行為財務學在機器人理財顧問的運用、實務與挑戰 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學商學院經營管理碩士班學程高階經營班碩士論文. 行為財務學在機器人理財顧問的運用、實務與挑戰政治. 大. 學. ‧ 國. 立 Robo-advisors and Behavioral finance: the application, practice and challenge. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 指導教授：周冠男博士研究生：曹書華撰. 中華民國 107 年 12 月. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(2) 目次摘要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1 Abstract ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2 第一章. 緒論．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4. 第一節. 研究背景與目的．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4. 第二節. 研究方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9. 機器人顧問產業概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10. 第一節第二節. 機器人顧問所面臨的挑戰．．．．．．．．．．．．．．．．．．18. 學. 第三章. 政治大機器人顧問多元型態與發展趨勢．．．．．．．．．．．．．14 立機器人顧問發展進程．．．．．．．．．．．．．．．．．．10. ‧ 國. 第二章. 投資人的不理性行為．．．．．．．．．．．．．．．．．．18. 第二節. 機器人能夠克服人性的行為偏誤嗎？．．．．．．．．．．．22. 第三節. 目前機器人顧問使用者的行為偏誤分析．．．．．．．．．．27. sit. y. Nat. 行為財務學在機器人顧問上的實務應用．．．．．．．．．．．．34. io. er. 第四章. ‧. 第一節. 第一節. Vanguard 著重人與機的協作平衡（強調行為財務學概念是＂人類. 第二節. Betterment 服務設計融合行為財務學概念．．．．．．．．．38. v i n C h ．．．．．．．．．．．．．．．．．＂顧問更重要的輔助） 35 engchi U n. 第三節. al. Wealthfront 著重客戶風險評分的壓力測試．．．．．．．．．41. 第四節行為財務學在其他財務顧問平台上的應用．．．．．．．．． 42 第五章. 結論與建議．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45. 第一節. 結論．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45. 第二節. 建議與省思．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51. 參考文獻與附表．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(3) 摘要全球行動載具的普及，以及大數據分析等數位應用及人工智慧技術越來越進步，自動化的議題已席捲全球的金融產業。而這股浪潮在 2008 年金融海嘯之後順勢推升了一波金融創新。隨著投資人高風險意識的提升，以及厭惡資產管理業普遍的高費用率卻無法獲得好的投資回報，紛紛將注意力轉向低成本、低門檻、資訊透明、簡便快速的機器人顧問上。加上金融風暴期間爆發的許多弊案，讓投資人對於傳統資產管理產業及財務顧問產生不信任感，使機器人絕對. 政治大貝爾經濟學獎得者 Richard Thaler 教授以長期對行為財務學的貢獻獲得此項殊立. 理性、精準不出錯、不受情緒因素干擾的優勢更受到投資人的青睞。2017 年諾. ‧ 國. 學. 榮，他主張一般人的有關經濟上的判斷與決策會受到內在、外在一些因素所干擾，而產生偏誤及不理性的行為，這也是人們在做理財規劃時往往最後達不到. ‧. 預期目標及效益的原因。而透過「絕對理性」的機器人顧問是否就可以排除投. sit. y. Nat. 資人的不理性行為？本文透過綜合歸納前人對於投資人行為偏誤的研究文獻，. io. al. er. 以及目前機器人顧問使用者的偏誤行為分析，並對照目前市場上較具代表性機器人顧問公司的實務案例，及其如何應用行為財務學概念來管理投資人行為，. n. v i n Ch 從中歸納出國內外機器人顧問產業未來可能為面臨的問題與挑戰，並提出相關 engchi U 建言：. (1) 行為偏誤很難改變，適當的推力（Nudge）可以順勢誘導，但推力的設計應建立在道德與信任基礎上。 (2) 善用機器運算的優勢，透過客戶的行為數據追蹤與分析做好個人化服務。 (3) 機器人顧問在產業中的價值定位應更清楚－普惠金融與長期投資最佳工具。 (4) 未來機器人顧問公司應更聚焦於降低成本、連結更多元性產品及追蹤個人風. 險屬性之變動與調整等方向。關鍵詞：機器人顧問、行為財務學、行為偏誤、財務顧問、數位財富管理、推力 1. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(4) Abstract Due to the popularity of mobile device, and the digital applications such as big data analytics and artificial intelligence are rapidly developing, the automation concept have brought a significant impact to the global financial industry. After the financial crisis in 2008, with the increasing awareness of high-risk, investors start to doubt the high cost of the asset management which can’t bring them a fair investment return as they expected. The Investors turned their attention to the Robo-Advisors, to seek the. 政治大 In addition, there were some financial malpractices, like Madoff scandal, erupted 立. benefit of low-cost, low-Account minimums, easy and fast, transparency information.. ‧ 國. 學. during the financial crisis, also made an untrustworthy investment atmosphere in the traditional asset management industry. People are convinced that Robo-advisors’. ‧. unique advantage such as absolute rationality, accurate and error-free, no emotion bias. sit. y. Nat. can bring them a successful investment. Professor Richard Thaler, the winner of the. io. er. Nobel Prize in Economics in 2017, won this award for his long-term contribution to behavioral finance. He advocated that the economic judgments and decisions of. al. n. v i n C h by internal and Uexternal factors. The irrational ordinary people will be interfered engchi. behavioral bias are the reasons why people often fail to achieve the expected goals and benefits when doing financial planning. Can the “absolute rationality” Robo-Advisors rule out the irrational behavior of investors? In this paper, we comprehensively summarize many studies and research literature from the issue of investors’ behaviors bias and Robo-Advisory and collect the results of the feedback survey on the current Robo-Advisors’ investors, and the end, we compare the practical cases of some big Robo-Advisors companies on the market, to see how them applies behavioral finance concept in the business. We find that Robo-Advisors can manage the investors’ bad 2. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(5) behavior by using some special strategies and designs in the service platform but may still faces a lot of problems and challenges in the future. Therefore, we come out the following suggestions and hoping to add some contribution to the industry: (1) Human’s behavioral bias is difficult to change, an appropriate Nudge may able to lead the behaviors back on the track, but the designing of Nudge should be based on morality and trust. (2) Fully utilize the advantages of machine arithmetic, and to do the better individualized service by through customer behavior data tracking and analysis. 政治大. (3) The value proposition of Robo Advisory in the industry should be set more clearer–. 立. the best tool for inclusive financing and long-term investment.. ‧ 國. 學. (4) Robo-Advisory company should put more effort on costs reducing, increase the. ‧. number of the products, tracking and adjusting the potential variability in individual’s risk tolerance.. sit. y. Nat. Digital Wealth Management, Nudge,. n. al. Ch. engchi. er. io. Keywords: Robo-Advisors, Behavioral finance, Behavior bias, Financial advisor,. i n U. v. 3. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(6) 第一章第一節. 緒論. 研究背景與目的. 隨著全球行動載具的普及，以及數位應用及人工智慧技術越來越進步，所謂自動化的議題已席捲全球的金融與資產管理產業，這股快速演化的浪潮，已經不單純僅僅是產業內部作業模式與技術的變革，而是涉及到整個產業生態的改變。在 2012 年出版的「BANK 3.0：銀行轉型未來式」(Bank 3.0：Why Banking. 政治大. Is No Longer Somewhere You Go, But Something You Do. Brett King, 2012)一書. 立. 中，作者 Brett King 就提到，當客戶的消費習慣改變時，當人們將手機／行動. ‧ 國. 學. 載具當成電子帳戶使用時，客戶所需要的不再是實體的銀行據點，而是服務！移動互聯網的 Always -On 功能，讓人與人的溝通突破時間與地域的限制，客戶. ‧. 對於銀行所提供的服務將不再滿足於快速，而是即時。然而當銀行還處於將內. Nat. sit. y. 部作業轉型自動化以提升服務效率、並深陷於資訊安全防護的同時，新一波的. n. al. er. io. 科技創新浪潮再度襲捲，許多金融科技新創公司藉由區塊鏈、演算法、大數據. i n U. v. 分析、機器學習、人工智慧、行動支付、安全認證與身份辨識等技術的發展，. Ch. engchi. 開始大張旗鼓地踏足金融與資產管理市場，而隨著消費者使用行為的改變、加上訊息透明與技術進步而逐漸提升的安全性與信任度，客戶接受了這些新型態的商業模式與服務，也使傳統金融業者面臨必須更快速因應環境變革，迎接 BANK 4.0(Bank 4.0：Banking everywhere, never at a bank. Brett King, 2018)的時代與挑戰。機器人理財顧問（Robo-Advisors，以下稱機器人顧問）也在此一波的變革下迅速浮上檯面，成為近年來金融與資產管理產業關注的焦點。. 4. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(7) 事實上自動化/數位平台在全球資產管理產業的演化過程中歷經了一段不算短的時間，國內資產管理業者早在 2000 年網路泡沫前就推出基金電子交易平台，主要功能是針對理財專員無法 one-on-one 顧及到的投資散戶，提供快速、便捷的開戶、線上基金申贖及相關投資資訊等服務。這類型的平台已可提供簡單的自動化開戶作業，除了讓客戶可以在線上做 KYC（Know Your Client）及風險屬性評估外，亦可透過簡單的預設值，對應客戶的投資偏好及風險承受度進行資產配置建議及商品推薦；甚至可以依照客戶所設定的預期報酬率，自動送出停利停損或逢低加碼等的警示通知，提醒客戶進行資產再平衡等等。但其實上. 政治大. 述所謂的自動化僅僅在於表面，幾乎每一個作業環節都還有人工的影子存在，. 立. 例如開戶資料的審核，一方面要符合法規規範（親自與客戶核對，客戶親簽），. ‧ 國. 學. 另一方面後台的辨識系統及數據庫也沒那麼聰明。而所謂的資產配置建議僅是. ‧. 依照客戶風險屬性評估結果區分為保守、穩健、積極三級，進而推薦客戶符合相關級數的投資組合，而通常這些投資組合都是預先設定好的，連結的也都是. y. Nat. io. sit. 銷售機構自己所發行或上架的基金。因為強調自動化，沒有專人服務，這些平. n. al. er. 台通常採取手續費折扣或零手續費的方式來吸引客戶。但這樣的營運模式卻潛藏著許多問題：. Ch. engchi. i n U. v. （1）客戶多為初次投資或自主性高不喜歡面對財務顧問（推銷）的散戶，依照個資法規定，如客戶要求不希望收到相關市場或投資建議資訊，平台將無法主動依照客戶的投資軌跡或轉換投資組合的狀況做提醒，一旦市場出現較重大變化時，如客戶無法接受帳面虧損，就可能會有客訴或消費爭議產生；（2）風險屬性評估的問卷通常為簡要的制式問題，主要詢問其年齡、性別、教育程度、家庭狀況、就職與收入狀況、投資目的、過去的投資經驗與接受虧損程度來判斷其風險承受度，並通分為保守、穩 5. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(8) 健、積極三級，用來限定客戶可以申購的（單一）投資商品，而非整個資產配置組合。通常客戶會為了要申購某特定級別基金而修改風險屬性評估表，也就是說，此項評估的參考性與準確度有待商榷。另外，上述的問卷問題亦無法判讀客戶個人的實際投資需求、偏好、以及投資行為，尤其是面臨壓力時會有的反應。根據（1989，陳清龍：投資人人格特質，投資型態與投資績效關係之研究）及（2009，黃玉婷：投資者風險偏好與理財滿意度之關聯性－以動態能力為中介變數）顯示，投資人的人格特質、投資行為、及. 政治大. 風險知覺的差異，對投資人的投資績效會有影響。亦即透過 KYC. 立. 所能判讀到的資訊，包含個人投資特質與風險接受度等參考指標，. ‧ 國. 學. 都是後續平台在監控並判斷是否要主動提供投資建議的重要資訊，. ‧. 但目前業界所通用的制式化問卷並無法更深入了解到每一位客戶較細微的投資行為取向與偏好等差異。. y. Nat. io. sit. （3）大部分的平台針對散戶小額投資的特質，主要推廣的都是定期定額. n. al. er. 或定期不定額的懶人投資法，強調紀律性、長線投資，才能獲取最. Ch. i n U. v. 適化的報酬，不建議投資人進行較複雜的擇時投資。但因為平台下. engchi. 單屬於開放式，投資人可以自由進行資產申贖，因此我們也常會見到投資人的情緒受到市場變化左右，經常性的停扣、續扣，把定期定額投資法當作擇時投資或短線投資法運用，最後的投資效益結果亦可想而知，更何況這些頻繁交易要付出的成本更高（投資商品本身所隱含的經理及管理費用）。（4）承上所述，因為此類電子交易平台屬開放式運作，投資人只要過了第一關的風險屬性評估及完成開戶手續，即可自由進出交易，平台僅會針對個別投資人的風險屬性限制其可申購支基金類別，但並未 6. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(9) 對其交易行為及整體投資組合的變化進行即時追蹤及提醒，例如投資人短線或擇時交易的行為反而提高了風險、投資人股票部位比重過重或過度集中在同一類性資產等等…，如此一來根本無法妥善為投資人的投資風險適性，及是否能達到（符合）其預期理財目的進行把關。投資人運用上述投資平台是否能達到最佳化（預期）的投資效益，除取決平台的服務設計是否完善外，最重要的還是對於投資人行為的了解與掌握。傳統財務顧問（Financial Advisors）透過一對一服務，通常可以適時的察覺客戶的. 政治大. 理性或不理性行為，並引導或導正。然而財務顧問本身除外在受到公司政策、. 立. 業績壓力、市場環境變動等影響外，本身也會有一些行為財務學上所提到的偏. ‧ 國. 學. 誤現象。根據加州大學柏克萊分校哈斯商學院教授 Terrance Odean 在. ‧. RPSeawright.com 上所做的訪談上指出，機構投資人（Institutional investors）的. 顯著誤差可能來自其本身的偏見或者是由經理人的獎酬設定所驅動的。舉例來. y. Nat. io. sit. 說，在前半年投資績效表現好的投資經理人通常會在年度結算前降低他們投資. n. al. er. 組合的風險，以利於鎖定獎酬；相反的，前半年表現不佳的經理人則往往會在. Ch. i n U. v. 往接近年度結算前增加投組的風險，希望放手一搏來補足落後的目標。另外經. engchi. 理人也會有過度自信的問題，當他們手風正順的時候，他們會忽略風險而將注意力放在投資標的的買進，卻很少將重點放在以優化投資組合為前提的賣出決策上(Five Good Questions with Terry Odean, From RPSeawright.com – Above the Market. 2014/4/26) 。近期興起的機器人顧問即標榜機器人可以完全屏除人性的心理與行為障礙，以理性的態度為投資人進行資產配置與管理，並且透過越來越進步的演算法、大數據、機器學習、人工智慧等技術，做到快速、精準的投資判斷與決策，甚至是預測。然而機器人顧問不管是硬軟體架構、服務流程設計、法規依 7. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(10) 循、投資機制、市場歷史數據、到客戶端的最終決策都脫離不了人為的因素或影響，機器人顧問是否聰明到真的可以跳脫人性的偏誤？其是否又能夠突破上述傳統基金電子交易的缺點，準確判斷出個別投資人的風險屬性變化與投資行為偏好（KYC），追蹤分析投資人的投資軌跡，並藉由平台機制進而排除可能會干擾投資效益的 Bias，做到最佳化投資組合管理的服務呢？ Deloitte Insights 曾提到自動化財務顧問可以提供無偏見的，基於數據分析的建議，但即便是機器做出合理的判斷與決策，通常最後的行動卻必須是由人類來執行，但人類通常在行動中不夠理性，需要一些行為科學上的干預措施，. 政治大. 以確保機器人顧問可以達到最佳效果 (Tom Davenport & Jim Guszcza － Effecting. 立. behavior change in a world of automated financial advisors，2016/6) 。本論文將從行為. ‧ 國. 學. 財務學的角度探討機器人顧問是否真能有效幫助投資人及傳統理財顧問克服在. ‧. 投資理財上的不理性行為，並獲取最佳化報酬。同時針對其目前在機器人顧問各層面的應用實務（投資組合配置、資產管理、投資執行與決策）上提出觀察. y. Nat. n. al. er. io. 考。. sit. 與建議，以作為國內資產管理產業未來在推展與建構機器人顧問業務上的參. Ch. engchi. i n U. v. 8. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(11) 第二節. 研究方法. 本論文採取文獻分析法、比較法與歸納法之研究方法（參見圖 1-2-1），收集國內外探討機器人顧問與行為財務學運用之相關報導、商業報告及研究文獻；列舉並比較國內外較具代表性之機器人顧問公司／平台之不同營運架構、實際運作模式之特色與差異，以及行為財務學概念在各平台上實務運用之情形；最後再對照在這股機器人顧問快速潮流的帶動下，投資人及傳統理財顧問對機器人顧問服務之接受度、信任度及預期成效之相關統計數據，以探討現今. 政治大佳化投資效益。另外亦透過對上述資訊的觀察與分析，試總結出國內外機器人立機器人顧問之發展是否真能有效克服人類的行為偏誤，做出令投資人滿意的最. ‧ 國. 學. 顧問實務上執行的落差與挑戰，並提出相關建議。. ‧. 圖 1-2-1：研究方法. Nat. n. a. l C 國內外產業發展狀況與比較. hengchi. er. io. sit. y. 研究背景與目的. i n U. v. 國內外研究文獻收集使用者（包含投資人與財務顧問）接受度、需求分析及案例分析、歸納與問題探討. 9. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(12) 第二章第一節. 機器人顧問產業概述機器人顧問發展進程. 機器人顧問的起源或許可以追溯到 1969 年啟用的電子股票交易系統 Instinet，原先僅僅提供買方公司不必透過股票經紀與交易所，即可交易上市公司股票的私人（封閉型）電子交易網路（證交資料 593 期－各國場外交易之歷史回顧、發展歷程與啟示），可謂之為後續推出 ECN(Electronic Communication Network)證券零售電子交易服務之前身。這一類型的，讓買方市場也可以在盤. 政治大. 後進行股票交易。這一類的電子交易網路，在日後的股市蓬勃發展扮演了極關. 立. 鍵的角色，一是少了中間商的角色，降低了交易門檻與成本，二次自動化提高. ‧ 國. 學. 的股票買賣的速度與效率，三是減少了人為的錯誤率，上述的好處使散戶在盤後市場增加了很多投資機會，相對也促進了股市的熱絡與成交量，進而推升整. ‧. 體股市市值。. Nat. sit. y. 延續著電子與網際網路技術的發展，與越來越激烈的市場競爭，封閉性形. n. al. er. io. 的網路轉向開放型的服務平台，並提供更多的線上即時服務，例如除了即時報. v. 價、線上 KYC 問卷及風險評估、自動化交易服務外，亦提供市場分析、產品. Ch. engchi. i n U. 說明、投資建議或投資方法等相關教育資訊，同時透過電子郵件、簡訊等提供即時市場訊息或警示。而隨著演算及計量、數據分析等工具與軟體的開發，許多平台更投入更多資源建立更＂聰明＂、＂快速又簡便＂的友善操作介面，例如利用簡單的圖形（圖表）及試算工具來呈現模擬投資組合及相關投資報酬率分析等，為的是降低開戶的複雜門檻，吸引更多對於投資不太了解的新客戶或低資產散戶。但基本上此類型的理財服務，除了較後期出現、獨立於個別資產管理公司及銀行之外的基金仲介及經銷平台外，在初期還是被視為依屬在各大資產管理公司對外 10. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(13) 形象網站下的附屬功能，作為行銷輔助用途，因為其主要管理資產及營收來源，還是仰賴高資產客戶及銀行通路的銷售，而這些服務仍然必須由專業理財專員來做親訪及推介。這個時期的資產管理平台，雖然已經開始提供了粗略的股債投資組合的建議，但更細的投資組合建議及管理還是仰賴人工，或者是提供了一籃子的投資商品供投資人自行選擇(且多數為主打或促銷基金，並非真的依照投資人所做的問卷結果及個別需求)，所以依照 Deloitte 的分類（The expansion of robo-advisory in wealth management, Deloitte, 2016, 圖 2-1-1），稱之為數位資產管理 1.0 世代，還稱不上是機器人顧問。. 政治大. 圖 2-1-1：機器人理財顧問的發展進程：從 1.0 到 4.0. 立. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. *機器人理財顧問(Robo-advisors, 簡稱 RA)的發展，隨著通訊與網際網路技術的演進可分為四大階段（資料來源：The expansion of robo-advisory in wealth management, Deloitte, 2016）. 真正的機器人顧問的出現並快速發展，其轉機就是 2008 年的金融海嘯。金融海嘯之後隨之而來的全球經濟危機為全球投資市場環境帶來了極大的變革，投資人面臨的不僅僅是市場的震盪及資產縮水，「低利率、低通膨、低成長、高風險」的三低一高的經濟環境，提高了大部份投資人的風險意識，也改變其 11. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(14) 過去的追求高報酬的投資思考與偏好，改為尋求較為安全的投資商品及資產管理工具。風險低相對預期報酬也降低，低利率及低報酬相對也放大了金融商品管理（經理費用）高低對於報酬率的影響，讓投資人轉而關注管理費用低廉的被動型投資商品，如指數型基金(ETFs) 。事實上 ETFs 本身除具備低交易成本及風險分散之優點外，其近年來表現實不亞於主動式管理基金績效，以美國市場為例，根據 S&P 統計，在過去十年，91% 投資於新興市場股票之主動式基金經理人績效低於同類型指數表現，另 95% 之主動式債券經理人績效低於大盤。Morningstar 更指出，2015 年美國主動式管理基金之資金淨流出金額約超. 政治大. 過 1000 億美元，但被動式管理基金資產則淨流入約 4000 億美元，顯示 ETFs. 立. 已成為市場追捧的對象。. ‧ 國. 學. 另外，強調以自動化管理，可降低資產配置與投資組合管理的成本的機器. ‧. 人顧問，由於收費低廉開始受到投資人注意與接受，正好承接了市場大震盪時期，投資人自主動式、積極型商品上所撤回的資金。. y. Nat. io. sit. 鑒於投資人在全球金融危機中所面臨到的不愉快經驗（過晚出場或套牢），. n. al. er. 機器人顧問公司也順勢強調的＂因為減少人為的干預，機器人可以完全依理性. Ch. i n U. v. 判斷，在市場發生重大變動時即時做出反應、自動重新平衡客戶的投資組合. engchi. ＂，正好切中投資人此時高度不安全感的心態，首波非金融及資產管理公司背景的獨立型機器人顧問公司在此時浮上檯面，如 Betterment 和 Wealthfront。緊接著各大資產管理公司及金融機構也注意到這股浪潮，利用自己既有的龐大資源（商品）及客源，以自行建置、併購的方式快速推出自己的機器人顧問，近年間銀行及資產管理機構亦紛紛投入自動化投資理財顧問服務市場，例如貝萊德收購 FutureAdvisor、安本收購 Parmenion、美國嘉信理財（Charles Schwab）推出 Intelligent Portfolio、施羅德取得 Nutmeg 之股權等。Charles Schwab、 Vanguard、BlackRock 等公司甚至為 ETFs 的主要發行者或券商。這一類型的機 12. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(15) 器人顧問通常提供被動投資策略，透過類似自動化機制為投資人進行資產管理：KYC 與客戶風險評估、資產配置和執行、投資組合監控、投資組合再平衡，即稱為機器人顧問 2.0 世代。 2016 年，AlphaGo 擊敗世界棋王李世乭，使 AI 及演算法等議題受到關注，發展相當成熟的機器人顧問也開始將 AI 智能投資引進其自動化資產管理之中，以預設一套投資規則、運用演算法調整和再平衡的投資組合，進入了機器人顧問 3.0 世代，而其自動化的作業流程也更完整：KYC 與客戶風險評估、資產配置、演算法投資組合選擇、投資執行、投資組合自動再平衡、（歸賣抵. 政治大. 稅：美國機器人顧問特別功能）、績效分析與報告等（圖 2-1-2, 美國金融監管. 立. 局 FINRA, 2016）。. ‧ 國. 學 ‧. 圖 2-1-2：美國金融監管局定義之機器人顧問運作流程，與傳統資產管理流程最大差異之處在於「演算法投資組合選擇」且全程由機器人執行。. sit. al. 演算法投資組合選擇. n. 資產配置. er. io. 風險評估. y. Nat KYC與. 投資組合. v 自動再平衡 i n Ch engchi U 投資執行. 虧賣抵稅. 績效分析與報告. （資料來源：美國金融監管局 FINRA, 2016）. 而緊接著之後機器學習的理想化目標，再將上巨量數據分析的輔助，機器人顧問 4.0 世代將可望自行演算、自動依照市場變化做資產調整，甚至做市場預測。目前美歐已有八成機器人顧問具備 3.0 世代能力，並朝 4.0.世代發展。不過台灣目前仍僅停留在 2.0 世代，雖然有許多新推出的服務或平台號稱已可提. 13. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(16) 供 AI 自動化資產管理服務，但大多數為人為預設好的機制，所選擇的投資配置商品與比重也固定，並未真正依照個人化區別，不能稱之為 3.0。. 第二節機器人顧問多元型態與發展趨勢機器人顧問具有快速、簡便、收費低廉、虧賣抵稅、進入門檻低（甚至不限制最低開戶投資金額）、特定帳戶免稅及稅務建議、溝通信息即時透明、收費機制一目瞭然、以委託管理之資產金額高低或使用之服務性質收取不同百分比之費用(見 EXCEL 附表 2-2-1 Robo-Advisor Comparison)等特色，對於初入門. 政治大 Not Rich Yet.)是一大福音，尤其千禧世代（Millennials）自小在網際網路成熟的立道、資本較少又嫌麻煩的年輕首投族/新富族(亨利族－HENRYs，High Earner，. ‧ 國. 學. 環境中成長，行動載具及數位化已成為其生活運作之主要核心，這些年輕的網路原住民，即將躍升為資產管理產業新主力客群（翁禮祺觀點：財管市場新寵. ‧. 兒 – 亨利族與理財機器人，2016/7/4, 風傳媒），根據美國大型機器人投資顧問. sit. y. Nat. 業者 Wealthfront 所提供之資料顯示，在 Wealthfront 之客戶群中，未達 35 歲. io. 成長的原因之一。. al. er. 之客戶佔比約為 60%。高度的科技化適性也是機器人顧問業務可以如此快速的. n. v i n Ch 不過光仰賴這些低資產客戶所帶來的管理費用收益是不足以打平這些機器 engchi U. 人顧問公司所投入的營運成本的，尤其是對獨立型機器人顧問公司來說，低管理費用雖然吸引更多的散戶客戶，但缺乏從投資商品的經理費用的回饋收入，其最終的收益將遠不及傳統資產管理公司，根據 MORNINGSTAR 指出，機器人顧問每招來一筆新帳戶需投入的廣告費用約為 300 美元，而平均每筆新帳戶的投資金額約為 1,000 美元，低管理費機制使他們從中所獲取的收益十分有限，在營業利潤率可能較低的情況下，其投入的廣告費用的投資回收期可能超過十年，這還不加上其自動化平台的營運成本，這也是一些資產管理規模成長快速的獨立型機器人顧問公司，像 Betterment、WealthFront 等都還持續向創投業 14. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(17) 者籌措資金的主因（Morningstar, The Evolution of Robo-Advisors - An updated look at the landscape of automated wealth management, 2018/7）。也因為如此，機器人顧問的趨勢從 2014 年開始有了一些重大的轉變，首先獨立型機器人顧問公司開始跟第三方合作，例如傳統理財顧問（仲介／機構）或傳統資產管理公司，例如 Betterment 與富達展開策略合作，主要目的是將客戶層面拓展到退休理財及高資產族群；另外從純機器人顧問服務轉變為與人類財務顧問搭配而成為 Hybrid Advisor（人機協作模式）也成為另一股發展趨勢，主要也是因為要符合高資產客戶族群的專屬個人理財服務。同時這些業者也開. 政治大. 始思考並規畫推出專屬或客制化投資商品，以增加管理費以外的收入，整體業. 立. 務發展從單純走向多元。. ‧ 國. 學. 而一些傳統的大型資產管理公司，憑藉著其既有的廣大客戶資源及豐富多. ‧. 元的產品線等優勢，透過訂製、合作或購併等方式，迅速跨足了機器人顧問業務，反而後來居上，管理資產規模大幅超越了原本開疆闢土的獨立型機器人顧. y. Nat. sit. 問公司（圖 2-2-1）。. n. al. er. io. 圖 2-2-1：美國機器人顧問管理資產規模排名（資料來源：Morningstar, 2018/3）. Ch. engchi. i n U. v. 15. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(18) 截至 2018/11/7，美國機器人顧問所管理的資產規模統計，大者恆大的現象已經出現，美國最大養老金帳戶管理者，同時也是全球第一大共同基金與第二大 ETFs 供應商的 Vanguard 在 2015 年才成立 Personal Advisor Services 已經躍居為最大機器人顧問公司，市占率達 50%。（From Investor Junkie : The Rise of the Robo Advisors – Should You Use One? 2018/11/7）（圖 2-2-2）圖 2-2-2 :美國機器人顧問資產管理規模排名（來源: Investor Junkie, 2018/11）. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. io. sit. y. Nat. n. al. er. 這個現象也帶出這個新興產業的另一種隱憂，如前所述的，一些新創的獨. Ch. i n U. v. 立型機器人顧問公司除了自己所管理的自動化平台外，手上並未有其他產品資. engchi. 源，必須連結其他基金公司發行的 ETFs 或基金，或是市場股票，也就是說它們的營收除了從客戶端收取的低廉的管理費用外，別無其他，如果客戶成長不夠快，就會面臨經營困境。在過去幾年，已有許多家獨立線上顧問倒閉或被收購，包含 WorthFM、Hedgeable、LearnVest；另外有幾家如 Invessence，則將其技術出售給其他資產管理公司。（Tara Siegel Bernard, The New York Times： Robots Can Manage Your Money. But Even They Need Humans. 2018/9/7）雖然如此，全球機器人顧問在經過一連串的整併及新血（大型資產管理公司）陸續投入之後，其發展預估可以從 2015 年的 600 億美元成長到 2020 年的 16. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(19) 2.2 兆美元（ROBO Advising, KPMG, 2017），如此驚人的成長速度是否會徹底改變全球資產管理業生態，對傳統產業及其從業人員帶來衝擊？其提供的服務機制是否能帶給投資人更佳的資產管理品質及投資報酬滿意度？尤其當我們將時間拉長來觀察，當下一個黑天鵝事件又對市場帶來劇烈震盪，投資市場再度面對熊市考驗時，投資人是否還能繼續擁抱機器人顧問？我們必須回過頭來審視以上這些問題的核心關鍵－客戶的信任與忠誠度的建立，以及左右他們決策與行動變化的投資人理性行為，也就是近年來越來越受重視的行為財務學。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 17. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(20) 第三章. 機器人顧問所面臨的挑戰. 第一節. 投資人的不理性行為. 用低價低門檻及新服務機制吸引用戶是一回事，真正最大的挑戰，是機器與人性的衝撞與抗衡。如果說傳統資產管理產業的營運與業務推展是建立在顧客關係的維繫，也就是信任二字上一點也不為過。人類所有的行為，如果牽涉到金錢或利益，信任與（不）理性行為就會影響決策與行動，以及之後對於決策結果的反應與接受度。. 政治大. 2017 年諾貝爾經濟學獎得主 Richard Thaler 在行為經濟學上的主張，認為. 立. 一般人的經濟行為無法用經濟理論預測，總會有不理性的行為。這些導致這些. ‧ 國. 學. 行為偏差的因素，例如認知偏誤（代表性、可得性、錨定與框架效應），情緒效應（過度自信、心理帳戶、厭惡損失、後悔厭誤、稟賦效應、處分效果），. ‧. 以及意志導向（自我控制、羊群／從眾效應），這些因素往往導致其在做投資. Nat. sit. y. 決策與判斷時失準，就連環境與氣候差異影響情緒都會左右投資的的理性表. al. n. 追高殺低的原因。. er. io. 現，這也是每當股票市場出現大幅下跌時，就會有恐慌性賣壓，或投資人永遠. Ch. engchi. i n U. v. 在投資市場經常引用的「均值回歸」理論，是指無論股票、商品、匯率或債券等價格，無論高或低於價值中樞（均值），都有很大的機率在不同的時間或週期下向價值中樞回歸的趨勢。也就是說，股票的價格事實上是隨著其均值上下波動，漲勢或跌勢不論持續多久終究會反彈，只是無法預期反彈的幅度與速度，但時間久了，最後就會出現規律性的均值回歸(圖 3-1-1)，一旦價格超漲或超跌終究會向平均值移動，最簡單的例子就是看經濟成長或企業營收的基期高低比較，只要是前一期（前一年度或季度）的達到最高成長率，通常在次一期（下一年度或季度）就會看到最低成長率，而股價也會同步隨之連動，反之亦 18. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(21) 然。均值回歸現象可以說明無論進場的時間點及市場環境如何，只要所選擇的投資標的體質良好，長期投資下來所獲得的投資回報定會隨著企業價值與獲利的成長而增加。巴菲特所強調的「價值投資」的假設邏輯也是建立在此理論之下。圖 3-1-1：股市均值回歸示意圖（以 S&P 500 指數歷史走勢為例）. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. 為了簡單解釋並運用這個原理，並避免投資人情緒隨著市場波動起伏，資. Nat. sit. y. 產管理業者普遍用「微笑曲線或微笑投資法」（下跌買進、上漲獲利了結）或. n. al. er. io. 「定期定額－平均成本、分散風險」（不擇時）(圖 3-1-2)等方式鼓勵投資人進行. i n U. v. 長期、紀律性投資，但往往因為投資人的行為偏誤而無法達成預期。. Ch. engchi. 圖 3-1-2：微笑投資法，資料來源：投信投顧公會. 19. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(22) Richard Thaler 與 Werner De Bondt 就曾以行為財務學角度指出，以 3－5 年為一個周期來觀察，大部分原先表現不佳的股票會開始擺脫跌勢，而原本表現良好的股票卻會開始出現下跌趨勢。但投資人的情緒通常會受到股票價格的漲跌影響而出現非理性的狀態，對於獲利的股票看法越來越樂觀，對於出現虧損的股票卻悲觀以待，此時就會對於利多或利空的消息出現過度反應，無法認知市場雜訊的真偽性或甚至產生偏見，即使股票漲幅或跌幅已遠遠超出合理價格，投資人還是可能會做出追漲殺跌的投資決策。（股市過度反應理論， Richard Thaler，Werner DeBondt，1985）圖 3-1-3、3-1-4 就是典型的例證。. 政治大. 圖 3-1-3：投資人情緒與股價之正向關係，資料來源：今周刊 2013/3. 立. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 3-1-4：投資人在股市的過度反應與追漲殺跌，資料來源：瑞士信貸. 20. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(23) 根據 James Montier 所著 The Little Book of Behavioral Investing: How Not to be Your Own Worst Enemy 一書（2010 年出版）中提到，投資人在做投資決策上常見的幾個問題： . 在市場恐慌時跟隨賣壓殺出，卻沒有勇氣買進；. . 在多頭或獲利時偏向樂觀，沒有適時獲利了結，還可能追高買進；. . 在現有投資部位虧損的情況下，即使市場處於多頭，但看法還是偏向悲觀或風險意識提高，而做出過於保守的投資決策；. . 堅持自我偏見，死多頭或死空頭；. . 認為自己夠了解投資市場，錯誤認知自己可承受之風險，甚至投機性. 立. 政治大. 的進行短線高頻交易，卻忽略了增加的交易成本反而拉低回報；. ‧ 國. 學. . 總是偏好特定品牌(專家)或特定投資商品/市場；會自動降低風險意. 票；. y. Nat. 過分偏重先前對市場的印象或特定訊息，而忽略其他資訊，快速地做. io. sit. . ‧. 識；不管其他市場再怎麼好，投資人還是會優先考慮自己國家的股. n. al. er. 出投資決策；或經常誤把某些資訊，看作是支持自己假設的證據； . Ch. i n U. v. 只要先前曾遭遇虧損，對於之後遇到的買進良機就會裹足不前，就算. engchi. 價格再如何便宜也會忽略； . 不會篩選市場過多的雜訊，反而因為接收的訊息量增加（或以為獲得獨家內線消息），而提高自信，甚至過度自信。. 即使投資人認同微笑曲線、定期定額投資的概念，並且在財務顧問的協助下或是透過基金電子交易平台進行投資，但上述的情況發生仍然頻繁出現，尤其是上漲時不停利，下跌時卻停扣；或明明原本風險屬性評估結果為保守或穩健型，卻為了要買某特定標的（基金）而不斷重做風險適性；還有些投資人在 21. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(24) 聽取財務顧問建議後，卻利用電子交易平台進行反向操作…諸如這些案例，都是投資人的行為偏誤（Behavior bias）造成投資沒有效率的主要原因。. 第二節. 機器人能夠克服人性的行為偏誤嗎？. 目前多數的機器人顧問都強調一個特點，亦即機器人是理性的，沒有人性的偏見及偏誤行為，機器人顧問可以協助投資人甚至傳統財務顧問排除市場情緒及混雜訊息，透過精準快速的巨量數據分析及演算法，從線上風險評估→資產配置建議→投組建置與再平衡→人工智能投資→機器學習等，都強調可以排. 政治大. 除人的不理性行為做出最佳的投資決策，為投資人獲取最適化報酬。這是目前. 立. 機器人顧問最為強調的優勢之一，也是其向大眾溝通與行銷的核心話術。但問. ‧ 國. 學. 題是使用這個機器投資平台的是人，在後台設計、操作、控制的也是人，機器. ‧. 人顧問真的能完全克服投資人的行為偏誤嗎？. 根據 FinaMetrica 在 2015 年 11 月所做的報告「The Robo Revolution：Robo-. y. Nat. n. al. er. io. 戰，才能逐步演化成可獲利的金融服務業務，包含：. sit. Advice market commentary and analysis」中指出，機器人顧問必須克服六大挑. i n U. v. 1.. 改變投資人對財務顧問的看法;. 2.. 建立信任;. 3.. 縮小財務顧問與監理門檻的落差，實現普惠金融;. 4.. 經濟客群的影響，機器人顧問如何面對高資產客群;. 5.. 招攬客戶所花費的成本. 6.. 管理投資人的行為偏誤。. Ch. engchi. 以上六點，第 3、4、5 點涉及到機器人顧問的經營與競爭策略，第 1、2、 6 點都與投資人的行為偏誤有關，事實上前兩點都牽涉到客戶對於機器人投顧是否存在偏見與信任問題。 22. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(25) 首先，在改變投資人對財務顧問的看法方面：投資人厭惡損失，一旦遭遇到這種情況他們會啟動更高的防禦意識，傾向相信自己的主觀判斷。尤其在 2008 年金融風暴發生之後，投資人的資產及投資回報瞬間縮水，卻仍然要付出高額的管理費用給投資顧問，在他們眼裡，投資顧問變成貪婪、自私、操弄市場的一群，尤其當像馬多夫騙局這樣的金融弊案爆發時，更印證了他們的看法，甚至對整個金融市場保持著懷疑保守的態度，寧可把資金放在自己可以控制、管理的實質資產上，例如房地產。雖然標榜低管理費用、以自動化代替人類財務顧問以避免人性弊端及不理性的機器人顧問公司出現後，迅速吸引了不. 政治大. 願意在支付高額管理／諮詢費用的投資人，但這些人是否真的相信機器人顧. 立. 問，又能持續多久？依照行為慣性，賺錢時（尤其打贏市場時），會覺得其好. ‧ 國. 學. 用又便宜，但賠錢時，在原本信任基礎沒有打穩的情況下，投資人的不安及不. ‧. 滿情緒會變本加厲，＂翻臉＂的速度也會更快。. 根據 A.T. Kearney 針對機器人顧問服務的調查（2015，UK）調查，有超. y. Nat. io. sit. 過 5 成的投資人不願意支付投資顧問管理費用，也不可能付錢給他們之前曾使. n. al. er. 用過的＂免費＂諮詢服務。普遍認為目前英國傳統投顧的所收取的諮詢時數費. i n U. v. 應該調降，這雖然對低收費的機器人顧問是利多，但有 79%的投資人認為”低感. Ch. engchi. 知價值”的建議對他們來說沒有幫助，這對沒有辦法表現出溫度的機器人來說是一大挑戰。而儘管大部份投資人認為他們對於儲蓄及投資商品沒有很好的了解，但他們還是傾向一切＂自己來＂，只有 37%的人會利用免費的財務指導網站做輔助。上述的調查結果指出，低價招攬客戶進入機器人投顧服務僅能維持一時，重要的還是所提供的服務品質、過程、持續性的好成果，以及建立客戶的信任，這其實跟傳統投資顧問所面臨的課題是一樣的。其次，在信任度的建立方面：信任是維持客戶關係及長期合作最重要的關鍵，尤其牽涉到與金錢相關的議題，更何況理財顧問銷售的是看不見也摸不到 23. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(26) 的無形資產，更需仰賴更多的互動與溝通來建立緊密的相依關係。但信任行為也是造成某些行為或認知偏誤或偏見的重要因素之一，從行為財務學的觀點來看(臧倩，信任和情绪在不同情境下對决策的影響，2014，吉林大學)：信任、情感與情緒會交互影響，並在不同的情境下影響決策，例如不管情感相關性的高低，高信任者會比低信任者做出更積極肯定的決策判斷；而在低信任的水平下，高情感相關者會比低情感相關者做出更偏向消極否定的決策。如果把情緒的變化加入考慮，則信任、情绪、情感等三因素會交互作用，並對決策判斷有顯著影響，無論情緒正負面或情感高低，高信任者會比低信任者做出更積極肯. 政治大. 定的決策判斷；而如果在低信任及負面情緒的水平下，高情感相關者會傾向做. 立. 出更消極否定的決策判斷。這也是為何許多投資人在一遇到金融風暴遭受損失. ‧ 國. 學. 後，會認為被金融資產管理業者（投資顧問）的欺騙或坑殺，不再信任及聽進. ‧. 任何補救建議，而衝動性的選擇轉移資產或退出市場。. 信任如何建立？一旦牽涉到金錢、財務議題，人的防禦機制就會自然開. y. Nat. io. sit. 啟，根據蓋洛普調查顯示，股票經紀商在美國人的信任排行中排名最低，這也. n. al. er. 是為何財務顧問通常花最多時間拜訪客戶、尋求各種增加與客戶互動溝通的途. Ch. i n U. v. 徑與機會，而金融機構與資產管理業者會花大錢建立品牌識別，凸顯專業、誠. engchi. 實透明、可靠等形象的原因。如前所述，當客戶偏好特定品牌／專家或特定投資商品時，就會降低風險意識與防禦機制，這也是我們看到投資人就算先前購買的投資商品回報不符合預期，還是會選擇繼續與該品牌／投資顧問合作，或持續購買該品牌旗下的商品或特定某一檔商品。然而機器人顧問要如何讓客戶相信他們值得信賴？機器人很難建立情感因素，也無法面對面主動拜訪溝通，只能透過一些實質的條件來證明自己的可用性，收費低、機制信息透明、專業度、快速、績效等，問題是這些條件傳統財務顧問也可能做得到。. 24. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(27) 在行為財務學中的信任是指交易雙方在博弈、談判、消費及經濟貿易等特定環境下，在有限信息和經驗基礎之上，對對方履行承諾的積極預期及能力的認可。信任的建立牽涉到衝動模型和社會偏好理論，影響經濟信任的因素主要包括交流、經驗、聲譽及面部特徵等（史燕偉、徐富明、羅教講、李燕、劉程浩，行為經濟學中的信任：形成機制與影響因素，2016/1/3）。而《感官心理學》一書(Sensation: The New Science of Physical Intelligence, Thalma Lobel, 2014) 亦提到：「溫暖能使人們更容易信任他人；穿紅衣的運動員勝率更高；充滿香味的商店，人們不僅逛的時間更長、消費更多，對商品的評價也更高…」，五. 政治大. 感的接觸與包含儀態、外表、性格、種族、宗教、性別、社交等社會認知的辨. 立. 識是建立人與人信任感間的觸媒，在這樣的前提下，傳統財務顧問顯然比機器. ‧ 國. 學. 人顧問佔有絕大部分優勢，畢竟著重簡單、快速的機器人顧問平台通常單調、. ‧. 也不會有溫度；更不會空出時間專心傾聽客戶的想法、困擾、擔憂或只是單純的日常分享。機器人要如何在冷調、疏離的情境下與真人客戶建立信任情感，. y. Nat. sit. 則是其接下來要進一步發展最重要的考驗。. n. al. er. io. 一些提供機器人顧問服務的公司已經注意到此一問題，Capital one 副總裁. i n U. v. 暨溝通設計主管 Steph Hay 就曾提到：如果要建立客戶的信任度，機器人也必. Ch. engchi. 須要以一些性格設定，或者說＂擬人化＂設定。有時候我們會將汽車、電腦命名，或是給予性別，原因無他，就是要建立情感聯繫，從而產生對這些物件的信任感或依存感。這樣的現象或許可以套用在 AI 的設計上，透過從各個層面收集的數據及分析，進而建構具有包容性及人性的機器學習系統…（Even Bots Need to Build Character ，From Capital One Tech，2017/10/24），Capital One 是美國第一家推出能理解自然語言的中性聊天機器人的銀行。消除偏見及建立信任其實就是管理投資人行為偏誤的大前提，但除了這些，還有許多因素會影響投資人的投資判斷與決策，導致其偏離原本的計畫， 25. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(28) 使投資無法獲得該有的效益。在生活上這樣的案例比比皆是，例如每個人都知道持續運動與均衡飲食對於健康極為重要，但是總是有不同的情境或情緒藉口使得我們無法好好＂自我控制＂，簡而言之就是惰性。在儲蓄理財上亦然， Richard Thaler 提出「心理帳戶」這個理論，指出人會依據金錢來源、儲蓄方式或用途自動將錢歸放在不同的帳戶，例如辛苦賺來的錢及中彩券得來的錢就會分開放，儲蓄及花費的態度也會不同；短期的娛樂計畫與長期的退休金儲蓄計畫被歸類在不同的心理帳戶中，但短期的花費卻會影響長期的儲蓄目標，明明知道退休金很重要，但＂未來＂的抽象與遙遠卻遠不及＂現在、當下＂享受到. 政治大. 快樂來得重要，人們缺乏自我控制能力，非理性讓投資規劃的實現更加困難。. 立. 人們總是有太多的理由或藉口習慣性的拖延或改變計畫，而機器人顧問在管理. ‧ 國. 學. 投資人類似這樣的行為偏誤時，可望比人類財務顧問做的更好。一是決定是否. ‧. 變動投資計畫或贖回部位皆由機器人執行，投資人無法隨意變動；二是機器人可以從其龐大的數據資料庫中快速抽取資訊，判斷、演算、甚至預測出這樣的. y. Nat. io. sit. 決策變化對於原本投組的預估的（最佳化）報酬會有多大影響，並以製作出專. n. al. er. 屬的圖文並茂的報告或影片通知（警示）投資人，類似輕推（Nudge）的設. Ch. i n U. v. 計，去提醒投資人修正決策。舉例來說，就像在執行減肥計畫時，當你受不了. engchi. 美食誘惑時，會突然出現一個體重計告訴你現在的體重多少，而當你吃下這口後，明天的體重會增加多少，讓你瞬間沒了食慾…，快速而精準的推估並回覆投資人在變動投資決策後可能的風險變動及投報損益，這是人類財務顧問無法做到的。但並非所有的行為偏誤機器人都可以妥善管理，如前所述的機器人無法透過視覺等五感觀察投資人真正的情緒表現，以及內心真正的想法，有時候投資人改變計畫是因為心理上或物質上真的需要，機器人無法以同理心判斷或安撫，沒有彈性的作法反而讓客戶無法信任。 26. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(29) 第三節. 目前機器人顧問使用者的行為偏誤分析. 機器人顧問真的可以完全避免掉不理性思考與行為偏誤嗎？ Wealthfront 主席就曾指出：“儘管我們聚焦在低費用及低成本的方式以提高投資回報率，但不良行為是一般投資者長期回報的最大破壞者。以下分成兩個部分來探討，一是投資新鮮人／較低資產庫戶，另一是較專業投資人／高資產客戶：. 投資新鮮人／較低資產客戶：. 政治大. LendEDU 美國一個專門幫助消費者了解各種金融機構所提供之服務及比較. 立. 金融產品的網站，他在 2018 年一月針對 1000 名機器人顧問的用戶進行了調. ‧ 國. 學. 查，這些用戶大多為目前機器人顧問的主力參與者，也就是千禧世代的年輕新富族，年齡分布在 18-34 歲。所有的受訪人都聲稱他們接受機器人顧問作為他. ‧. 們參與股票市場投資的方法。調查結果呈現了一些有趣的現象，以下是問卷結. sit. y. Nat. 果的重點摘要:. 2.. 選擇使用機器人顧問的原因最主要為退休儲蓄，其次為了存購屋. n. al. er. 59.39%為股市新鮮人，使用機器人顧問作為其首投的工具。. io. 1.. Ch. engchi. i n U. v. 頭期款以及支付較大筆金額之消費；而有 74.75%的受訪者清楚認知機器人顧問是用於投資未來。 3.. 對於機器人顧問運作的概念有近一半(49.70％)的受訪者表示大致上熟悉，24.75%的用戶聲稱完全理解其運作模式。. 4.. 選擇機器人顧問的原因，有最多受訪者（34.75％）表示想參與股票市場但不知該如何做；21.92％的人表示是相信專業可以比自己做得更好；21.52％的受訪者則認為使用機器人顧問可以獲得比儲蓄更高的回報率；21.82％則是同意能夠以較低的金額開始投資。 27. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(30) 5.. 在問到如何相信你的機器人顧問能提供正報酬的回饋時，超過三分之一的受訪者（ 35.96％）回答：機器人可以提供完整的總回報追蹤紀錄；23.64％的受訪者回答因為其具有自動化投資組合再平衡的功能。. 6.. 針對那些非首投族的用戶詢問機器人顧問是否提供了比之前投資股市所使用的工具或方法更高的回報？61.79％的受訪者回答 “是”，19.85％的受訪者回答“大致相同”，只有 18.36％的受訪者回答“否” 。. 7.. 政治大. 在開戶及設置投資組合的體驗方面，有 33.45％的受訪者回答“非. 立. 常簡單”， 43.43％的受訪者回答“直接了當”，11.52％的受訪者回. ‧ 國. 學. 答“困難”，11.52％的受訪者回答“仍然不確定是否做對了”. ‧. 以上的調查結果似乎符合機器人顧問的設計初衷，其所強調的快速、簡便、收費低廉、進入門檻低、信息詳實透明、屏除不理性投資情緒、著重資. y. Nat. n. al. er. io. 見了一些矛盾之處：. sit. 產配置長期投資等核心概念都被使用者所接受，但從以下其他的問題中卻看. 8.. i n U. v. 如果機器人顧問和人工顧問收取相同的費用，只有 40.4％的受訪. Ch. engchi. 者表示還是會選擇機器人，但有 36.16％的受訪者則選擇回歸人類理財顧問。 9.. 在問到計劃與受訪者的機器人顧問一起投資多久時，竟有超過五成的人回答 3 年以下(36.46％ 1 to 3 years，20％ less than one year)；21.31％的受訪者回答 3 至 5 年；只有不到四分之一的受訪者回答 5 年以上(9.70％ 5 to10 years，12.53％ 10 + years) 。可見著重短期投資的人還是居多。. 28. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(31) 10.. 在多久查看一次投資組合狀況的部分，竟有近一半（49.39％）的受訪者回答每週一次； 32.42％的人每個月一次；9.09％的人表示每年一次；只有 0.09％的受訪者回答幾乎不看。. 11.. 如果市場行情因為突發事件而急轉直下，情況類似過去的大衰退，請問受訪者的反應會如何？60.10％的受訪者表示會堅持機器人顧問所制定的計劃，但有 39.90％的受訪者則選擇去諮詢人類財務顧問的意見以決定他該如何行動。. 12.. 當市場行情低迷時，您對機器人顧問為你制定的投資組合期望如. 政治大. 何？33.94％的受訪者認為還是會持續賺錢，只是不會向市場好的. 立. 時候那麼多；46.77％的人認為這投組表現取決於他所選擇的機器. ‧ 國. 學. 人顧問有多好；只有 19.29％的人認為他的投資組合表現會跟市場. 13.. ‧. 同時期表現一致。. 在問到對於 2018 年對於機器人顧問的預期表現時，45.25％的人. y. Nat. sit. 認為會贏過大盤，34.47％的人認為是符合大盤表現，只有 17.27. n. al. er. io. ％認為會跑輸大盤。但弔詭的是在問到 2018 年是否會考慮轉換回. i n U. v. 人類理財顧問時，有 25.26％的受訪者回答“是”，30.51％的受訪. Ch. engchi. 者回答“不確定”，43.94％的受訪者回答“否”。此階段的調查結果顯示，即便這些用戶理解機器人顧問所強調的觀念、試圖藉由機器人專業理性且客觀的進行資產管理建議與執行，但還是對其存在著不安全感、不信任及過度預期等偏誤行為。LendEDU 在調查中也指出這 1000 名用戶中有 53.64%表示，他們的機器人顧問在 2017 年所帶給他們的投資回報優於預期，但問題是如果以 S&P 500 在 2017 年 18.7%的巨額增長做為參考指標，大部分的機器人顧問採取的是追蹤市場指數的被動式操作，整體投報表現良好本屬正常，因此這些受訪者所認知的＂表現優於預期＂是在多頭行情此一 29. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(32) 特殊狀況下所產生的＂感覺＂。令人擔憂的是，這些機器人顧問用戶將他們的投資組合增長直接歸因於他們的特定投資服務而不是一般的市場表現。此外， LendEDU 也發現許多投資者對其投資組合在惡劣的市場條件下的表現有所誤解。. 較專業投資人／高資產客戶：如果說上述的調查結果僅是針對 34 歲以下的年輕投資新鮮人所做，不能代表全部投資族群，因為年輕的投資新鮮人尋求較積極的投資回報，但卻對市場的風險與瞬息變化不夠熟悉，在可用之投資資金（賭本）較少的情況之下，厭. 政治大為財務學角度來說，高資歷、高學歷、專業人士，即投資經驗老道的市場高立手，這些人通常也是高資產的族群，其過度自信、定錨的問題更加嚴重，就連惡損失及追求高報酬的現象更加明顯，決策表現也會更加不理性。事實上就行. ‧ 國. 學. 投資經理人也不能避免。舉例來說，每當某家大型股調降財測或被調下目標價，就會看見投信集體出貨的形況，就算每家當初持有時所依據的分析與判斷. ‧. 不同，也會發生類似的從眾行為（李顯儀，各類基本面分析指標與基金從眾行. sit. y. Nat. 為之關聯性，2012）。2010 年美股閃崩的原因雖說是＂自動化高頻交易＂. io. er. （註）所造成的，但起因也是因為某位交易員的行為偏差對投資決策的影響，並引發後續一連串從眾效應的結果（An Investigation of the “Flash Crash” of 2010. al. n. v i n Cfinance，Thesis using the principles of behavioral U 2013）及（Riza h e n g c h i(M.A.),. Demirer、Karyl B. Leggio、Donald Lien，Herding and Flash Events: Evidence from the 2010 Flash Crash，2018/10）。以下來看看專業投資人使用機器人顧問的看法。國外高資產族群對於機器人顧問的態度亦相當明確，根據 Minerva Lending 在 2017 年針對英國投資金額在 5 萬英鎊以上的高資產投資人的調查（RoboAdvisors Shunned By High Net Worth Investors，2017）顯示，高淨值投資人更信任人類財務顧問（獨立財務顧問）和他們自己的判斷來做投資決策，只有 12% 的人會信任機器人顧問，其他 72％的人會接受獨立財務顧問的建議和判斷，77 30. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(33) ％的人則相信他們的個人判斷能勝任投資。主要原因是他們認為機器人的演算方式不夠強大，無法因應高資產投資人在財務上的複雜需求。Capital Group 的調查也顯示高資產投資人更喜歡與經驗豐富的顧問進行面對面的互動，為他們提供複雜的規劃及解決方案。（Capital Group :Ultra-High-Net-Worth Investors Express Optimism in Our Exclusive Survey） LinkedIn（LNKD）在 2017 年初發表的一項研究（How Wealthy Clients Use Robo-Advisors to Invest）顯示了高淨值投資者在選擇財務顧問時的偏好，這些投資至少 1000 萬美元的超高淨資產投資人並不反對使用機器人顧問進行基本的. 政治大. 資金管理工作，但需要人來協助完成更複雜的目標。. 立. 至於國內過去已有長期投資經驗的. ＂資深＂投資人士對於機器人顧問的. ‧ 國. 學. 看法又是如何呢？國內的機器人顧問市場發展相對緩慢，雖然有許多家銀行或. ‧. 資產管理產業宣布要成立或發展相關業務，但根據金管會在 2018 年 9 月發布的報告，自 2017 年 5 月第一家機器人理財平台上線以來，到目前為止，僅有 3 家. y. Nat. sit. 業者取得金管會核准許可並開始運作，所管理的資產規模約為新臺幣 5 億元，. n. al. er. io. 分別是－王道銀行的「O！My Robot！」、復華投信的「強勢通」、富蘭克林投. Ch. i n U. v. 顧的「AI 智能理財機器人」。目前最普遍的機器人顧問運作方式，是將專家觀. engchi. 點寫入程式，再透過演算法跑出最適化的投資組合，並可以執行自動再平衡的人機協作模式。以下為投資人使用王道銀行及復華投信自動化投資的心得分享（摘錄在網路論壇上分享之試用心得，另富蘭克林投顧之機器人顧問平台 2018 年 5 月才上線，時間過短不列入參考）：. 王道銀行「O！My Robot！」從使用者在 mobile01 論壇（www.mobile01.com）上分享之投資經驗可以看出投資人使用機器人理財之預期及行為偏好如下－ 31. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(34) 1. 普遍認為開戶簡單、好用，投資門檻又低，且零手續費（平台使用費，前三年）；但認為優惠期限結束後 1.8%的年費率太高； 2. 質疑初次投資金額不高，但卻投資組合卻分散多達八檔基金，且基金風險度都差不多… 3. 在投組不變的情況下，投資人幾乎每周就查看一下損益，並且不滿二個月後即認為機器人顧問應該隨市場波動的狀況調整投組； 4. 認為機器人理財應該跑贏 S&P 500，或台灣 50；一旦遇到虧損就認為機器人顧問功力有待加強或應該調整投資組合；. 政治大. 5. 投資人在贖回單一基金時，因持有時間過短而收到可能產生擇時（短. 立. 線）交易費用，投資人認為線上平台及客服人員資訊標示及說明不. ‧ 國. 學. 清，產生質疑，同時因為認為績效不佳，因此將全部部位贖回。. ‧. 復華投信「強勢通」. sit. y. Nat. 使用者在 forum.fundhot.com 論壇上分享之投資經驗如下：. io. al. 是否打敗大盤來認定。. v i n Ch 認為機器人顧問積極操作並轉換標的，幾乎每個月都有調整，並且 engchi U n. 2.. er. 1. 用戶分享進行壓力測試評估復華機器人顧問實力，評估標準以短期. 轉換前都先通知投資人（是否通知因人而異），因為績效贏過全球市場指數，認為該平台認真積極，很好.. 3. 認為強勢通是投資新手的好幫手； 4. 認為自動停利的方式很好；從以上國內投資人對於目前機器人顧問平台的使用評論及使用目的來看，投資人似乎未把機器人顧問用作長期財務規劃之輔助，反而是作為短線理財工具。. 32. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(35) 上述這些數據顯示，這些國內外專業投資人（高資產族群）更相信他們自己的投資判斷能力，或人類財務顧問為他們所做的財務規劃，而目前機器人顧問（平台）所做的服務，僅是用來參考或基礎的資金管理。我們可以看見投資人的過度自信、錨定與框架效應、及信任行為仍然在此處有重大的影響。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 33. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(36) 第四章. 行為財務學在機器人顧問上的實務應用. 所有資產管理服務的核心就是利用各樣的數據分析工具，並依據客戶的理財需求、財務目標、風險屬性、預期報酬等，去找出一個最適化的投資組合，傳統財務顧問如此，而機器人顧問也不例外。不論人和機器，都有其專業強項及獨特的方法或系統，來分析市場狀況並預估不同的組合回報率，儘管所有機器人所做出來的結果存在著差異，但基本上都是運用了現代投資組合理論（MPT）、資本資產定價模型（CAPM)、有效市場假說（EMH）等理論來構建. 政治大理性的。但我們知道事實並非如此，而投資人不理性的行為往往會是投立. 自動化系統。而上述三項理論全都是以一個前提為基礎：即假設投資人是. ‧ 國. 學. 資組合是否真的是＂最佳化＂的變數。舉例來說，客戶的風險耐度、預期報酬、財務目標會隨著情緒、情境、市場狀況、自身環境或經驗狀況而改變，. ‧. 投資初期所做的投資組合，就算週期性的依照投組裡的獲利、部位比重、市場. sit. y. Nat. 變動來進行再平衡（portfolio rebalancing），其是否適合從一而終的使用或可以. io. al. er. 獲得客戶持續性的滿意？因此，如何妥善管理來自客戶端的變數及變動，亦即管理客戶潛在的不理性行為至關重要。觀察國外幾家較具規模的機器人顧問公. n. v i n Ch 司可以發現，除了強調機器人本身精確、強大的數據分析及演算等絕對理性優 engchi U 勢外，他們亦著眼將行為財務學的概念運用至平台的服務及投資管理流程中，以盡量降低投資人的偏誤行為干擾到「最佳化投資組合」的最終成果。以下就列舉三家將行為財務學概念運用在不同層面的機器人顧問公司，分別是目前全球第一大機器人顧問（以資產管理規模排名）的 Vanguard，以及餘 2008 年最早開始機器人顧問服務、同時也是目前全球前兩大獨立型機器人顧問公司（以資產管理規模排名）的 Betterment 及 Wealthfront。. 34. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(37) 第一節. Vanguard 著重人與機的協作平衡（強調行為財務學. 概念是＂人類＂顧問更重要的輔助）作為資產管理界龍頭之一，同時也是資產規模最大的機器人顧問平台， Vanguard 發展其機器人顧問業務策略的出發點，主要是延伸其既有業務*，同時作為其旗下財務顧問服務客戶的輔助。身為全球最大的共同基金公司，及全球第二大的 ETFs 供應商，夾著龐大的客戶源與商品資源，以及無數的投資專家與財務顧問，其本身與大多數的獨立型機器人顧問公司的客群有明顯區別，像. 政治大. Betterment 客戶以 40 歲以下資產較低的新富族為主（佔 75%），而 Vanguard. 立. 的客戶有 2/3 年齡已接近退休。（*Vanguard 的機器人顧問 Personal Advisor. ‧ 國. 學. Service 2015 年才成立）. 雖然為資產管理巨獸，背負著既有的營銷人事費用等維護成本，但其在機. ‧. 器人顧問界的低費用競爭卻一點也不吃虧。Vanguard 集團是低成本指數型共同. Nat. sit. y. 基金（ETF）的始祖，而其發行的基金也一向以低管理費用聞名，這也是其可. n. al. er. io. 以成為美國最大養老金帳戶管理者的原因之一。Vanguard 投資組合基於每個客. v. 戶的個人需求，由大約 100 個 Vanguard 共同基金和 ETF 組成，比起 Betterment. Ch. engchi. i n U. 的 13 檔（Wealthfront 更少），Vanguard 顯然優勢太多，更何況 Betterment 所連結的標的大部分也是 Vanguard 所發行的基金。 Vanguard 的財富管理服務門檻一向都很高，過去 15 年一直都是設在 50 萬美元，但機器人顧問成立後，其最低帳戶金額調降至 5 萬美元，但仍然是競爭者中最高門檻之一。Vanguard 的業務主軸以服務高資產客戶為主，但就算是低於 5 萬美元的客戶，Vanguard 還是有辦法把他們留在旗下，轉由與他們合作的個人財務規劃顧問服務，而這些財務顧問使用的也還是 Vanguard 的 Personal Advisor Service。 35. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(38) Vanguard 機器人顧問的服務功能包含不同投資目的的帳戶（退休專戶，投資帳戶，稅務帳戶等），也提供了自動再平衡設計，而 Vanguard 最具有特色的，是因其旗下有眾多且足夠的連結商品，可以為客戶提供完全訂製／客製化的投資組合，在分散風險及標的轉換上亦更加靈活。Vanguard 將行為財務學概念納入系統本身，例如，他設計用輕推（Nudge）的方式讓客戶增加他們在 401K 退休儲蓄帳戶上的存款。在第三章所談到的機器人顧問所面對的挑戰中，我們談到了＂人類＂財務顧問所扮演的角色與重要性，許多原本為純機器人顧問的公司也開始建立起人. 政治大. 機混和模式，如 Betterment，且模式為＂人＂輔助＂機＂；但 Vanguard 的龐大. 立. 資產規模卻是以＂人類＂財務顧問為核心所建立起來，其大多數的客戶皆是希. ‧ 國. 學. 望有顧問可以提供個別諮詢與服務的，因此 Vanguard 比較像是一家擁有完整自. ‧. 動化演算、數據分析及智能理財技術的金融服務公司，以＂機＂作為＂人＂面對面服務的強力後盾，由機器處理基本的投資決策和信息傳遞，包含分析演算. y. Nat. n. al. er. io. 戶的投資行為問題上。. sit. 投資組合及風險評估及投資績效報告等；讓財務顧問將有更多的時間關注在客. Ch. i n U. v. 作為資產管理公司的領導品牌，Vanguard 在客戶的行為管理上有更深的著. engchi. 墨與研究，在 2010 年 Vanguard 就創建了 Vanguard Advisor’s Alpha 概念，一個結合財富管理與財務規劃、行為指導、投資管理、服務模型(時間、意願、能力)等四大面向的新價值主張，協助人力顧問在建立客戶關係上增加附加價值，強化除了投資績效回饋以外的競爭力。Vanguard 用量化的方式向顧問及客戶規廣這個概念：在市場上客戶諮詢財務顧問一般付出的費用是 1%，但是如果使用 Vanguard 顧問所提供的服務，則可望可以在投資回報上增加 3%（圖 4-1-1）。其中在行為指導部分是屬於投資管理技術之外的類別，卻對整體投資績效有深遠的影響。 36. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(39) Vanguard 的主張是當顧問沒有為與客戶建立行為指導的價值時，客戶的情緒－恐懼和貪婪可能會壓倒邏輯。在實證研究中已證明各種行為偏誤，包括處置效應、錨定、偏見、從眾、厭惡損失等，都會讓投資人偏離理性，無視顧問精心設計的投資組合，做出不適當的決策，進而破壞投資組合的長期增長潛力。即使再精準的預測、對的市場時機、最好的產品也無法彌補投資人的恐懼和貪婪行為。如果顧問透過行為指導能夠巧妙地阻止客戶做出糟糕的決策，那麼顧問的能力與價值才能特別被彰顯。這就是 Vanguard 特別在客戶服務中強調行為管理的理由。（Conway Wealth Group：Coaching Clients Through Financial. 政治大. Planning: How Advisors Add Value By Managing Behavior）. 立. 圖 4-1-1：Vanguard 強調透過行為指導可以為客戶的投資增值最多. ‧ 國. 學. 客戶體驗的增值 bps）. 用廣泛多元化的基金/ ETF 進行合適的資產配置. >0. 具有成本效益的實施（費用率）. 45. 資產配置支出策略. y. 150. n. al. er. io. 行為指導. 35. sit. Nat. 再平衡. ‧. Vanguard Advisor’s Alpha Concept. Ch. engchi. i n U. v. 0 到 75 0 到 70. 總回報與收益投資. >0. 總計：潛在的增值. “約 3％”. （資料來源：Conway Wealth Group：Coaching Clients Through Financial Planning: How Advisors Add Value By Managing Behavior）. 37. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(40) 第二節 Betterment 服務設計融合行為財務學概念 Betterment 的理念是打造低費用、簡易便捷、可得性高、中立理性的個人化自動投資服務平台，其幾項主要訴求切中一般資產投資人的需求，例如其主張長期投資並運用低成本投資工具如低稅率或低費用率的投資商品組合等，再運用精確的演算判斷，避免非必要的頻繁交易損失及市場誤判，以拉高投資報酬。這幾項特點尤其吸引在金融風暴中受傷嚴重的散戶族群，這也是 Betterment 能夠迅速崛起的原因。. 政治大器人＂沒有人性＂只遵循理性原則的服務機制是沒有辦法完全防弊客戶的不理立 Betterment 是所有機器人顧問中最強調行為財務學概念的，其深知單靠機. ‧ 國. 學. 性行為與情緒衝動的。Betterment 企圖將 Richard Thaler 的理論應用在其平台服務的設計之中，並且成立「行為財務與投資」專屬部門，專注於如何改進他們. ‧. 的系統投資建議，確定合適的資產分配，隨著時間的推移改變投資管理策略，. sit. y. Nat. 以及設計一些特別的機制，以確保 Betterment 的客戶在投資的過程中保持理. io. al. er. 性。例如，該公司的演算法設定會試圖阻止高頻交易或擇時交易等非理性行為。Betterment 採取透明溝通的方式，讓客戶理解行為財務學的重要性，以及. n. v i n Ch 他們為此所作的相關測試與服務設計，例如在其網站上設置行為財務學專區 engchi U （圖 4-2-1），並定期發布相關報告。. Betterment 透過精心設計的隨機對照測試(RCT)，來獲取客戶對於其所提供服務的反應及相對應的行為，並藉測試相關的服務設計或改善措施是否有效。並且試圖用 RCT 的結果有效影響客戶的行為，適時的幫助客戶降低對市場的情緒反應，並改善他們的投資行為。舉例來說，Betterment 曾經在市場波動較大時期，透過電子郵件對他的客戶進行一項測試，並分成三組做檢視，一個是閱讀郵件且本來就常常登錄，在. 38. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.

(41) 帳戶中高度活動者，一個閱讀郵件但在帳戶上比較不活躍的客戶，另外則是不會閱讀郵件的對照組。實驗結果發現，閱讀郵件的客戶在帳戶上做了所有的活動，加碼、贖回、調整投組：但本來就高度活躍本來就擔心市場震盪的客戶，的確受到了電子郵件的協助，沒有做出衝動的行為；反而是那些本來不活躍不擔心的客戶，卻像是受到提醒一樣，開始擔心並登入檢查帳戶。透過這樣的測試，讓 Betterment 重新調整了電子郵件的寄送策略，只針對那些高度活躍本來就擔心市場震盪的客戶進行市場提醒。Betterment 會不斷執行類似的測試，以收集客戶在不同市. 政治大. 場情境下會有的行為反應，作為後續市場波動時與不同群態客戶溝通的依據，. 立. 例如向準備調整投資組合的客戶預告此舉可能增加（或減少）稅負的可能性。. ‧ 國. 學. Betterment 運用 Richard Thaler 的理論包含：. ‧. （1） Nudge (推力)：針對不同客戶的行為反應，設計不同的溝通訊息. sit. y. Nat. （登入或企圖進行某些行動時自動彈出），以及不同的電子郵件. io. al. er. 寄送頻率。. n. （2）再平衡：拉高投資組合效率及預期回報，此點幾乎所有機器人顧問都有。. Ch. engchi. i n U. v. （3）心理帳戶：建議客戶在長期理財帳戶外另外再設置短期目標或特殊目標帳戶，例如汽車帳戶等。因而誘導客戶存入更多。（4）增加投資組合回報外的好處，如減稅，低成本（5）明天存更多：比起其他獨立型資產管理公司，Betterment 更致力於退休金的儲備與投資管理，並且非常落實行為財務學在此處的實踐，運用一些特別的設計企圖改變人對長遠、未來的事物習慣拖延的慣性，例如他們獨創的 RetireGuide（退休儲備計算器）， 39. DOI:10.6814/THE.NCCU.EMBA.057.2019.F08.