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解析AlphaGo發展過程，一開始從模仿人類棋譜中學習，之後結合蒙地卡羅樹搜尋與兩種深度神經網路，因此可以做到樹狀圖的推斷，又可像人類大腦自發深度學習訓練。烏鎮圍棋峰會賽後Deepmind宣布AlphaGo從此「退役」，不再參加任何圍棋比賽。然而，人工智慧雖宣布退出圍棋界比賽，但正一步步涉入人類生活，其中金融業首當其衝。創新工場創始人兼CEO李開復博士近期在哥倫比亞大學畢業典禮致詞時提到，未來的人工智慧帶來的革命在規模上將與工業革命旗鼓相當，甚至可能超越，10年內金融業將面臨天翻地覆變化，包含交易員、銀行職員、會計師、分析員和保險經紀人等可能被取代。他還舉一個例子是他用人工智慧演算法獲得比私人理財顧問高8倍的投資收益。

金融業過去依賴人力或機器來完成統計分析與建立模型，而建立於大數據累積分析，能深度學習的人工智慧演算，從圍棋比賽結果可見，在分析與預測上，假以時日很有機會超越人腦。在金融資產管理業中，美國的Wealthfront、Betterment就是理財機器人佼佼者，主打低手續費、低稅務，選擇投資標的以投資低成本、高流動性的ETF為主，降低人為影響。近期國內業者也陸續推出相關服務，成效值得觀察。然而與其擔心人工智慧帶來失業，不如關切我們該如何掌握自我個人特色及人類獨有優勢來達到轉型。就像汽車發明後，並沒有讓人類放棄慢跑作為健身運動，人力車成了觀光賣點，而一級方程式賽車與奧林匹克田徑賽事在電視運動頻道上並行不悖。畢竟人工智慧沒有感情，贏了柯潔的AlphaGO系統「腦海」裡只有無數的數學程式，根本沒有意識到自己在下棋，更沒有下棋的熱情與勝利的喜悅，而這就是人類的差異與機會所在。棋王的例子說明與人工智慧「對弈」很痛苦，人類勝算不大，但可以選擇與人工智慧合作，善用其強大運算能力優勢，同時結合人類的人性化服務特色，正面看待人工智慧的興起。與其被動接受，不如用積極擁抱的態度來面對人工智慧，合作開創新機會。全球化環境下，各國市場彼此牽一髮而動全身，預期接下來金融市場仍須面對很多不理性或出乎意料的情況，理財機器人理性有紀律、具效率，沒有銷售壓力的特色，協助投資人避開人性弱點所犯的錯誤，操作績效優於一般人給予的建議與管理，傳統理財建議功能確實有被取代風險。不過，經驗發現，投資人除了追求報酬之外，也希望能有全方位（例如包含房地產、保險）服務，體貼的人性化互動、專屬客製化建議，因此在服務介面的內涵提升，是人類可以努力的方向。此外人工智慧帶來便利的同時，資訊安全重要性也隨著提高，風險控管也是重要課題。(工商時報)



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