很榮幸能被邀請參與今天的論壇，但同時我也注意到，我是今天最後一個演講者，所以我想今天最大的任務應該是讓你們在接下來的45分鐘都能保持清醒不睡著，當中若你們能提出1、2個問題，那會更好。談到今天的主題，很巧合地，18年前我曾在紐約演說過類似的主題，就在網路泡沫發生之際，我希望這次的演說能趕在下一次的危機發生之前讓大家得到一些啟示，因為這危機肯定會發生。
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Fintech是時下流行的議題，人們瘋狂的討論著Fintech，似乎不談論Fintech就很無知，我屬於比較奇特的那種人，擁有跨領域的經驗，在80年代，我曾是個很單純的工程師，主要替日本人設計機器人、為印度國防部生產系統和開發石油，不過我發現當工程師薪水不會很好，而資產管理業似乎含金量比較高，於是我決定轉行去資產管理業，但最後結果顯示我這麼做是不對的，於是我又轉了方向。今天，我希望能把兩個領域的專業結合在一起來跟大家分享，首先，在開始談論Fintech之前，我想先談談「科技」，因為現在你聽到、看到的改變都是科技所驅使的，接著我會分享科技如何改變金融產業的面貌。
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1998年我參加了紐約科技會議，當時的上千家網路公司有99%現在都不存在了，在那時大家都爭相使用「.COM」，若你有「. COM」就是厲害的表現，就像今天若你有AI那你就是厲害的！這就是我要提醒大家的第一個重點，雖然很多公司都在談論著Fintech，但並不代表他們真的有做這件事，要分清楚誰是真正在執行，而誰只是表面在空談，這兩者的差距是很大的。就像20年前人人都在談論Amazon，Amazon是什麼樣公司，且多半不看好它，也從沒人注意到這家公司竟然會改變世界，所以說，我們面對科技的態度有些錯誤，短期間過於樂觀且高估我們能做的，但長期間又低估它的總體效益，我們可以這麼說，長期下來科技的確改變了很多我們視為理所當然的事物。回顧1998年，我們不是要看當時有什麼科技公司，而是要看現在那些公司還在，Amazon、PayPal、 Hotmail和eBay，這些公司確實從20年前開始改變世界至今，這樣的歷史一定會重演，只是我們無法確定那些公司會繼續存活，這是我們現在想探討的，但也是最困難的。
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一直以來大家都在問，今年要投資什麼產業呢？很多人都會回答：區塊鏈、區塊鏈、區塊鏈、加密貨幣、比特幣和AI (Artificial Intelligence)，而且不斷告訴你，千萬不要落於人後、趕緊投資；但當你反問什麼是區塊鏈？往往得不到一個確切的答案，接著你又問什麼是AI？對方也答不出來。建議你，若有人來跟你談AI，反問他：AI和機器學習的差別在哪裡？這個問題便能測試出他是否真的了解這個領域。我認為機器人跟AI都被過度誇大，50年來人工智慧的演進並沒有甚麼突出的變化，當然改善是有的，我們看到有更多更強的APP、更高效的電腦出現，但並沒有像發明新藥一樣，有革命性的發展。
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15年前我幫APG管理資產，管理的資產總額有2,500億，那時公司投入了200億資金研發神經網絡，當時並未成功，但現在成功了，因為20年前沒有很強的運算系統，而現在有了Armonk和IBM超級電腦來做演算，但成本非常高；另一個案例，大家都聽過MP4，MP4這個影音軟體中有個演算法，每16分之1秒會蒐集百萬個像素匯成一個檔案，接著壓縮以及優化的過程都得在16分之1秒內完成，但在壓縮的過程中會遺失很多資訊、產生很多誤差，過去20年我和一位教授一起研究過這個問題，也參加美國每7年會舉辦一次的科技研發研討會，研討會中會探討影音壓縮的技術如何提升，提升壓縮後的畫質能否零誤差，這技術當然不是用在影音，而是用在太空探勘，因為當你需要描繪其它星球表面時需要零誤差的圖像，這跟財經又有什麼關係呢？目前最好的風險預測模型的效益不到30%，但偏差率卻高達25%至28%，而我們正試圖將影音壓縮的科技應用於風險預測模型，希望能減低它的誤差率。
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接下來我想談談機器人，機器人也是現在熱門話題，大家談論著機器人將取代他們的工作機會、害怕機器人將要征服世界，其實30年前我的博士論文主題就是機器人，但30年過去了我們還沒看到什麼重大變革。事實上機器人可以做很多事，像應用於台灣的半導體工廠或日本的自動化生產工廠。如果你比對機器人和股票會發現當中的關聯性，股價走勢圖有X軸和Y軸，XY軸是畫出平面圖表的基礎，再看3D立體圖，會有X、Y和Z軸才能劃出一個立方體，而機器人有第4個維度-時間，以XYZ為基礎但不斷的移動，股票價格應該也能應用在這模型。所以機器人確實可以做很多事，但或許在我們有生之年，我們都看不到機器人或AI有太大的進展。
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在雲端運算方面，我認為大家對雲端運算的看法正好相反，過度低估雲端運算的發展，10年前才有DropBox，7年前才有Office365，回想6至7年前我認識的大多數人都說不想使用office365，認為原有的PPT版本就夠用了，但是因為Microsoft迫使大家使用，現在幾乎大家都使用Office365。而雲端技術最重要的是將每一件事、每一個人、每一台機器和每一個動作都串連在一起，假設現在是在一個課堂中，牆上這攝影機能辨認哪一個學員在玩手機，就給他扣一分，在中國就是這樣，如果你闖紅燈，馬路上的攝影機就能立刻進行臉部辨識，60秒內在你連馬路都還沒過完，就會收到罰款簡訊，接著直接從支付寶扣款並感謝你捐款給國家，這就是雲端科技，而現在每年資料蒐集量比過去整個人類文明的資料量還多。
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講了這麼多關於科技的案例，大家也不斷談論Fintech，但這些大公司為什麼都沒有任何進展？這是因為願意改變的人不多，所以當你在挑選基金經理人、理財專員或合作銀行的時候，要想想這間公司面對未來的態度是否正確。我將公司分為四種，第一種(Naysayers)保守、拒絕改變的公司；第二種(Charlatans)假裝、並非真實改變的公司；第三種(Early Adopters)接受、瞭解並嘗試改變；第四種(Believers)相信科技，已經從商業模式著手改變的公司，若你的合作夥伴是前兩種公司，那是絕對不行的，原因有三，第一，因為客戶也不斷改變，現在的數位新生代是很有主觀意識的；再者，主管機關的想法也不一樣了，主動的主管機關會先做出改變，做出未雨綢繆的計畫，好比新加坡的金管局，他們知道數位銀行及機器人將成為趨勢，所以主動要求各銀行制定改革計劃來適應新環境；第三，銷售通路也在改變，以前花旗銀行曾經提供像超市自行選購服務為概念的分行，但這種模式今天不適用了，現在的通路必須要跟客戶緊密連結，才能滿足客戶的需求。
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事實上整個金融產業每一個環節都會被影響，例如現在跟客戶收取的手續費是1%，未來機器人理財收取的手續費會更低，特別是保險業，將來保費的估算更清楚、更簡單並且可以量身訂作，舉例來說在美國買車，保險公司會在你車上裝一個感測器，測量開車速度，倘若駕駛經常超速，保費就會上升，若駕駛遵守交通規則，保費就持平，因此每個人的保費都不一樣，未來像這種財富科技、理財顧問都會被機器取代，還包括法規科技，像是KYC的蒐集，過去要客戶自己填寫問卷表，未來只要靠網上數據庫搜尋顧客資料即可完成KYC，對於後台系統的作業將有很大的影響。
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過去60年來銀行家數增加5至6倍，未來有一半的銀行會消失，更重要的是我們不需要再用護照、身分證件來證明你是本人，新加坡在年底計畫啟用數位認證，所有人的資料都存在雲端裡，一切都用生物科技來辨識、驗證，因此ATM、實體銀行也不會存在了，所有轉帳都直接是P2P。
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接著我要分享兩個特別的案例，包括投資組合建構和投資流程兩者如何受科技的影響。大家都知道的FaceBook會收集適合的資料來提供給我們廣告，大數據資料庫會蒐集我們每一個人的資料包括所有生活習慣，像是Uber會蒐集乘客的資料，其實Uber會追蹤你下車後的行蹤，不僅僅只是搭乘的路線，還會知道你下車後進入那一棟建築物，Uber完全能掌控你的行蹤，好比去年夏天你常常晚上6點會去酒吧，Uber就會在這時間點告訴你，要不要去喝杯酒呢？我可以載你去。這些資料讓公司對你的行為暸若指掌，這現象對於金融業的涵義是什麼呢？這意謂著目前的投資管理方式需要有所改變，例如去年我為阿布達比主權基金設立一個大數據資料庫，起因是他們想掌握油價的狀況，在他們團隊裡有些分析師非常了解OPEC、地緣政治等情勢，並以此提出油價走勢建議，而有些分析師則透過我們建立的大數據資料庫，這些數據包括從衛星圖觀察世界各地油槽的存油量，以前大家從來沒有辦法知道石油公司的存油量有多少，但現在透過衛星圖就能夠知道各公司存油量的上限以及存油桶的多寡，進而以存油量的現況來預測未來股價，這是一個很大的突破，也造就了分析師之間的差異，因為即便你非常了解政治地緣因素，但若不能搭配石油存量也無法預測出精確的油價走勢。
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另外一個案例，以前我們預測公司股價，都是依公司的財報、季報來做基本分析，而現在有一家小公司他透過衛星圖來估測公司營運狀況，這家公司透過衛星圖觀察全美國的麥當勞的停車場每天停多少輛車，每輛車停多久，是進店內用餐還是使用得來速，利用這些統計資料來計算每天來客量，因此他們不需要等待每三個月公司發佈財報，就能預測麥當勞價格走勢及進行風險控管，現在風險管理都是在投資流程後半段的步驟，但我認為風險管理應該擺在前半段，先做好風險管理再決定投資標的，未來整個投資架構都要大幅轉型，這對投資流程建構將帶來很大的影響。我曾經跟許多政府單位中來自耶魯、哈佛的菁英合作，他們都一樣使用ALM資產負債管理程序，先決定好風險報酬然後決定資產配置中股債投資比例，最後才是去聘任適用的經理人，大家都是使用這樣的程序，因為投資組合中80至90%的風險是來自資產配置的決策，剩下的10至20%的才是來自經理人主動選股的風險，但有趣的事實是，現在業界的情況正好相反，花費80%的成本和注意力在經理人的主動選股能力，20%才分配在資產配置，所以我會說大多數人重點都放在錯的地方，最重要的是前段的配置。
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回到我們剛才提到的機器人理財顧問，我們要感謝發明的人，但績效好嗎？這又是另一個問題層面，過去我們看到各個產業追求的是規格統一的大量化生產，在全世界都提供相同的產品像是TOYOTA、麥當勞等等，但你想想星巴克是不是在不同地區有不同的口味，而且還能替每一個顧客客製化調整，而影視產業的Netflix也能打造個人服務，那為什麼金融業還是僵固在舊思維，投資人去到每個銀行看到的商品都大同小異，這很明顯是有問題的。
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在施羅德我們創建了一個數位洞察團隊，利用大數據的分析，把資料提供給經理人使用，服務方面，我們則使用機器人聊天服務，另外在後台方面，我們利用機器人來做固定流程，而這樣子的數位趨勢是會不斷演進和創新的，透過AI擴大整合現有流程，最重要的是要同時考量技術、投資人，整合式的事業線。說了這麼多科技案例，我要做一個總結:Fintech帶給我們最重要的啟示是，單獨只有科技是起不了作用，必須讓金融與科技兩者起到交互作用，也就是要能利用科技的技術做最適當的資產配置和客製化解決方案。
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