過去，不具專業知識的散戶投資，不少僅靠個人對市場的觸覺、多留意時事新聞、閱讀財報、緊貼社交媒體風向等基本面研究。自從人工智能（AI）與大數據分析普及，投資開始轉向以演算法、機器學習和數據驅動的決策，令投資更精準、更高效，同時帶來新的風險管理挑戰。

事實上，AI 已成為量化交易的核心，能即時判斷市場情緒並部署策略。部分大型基金更已建立 AI 平台，能在數分鐘內完成原本需半小時以上的個別股分析。AI 甚至可以透過衛星影像，分析商場車位密度以及社交媒體情緒指數，提前預測消費股表現。

識得用原來好好用　　AI 投資回報率可觀

研究顯示，利用 ChatGPT 分析新聞情緒進行交易，投資回報率最高可突破 500%。全球最大對沖基金之一的橋水基金（Bridgewater Associates），已推出由 AI 全權管理的 20 億美元基金，表現媲美人類團隊。

不過 AI 亦非萬能和完全可信。畢竟訓練 AI 所輸入的原數據是否「乾淨」、有沒有數據偏差、會否對模型過度依賴等，均可能導致系統性錯誤，影響預測結果致使投資失利。

那作為投資新手，或有些投資經驗的散戶，要如何運用 AI 才能將投資潛力發揮到極致？

▲StashAway 集團投資總監梁穎瑩（Stephanie）強調，定期自動投資（Dollar-cost averaging）有助投資者克服市場波動帶來的貪婪與恐懼，避免因擇時錯誤錯失長期回報。

StashAway 集團投資總監梁穎瑩（Stephanie）表示，公司所創的 SRI（StashAway Risk Index，風險指數）正是用以衡量客戶的風險承受能力，並據此自動決定資產配置的核心指標。透過價值風險(VaR)計算，確保投資組合在 99% 情況下，一年內最大跌幅不超過設定的 SRI 百分比。

舉例說，SRI 10% 意味著一年內跌幅大概率不超過 10%，實現了數據化的風險管理和資產配置，讓投資組合在不同經濟環境下保持在可控範圍內。

人人都想用 AI，難道人人都識用 AI？

Stephanie 指出，許多投資新手不懂選擇，不想選擇，就算決定好選哪項投資，究竟要買多少呢？

「要買多少，這問題是最複雜的。當然，這是可以計算的，但我也不會以人手計算，公司有個 Optimizer 系統，只須輸入數據便能得出最佳選項。一般投資者只需要考慮自己的 Maximum Drawdown（最大回撤）是幾多，SRI（風險指數）是多少，系統便會替你計算出來。」

那要如何評估最大回撤和 SRI？

Stephanie 解釋：「兩個考慮：第一，投資跌幅多少會令你睡不著覺？跌 25% 會睡不著？還是跌 30% 才會睡不著覺？第二，更加重要的是那筆錢你甚麼時候需要用？譬如，你還很年輕，那筆錢打算用來退休，幾十年內都可以不動用，那你可以承受很高風險。因為就算跌了 30%，仍可以慢慢攢回去。但如果那筆錢是用來 2 年後買樓的，那就不同了，你不可以（承受）這麼高風險。」

回顧與前瞻：FAT Vs FACTs

去年，StashAway 提出了「FAT is the new normal」的主張，「FAT」當中的 F 指的是財政政策（Fiscal policy），A 是人工智能技術進步（AI advancements）；T 則指特朗普第二屆政府下可能推出的親商政策（Trump's agenda）。

展望 2026 年，Stephanie 則主張「Just the FACTs」框架。

承去年，FACTs 依舊圍繞著財政政策（F）的持續刺激作用、人工智能的技術突破（A）與投資回報循環，並新增中國（China）作為關鍵變動因素。Stephanie 笑指市場已習慣特朗普（T）不按理出牌，不過預期特朗普政府將在 11 月中期選舉前，優先推行促進增長的政策。

【延伸閱讀：StashAway：五大市場驚喜　　FAT宏觀趨勢助投資者過肥年】

美財政政策與經濟前景

Stephanie 分析指，2025 年上半年美國實體經濟依然強勁，這得益於特朗普政府的財政刺激政策（如 OBBB、減稅、放鬆監管）。她形容全球財政擴張，不僅是美國，全球各國政府（包括中國、日本、歐洲）都在轉向積極的財政政策，通過舉債消費來推動經濟，這已取代貨幣政策（QE）成為主導力量。

不過，Stephanie 亦提醒存在債務隱憂。

長遠看來，美國債務利息支出佔比將大幅上升，特別是當 10 年期國債收益率若升至 6%時，將對財政造成巨大壓力。這也是為何黃金持續具有吸引力（對沖法幣貶值）。

提及黃金，Stephanie 笑言雖然去年預測黃金具極大上升潛力，並將之視為重點配置策略，但她也沒料想過升幅竟達 62%那樣誇張。她解釋，升幅的主要驅動因素是全球央行及投資者對法幣體系的不信任，以及作為地緣政治風險的避險資產。

▲上半年美國財政支持力度已達「危機級別」。

▲長期利率走高將逐步墊高全美融資成本。

AI 飛輪效應

至於 FACTs 當中的「A」，Stephanie 特別提出了 AI 飛輪效應（Flywheel）。她認為 AI 發展的 3 個循環要素分別是：技術突破、投資回報（ROI）和資金投入。只要此循環未斷，AI 泡沫就不會破裂。

▲AI 產業的增長引擎，資本投入與回報的良性循環。

中國投資價值重估

而今年新增了因素「C」（中國），Stephanie 指出中國在科技領域（如 AI 應用、製藥、電動車）已建立起具備世界領先水平的獨立生態系統，值得投資者重新關注。隨著美國可能減息導致美元偏弱，資金有望回流新興市場，中國亦將受惠。

中國目前經濟相對疲弱，抑制了全球大宗商品價格（特別是油價），這間接幫助美國控制通脹。

若中國經濟突然加速，可能推高通脹迫使美聯儲加息，這將重創美國科技股。因此，配置中國資產可視為對沖美國科技股風險的一種手段。

拖延投資成本遠比想像高

Stephanie 提醒：「香港投資者面臨的最大財務風險並非市場波動，而是投資上的『按兵不動』。這項數據將許多投資者內心的直覺量化：『觀望』確實存在實質成本。好消息是，愈來愈多香港人開始意識到此成本，並付諸行動，選擇透過簡單高效的投資平台，主動掌控自己的財富未來。」

StashAway 最新分析顯示，延遲入市的投資者在 5 年內錯失了最少 14 萬港元的潛在回報。如果投資者從 2021 年起，每月向一個 StashAway 管理的平衡型投資組合投入 1 萬元港幣，即使經歷了 2022 年別具挑戰的市況，至今仍可獲得累計回報約 17 萬港元。

假設將同等金額存入年利率 2% 的傳統銀行帳戶，則僅能產生 30,200 港元收益，兩者相差高達 139,800 港元。

是投資，不是投機

「做投資大家都很清楚，是不會永續地升，一定會有跌的時候。大部分投資者不是選錯股票，而是跌的時候被人震了出來，蝕了錢，然後又不再入貨，於是覺得投資很大風險。所以我們設計 SRI（風險指數），目的就是令投資者首先考慮風險線，之後再想回報。」

Stephanie 又強調，投資和投機是兩個截然不同的概念，卻有很多人分不清楚。

「投資很簡單，你只需要有恆心，一直坐，其實一定賺錢。但沒有平台做這件事，為甚麼呢？因為銀行或保險公司，客戶要不斷買賣（他們）才能從中賺取交易費。我們不是負責交易，而是負責管理，你賺多了，我們也會多賺，那是雙贏。」

AI：輔助人類還是取代人類？

作為資產管理平台，AI 在 StashAway 所扮演的角色亦舉足輕重。Stephanie 透露，公司去年已開始進行試點計劃，包括現時網站上的 Chatbot（對話機械人），均用上 AI。

「理論上，Agentic AI 做得好的話可以取代整個工作流程，甚至取代員工，但 StashAway 暫時未出現這個問題。不過我覺得某些工作流程可以開始由 AI 處理，例如客服或營運，任何可以清楚寫出它需要做甚麼的，其實 AI 都可以取而代之，會為公司帶來很大的成本效益。」

此外，Stephanie 希望可以透過 AI 實現真正的單對單金融顧問服務。

目前，StashAway 雖有為客戶群提供投資顧問服務，但人手有限，不可能 24 小時為客戶提供單對單咨詢服務。 Stephanie 表示，她的願景是透過 AI 實現真正的單對單咨詢服務，能為每個客戶規劃個人化的投資組合，而不僅是通用的建議。如果 Gen AI 可以實現這類服務，會是個很不錯的提議。

▲StashAway 香港區總經理嚴逸朗（Ronald）留意到公司的客群並不需要無時無刻找客戶經理（RM）商量，許多時每年會面 2、3次已足夠，其餘時間均可自己在手機程式上調適管理。

StashAway 香港區總經理嚴逸朗（Ronald）補充，指發現資產在 100 萬美元以上的客戶在市場上有缺口，他們往往被私人銀行忽視，零售銀行的服務又不足。StashAway 提供手機應用程式配合新型客戶經理（RM）的混合模式，解決了這個痛點。

「這類高淨值客戶通常是從私人銀行轉過來的，因為這裡結合科技便利與真人 RM 的服務，human touch 體驗更好。如果是純 App 很難建立信任，但有真人 RM 協助，信心建立會快很多。」

說到底，除非本身是專業投資者，否則用戶一般傾向能與真人客戶經理商議投資規劃，這種人性化的互動，正是 AI 無法完全取代人類的要素。