生化機器人理專?摩根士丹利以演算法加持人類員工

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在許多科幻電影裡頭,人型的生化機器人在各種不同任務中,利用機器廣泛搜尋與儲存資訊的能力,擔任人類的助理與顧問。在現實生活中,摩根士丹利(Morgan Stanley)正在計劃結合人類理財專員,輔以人工智慧理財顧問,成為某種意義上的生化機器人。

摩根士丹利此舉主要針對許多新興金融機構、IT 大場與新創事業推出的純數位機器人理財程式打對台。金融機構以及部分新創公司則一直想開發理財顧問軟體,節省理財專員的人事費用,降低提供理財顧問的成本,以利提升獲利,並以低手續費拓展市場。

這樣的努力接受度並不如想像中高,因為雖然從小用慣電腦的年輕世代很能適應從電腦程式上接受理財建議,但是許多老一輩的人瞪著螢幕只會不知所措,而全球的資產大多集中在老一輩人手上。然而,這樣的服務仍然足以讓新興對手侵蝕傳統金融巨擘的地盤,2016 年人工智慧理財管理的資產約為 1,000 億美元,預期到 2025 年,人工智慧理財所管理的資產將達 6.5 兆美元,約為全球財富管理規模的 5%。

要對付人工智慧對手,最好的辦法,就是自己也引進人工智慧。摩根士丹利想出兩全其美的辦法,這個計畫稱之為「下個更好行動」計畫,摩根士丹利打算也建立具備深度學習能力的理財人工智慧,但是不是由使用者親自操作,而是借助這個人工智慧的能力,來幫助現有的人類理財專員「升級」。

人工智慧會根據市場資訊,以及客戶的資料,包括過去所做過的理財決策,以及生涯中的重大事件如婚喪喜慶等,以演算法做出判斷,目標是找出客戶想要且需要,但自己不知道要主動開口要求的需求,根據過往資料,判斷判斷客戶的理財需求後,提供給理財專員幾個不同的理財建議,但是最終仍是由理財專員來與客戶進行溝通。

這個方法能大幅減輕理財專員的負擔,有了人工智慧協助蒐集資訊,就不用擔心在股海茫茫之中有哪些金融訊息或重大事件沒有跟上,人工智慧還能幫忙理財專員自動處理許多重複性工作,如發信祝賀客戶生日快樂等。摩根士丹利還正在打造理財顧問專用的人工智慧助理,不僅能從公司資料庫中因應特定問題搜尋資訊,也能自動化轉帳流程,以及將客戶文件數位化等等。

對摩根士丹利來說,發展深度學習演算法有額外優勢,摩根史丹利不僅有廣大的客戶群,其中許多客戶有非常長遠的合作關係,甚至是代代相傳,這樣的長期關係,讓摩根士丹利擁有全面性的客戶資料,有利於深度學習的人工智慧更加了解客戶的需求,不論是買哪張股票、判斷是否該承擔房貸,或是在家族長輩去世時如何處理遺產等。然而,許多較複雜的需求,與其花老大功夫教導人工智慧,不如還是交由人類理財專員來幫忙判斷,更能貼近客戶需求。

摩根士丹利將於 2017 年 7 月先就 500 名員工測試這項計畫,並在 2017 年底全面推行到 1.6 萬名理財專員。許多資深人員年齡較大,可能不適應新科技,為此將會雇用助理協助他們。

許多人認為理財專員將會是下一批遭到機器取代的工作之一,如今有了人工智慧加持,人類理財專員或許還能多存在好一陣子,但他們可能要先面對勞資關係逐漸不對等。過去菁英理財專員、業務員、操盤手,往往是公司明星,經常以優厚的條件遭對手高薪挖角;但進入人工智慧時代,菁英員工的表現,可能很仰賴人工智慧從公司資料庫取得的資訊,人可以跳槽,資料庫卻帶不走,企業的談判籌碼就遠高於員工了。

此外,摩根士丹利也仍然同時發展純機器的人工智慧理財顧問,其他包括美國銀行(Bank of America)、富國銀行(Wells Fargo)、摩根大通(JPMorgan Chase)等金融巨擘也同樣正在進行。原本純機器的人工智慧理財顧問是由新創事業領軍,如今已全面進入主流。

人類理財專員認為,富人客戶的理財方式與方案十分複雜且有許多不同考量,短期內最好還是由人類處理,一時三刻內人類在這個區位還不會被淘汰。只不過,在大眾領域的部分,不僅新創事業正在攻城掠地,大型金融巨擘也紛紛加入,還能支撐多久,就很難說了。

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