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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