導言
一篇來自佛羅里達大學的研究報告震驚了金融界：透過 ChatGPT 對公司新聞進行情緒分析，並按此在股市做多、賣空，潛在的投資報酬率可超過 500%。儘管坊間對這份報告中驚人的報酬數據有所懷疑，但它至少說明了 AI的蓬勃發展正在使金融界發生巨大改變。
AI定義
AI人工智慧，是讓系統或電腦設備有模擬人類思考模式、邏輯與行為的能力，且能自行透過數據分析的過程，持續校正、進化。簡單來說，AI人工智慧就是讓電腦盡量像人類一樣思考、執行策略的科技。
AI的歷史發展
AI一詞誕生於1956年的達特茅斯會議，隨後，AI進入了快速發展的時代，使得計算機能夠透過自然語言進行交流，並解答各種數學和生活問題。
在這個時期，一些學者甚至預測在20年內機器將完成人類的所有工作。然而，到了1970年代，由於資金和計算機運算能力的限制，使得AI陷入了第一次低潮期。
到了1980年代，隨著專家系統的興起，AI研究進入了新的主流。然而好景不常，即使當時專家系統有商業上實際的技術應用，但應用的範圍仍相當有限，使得AI再次進入低潮期。
直到1997年，IBM所研發的深藍(Deep Blue)擊敗了西洋棋冠軍卡斯帕羅夫，重新掀起了AI的熱潮。隨著深度學習技術的成熟和互聯網時代的到來，加上大數據的運用和電腦運算速度的提升，促使AI應用以前所未有的速度發展至今。
AI投資
AI投資或俗稱的理財機器人，其實就是利用AI人工智慧的方式，建立可靠的演算法系統，來幫助客戶管理財務與投資。
優勢與特性
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- 風險評估和投資目標設定：分析投資者的財務狀況、年齡、職業風險等級和投資目的建立客製化的投資組合，以達到最佳風險收益平衡。
- 自動化管理：以系統自動化管理投資者的資產和投資組合，包括投資決策、選股、下單、賣出以及優化，使投資人在忙碌之餘也能輕鬆掌握最新的市場資訊。
- 保持高度彈性：AI投資系統能時時刻刻追蹤市場情況，對面未來的不確性，系統能維持高度彈性調整投資部位。
- 再平衡機制：定期重新評估和調整投資組合，以應對市場波動和變化。這有助於降低風險，維持投資紀律。
侷限性
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- 投資高度仰賴數據，如果數據不準確或不完整，則其決策可能會出錯
- 無法掌握市場的所有因素，例如突發的政策變化或經濟事件，這可能會影響其投資決策
- 不能保證投資的成功，投資者仍然需要承擔投資風險
我們的觀點
隨著 AI 技術被大量引運用於金融投資機構，投資理論的不斷進化，金融從業人員的關鍵能力，也從對市場的「快速反應」，轉變為「自主判讀」的能力──這也是在未來人工智慧世代中不被機器人取代的關鍵要素。
因此，即便現今市面上已出現許多績效優異的AI投資商品，且發展已漸趨成熟，我們仍須小心謹慎，保有獨立思考的判斷能力，千萬不可將AI投資與「發大財」畫上等號。我們可以將AI投資想像為一個反應速度快，並且只會根據預先設定好的參數，而非心情做決策的基金經理人，他提供給我們更多的的工具和可能性，但它並非是唯一正解。保有獨立思考的能力、理解市場背後的基本原則，以及持續的學習和調整，才是長久之道。
總的來說，投資者應該意識到，AI僅是一種工具，而不是完全取代人類投資者的替代品。相反的，透過持續提升人類的知識水平，以更好地理解和應對市場變化，將有助於更好地發揮AI的潛力，才是我們更需要關注的議題。