理財機器人：現況與未來展望
根據 PwC《2016 資誠全球財富管理調查報告》，全球財富管理規模將在 2020年時達到101.7兆美金，而理財機器人雖然作為Fin-tech新興產業中不可小覷的一環，發展目前卻仍只處於起步的階段。
理財機器人，根據INVESTOPEDIA的定義，是一種線上的財富管理，以提供自動化、無涉及人類操控的服務為主，並以演算法為基礎來給予消費者投資組合上的建議。目前網路上關於理財機器人的相關文章，多集中在基礎概念的介紹，以及機器人（理財機器人）與人類（傳統財富管理）兩者在財富管理領域的競爭合作情況。
在運作原理上，理財機器人核心的元素在於將現有交易管道可觸及的投資商品，經過演算法評估客戶的需求風險和報酬，並替其配對商品而找出最佳的投資組合。與過去的理財服務最大的不同在於，理財機器人將過去以人工為主的分析以電腦演算法取代；其中的技術包括機器學習、大數據分析、數據回測、人工智能等等。總結而論，理財機器人的工作與傳統財富管理類似，重點仍是在理解顧客的需求、產品報酬風險的衡量並將供需雙方做最妥當的配置。
以「直接」取代「間接」，預測短期股市的新概念？
然而，本文有一個突發起想的實驗性概念，倘若大膽提出一個假設，有公司能將理財機器人中的機器學習、大數據分析、人工智能等技術，不是用在單純分析顧客需求以及配對市場的最適化產品，而是更直接的應用在預測、推估未來股市的短期走勢曲線呢？看到這裡稍有金融常識的人可能會反駁，因為從古至今根本沒有任何一套方法被證明是可以長期預測股市趨勢的。
不錯，截至今日的確沒有任何方法是可以預測股市長期趨勢的，但若將分析的重點放在股市群眾的心理與行為上，預測各種外部市場的條件對於股市群眾行為的影響，是否會比現行的股市預測模型（以預測外部諸多變數對於股市局勢的影響，如政經條件、國際局勢與匯率等等）更加準確呢？我們都知道，國際匯率、政經局勢、石油價格等等會影響股市漲幅的因素，其實都是先影響了股市玩家群的心理，再由這群受影響的群眾所做出的買賣行為「間接的」影響了股市短期的漲幅情況。
由於會影響群眾行為的外部因素實在多如牛毛而難以全部考慮，再加上「間接」的這一層關係，使得「預測股市」長久以來一直如天方夜譚般僅出現在想像中。但如今，倘若能用理財機器人的種種技術，來預測群眾對於這些外部因素可能的反應，能否在某種程度上更能夠抓住股市短期漲跌的趨勢呢？
