Fintech) has also become a major change that has affected the operation mode of the financial industry in recent years. The two complement each other, which has spawned the development of domestic robotics and financial management. It is expected that the investment behavior of domestic investors will be significantly changed in the future. Therefore, this study intends to explore what investors expect from such services. This research argues that robot finance is an innovative application for domestic investor behavior, and uses the technology redefined by Geoffrey A. Moore in 1999 on the Everett Rogers innovation diffusion theory model (Diffusion of Innovation) in the development process of new technology. Adopt a technology cycle (Technology Adoption Life Cycle) to explore the.

(5) characteristics of adopters (investors) of different stages in adopting new technologies, and hope to smoothly "cross the chasm" in the development process into tomorrow's mass market Killer app. As of January 2020, the scale of robot wealth management assets was NT $ 710 million, which was converted from seven financial institutions that started this business. The average asset management of each financial institution may be less than 100 million yuan, obviously not Economic scale is formed. In the future, when the system can introduce fully automated transaction processes or more companies invest in this business, will the services provided be accepted by consumers (investors)? And what are the unmet needs of consumers (investors)? In businesses that seem to have low entry barriers, how do you create user value and establish a threshold for horizontal competition? Keywords: Technology Adoption Life Cycle, Robo-Advisors.

(6) 目錄頁次第一章緒論…………………………………………………………………………1 第一節研究背景與動機………………………………..…………………………1 第二節研究目的………………………………………..…………………………3 第三節研究流程…………………………………………………………………..5 第二章文獻探討……………………………………………………………………6 第一節銀行業與金融科技發展歷程…………………..…………………………6 第二節機器人理財……………………………………..…………………………9 第三節國內金融理財發展現況………………………………………………….13 第四節技術採用生命週期……………………………………………………….14 第三章研究架構與研究方法…….………………………………………………..19 第一節研究架構………………….………………………………………………19 第二節研究假說及限制………….……………………………………………....20 第三節訪談……………………………………………………………………….21 第四節問卷抽樣方法及問卷設計……………………………………………….26 第四章實證分析………………………………………………………………...…27 第一節樣本結構與敘述性統計分析…………………………………………….27 第二節實證結果………………………………………………………………….29 第三節訪談質性分析…………………………………………………………….31 第五章結論與建議………………………………………………………………...32 第一節研究整理與結論………………………………………………………….32 第二節研究管理意涵…………………………………………………………….35 第三節研究限制………………………………………………………………….38 第四節後續研究建議…………………………………………………………….39. vi.

(7) 參考文獻……………………………………………………………………….……40 附錄…………………………………………………………………………….……42. vii.

(8) 表目錄頁次表（一）問卷統計…………………………………………………………………28 表（二）問卷採樣對象心理特性分佈……………………………………………29 表（三）訪談對象心理特性分佈…………………………………………………31 表（四）訪談對象心理特性對應理財機器人服務採用意願……………………31 表（五）受測者對系統建議內容公正性重視程度………………………………33 表（六）受測者對機器人理財之合理報酬率期待………………………………34. 圖目錄頁次圖（一）本國銀行 1998~2006 存放款利差自高點開始滑落……………………1 圖（二）近三年國銀存放款利差…………………………………………………1 圖（三）研究流程圖………………………………………………………………5 圖（四）「世界經濟論壇」2015 年發布「金融服務業的未來」………………8 圖（五）機器人理財商業模式……………………………………………………10 圖（六）機器人理財業者在各國設立狀況………………………………………11 圖（七）全球主要機器人理財業者之資產管理規模情形………………………12 圖（八）臺灣地區高資產客群市場規模推估表…………………………………16 圖（九）技術採用生命週期面臨的鴻溝問題……………………………………17 圖（十）訪談流程圖………………………………………………………………21 圖（十一）消費者心理特性分佈比較……………………………………………29 圖（十二）受測者對理財規劃服務商品之期待…………………………………32 圖（十三）技術技用生命週期各階段策略………………………………………35 圖（十四）未來財富管理市場分布及其解決方案………………………………37. viii.

(9) 第一章. 緒論. 第一節研究背景與動機早期銀行依賴存放款利差作為獲利的主要來源，因產業過度競爭及國家經濟策略的主導，創造了國內長期的低利環境，迫使國內商業銀行業紛紛跨入類似私人銀行的資產管理業務，並以提昇手續費收入為目標，近 20 年來財富管理的手續費收入，佔銀行獲利比重日益昇高，依金融監督管理委員會銀行局金融業務統計輯要（109 年 1 月版）國內全體銀行手續費收入與利息收入之比例約為 1：3，佔總收益總額 11.56%，其中利息收入之大宗為長期放款，相對較為穩定，而手續費收入則相對起伏較大，其中又以理財業務之手續費佔多數，導致近年來銀行不斷競逐理財業務市場。圖（一）本國銀行 1998~2006 存放款利差自高點開始滑落：. 資料來源：中央銀行金融統計月報。. 圖（二）近三年國銀存放款利差. 資料來源：工商時報 2020/05/28 國銀存放利差 Q2 將再探底（呂清郎） 1.

(10) 在資訊時代來臨前，商業行為建構在資訊不對稱的條件下產生利潤空間；現今資訊流動爆炸，消費者不再對資訊患貧，反而乞其求在洪流般的資訊中渴望效率，為了滿足需求，消費者願意付費購買經過整理、過濾的有效資訊，這也開啟資訊提供者的商機，而金融業與科技業結合的金融科技（Fintech）浪潮下，機器人理財業務便順應而生了，台灣自 2017 年 6 月由主管機關金管會通過投信投顧公會提出之「自動化投資顧問服務（Robo-Advisor）作業要點」（即俗稱「機器人理財」），在國內金融業掀起一股熱潮，銀行、投信、投顧業者紛紛推出以機器人理財為名的功能平台，金管會引據統計數據網站 Statista 所公佈之預估，自 2018 年至 2022 年全球的自動化投資顧問業管理資產規模將以 38.2%速度持續攀升成長，至 2022 年總資產規模將可達 1.45 兆美元。. 跨產業的金融科技和人工智慧結合的快速發展，促使金融服務業作業流程朝向科技化、自動化發展，而外部的新技術導入促使業者發展出新的商業模式，並將包括把電腦的演算技術納入金融服務業務項目，在此一趨勢下，使用自動化系統提供予小額投資人方便的理財服務，相較傳統金融業的真人服務，以低廉的收費迎合投資人需求的理財服務，是不可迴避的世界潮流，亦是聯合國於 2005 年提出的普惠金融服務概念，並受世界銀行(World Bank)、二十國組織(G20)及亞太經濟合作會議(APEC)等國際組織所倡議，使普羅大眾均有平等機會獲得負責任、可持續的金融服務，我國金融市場以接軌國際為發展方向，並將金融科技列為重點政策，透過多項措施營造友善的發展環境，引導金融業、新創業者運用科技積極創新，最終實現經濟包容性成長、改善貧富差距與生活水準、促進社會公平及社會福利等目標，並建置「我國普惠金融衡量指標」，從金融服務可及性、使用性及品質等三面向，評估我國普惠金融發展狀況及政策執行成效。. 國內截至 2019 年 9 月止，已有 7 家業者從事機器人理財相關顧問服務，目前國內開放的機器人理財業務，包括王道銀行、野村投信、復華投信、瀚亞投信、群益投信、富蘭克林投顧及鉅亨投顧，管理資產規模為 6.75 億元，目前的機器人理財業務，主要是建構在業者預設的演算法及經濟發展歷史情境之參數設定下，由電腦依個別投資人鍵入其背景資料及條件，提供迅速的投資建議，較屬於投資顧問的概念，提供較低廉的收費並接受較低金額的投資門檻，但真正執行交易下單動作的仍是投資人本身，所以就整個投資流程來說，充其量只能稱為半自動化，因此相較外國近乎採全自動化投資顧問服務的機器人理財市場，我國仍有相當大的差異及發展空間。. 2.

(11) 第二節研究目的. 在國內金融業過度競爭之下，存放利差多年來均持續偏低，而著眼於台灣在戰後的土地改革、進口替代、出口擴張、十大建設、產業升級等經濟發展歷時 70 餘年，早已藏富於民，金融業鑑於經營環境的改變，紛紛將營運重點寄望於財富管理業務，並追求以提升手續費收入來挹注獲利，近年來已成為重要業務之一，而受到科技突破性發展的推波助瀾，金融科技（Fintech）也成為近年影響金融業營運模式的重大變革，此兩者相輔相成即催生了國內發展機器人理財的與起，並預期未來將大幅改變國內投資人的投資行為模式，鑑於此，本研究擬初探投資人對此類服務之期待為何。. 將人工智慧（ＡＩ）導入理財顧問服務，並非以取代傳統理財顧問人員工作為目的，而是產生客戶分流的效果，進而提升其效率；依花旗銀行於 2016 年發布之「數位裂解」報告（Digital Disruption）指出，較高資產淨值或深思熟慮的投資人仍會需要面對面的意見諮詢服務，而無實體的虛擬化理財建議的理財機器人服務，即為業者為拓展理財顧問業務的選項之一，藉由增加服務工具，增強個別理財顧問的生產力，並能夠服務更多的高資產顧客或更貼近顧客所需。. 截至 2018 年，美國機器人理財規模已經突破 2,000 億美元，而台灣機器人理財開辦兩年多，究竟成績如何？依金管會公布統計數據，截至 2020 年一月，機器人理財管理的資產規模為新台幣 7.1 億元，以七家開辦本項業務的金融機構換算下來，每家金融機構的平均管理資產可能不到 1 億元，明顯地尚未形成經濟規模。. 本研究擬探求三個面向： 1．未來當系統能夠導入全自動化交易流程或更多的業者投入此項業務時，提供的服務內容是否能受消費者（投資人）接受？ 2．消費者（投資人）未被滿足的需求是什麼？ 3．在看似進入門檻不高的業務上，如何創造使用者價值並建立同業競爭門檻？. 3.

(12) 而現今的網際網路發達，機器人理財的商業模式亦是建構在網際網路環境下，如何擴增使用者，使業者創建的使用平台能比擬網絡三大定律中的「梅特卡夫定律（Metcalfe Law）」效果，使一種商品或服務在市場上佔有一席之地，甚至形成壟斷，前提在於使用者的數量能否突破臨界值（critical point），此時這項產品對於使用者所產生的意義與價值就會呈現幾何級數爆增，並藉由用戶群的成長及關聯，逐漸編織成一張龐大的用戶網絡，形成正向循環，進而使業者建置的系統平台產生的價值越大。. 本研究立論以機器人理財對於國內投資人行為而言是一種創新應用，並以新科技的發展歷程中，引用 Geoffrey A. Moore 在 1999 年對 Everett Rogers 創新擴散理論模型（Diffusion of Innovation）重新定義之技術採用生命週期（Technology Adoption Life Cycle），討究不同階段之採用者（投資人）對新科技採用的特性，並期能在發展歷程中，順利「跨越鴻溝」（Crossing the Chasm）成為明日大眾市場中的殺手級應用。. 4.

(13) 第三節研究流程. 本研究概略區分為四個階段：. 圖（三）研究流程圖（本研究繪製）. 5.

(14) 第二章文獻探討第一節銀行業與金融科技發展歷程. 關於銀行業的起源，在人類文明史中源遠流長。目前公認最早的銀行業鼻祖被認為是出現在文藝復興時期的義大利。而「銀行」一詞英文為“Bank”，是由拉丁文“Banca”演變而來，“Banca”在拉丁文中是「長凳」的意思，最初的銀行業者經營形態，就是坐在市場或寺廟裡的長凳，經營貨幣兌換及金幣放貸業務，而當遇到資金用鑿、周轉不靈而無法兌現的情形時，憤怒的債主們就群起將業者所坐之長凳砸毀，而業者也因此失去信任無法再做生意，所以英文“Bankruptcy”破產一辭亦源起於此。. 一、以金融教父 Brett King 對銀行業發展歷程定義，區分為 4 個時期：（一） BANK 1.0：1580 年義大利誕生類似銀行組織，開始有了儲金的概念。（二） BANK 2.0：1967 年 ATM 於倫敦問世，銀行開始有了自動化及 24 小時服務。（三） BANK 3.0：2013 年 Brett King 宣告銀行從場域轉變為行為（Banking is no longer somewhere you go. But something you do.），智慧手機、雲端運算、大數據科技開始改變金融業的營運模式，Banking 開始數位化。（四） BANK 4.0：2018 年 Brett King 宣告金融之需求的本質（Banking every where,naver at a bank.），客戶需要的是 banking 不是 bank，「支付」行為已經藉由科技置入生活。. 6.

(15) 二、國內銀行業經營環境的重要演變時程： 1990 開放市場：外商銀行來台、開放國內新設銀行、國有銀行開始民營化(本國銀行由 15 家增至 53 家，外商銀行在臺分行從 24 家增至 38 家，信用合作社由 75 家減為 39 家。)。 2001 設立金融六法：整體逾放比率偏高、獲利能力低落，問題金融機構增加。 2002 設立金融改革專小組：銀行大幅改善體質降低逾放（除弊）。 2004 設立區域金融服務中心：銀行家數過多、同質性高、獲利能力不佳，欠缺國際競爭力，推動銀行整併（25 件合併案，本國銀行剩 37 家、信用合作社 26 家。）追求大型化（興利）。 2005 雙卡風暴：信用卡與現金卡業務創下新高，總信用餘額 7,649 億，逾放人數約 52 萬人，占總勞動人口 5%，平均每人逾放 30 萬元。 2006 放寬 OBU 業務：「依國際金融業務條例」准許銀行在境內設立國際金融業務分行（Offshore Banking Unit, OBU），從事境外金融業務，放寬業務後更能符合市場需求，吸引臺商運用為資金調度，產生資金回流。 2008 設立亞太資產管理與籌資中心：兩岸金融業逐步往來，有效擴大市場，同年發生金融海嘯。 2009 金融業列入十大重點服務業：吸引國內外高科技與創新事業來台。 2011 修正「臺灣地區與大陸地區金融業務往來及投資許可管理辦法」：開放兩岸銀行業申請互設分支機構及參股投資。 2015 設立金融科技辦公室：金融監督管理委員會為推動金融業運用科技創新服務，提升金融業效率及競爭力，並促進金融科技產業發展，作為擘劃我國推動金融科技創新服務願景及策略。 2018 開放設立純網路銀行：核准 3 家純網銀立，透過新營運模式及新科技應用，帶動市場創新及發展，發揮鯰魚效應並落實普惠金融。. 7.

(16) 三、金融科技 Financial Technology－金融科技，是來自美國矽谷，結合金融（Financial）與科技（Technology）的複合單字，代表以科技技術為金融服務提供解決方案，而依據瑞士著名智庫─世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）於 2015 年 6 月發佈的「金融服務業的未來-破壞性創新如何重塑金服務業結構、供應及消費」（The Future of Financial Services How disruptive innovations are reshaping the way financial services are structured, provisioned and consumed）報告指出，科技的快速發展，逐漸對銀行、保險、證券等傳統金融業的現有商業模式帶來全面性的衝擊，而其中又以存款、借款及支付三種面向，對傳統銀行業所帶來的影響最為迫切，將面對存款客戶偏好的移轉及另類融資模式和新與的支付軌道與無現金化的環境。. 圖（四）：「世界經濟論壇」2015 年發布「金融服務業的未來」、本研究編輯。 8.

(17) 第二節機器人理財. 機器人理財（Robo-Advisor）建構於人工智慧（AI）的蓬勃發展而產生了實際的商業價值，而人工智慧（AI）屬於計算機（電腦）科學領域的部分範疇，發展已有五十年已上，但直到近年隨電腦效能的跳躍性提升，衍生了高效能的演算法（Algorithrm）出現，才在應用技術上有突破性的發展。. 一、機器人理財（RA）一詞在學術上雖仍未有共通定義，但普遍以「歐盟金融監管體系」（European system of financial supervision, ESFS）監管機構（European Supervisory Authorities, ESAs）於 2015 年 12 月 4 日發布的「聯合委員會討論文件」（Joint Committee Discussion Paper），在全無或極少人力之參與介入的環境下，以自動化工具使投資人取得財務建議（Automation in Financial Advice），且 ESAs 進一步認為自動化財務建議工具應具備三大特徵：. （一）傳統真人投資顧問之服務，幾乎可完全被自動化之電腦流程所取代，其名稱足以表現投資人於使用自動化財務建議工具時，全然無需他人之參與或僅需有限之參與之情境。. （二）機器人投顧之技術加構核心為演算法（Algorithm），而演算法係以特定資訊的輸入，透過明確的流程定義，產生解決問題的流程。. （三）機器人投顧經由演算法運算，產出供特定單一投資人之財務建議，內容繫基於投資人提供之資訊，以及系統本身所蒐集建構之金融產品彙聚及商品池。（但機器人投顧系統如未能納入某特定之金融產品，則無法提供投資人該商品之投資建議。）. 9.

(18) 根據證券與投顧業自律監理機構（Financial Regulatory Authority, FINRA）於 2016 年數位投資建議報告（Reporting on Digital Investment Advice）指出，機器人理財商業模式可概分為七階段：. 圖（五）機器人理財商業模式，資料來源：FINRA. 由左至右分別為：客戶資料建檔、資產配置、投資組合選擇、執行交易、投資組合再平衡、稅虧減免及投資組合分析。. 二、依國外發展經驗，機器人投顧又區分為「諮詢建議型」或「資產管理型」二類。諮詢建議型：係透過自動化系統提供投資建議，主要功能為整理商品特性，並依投資人需求提供建議。資產管理型：除提供諮詢服務外，更進一步執行交易及風險管理，當績效或損失達到投資人預設標準時，即可自動執行以實現投資人意志，並可將投資人之獲利得以再投資，而達到「再平衡」的目的。. 三、我國金融業者機器人理財服務概況我國機器人理財業務以金融業而言，由王道銀行於 2017 年 7 月 10 日宣佈之「雲端銀行」拔得頭籌，參與客戶數 600 人、管理資產規模新台幣 1,400 萬元，操作標的以基金為主；而號稱首家非金融業之機器人理財顧問公司為大姆哥投顧（TAROBO），係與王道銀行幾乎於同時開幕，該公司所推出的機器人理財平台，進一步對所有上市櫃公司建立完整之資料庫外，更希望對單一基金所持有資產進行分析及反覆測試以預估未來，號稱最為全面的機器人理財服務。. 10.

(19) 綜觀我國機器人理財業務，目前應僅為初步階段，稱為智能理財（Smart investment），做為輔助真人理財專員與客戶討論投資方向之之工具，目前證券業者已提供「再平衡」之自動化交易的功能，係依證券投資信託暨顧問商業同業公會證券投資顧問事業─自動化工具證券投資顧問服務（Robo-Advisor）作業要點，而投資組合之再平衡（Rebalancing），係基於投資組合內各項資產之投資報酬率表現不同，一段時間後將使得原本的建議資產比例失真而偏離原意，產生重新調整之必要，所以為符合客戶選擇或設定之承受投資風險程度或是維持原本設定比例，遂有「再平衡」功能之立意。. 四、全球機器人理財發展情形以全球主要經濟發展地區之機器人理財發展進程來看，最早由美國自 2008 年開始發展，目前為止也是發展規模最大且最具代表性，於 2011 年歐洲也開始發展機器人理財公司，成立最早也是目前最大的歐洲機器人理財公司，是英國的 Nutmeg，第二大為德國的 Scalable Capital，2016 年也到英國設立新公司，資產規模快速成長，自 2017 年的 3 億到 2018 年突破 12 億歐元，顯見機器人理財在歐美的成長潛力及市場需求相當強勁。到了 2014 年亞洲機器人理財從日本、香港、新加坡開始發展，目前發展較為成熟的是日本的 Money Design、Monex Saison Vanguard、WealthNavi 三家公司，在 2017 年發展風潮蔓延至台灣，而中國近年也開始有多家智能投顧興起，發展速度也相當快速。. 圖（六）機器人理財業者在各國設立狀況，資料來源：BUSINESSINSIDER。. 11.

(20) 圖（七）全球主要機器人理財業者之資產管理規模情形，資料來源：BUSINESSINSIDER。. 12.

(21) 第三節國內金融理財發展現況. 依 2018 中國信託商業銀行／資誠全球聯盟組織發表之「臺灣高資產客群財富報告」，臺灣的高資產客群被世界銀行列為高收入國家之一，雖然人口數排名全球第 55 位，但生產毛額在全球排名 22、人均生產毛額排名 36，亮麗經濟表現，主要來自中小企業蓬勃發展，使經濟結構而能藏富於民。在全球超級富豪 2,000 位名單中，臺灣即佔有 1.5%（31 人），淨值資產合計約 75.2 億美元，佔富豪榜整體淨值 0.1%；再參考由富比士全球富豪的數量成長率分析，2016 到 2017 年全球平均成長率為 11.4%，而臺灣的富人成長率為 19.4%，幾乎是全球平均的兩倍，由此可見臺灣高資產客群的市場潛力，相當可觀。. 現行財富管理市場業務對高資產客群的通則而言，資產價值應符合條件需扣除自住房地產、負債，資產規模需達到新臺幣 3,000 萬元以上，相對以美元資產而言為 100 萬。. 圖（八）臺灣地區高資產客群市場規模推估表，資料來源：2018 中國信託商業銀行／資誠全球聯盟組織─「臺灣高資產客群財富報告」。. 13.

(22) 第四節技術採用生命週期. 技術採用生命週期（Technology Adoption Life Cycle）概念來自於美國在 1943 年時由 Ryan 與 Gross 對愛荷華州的新玉米品種在種植農民的擴散研究，該研究奠定了創新擴散理論的里程碑，而後由羅傑斯（Everett M. Rogers）進一步提出了擴散曲線圖形，並將技術採用者區分成五種類型，後來在 1962 年出版「創新的擴散」，而後技術採用生命週期理論漸漸受到學術研究界的重視，並成為高科技產業在新產品行銷上的推展基礎，之後又由「高科技行銷之父」傑佛瑞‧摩爾將技術採用生命週期更進一步的說明，並將五個階段的顧客重新定名。. 一、技術採用生命週期的圖形呈現一個鐘形曲線（Bell Curve），將新科技產品所吸引的消費者分成五個階段，分別為創新者、早期採用者、早期大眾、晚期大眾與落伍者，而群聚效應（Critical Mass Occurs）開始發生於早期大眾階段。. 圖（六）五個階段在整體使用人數的佔比分別為 2.5%、13.5%、34%、34% 、16%，且分別具有不同特色。資料來源：股感知識庫。. 14.

(23) 圖（七）五個階段在整體使用人數中的鐘型分佈。資料來源：股感知識庫。. （一）創新者（innovators）——新技術守門員（高瞻遠矚者）創新者是一群相對少數的族群，對於新技術具有狂熱偏好，研究新產品是他們的興趣，同時也是新技術產品的第一批接受及把關者。（二）早期採用者（early adopters）——追求突破的夢想家（實用主義者）早期採用者是一群相對有先見之明的消費者，也是新技術產品在市場發展的主要推手，但與創新者不同的是，他們會等待早期採用者找到新技術與他們原本的需求的連結，而產生購買的理由與動力。（三）早期大眾（early majority）——追求改善的實際家（保守派）早期大眾在市場上是一群非常重要的消費群，他們是市場上的相對多數，而最在意的是產品的實用性，對於新技術產品的接受性較為謹慎保守，他們會等待並觀察早期大眾的使用經驗，在確定產品順利運作後才購買。（四）晚期大眾（late majority）——薄利多銷的龐大市場（吹毛求疵者）晚期大眾與早期大眾對新產品的期待大致相同，也是市場上的相對多數，但晚期大眾對新產品不作功能的判斷，因此他們會被動地等待市場競逐，在規格確立後而且關聯的服務也建置完備，才會購買。（五）落後者（laggards）——讓你知所改進的一群落伍者不喜歡甚至抗拒新科技，通常等到新科技已經全面攻佔了市場，而且多數人都已經在使用，甚到舊產品已經停產或停止服務，而不得不接受新產品。 15.

(24) 二、摩爾對技術採用生命周期中各階段使用者重新命名，是針對新科技為基礎的創新做分類，同時強調創新的不連續問題，讓市場上的顧客特質更清楚的描述。（一）不連續創新當新科技產品問市後，消費者若採用這項產品，卻必須改變原有產品的使用或服務模式，遂將這項新產品對消費者需求的滿足方式稱為「不連續創新」，而使用者不需要改變現有行為模式的產品就稱為「連續創新」。（二）摩爾進一步的將五種顧客進行分類及說明：創新者與早期採用者的顧客組成了所謂的早期市場，雖然市場佔比規模不大，但卻是支撐新技術產品在市場上的初期發展的主要力量，而早期大眾與晚期大眾組成了所謂的主流市場，也就是最大宗的的消費大眾，而落伍者則屬於晚期市場。. 圖（八）五個階段區分為三類市場。資料來源：股感知識庫。. 16.

(25) （三）由於產品對市場而言有不連續的創新問題，會導致消費者改變使用習慣，往往很多高科技產品被商品化問市後，面對主流市場中的消費者是否對新產品買單的選擇，所以摩爾又提出在進入主要市場前的「鴻溝」概念，根據技術生命周期的定義，早期大眾最在意的是產品實用性，對於新技術產品的採用比較謹慎，他們會先觀察其他使用者的使用經驗，確定產品可以順利運作才會購買，也就是說無法被消費者認為實用的產品是無法跨越鴻溝的。. 圖（九）技術採用生命週期面臨的鴻溝問題。資料來源：股感知識庫。. 17.

(26) （四）在 Moore(1991)/. Crossing the Chasm（跨越鴻溝）書中提到科技採用的循環週期，將 Roger(1962)提出的擴散週期採用者的分類，以技術的觀點接入，最主要的差異在強調採用者性在技術生命週期的不同階段上會有所差異，並藉由特上的差異，可以對採用者加以分類，再進一步分析各階段因應的策略，而 Roger(1962) 的創新擴散理論中，將各階段採用者的特性依「社會經濟地位」、「個人性格因素」、「溝通的行為」這三方面來說明，Roger(1962) 的理論並沒有指出特定適用之產品，因此，本研究在於生命週期論點的選用上，以科技創新的角度看待，則認為採用 Moor(1991)的觀點較為適切。. 18.

(27) 第三章研究架構與研究方法第一節研究架構. 本研究初期採用「問卷調查法」進行研究，惟結果顯示研究假設並不被支持，為進一步確認及探究原因，遂進行「深度訪談法」，來驗證問卷分析之結果。. （一）訪談就華 O 銀行日常往來客戶中隨機挑選不同背景條件之投資人進行訪談，在客戶同意下進行訪談。深度訪談法又稱為「談話法」、「面談法」或「交談法」，是在現實生活中，透過與他人言語的互動蒐集資訊。訪談過程中，受訪者在被尊重與平等的互動關係中，進行雙向式的溝通與對話，研究者須以開放的態度與彈性的原則，讓受訪者充分表達自己的看法意見與感受；本研究為確立一般投資人對機器人理財模式所關注之問題，以利問卷問題設計更切合主題，選擇以訪談法來獲得資訊，並採半結構式（semi-structrued）訪談，以確保受訪者陳述所有相關議題並充分表達意見。. （二）文獻回顧與蒐集文獻分析法是透過文獻蒐集、分析、研究來提取所需的資料，並且對文獻作客觀的描述的一種研究方法；本研究主要蒐集國內相關之專書、期刊、博碩士論文、網路資源等資料，以期在此基礎上探討及研究。. （三）問卷設計與調查問卷調查法代表一個普遍性且具體化的資料蒐集過程，透過客觀、系統化的科學方法，讓填答者願意填答，且問卷具匿名性、題目標準化、採樣的範圍可控；本研究為能廣泛的對不特定對象採樣，以網路問題的方式進行，以研究者的社群網絡為出發點，期能擴散及觸及廣泛的採樣對象。. 19.

(28) 第二節研究假說及限制. 一、本研究初期為確立問卷內容適當，以研究生服務之華 O 銀行客戶為訪談對象，以形成問卷題目，該銀行為國內大型金控公司旗下銀行子公司，集團業務版圖橫跨金融、保險、證劵等業務，業務規模排名為同業前 10 大，以國內金融業而言應具一定程度之代表性，且該銀行自日據時代即在臺設立，發展至今己達百年，其客戶層面之深度、廣度亦有相當之代表性。. 二、為探求受訪者對應於「技術採用生命週期」之位階，以 Moor（1991）的 Crossing the chasm 中所提出的技術採用生命週期理論來確認採用者的歸類特性，透過消費者的個人心理特性，作為技術採用生命週期模式的採用者分類方式。（2000/06 黃莉君）. 三、對於本研究中，問卷採樣母體的基本資料分別以性別、活動區域所在縣市、職業別、教育程度、資產規模等項進行調查，在透過網路問取得調查結果後，推論每位受訪者在不同條件下對某特定事物的認知及接受程度應有所不同，並以受訪者均接受機器人理財方式的假設下進行。. 20.

(29) 第三節訪談. 一、訪談目的及對象本研究為求訪談問題之可行性與適當性，在訪談進行前先與銀行理財業務部門主管討論及進行修正，並尋求同儕以銀行客戶的角度協助檢測訪談問題之可理解程度。訪談對象為目前已是銀行理財業務之客戶，並以華 O 銀行為實施範圍，內容以銀行的理財業務、受訪者過去的投資經驗、實際需求及理財機器人期待等方向；採用「分層隨機抽樣」，將整個母體大致區分成退休族、企業主、受薪族三類，並以隨樣抽樣方式選擇訪談對象。. 二、訪談進行流程. 圖（十）訪談流程圖（本研究繪製）。. 21.

(30) 三、訪談大綱. （一）簡要說明訪談目的的運用範圍（二）為分辦受訪者於技術採用生命週期中之位階，依消費者的個人心理特性，作為技術採用生命週期模式的採用者分類方式；提問「假設現在有一款氫氣燃料汽車即將上市，且未來大部份的汽車品牌都將陸續推出，並預期將是下一世代的汽車主流規格，這款汽車的特色是比鋰電池汽車環保（當然也比汽油車更環保），而且補充能源的時間更有效率。如果是你的話，會在什麼時侯購買？」。（三）過去在銀行業的投資理財情形為何？（四）對理財專員提供的服務感受為何？（五）如果要使用理財機器人服務，有什麼想法？（六）未來會不會因為理財機器人服務而改變往來的銀行？. 四、訪談內容. 訪談對象 A君（女性、71 歲、退休族、學歷：國中、年收入：26-50 萬、資產規模：3001 萬以上、投資經驗 10 年以上。）. 訪談內容節錄 Q：假設現在有一款氫氣燃料汽車即將上市，且未來大部份的汽車品牌都將陸續推出，並預期將是下一世代的汽車主流規格，這款汽車的特色是比鋰電池汽車環保（當然也比汽油車更環保），而且補充能源的時間更有效率。如果是你的話，會在什麼時侯購買？ A：不急著換啦，等大家用的好用再看看。 Q：過去在銀行業的投資理財情形為何？ A：投資我們也不懂，就是來銀行聽理專介紹什麼適合就買什麼，最起碼不要虧本就好，而且有些東西我們也有聽沒有懂，說太多我更霧莎莎，其實就 1-2 個月看一下，有賺就看理專覺得要不要賣，沒賺就放著，不要倒就好了。 Q：對理財專員提供的服務感受為何？ A：很親切啊，常來就像親戚朋友一樣熟，經過就進來聊一下，真的要辦什麼事也有專門的窗口，不用跟其他人排隊等號碼。 Q：如果要使用理財機器人服務，有什麼想法？ A：不要啦，我不太會用啦，按錯怎麼辦，我看不懂它也不會讓我問，也不會回答我，我跟電腦是要講什麼啦。 Q：未來會不會因為理財機器人服務而改變往來的銀行？ A：不要啦，如果一定要用，我也是來銀行叫理專幫我弄啦，啊順便聊天嘛。 B君 Q：假設現在有一款氫氣燃料汽車即將上市，且未來大部份的汽車品牌（男性、52 都將陸續推出，並預期將是下一世代的汽車主流規格，這款汽車的特色歲、企業是比鋰電池汽車環保（當然也比汽油車更環保），而且補充能源的時間 22.

(31) 主、學歷：大學、年收入：201 萬以上、資產規模：3001 萬以上、投資經驗 10 年以上。）. C君（男性、61 歲、退休族、學歷：高中、年收入：51-100 萬、資產規模：1,001 ～3,000 萬、投資經驗 10 年以上。）. 更有效率。如果是你的話，會在什麼時侯購買？ A：新上市就會先去了解一下，如果條件適合，我會先買來用用看，在朋友間也有新的話題。 Q：過去在銀行業的投資理財情形為何？ A：有買過一些基金，但報酬率都不高，算是捧場性質的，真的要買大金額，也要考慮一下公司週轉，主要還是希望以保險為主又有一些利潤的商品會比較有興趣，真的要投資還是自己的生意比較重要。 Q：對理財專員提供的服務感受為何？ A：還可以啦，主要是辦事有專人服務感覺比較好，也不用和一堆人排隊，要排隊就叫會計來就好了，但是有時侯理專也會要我們幫幫忙，好像有的商品賣不好，需要幫忙一下業績，有時也會虧到本，算了，做業務難免，不要太誇張就好；但是我覺的比較貼心的是對我們的保險規劃，是比較長期的規劃，也考慮到現金流、健康醫療、資產移轉，等於照顧到全家人。 Q：如果要使用理財機器人服務，有什麼想法？ A：這是趨勢，很多工作都會被機器人替代，如果真的要用，它平台一定要做的流暢易懂，像有些系統根本不是用消費者在考慮，消費者不是電腦工程師不是金融專家，有些專有名詞或邏輯根本不是人在看的，用不順的時侯還不是要拿電腦去問理專。 Q：未來會不會因為理財機器人服務而改變往來的銀行？ A：應該不會，如果現在的往來沒什麼大問題的話何必換，要重新適應、要開戶，很麻煩。 Q：假設現在有一款氫氣燃料汽車即將上市，且未來大部份的汽車品牌都將陸續推出，並預期將是下一世代的汽車主流規格，這款汽車的特色是比鋰電池汽車環保（當然也比汽油車更環保），而且補充能源的時間更有效率。如果是你的話，會在什麼時侯購買？ A：等很多人都用過還不錯的話就會考慮換來開看看。 Q：過去在銀行業的投資理財情形為何？ A：沒什麼買，主要就買一點保險，還有買黃金存摺，基金我不買，我自已看股操盤就好了，不用讓基金公司再賺一手，而且買對股票賺的比基金多太多了，還可以融資作大一點，盤勢不好也可以空，基金太不透明了，到底怎麼賺怎虧的都不清楚，就基金公司說了算，雖然股票也會虧，但至少是我自已選的。 Q：對理財專員提供的服務感受為何？ A：很好啊，有時侯互相聊一下財經訊息，銀行的資訊比較國際化，加上我們自己研究個股也是有幫助，其實我比較需要保險的規劃，人要怎樣是很難說的，像現在武漢肺炎，中鏢的人怎麼中的都不知道，人是肉作的，難免會有事，會老、會病、會死，靠親人也不知道他們怎麼想的，還是要自已安排，不要給家人困擾。 Q：如果要使用理財機器人服務，有什麼想法？ A：機器人畢竟不是真人，像電腦或手機用不順時，真的很想砸爛，用順的話真的是比較方便，而且電腦真的能懂我們需要什麼嗎？有些事不是用是非、選擇就能講清楚的，人腦還是比較靈活、比較人性。 Q：未來會不會因為理財機器人服務而改變往來的銀行？ A：應該不會，已經熟悉的銀行再加上新業務，應該比較會用。 23.

(32) D君（男性、24 歲、上班族、學歷：大學、年收入：26-50 萬、資產規模：51～100 萬、投資經驗 2 年。）. E君（女性、66 歲、退休族、學歷：碩士、年收入：51-100 萬、資產規模：1,001 ～3,000 萬、投資經驗 10 年以上。）. F君（女性、39 歲、上班族、學歷：大學、年收. Q：假設現在有一款氫氣燃料汽車即將上市，且未來大部份的汽車品牌都將陸續推出，並預期將是下一世代的汽車主流規格，這款汽車的特色是比鋰電池汽車環保（當然也比汽油車更環保），而且補充能源的時間更有效率。如果是你的話，會在什麼時侯購買？ A：如果買得起，很想先買來開，畢竟是新科技嘛，很炫！ Q：過去在銀行業的投資理財情形？ A：我會選一些可以長期投資的標的，定期定額扣基金，有的報酬率還不錯，算是不錯的被動收入。 Q：對理財專員提供的服務感受為何？ A：理專會過濾資訊，選出少量的標的讓我參考，是很好的諮詢對象，但是我的工作很忙，不可能在上班時間多聊，等到下班有空，銀行也休息了，雖然理專還是能聯絡，但總覺得她們也有私人生活，也不太好意思打擾她。 Q：如果要使用理財機器人服務，有什麼想法？ A：我會很樂於使用，因為時間很彈性，手續費應該也比較低，但是希望系統要好用，而且希望系統的選擇要中立，因為如果系統預設推薦某些特定標的，我們使用者也不會知道，不過還是希望有需要時，還是有理專能協助。 Q：未來會不會因為理財機器人服務而改變往來的銀行？ A：會以使用方便性及系統中立度來選擇，換銀行也可以是選項之一，有些新銀行比較專注在這一塊的業務。 Q：假設現在有一款氫氣燃料汽車即將上市，且未來大部份的汽車品牌都將陸續推出，並預期將是下一世代的汽車主流規格，這款汽車的特色是比鋰電池汽車環保（當然也比汽油車更環保），而且補充能源的時間更有效率。如果是你的話，會在什麼時侯購買？ A：車對我來說不是必須品，如果要買，應該會等到氫氣車已經普及了，而且汽油車都被淘汰時才會買吧。 Q：過去在銀行業的投資理財情形為何？ A：主要都以基金為主，大部份都是穩健配息的債劵型基金。 Q：對理財專員提供的服務感受為何？ A：服務很好，親切、客氣，很了解我們退休後的理財需求，讓我們不太需要操心，除了靠工作的退休金，基金的配息也提供我們額外資金來源；只是前一陣子新聞看到理專挪用客戶的錢，我們會有點擔心，所以偶爾還是來銀行看看。 Q：如果要使用理財機器人服務，有什麼想法？ A：應該用不到，如果沒有太大變化，以目前的安排就很適當了，而且電腦不是很會用，現在都只用 LINE 和朋友、家人連絡，或著看看影片，其他的功能也不太會用。 Q：未來會不會因為理財機器人服務而改變往來的銀行？ A：應該不會。 Q：假設現在有一款氫氣燃料汽車即將上市，且未來大部份的汽車品牌都將陸續推出，並預期將是下一世代的汽車主流規格，這款汽車的特色是比鋰電池汽車環保（當然也比汽油車更環保），而且補充能源的時間更有效率。如果是你的話，會在什麼時侯購買？ A：氫燃料是一個問題，要補充的話是不是方便？如果像現在的電動車 24.

(33) 入：101-200 萬、資產規模：1,001 ～3,000 萬、投資經驗 10 年以上。）. 一樣還算方便，而且也是環保的未來的趨勢，我應該會考慮。 Q：過去在銀行業的投資理財情形為何？ A：其實不多，我主要的投資理財大部份都在保險商品，比較穩定、風險也比較低，而且除了追求獲利，其實更重要的是健康，若是病了，基金也不會理你，萬一需要用錢卻又是虧損的狀況，就不得不賠錢賣，所以我比較偏好投資保險商品。 Q：對理財專員提供的服務感受為何？ A：理財專員的服務都很好，現在除了推基金，也會幫忙規劃保險需求，感覺比以前的印像要更全面性。 Q：如果要使用理財機器人服務，有什麼想法？ A：應該不太會用到，就像我說的，我的需求是保險為主，理財機器人應該沒辦法知道我的需求，而且保險的規劃應該比較個人化，很多條件應該不是機器人能判斷的。 Q：未來會不會因為理財機器人服務而改變往來的銀行？ A：應該不會。 ※受訪者背景係檢視銀行內部資料。. 25.

(34) 第四節問卷抽樣方法及問卷設計. 為取得適當的分析樣本，本研究採用網路問卷平台「SurveyCake」製作問卷，並藉由社群軟體發散，以期取得受訪樣本進行分析。依訪談內容產生問卷題目，初步問卷係對華 O 銀行客戶作隨機抽樣 20 人進行問卷前測，以確定問卷是否可以明確表達意思以及是否容易填答。. 第一部份問卷（題目 1）目的在使用者心理特性區分上作分類：題目：假設現在有一款氫氣燃料汽車即將上市，且未來大部份的汽車品牌都將陸續推出，並預期將是下一世代的汽車主流規格，這款汽車的特色是比鋰電池汽車環保（當然也比汽油車更環保），而且補充能源的時間更有效率。如果是你的話，會在什麼時侯購買？（創新者）a□我會感到很新奇且迫不及待的想要立刻買來體驗。（早期採用者）b□我很想買來試試，但是我會考慮一下氫氣車未來是否會普及。（早期大眾）c□當氫氣車被很多使用者證實的確使用方便，而且城市中已建置數個服務點時，我才可能購買。（晚期大眾）d□當大多數人都已經換了氫氣車而且汽油服務站越來越少時，我才會考慮購買。. 第二部份問卷（題目 2）在區分受眾目前的投資行為模式. 第三部份問卷（題目 3 至 4）及對機器人理財方式的心理預期。. 第三部份問卷（題目 5）在介定投資人對傳統理財專員與理財機器人之感受差異。. 第四部份問卷（題目 6 至 8）係受訪人對整體理財業務之期待內容及往來對象選擇。. 第五部份問卷（題目 9 至 16）為受訪人背景資料。. 26.

(35) 第四章實證分析第一節樣本結構與敘述性統計分析. 本次實驗採用問卷調查法，以網路問卷作為本次實驗主要招募受試者的管道，我們採用 SurveyCake.com 作為主要的平台。一共收集到 180 份有效樣本。其中男女比例大致相符，52%的填答者為女性，48%則是男性，其中有 2 個遺漏值。在年齡分布上，將近 57%的填答者年齡介於 41-50 歲。而職業上大多來自金融保險相關從業人員（42%），大多數人持有大學學歷（42%）。平均年收入大約介於 112 萬上下，平均總資產規模介於 743 萬左右。主要活動範圍在台北市與新北市（61%）。超過半數以上的人擁有 10 年以上的投資經驗（54%）。下表呈現詳細的樣本統計資料。. 統計資料. 項目. 次數. 百分比. 性別. 男. 84. 46.7%. 女. 94. 52..2%. 遺漏. 2. 1.1%. 20 歲以下. 2. 1.1%. 21~30 歲. 15. 8.3%. 31~40 歲. 28. 15.6%. 41~50 歲. 103. 57.2%. 51~60 歲. 23. 12.8%. 61 歲以上. 8. 4.4%. 自由業. 10. 5.6%. 金融保險業. 76. 42.2%. 軍、警、公、教. 11. 6.1%. 家管、退休. 8. 4.4%. 零售業、服務業. 25. 13.9%. 電子資訊服務業. 9. 5%. 製造業、營造業. 16. 8.9%. 學生. 3. 1.7%. 其他. 21. 11.7%. 年齡. 職業. 27.

(36) 統計資料. 項目. 次數. 百分比. 教育程度. 高中、職. 17. 9.4%. 專科. 28. 15.6%. 大學. 76. 42.2%. 碩士. 54. 30%. 博士. 2. 1.1%. 其他. 2. 1.1%. 0-25 萬. 8. 4.4%. 26-50 萬. 25. 13.9%. 51-100 萬. 58. 32.2%. 101-200 萬. 69. 38.3%. 201 以上. 18. 10%. 0-50 萬. 30. 16.7%. 51-100 萬. 22. 12.2%. 101-500 萬. 52. 28.9%. 501-1000 萬. 32. 17.8%. 1001-3000 萬. 34. 18.9%. 3001 萬以上. 8. 4.4%. 1 年以下. 22. 12.2%. 1 年以上未滿 3 年. 17. 9.4%. 3 年以上未滿 5 年. 15. 8.3%. 5 年以上未滿 10 年. 28. 15.9%. 10 年以上. 97. 53.9%. 年收入. 資產規模. 投資經驗. 表（一）問卷統計. 28.

(37) 第二節實證結果. 本研究旨在探討消費者心理特性對於投資行為與機器人理財等相關技術的接受程度，採用生命週期理論作為消費者心理特性的依據。下表為消費者心理特性的分布，與 Rogers 對各階段人數之比例略有差異。. 統計資料. 項目. 次數. 百分比. 消費者心理特性. 創新者. 7. 3.9%. 早期採用者. 28. 15.6%. 早期大眾. 93. 51.7%. 晚期大眾. 39. 21.7%. 遺漏. 13. 7.2%. 表（二）問卷採樣對象心理特性分佈。. 本研究與Rogers之消費者心理特性分佈比較 60 50 40. 30 20 10 0 創新者. 本研究早期採用者 Rogers 早期大眾. 晚期大眾. 圖（十一）消費者心理特性分佈比較（本研究繪製）。. 29.

(38) 我們接著探討消費者心理特性的不同是否會對於題目 3「假設您投資理財往來機構提供全自動（含執行交易）理財機器人（Robo - Advisor）平台服務，下列因素讓您願意開始使用的重視程度為何？」以及題目 5「相較於傳統理財專員的對談服務，假設您願意選擇使用理財機器人，下列因素您的重視程度如何？」此兩題項有無統計上顯著的差異。我們使用 SPSS 24 作為分析的軟體進行分析，由於此兩題項當中包含許多小子題，如在「假設您投資理財往來機構提供全自動（含執行交易）理財機器人（Robo - Advisor）平台服務，下列因素讓您願意開始使用的重視程度為何？」此一題當中，包含有：「商品池涵蓋的廣度」、「投資績效能夠超越自已研究或理專建議」等共 4 個子題項，所以我們針對所有子題項去跑多變量變異數分析（MANOVA）。結果顯示，在 MANOVA 多變量變異數分析的結果之下，消費者心理特性（創新者、早期採用者、早期大眾、晚期大眾）對於上述兩個題項在大部分檢定上沒有顯著的差異。（Pillar’s Track:p=.177 ; Wilk’s Lambda:p=.176; Hotelling’s Track:p=.175）只有在 Roy’s Largest Root 這項檢定上有差異（p=.034）。我們往下分析該子題，發現在「假設您投資理財往來機構提供全自動（含執行交易）理財機器人（Robo - Advisor）平台服務，下列因素讓您願意開始使用的重視程度為何？「投資績效能夠超越自已研究或理專建議」有不同消費者心理特性有顯著的差異（t=2.75, p=0.045）。我們針對此題項做 Post Hoc 分析，發現在消費者心理特性上，早期採用者與早期大眾兩組對於「投資績效能夠超越自已研究或理專建議」此子題有顯著的差異，早期大眾比早期採用者在更重視「投資績效」（平均分數高出 0.38）。而針對題目 4（採用機器人服務的年化報酬率）、題目 6-8（受訪人對整體理財業務之期待內容及往來對象選擇）等題項，由於資料為名目資料(nominal)，我們進行卡方(chi-square)分析，來看消費者心理特質是否對於這些題項上有顯著上的不同。結果顯示，在題目 4 （p=0.231）、題目 6 的各項商品選擇上、題目 7 （p=0.596）、題目 8（p=0.44）上，皆沒有顯著性的差異。表示消費者不同心理特性，在目前的資料上，並不會對消費者的投資行為與偏好上有產生顯著性的影響。顯示我們的研究假設並不被支持。. 30.

(39) 第三節訪談質性分析. 鑑於問卷搜集及分析的結果並不顯著，遂以先期的訪談內容進行質性研究，再次探求不同技術採用生命週期中之位階，對機器人理財之採用意願差異性，藉由第三章的訪談內容分析，可以將 6 位受訪者分類並觀察到下列特性：. 6 位受訪者在第一題心理特性的分類：心理特性. 受訪者. 創新者. B 君、D 君. 早期採用者. F君. 早期大眾. A 君、C 君. 晚期大眾. E君. 表（三）訪談對象心理特性分佈。. 依上述的分眾結果檢視第三題使用理財機器人服務的採用意願：分眾. 採用意願. 創新者 B 君、D 君. 偏向正面的使用意願. 早期採用者 F 君. 偏向懷疑的使用意願. 早期大眾 A 君、C 君. 偏向懷疑的使用意願. 晚期大眾 E 君. 偏向懷疑的使用意願. 表（四）訪談對象心理特性對應理財機器人服務採用意願。. 上述二個問題的受訪者敘述結果產生矛盾，僅有創新者的採用意願符合預期的特性，經檢視訪談內容發現，由於受訪者對於現有理財專員服務的滿意程度及理財機器人所能提供的建議商品項目與受訪者所需差異，造成使用意願與本研究的先期假設不同。. 31.

(40) 第五章結論與建議第一節研究整理與結論使用者技術門檻、商品需求、現有服務滿意度、業別存在競爭壁壘：依本研究之量化及質化分析結果判斷，消費者對理財活動的需求可能較為複雜，以致理財消費者對新科技採用程度之判斷尚有其他影響因素，依受訪談者訪談內容分析，介定其心理特性之因素尚應包括其使用新科技的能力（如學歷或資訊科技的使用經驗），也就是機器人理財先天上即存在的技術進入門檻，其次為對該項服務內容的預期心理，即以本研究的受訪者及受試者表達的內容及選項而言，消費者對於理財商品的需求尚包括保險、股票、債券、貨幣存款及黃金等（如下圖），若投資人偏好於相關項目之市場直接投資，而非以透過投信、投顧公司管理之同類型共同基金商品，且消費者對保險商品的需求亦非理財機器人所能涵蓋之服務項目，以致於在服務內容不符預期的情況下，即使對新科技的接受程度再高，也不會有使用意願，也就是商品無法滿足消費者需求，在整體理財消費者中也只有部份願意使用，所以受測內容應介定投資商品為共同基金時使用機器人理財之意願；而受訪者對現有理財專員的服務滿意度亦影響其轉換意願的強度。. 受測者對理財規劃服務應包含商品之選擇：（複選）. 圖（十二）受測者對理財規劃服務商品之期待。. 32.

(41) 而傳統財富管理業務之收入來源為信託管理費、申購、轉換或贖回手續費，基金經理人則以擴大基金規模為目標以增加收取管理費用，而銷售基金之理專則透過客戶頻繁進行交易方能賺取佣金；故基金經理人並非為個別投資人之目標而進行投資組合配置與管理，理專之理財建議亦可能非以客戶利益為優先考量，而消費者對於推廌商品之客觀性重視程度為 93%（如下表），如何取得消費者信任，可能為機器人理財在跨入主流市場（Mainstream Markets）前的鴻溝(Chasm)問題。. 表（五）受測者對系統建議內容公正性重視程度。. 反觀我國雖已有多家金融業者或非金融之科技業者以「機器人理財顧問」（Robo-Advisor，RA）或「理財機器人」為號召，而提供「自動化投資顧問服務」（Automated Investment Advisor），但在分業經營現況下，證券業與投信顧業受各業種規範限制，不若銀行業者在財富管理業務多元化，難以提供全方位「個人資產管理服務」，意即服務提供者所在業別形成的壁壘。以投信、投顧業為例，目前僅以取得全權委託投資業務許可者，得為達一定資金門檻客戶（新臺幣 500 萬元）建構跨市場投資商品組合並代其投資管理。反觀銀行端可藉存放款業務，整合客戶資金帳戶，吸引客戶資金停駐，並進而對其銷售相關投資商品，在全體金融業者中，是發展 RA 最為有利者。但投資交易非本國銀行所擅長外，而目前投信顧業運用 RA 方式，多為推薦自家基金商品，提供軟體試算係為客戶配置投資組合，進而吸引客戶下單投資之行銷手段。故我國 RA 僅能稱為投資顧問服務自動化，屬於顧問型機器人。並未達到「從開戶起，即以機器取代真人服務，由電腦程式設定客戶需求，並代為執行交易，並透過機器學習等人工智慧技術，為客戶建構或 33.

(42) 調整投資組合，進而自動配置資產管理並執行相關交易」之資產管理型標準，其次，國內機器人理財大多鎖定年輕人、小資族，投資金額大多不高，高資產的投資人目前仍偏好傳統銀行的財富管理服務。再平衡令雖擴大業者調整彈性，有助我國 RA 從顧問諮詢型發展為資產管理型。但全權委託代客操作資金門檻尚未適度放寬前，則再平衡令對證券商與投資顧問而言意義不大。RA 仍無法發展為「小資族」的理財顧問角色，難以發揮其「普惠金融」之特色。從美國案例來看，經過十年時間投資規模才突破 2,000 億美元，未來仍有許多發展空間。. 而 RA 智能理財的績效如何呢？根據(2019/7/26)一篇來自於 Barron 的報導，揭露了截至 2019 第二季度的數據，第一名為 Fidelity Go ，年化績效為 7.26%，第二名為 WiseBanyan，年化績效為 7%，緊接第三名為智能理財先驅 Wealthfront 的 6.92%，在本研究的採樣中，受試者以報酬率 6-10%為目標（如下表）。. 表（六）受測者對機器人理財之合理報酬率期待。. 然而到目前為止，多數的機器人理財公司尚未達到損益兩平，因此仍需要不斷透過募資來支應公司營運資金。隨著機器人理財持續發展，傳統大型金融機構也看好此商機以及因應趨勢轉變，不斷加入此市場，商業模式和業務模式仍不斷創新與改變，將呈現多元化發展現象。. 34.

(43) 第二節研究管理意涵主流市場對產品的需求、投資人與商品的風險鑑別、真人服務溫度與價值：技術採用生命週期的不連續狀態主要以版圖衝擊與應用突破為基礎，以國外的 RA 發展進程和規模而言，屬 Rogers 擴散理論之早期大眾（Early Majority），而國內的發展階段，尚屬於即將進入市場的創新者(Innovators)與早期採用者（Early adopters）階段，以 RA 而言為順利達到成功的彼岸，能被早期大眾（Early Marjority）及晚期大眾（Late Marjority）所接受的策略如下：. 圖（十三）技術技用生命週期各階段策略。. 對應本研究之結論，機器人理財欲跨越鴻溝，進入主流市場之策略，在於迎合消費者需求與期待，在產品強化及產品線延伸及整合上產生創新。. 35.

(44) 目前 RA 透過問卷方式取得客戶資訊，所蒐集之客戶資訊相對簡單，不僅難以掌握客戶真實資產狀況（如分別在不同銀行開立存款戶，或因投資不動產向不同業者貸款），為客戶擬定情境問題大同小異，難以推斷客戶獨特性，所擬定的理財方案相似度高。另如：法規將投資標的風險類別僅大分為 RR1-RR5 共五類，客戶屬性也僅規定至少三類，不同風險商品所配置之投資組合，其風險屬性判斷即無法如單一商品般容易，投入資金後只能選擇贖回或加碼，調整投資組合彈性較低。現今由主管機關主導金融科技的發展，對於跨業別的客戶資訊開放，資料庫應由金融業（銀行、保險、證券期貨）共享，解決客戶不同風險無法穿透審查的問題，否則僅片面對客戶做 KYC 是沒有意義的。只有客戶歸戶資訊共享，才能提昇資料庫演算正確性，提供更合乎客戶適合性原則之諮詢建議，並可降低市場交易風險，未來以大數據科技的發展，或許能有令人身目一新的呈現。. 國際知名企業 NOKIA 曾有句為人熟知的中文副標「科技始終來自人性」，但現實的產業應用是「科技始終來自成本」，以金融服務業而言，若以客戶為出發點，多數客戶的需求和偏好還是與真人互動，但礙於成本，不得不逐漸採用一些「擬人化」的科技，如營業廳的實體機器人 PEPPER 和網路虛擬的對話機器人等，而加諸在表像的擬人目的是要降低機器的生硬、增加親切感，但機器人真的能取代真人嗎？現階段應該還是否定的，多數人還是不喜歡和機器說話，僵化的系統邏輯判斷，仍難以滿足投資人需求，現階段理財專員的角色仍難以被機器人替代，更別說深入的對談了，所以真人的服務價值（溫度）還是無可替代的，但有價值產生就有對應的價格，而使用者付費即是成本合理的轉嫁，科技始終來自成本，是以獲利為出發點的商業選擇。. 未來財富管理金字塔中各不同資產淨值人士所需獲得之服務特色，頂端富豪（Ultra High Net Worth Individual，淨值超過 1,000 萬美元）仍需要傳統的真人顧問驅動，屬於私人銀行，提供個人化服務。但淨資產低於 10 萬美元之一般投資人（Retail），無法負擔高額的顧問費用，即為商業化 RA 顧問的目標客戶，藉由降低人員服務、人工管理，減少業者成本，並以管理總資產收取管理費用，減輕小額投資人成本負擔。此外，介在二者之間者，為 1,000 萬美元以下，10 萬美元以上之「富裕大眾」（Mass Affluent and High Net Worth），因具有一定資產並希望資產持續增值，相信科技與技術，對數位顧問接受度高，也希望得到更個人化的理財服務。則為此中層所服務之顧問，可稱之為仿生顧問（Bionic 。Advisory），惟中層提供服務的業者，亦因其服務 36.

(45) 對象或技術運用之不同，差異性相當大。. 圖（十四）未來財富管理市場分布及其解決方案，資料來源：Privé Financial。. 近年來國人的投資 EQ 與 IQ 明顯成長，而投資人對商品功能的選擇，隨著社會發展越趨成熟也逐漸在移動，風險轉嫁和資產保值及傳承的需求在逐漸提升中，適度的納入保險及整體生命期間的現金流規劃，以兼顧全面的人生需求，理財的目的從獲利深化為「理人生」。. 另外在招攬行銷的面向而言，訪談能力為推展成功的核心能力，機器人目前亦無法全面取代人工電訪，目前電腦在自然語言的學習領域，尚無法獲得突破性的發展，尤其中文語法又相對其他語言更為複雜，即使是如國際大型公司如蘋果或 Google 等公司之語音助理，對於中文的轉譯仍有相當大的障礙，也無法取代真人回應所有的問題。. 37.

(46) 第三節研究限制本研究對受訪者的初步分眾，係採用黃莉君（2000/06）「技術採用生命週期之購買行為探討─以印表機為例」，以 Moor（1991）的 Crossing the chasm 中所提出的技術採用生命週期理論來確認採用者的歸類特性，透過消費者的個人心理特性，作為技術採用生命週期模式的採用者分類方式，就五階段採用者中傾向不接受新科技之落伍者予以排除，遂將受試者分為四類。訪談係以研究生服務之銀行客戶為對象，或許受限於所在之地域性或客層背景代表性而產生偏差；而問卷受眾觸及範圍係以研究生之社交範圍為出發點，雖採網路擴散，仍或因採樣範圍受限或樣本數之不足及問題設計未臻完善，造成問卷分析結果無法呈現預期結果或顯著差異。. 38.