機器人理財買美股更 EASY 了!首樁沙盒釋出 5700 名額讓人搶

每人總計可投資金額上限為新台幣 25 萬元!
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本文來自合作媒體聯合新聞網,經濟日報葉憶如報導,INSIDE 授權轉載。

定期定額複委託買美股、美債未來更容易,可以透過機器人理財,依照個人風險屬性,買美股 ETF。金管會今(2)日表示已核准阿爾發投顧及永豐金證券共同申請的「落實普惠金融之機器人理財服務」金融創新實驗案,實驗期間一年,最多限額開放 5,700 人,每人總計可投資金額為新台幣 25 萬元。此為今年金管會核准第一宗監理沙盒,上路以來第 9 案。

美股頻創新高,帶動我國投資人瘋美股,據金管會證期局統計,我國國人一年複委託在美國市場的總金額高達新台幣 2.73 兆元,而且 2020 年較前一年成長高達 74%,2019 年同期的金額才 1.57 兆元 。但其實金融機構對財管及海外複委託門檻較高,海外證券資訊也不定容易取得,較不利國內小資族投資美股或美債。

金管會綜規處處長林志憲說,此次金管會核准的創新實驗有三大創新性,一是定期定額買美股 ETF,過去券商複委託買美股只能買定期定「股」,此次透過機器人理財可以解決「碎股」的問題,不一定要買股票,也可以買 ETF;第二個創新是身份認證,開放透過手機輸入門號,只要是永豐證券的客戶,就可以上線上雙重認證完成簽約;三是機器人理財可直接給予投資組合建議並投資,解決非券商人員不得招攬業務的法令限制,擺脫投顧與券商權利義務嚴格區分的限制。

林志憲也說,此次開放機器人理財複委託,只限買美國交易所的指數型商品 ETF,包括股票與債券 ETF 共計六檔,每筆最低投資限額為 100 美元,實驗期間一年,最高上限 5700 人、每人最高累計投資餘額上限為新台幣 25 萬元(約 8,900 美元)

但考量金融監理沙盒實驗曝險金額最高為 2 億元「天花板」不能改,意謂雖然此案實驗開放 5,700 人,但若每人都買到最高 25 萬元,可能 800 人就已達 2 億元的限額。但因為這案是限制「每月定期定額」,不是每個人第一個月就買滿,也不一定每個人都一次買一年,也可以一次買幾個月就退出。

投資人要參與這此金融創新實驗,需先開戶成為永豐證券客戶,同時要先開立外幣帳戶才能進行複委託。不收複委託費,不過手續費(投顧券商只收顧問費)部份收 1%,雖然沒有較一些國外機器人理財公司便宜,但已比國內過去複委託每筆就要 30 美元起跳來得便宜。

責任編輯:Chris
核稿編輯:MindyLi

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Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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