Tixguru 創辦人 Chris:專業投資團隊,勇闖 Fintech 創業!

INSIDE 之前採訪過不少 Fintech 的新創團隊,不過同時操作私募基金又進行 Fintech 創業的團隊,這還是頭一遭。
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INSIDE 之前採訪過不少 Fintech 的新創團隊,不過同時操作私募基金又進行 Fintech 創業的團隊,這還是頭一遭。這家公司中文名稱叫做「唐吉軻德」,英文則是「Tixguru」,挺有意思的名字。

接受採訪的是 Tixguru 的創辦人 Chris,問到公司是怎麼取名的?他說:「首先,Tick 是交易的最小單位,guru 在印度語是大師的意思,所以 Tixguru 是期許我們可以幫助使用者在交易上成為大師。其次,唐吉軻德的故事大家應該都清楚,我們覺得新創團隊就應該要不畏艱難、勇往直前,效法唐吉軻德的精神。最後,以往量化交易都是比較高端的投資人,但是我們希望做一個比較接近大眾使用者的平台,讓大家點指可得,很簡單就能進行量化交易,這也跟唐吉軻德的諧音很像。所以這大概就是公司名字的由來。」

為什麼管理私募基金,還想要在 Fintech 創業?

管理私募基金的利潤收入算是不錯了,為什麼要另外創業呢?Chris 表示私募基金收入穩定但成長空間有限,Fintech 創業的風險很高但是想像空間無限。如果中國市場的股市投資人,每人每月付一塊錢人民幣,用戶三百萬人,每個月就是三百萬人民幣的進帳,而中國目前已經有超過一億的股民人數了!雖然 Tixguru 的團隊在台灣,不過已經很明確要做中國人的生意了。

所以 Tixguru 的服務到底是什麼呢?Chris 表示,自己是專業投資人,提供的服務其實就是過去五、六年自己的交易團隊平常因為需求而打造出來的工具,這些工具又有分為進階和入門。對進階的交易者來說,過去一直欠缺理想的視覺化儀表板來輔助量化交易,對入門的交易者來說,過去量化交易的門檻又太高,現在 Tixguru 則提供簡單的股票推薦系統與聊天機器人來協助投資人可以自理投資。

進階服務:做中小企業自營部的生意

咦?聽起來怪怪的。專業的交易團隊應該早就有 Bloomberg 或 Reuters 這樣的服務可以用了,Tixguru 的工具有比它們好用嗎?Chris 解釋,其實中國市場比較特殊,很多中小型企業都有自營的投資部門,操作的資金都在十到三十億人民幣以上,規模並不小,卻又沒有大到可以有夠大的編制或資源,所以想要專注在交易策略的研發,而非資訊系統的建置。

所以 Tixguru 自己平常管理私募基金就在用的量化策略研究工具就很適合這些交易者,不但已經視覺化,可以拖拉的客製化儀表板,還可以讓使用者選擇某一段區間就自動統計,像是平均值、標準差等等。Bloomberg 等交易系統雖然很專業,但是其實在客製化的彈性上是很差的。而這樣的客製化交易工具,現在也開始受到保險公司等金融業者的歡迎了。

入門服務:做券商的生意

那股票推薦系統又是怎麼回事?很多網站其實也都有這樣的工具啊!Chris 則表示,過去的工具其實很原始,而且實際數據顯示,中國股民根本不知道應該投資什麼股票。

根據中信證券的報告,同時持有三支股票以上的股民只有 27.5%,而且有五成的股民聽朋友的推薦投資股票,還有 21.74% 的股民依賴的是到處打聽消息。從這些資訊都可以看出,中國的股民一來不知道怎麼選擇投資的股票,二來也因為這樣而導致自己的投資廣度與深度都受到限制,只能持有少數幾檔股票。

這樣聽起來,Tixguru 似乎是要接下一件「教育市場」的艱難任務?Chris 解釋,很多人只聽明牌,但是沒有概念應該怎樣去檢驗這些聽來的消息到底是對還是錯。Tixguru 的確希望教育投資人,至少要用 Tixguru 的工具好好去回測一下,這個股票或交易策略到底可不可信?

可是,真的會有人跟 Tixguru 買這樣基於量化交易的基礎所打造的股票推薦系統嗎?Chris 也知道,這樣的服務其實一般投資人不太願意付費,最主要是不懂。但是券商卻是很樂意提供這樣的加值服務給客戶使用的,而且券商也很適合協助進行教育和輔導。

再加上 Tixguru 所開發的聊天機器人服務,可以串接 LINE、Slack 與 Facebook 等通訊軟體,讓投資人隨時透過簡單的操作就查詢到想看的報價或線圖,已經有很多券商對可訂閱的客製化訊息感到興趣。所以這個服務並不是 B2C 而是 B2B 的模式。Chris 認為,只要能簽下幾個大型券商,對營收就有很大的貢獻。

要怎麼拿到中國券商的生意?

這樣的佈局聽起來有點太過理想化了,如果推薦的股票不賺錢,投資人也不會想用啊!而且券商又為什麼要額外花錢跟 Tixguru 買這個推薦股票的系統呢?Chris 表示,敢拿出來自然有把握是好東西,不過市場上不買單其實也是目前所面臨的最大挫折,只能拿出私募基金的績效來說服使用者了。

至於券商的需求其實是存在的,但是怎麼成交則有很多的門檻。所以在公司組成的時候,早就考慮過這個問題,目前公司戰略投資者與合作夥伴裡面,除了三位台灣人,還有兩位是中國人,其中一位更是中國期交所出來的。人脈的協助是一個方式,而中國的市場很大,不管怎樣機會還是很多,甚至光是把資料整理好其實就可以靠量化交易必需的資訊賺錢了,因為市場的基礎建設都還不足。很多投資人其實很想跟 Tixguru 買交易用的 data feed。

如何看理財機器人和人工智慧對投資的影響?

身為專業的投資人,Chris 認為目前的理財機器人主要都是做 ETF 的配置,但是 Chris 認為 ETF 並不是理想的產品,有七成都無法打敗大盤指數。不過有趣的是,ETF 本身就是在追蹤指數,而不是要打敗大盤,那麼 Tixguru 的選股系統,能打敗大盤嗎?Chris 則認為 Tixguru 的目標也不是打敗大盤,而是讓投資人決策的資訊可以更深、更廣。

在更深的部分,Tixguru 會提供量化分析的九宮格,橫軸是時間尺度,分為三天、五天和更長的波段,縱軸是風險,分為高、中、低,投資人針對單一投資標的該如何操作可以有更深入的了解,而且 Tixguru 會有一份投資人看得懂的回測報告。

更廣,則是透過圖形辨識的方式,去找出過去走勢很相似的投資標的,推薦給投資人參考,讓投資人不會眼界裡只有少數幾檔股票。Chris 認為,這就是 Tixguru 能提供給投資人的專業價值,而不是去保證會不會贏過大盤。

在人工智慧的運用上,Chris 認為目前專業投資人還不會在人工智慧上放很大的金額,因為一來是基金的經理人根本不知道人工智慧的決策依據是什麼?看不懂,自然就不知道怎麼做風險控管。不過 Chris 認為一部分的人工智慧,搭配現在已經很成熟的量化交易,倒是可行的,可能 80% 是量化交易,20% 是人工智慧,而人工智慧的投資要在一定的規範下去學習和演進,未來才能比較有機會被理解、被信任。

創業的實際預期與遠大夢想

Chris 不否認,創業就是為了賺更多的錢。不過除了這個比較實際的預期以外,Chris 也還有更遠大的夢想,因為看過了許多投資人受騙上當,所以希望能夠提供好的投資工具給投資人,如果大家都能自己了解怎麼投資,自然就比較不會被騙,將來 Tixguru 也會盡力提供更好的工具幫助全球的投資人,分享對的投資理念給大家。


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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