AI重塑資產管理競爭格局

人工智慧（AI）技術正快速滲透金融業，其中資產管理領域尤受矚目。從投資管理巨擘貝萊德為其客戶創造接觸先進AI解決方案的機會，到摩根大通結合生成式AI強化財富管理建議，AI與金融服務的融合正逐步重塑產業競爭格局。對於同樣對AI懷抱期待的台灣金融業者而言，這不僅是技術導入的議題，更是重構未來金融服務核心能力的契機。

AI應用於資產管理，最明顯的優勢之一在於大幅提升資訊處理效率。傳統金融市場的研究需耗費大量人力解析經濟指標、財務報表與新聞事件，而AI模型可即時抓取異常訊號，預測市場走勢，有效縮短決策時間。此外，AI還能根據客戶風險屬性與市場變化，自動設計與調整個人化投資組合，使得原本需仰賴專業人員的服務得以擴大規模，降低邊際成本。

然而，技術紅利之下也潛藏不少挑戰。首先是訓練AI模型所需的大量數據，若本身存在雜訊或偏誤，反而可能強化市場失真。更值得關注的是AI模型本身的「黑箱性」，也就是決策過程難以解釋、無法完全複製重現，使得資產配置的風險與責任歸屬更形複雜。金管會發布的「金融業運用人工智慧（AI）指引」雖有見及此，但似乎尚未提供具體標準。

就台灣的現況，雖然已有部分銀行及券商導入智能理財與客服系統，但整體而言，AI在資產管理層面的深度應用仍在起步階段。未來若要有效提升競爭力，必須補齊三個面向：一是強化跨領域人才培育，結合財金、AI與法遵知識；二是推動資料基礎建設與共享機制，提升模型品質；三是主管機關研議訂定AI應用風險標準或規範，例如以風險為基礎區分AI系統之監理等級，確保AI應用符合公平、透明與可解釋性原則，以落實金融創新與風險治理並行。

總而言之，AI雖非萬靈丹，但將逐步成為資產管理不可或缺的核心技術。面對國際趨勢加速演進，台灣金融業若能及早布局，釋放AI潛力，不僅可提升服務效率，更有機會在未來金融版圖中搶占關鍵位置。（本文作者為台灣金融研訓院金融研究所所長）