如果有人跟你說，以後半夜兩點你在睡覺，AI會自己幫你看盤、幫你下單，你敢不敢讓它做？ 在美國，這已經不是假設題了。 9月29日，美國網路券商Robinhood在德州休士頓辦年度大會HOODSummit，正式推出自家的AI交易代理人「RobinhoodAgents」。 用法其實不難：你挑一個AI模型，告訴它你的策略、能承受多少風險，接下來研究市場、擬策略、下單，它全包。 想保險一點，可以設定每筆都要你按確認；膽子大一點，確認關掉，AI就全自動去跑。 別以為這只是辦活動拿來炒話題的噱頭。

早在今年5月，Robinhood就先開放客戶把外部的AI模型接到自己的券商帳戶，結果才四個月，就有超過15萬名客戶開了AI代理交易帳戶，這些AI每天呼叫Robinhood交易工具將近3,000萬次。 同一場大會上，它還宣布要開放部分美股週末交易。 市場24小時不休息，盯盤、下單的又是AI，「投資」這件事跟我們熟悉的樣子，已經很不一樣了。 AI不只會聊天，開始會「辦事」了 Robinhood敢把下單權交給AI，其實是順著科技業的大方向走。 過去兩年大家熟悉的生成式AI，說穿了就是問答：你問，它答，最後動手的還是你自己。 到了今年，大家掛在嘴邊的詞變成「代理人」，意思是AI不只給你答案，還直接幫你把事情辦完。 最好的例子是Meta。

Meta在9月8日推出個人AI代理人Muse，它會自己開瀏覽器、填表單、寄email、訂機票，甚至能幫你跟業者討價還價把帳單砍下來，就算你把App關了，它也還在背景繼續做。 Meta說，Muse上線到現在已經有好幾百萬人在用。 Muse本身跟理財沒有直接關係，但它透露出一個訊號：一般人已經開始習慣「事情交給AI去辦」。 付帳單、比價、訂機票都放心交出去了，下一步輪到管存款、管投資，一點也不奇怪。 歐美：華爾街大行和數位銀行，各有各的玩法 把鏡頭拉到歐美，AI打進財富管理大概有兩種玩法。 第一種是傳統大型金融機構的做法，簡單講就是「幫理專配一個AI幫手」，MorganStanley就是典型。

它的財富管理部門手上管的客戶資產有7.35兆美元，全球最大。 它先讓理專用內部AI助理去翻十幾萬份研究報告，後來又推出會議助理Debrief，客戶同意的話，AI會旁聽理專跟客戶開會，會後整理重點、擬好email。 今年6月它再往前一步，把員工股票計畫平台開放給企業客戶自己的AI代理人直接連進來，這條管道累計替它帶進1.2兆美元資產。 華爾街大銀行主動讓外面的AI接進核心平台，在業界算很早的一批。 第二種玩法是數位銀行，直接讓AI站上第一線，英國的Revolut和巴西的Nubank是最好的例子。 Revolut2025年營收60億美元、稅前賺了23億美元，個人客戶有6,830萬人，反洗錢、交易監控這些後台工作，都已經交給AI代理人。

今年7月它讓員工賣老股，估值衝到1,150億美元，不到一年漲了53%，還順勢向美國申請了銀行執照。 Nubank的故事，其實更值得臺灣看一看。 這家巴西數位銀行今年第二季客戶已經有1.39億人，單季淨利第一次突破10億美元。 它自己開發基礎模型NuFormer，信用卡核卡、個人信貸交給AI，一秒內就能核准；巴西超過六成的客服對話是AI在回；還有一個「AI私人銀行家」幫客戶做財務分析，每個月有超過1,500萬人在用。 今年9月，Nubank已經先透過合作銀行在美國開賣存款帳戶。 一家巴西銀行靠著AI反攻美國，AI金融早就不是先進國家的專利了。 中國：阿里搶入口，平安改流程 再看中國，速度一點也不慢，而且大致分成兩條路。

第一條是平台路線，代表是阿里巴巴。 阿里的AI助理App「千問」，今年2月每月活躍用戶就超過3億人；8月千問開放平台上線，讓外面的業者在千問裡開自己的AI智能體；9月7日，首批十幾家金融機構進駐，包括國泰海通、中金財富等券商，還有易方達基金、眾安保險。 換句話說，以後不用一個一個打開券商的App，在千問裡就能查行情、看研報、挑基金。 誰握有AI入口，誰就握有客戶，券商和基金公司反而變成平台上的供應商。 第二條是金融集團路線，代表是中國平安，做法是把AI塞進公司內部每一個作業環節。

平安今年7月在世界人工智能大會上公布了一串成績：保險業務的智能體平台，核心場景已經全面用上AI，整體作業效率提升80%；新車保單有93%是機器人自動出單，平均耗時從6分鐘縮到1.2分鐘。 阿里搶的是入口，平安改的是流程，兩邊都已經做出規模了。 臺灣：錢淹腳目，理財卻還停在九年前 回頭看看臺灣。 這兩年AI伺服器、半導體賣到翻，臺股今年以來漲了六成多，9月24日總市值大約5.3兆美元，一舉超越印度，變成全世界第四大股市，前面只剩美、中、日。 說臺灣錢淹腳目，一點都不誇張。 可是講到怎麼理財，臺灣跟這個地位實在不太相稱。 臺股下單雖然早就電子化，但看盤、判斷、按下買賣鍵，靠的還是投資人自己或營業員、理專。

真正跟「智能理財」沾得上邊的，大概只有機器人理財。 這項業務2018年就開辦，九年過去，到今年7月底，16家業者加起來客戶還不到26萬人，管理資產187億新臺幣，換算下來大約6億美元。 說穿了，它就是照固定規則幫你配基金、定期再平衡而已。 金管會2024年才把它正式納進投顧的管理規則；至於AI代理人能不能替投資人自己下單、出了事誰負責，現在連個規範都還沒有。 老實說，AI顛覆資產管理業，只是時間早晚的問題。 最先受到衝擊的會是收費：AI做資產配置、再平衡，多服務一個客戶幾乎不用多花成本，以前靠管理費、手續費過日子的模式，空間只會越來越小。

接著是理專：不管是像MorganStanley那樣讓AI幫理專做研究、跑行政，還是像Robinhood那樣乾脆讓AI直接面對客戶，理專都很難再只靠推銷商品吃飯。 最後是通路：阿里的千問已經做給大家看了，誰掌握客戶每天在用的AI入口，誰就掌握客戶的錢要放哪裡，自己沒有AI入口的銀行和基金公司，最後只能在別人的平台上架。 台灣幫全世界造AI，自己卻不會用 全世界的AI伺服器有很大一部分是我們做的。 但講到自己的AI應用，特別是跟每個人荷包都有關的AI金融，臺灣幾乎是交白卷。 美國散戶已經讓AI半夜幫自己交易，巴西的銀行靠AI服務上億客戶還打回美國，中國的券商、基金公司搶著把服務搬進月活3億人的千問，臺灣卻還在用九年前的機器人理財。

幫別人造了最好的工具，自己卻不會用，講難聽一點，這真的很丟臉。 那臺灣該怎麼辦？ 首先，金管會應該替AI代理人交易開一個監理沙盒，把授權範圍、交易確認、出事誰負責講清楚，讓業者可以合法先試。 再來，要鼓勵券商和銀行開放交易API，讓第三方AI在安全規範下接得進來，「AI給的建議」在法規上算什麼也得釐清。 最後，業者自己也要認真做AI理財產品，不要只拿AI做客服機器人，就說自己有在做AI。 AI改變財富管理的速度，已經不是一年一年在算，而是一個月一個月在變。 Robinhood從開放外部AI到推出自家代理人，只花了四個月；Muse上線不到一個月，就有好幾百萬人在用。

臺灣如果沒有在這個節骨眼跟上，等哪天國外平台帶著成熟的AI理財服務殺進來，本地的券商、銀行、投信只能眼睜睜看著客戶被搶走。 到那時候，臺灣在這波AI浪潮裡，恐怕就只剩幫別人做伺服器的份了。 ＊作者為藍濤亞洲總裁、台灣併購與私募股權協會創會理事長\鑫友會前瞻政策顧問。 本文由鑫友會提供，授權刊載。