史丹利是台灣人，外資銀行老總，是我旗下一支英國房地產基金的台灣代理人。他退伍後，要儘早脫貧，開始找工作，歷任多家外資銀行，掌管交易業務，加上心思細密，技術了得，做了第一把手。

他去年開始不務正業，領導一支AI人工智能algo308 technologies量化交易團隊，利用一些AI技術像是類神經網路、決策樹、基因演算法、大數據籌碼分析等等，測試了一年半，分別在台灣加權指數及外匯市場中今年獲利10%-15%，技驚四座。

連台灣知名的AI系列基金第一金投信，都主動和史丹利合作，一起管理幾支基金，以舊有公司擁抱新技術。

在2008年金融危機之後，隨着華爾街上多家銀行爆出醜聞，投資者對銀行的信心一再降低。而適時出現的金融科技小StartUp，讓人們覺得借用科技或許可以戰勝華爾街上的金融大鱷。2018年在矽谷的金融科技類，估值超過10億美金的獨角獸公司就有八家。上榜名單中，從信用資訊平台、股票交易平台、到加密貨幣交易平台，可以說，提供的服務遠超過了我們概念中的金融行業。

每一代人都擅長製造恐慌，種種計算和猜測，區塊鏈來了，銀行、Big 4等着關門；AI來了，白領為主的傳統經濟等着失業。產品需要Marketing，話題也需要Marketing，謊言也需要Marketing，最高級的營銷就是製造謊言，然後提供解決方案。

真未來和假趨勢，謊言和事實往往是一線之隔，所以要判斷真假，對大家來說的不只是需要經驗，更重要的是智慧，紐約及倫敦很多投行會聘請AI領域的人才來推算股市。Data Scientist在華爾街的地位變得舉足輕重，資料分析早已經成為了制定決策的重要依據。

華爾街上還有不少機構開始廣泛地引入Machine Learning機器學習等技術用於資料分析。除此之外，更會聘請絕頂聰明的量化工程師來設計複雜的金融衍生品。

就像台灣史丹利作為一家自營人工智能AI基金CEO，提到了發展蓬勃的智慧理財顧問（Robo Advisors）核心就是利用AI，通過演算法和模型定制風險投資組合，導入避險訊號，並利用大數據識別使用者風險偏好。

那麼，在不久的未來智慧理財顧問是否會替代傳統的投資管理公司呢？這是無疑的；但是高端、複雜的金融服務還是需要人的經驗。任何複雜的模型還是要有人的經驗投入以及判斷才不致於陷入模型的陷阱之中。所以說，Fintech與Old School，也並不存在着誰替代誰的關係。而是越來越趨向合流。AI與人力結合才是主流。

每次提到給他錢來投，他總是推我，「在測試中，在測試中，總不能令你賠錢……」真無癮。

文 ﹕老占
斜槓中佬，浪蕩商場，遊走華洋，對慣數字，更愛文字，正職投資，涉獵廣泛，字字入心。
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