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  1. NTU Theses and Dissertations Repository
  2. 管理學院
  3. 財務金融組
請用此 Handle URI 來引用此文件: http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/77441
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DC 欄位值語言
dc.contributor.advisor邱顯比
dc.contributor.authorJu-Chi Tsaien
dc.contributor.author蔡如琪zh_TW
dc.date.accessioned2021-07-10T22:02:06Z-
dc.date.available2021-07-10T22:02:06Z-
dc.date.copyright2021-01-14
dc.date.issued2020
dc.date.submitted2021-01-06
dc.identifier.citation陳安斌、陳莉貞、蘇秀玲、郭怡君,2018,我國發展機器人理財顧問之研究, 資產管理產業發展與人才培育基金委託專題研究,證期會
丁珮珺,2011,銀行理財專員財富管理行為分析探討-以北部地區銀行為例,國 立交通大學管理學院財務金融學程碩士班
王紹宇,2016,智能理財技術崛起對美國及台灣財富管理產業的衝擊,國立台 灣大學管理學院碩士在職專班
張明珠,2019,淺談機器人理財在台灣之未來發展,證券暨期貨月刊
蘇恒賢、詹永寬,2019,投資顧問機器人及監管科技運用在財富管理業務的分 析與探討,台灣管理學刊
周令珩,2018,以科技接受模型探討金融市場導入機器人理財之可行性,大同 大學資訊經營研究所
資誠聯合PWC,2019,2025資產財富管理報告-亞洲覺醒(Asset Wealth Management 2025-The Asian Awakening)報告。
BCG,2020,The Future of Wealth Management—A CEO Agenda ,Global Wealth 2020—20th Edition
中國信託銀行CTBC、資誠(PWC Taiwan),2020,台灣高資產客群財富報告
Deloitte,2015,10 Disruptive trends in wealth management
Deloitte,2017 ,The Digital Wealth Manager of the Future
金管會,2005,銀行辦理財富管理應注意事項,金管會網站
金管會,什麼是財富管理,金管會網站
Statista , 2020 , Value of assets under management of selected robo-advisors worldwide as of March 2020
Mordor Intelligence,2019,Robo-Advisory Services Market- Growth, Trends and Forecasts(2020-2025)
dc.identifier.urihttp://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/77441-
dc.description.abstract近年來因低利率環境,市場瞬息萬變,投資市場波動大幅增加,更凸顯出銀行財富管理的重要性,目前國內銀行每位理專平均約有500位客戶,但熟客僅約100人,同時財管收益貢獻集中於相當少數的客戶,這表示大多數客戶並未得到妥善的金融服務,因應Fin Tech的蓬勃發展,理財機器人的自動再平衡投組或自動提供投組建議的機制,可提升理專之投資理財服務效能並且協助管理理專轄下不熟之長尾客戶。
由個案X銀行的研究與理專問券分析中發現,14%的理財客戶貢獻高達91%的收益,理專平均熟客約109人且每月平均可開發近5位客戶進行投資理財,約70%的理專因為績效不錯或是本身投資過且經驗佳而推薦理財機器人,且高達約75%的理專願意推薦理財機器人之主要原因為公司要求,反而KPI加分的效果不如管理力道有效。同時實際驗證發現,於2019年有購買的理財機器人的理財戶,未來七個月的理財收益年成長為14%,高於全體理財戶的9.5%,表示理財機器人確實有助於理專管理長尾客戶。
本研究認為國內財富管理業務未來有二大發展趨勢,一為理專搭配智能理財之人機協作經營模式,二為大量運用數據的精準行銷以提升理專銷售成效。同時建議銀行應將智能理財建置於理財規劃系統中,讓理專垂手可得相關的銷售工具,並要求智能理財商品配置比例或銷量目標且納入理專獎勵金之財務指標中,才能激勵理專推薦收益低的智能理財商品。
zh_TW
dc.description.abstractIn recent years, low interest rates have led to rapidly changing markets and a significant increase in the volatility of the investment market, highlighting the importance of wealth management banking. At present, financial specialists in domestic banks manage about 500 customers on average, but only have about 100 regular customers. At the same time, revenue contributions are only concentrated in a relatively small number of customers, which means that most customers are not receiving proper financial services. With the the rapid development of Fin Tech, automatic portfolio rebalancing or automatic portfolio recommendation mechanisms of robo-advisors can help financial specialists improve their performance of investment banking services and also help them with managing unfamiliar long-tail customers.
According to the case study of Bank X and the questionnaire analysis, this research found that 14% of wealth management customers contributed up to 91% of the bank’s revenue, and that a financial specialist manages around 109 regular customers and develops around 5 new customers on average per month for providing investment banking services. Approximately 70% of financial specialists are willing to recommend robo-advisors because of its good performance or because they have used it in the past and have had good experience. On the other hand, approximately 75% of financial specialists are willing to recommend robo-advisors to their customers mainly due to company requirements, indicating that the impact on KPI improvement is not as effective as management requirements. According to empirical evidence, we also found that those who subscribed to the purchase of a robo-advisor in 2019 saw a 14% annual growth in financial returns over the next seven months, which is higher than the 9.5% growth rate of all wealth management customers. This suggests that robo-advisors can effectively help financial specialists manage long-tail customers.
This study has identified two major trends in the future of wealth management business in Taiwan: first, a human-robot collaboration business model where financial specialists work together with robo-advisors; second, precision marketing using large volumes of data to increase sales performance of financial specialists. It is also recommended that banks should build smart wealth management into their financial planning systems so that relevant sales tools can be made readily available to financial specialists. Banks should also make requirements to smart wealth management product allocation ratios or sales targets which should be included in the financial indicators of incentives in order to encourage financial specialists to recommend low-yielding smart wealth management products.
en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2021-07-10T22:02:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2020
en
dc.description.tableofcontents目錄
口試委員審定書 i
中文摘要 ii
THESIS ABSTRACT iii
目錄 v
圖目錄 vii
表目錄 viii
第一章 緒論 1
第一節、研究背景 1
第二節、研究動機與目的 1
第三節、研究範圍與對象 3
第四節、研究方法 3
第二章 相關文獻探討 5
第一節、名詞解釋 5
第二節、國內銀行理財專員工作內容分析 9
第三節、國內理財機器人發展 10
第四節、國內投資人使用理財機器人意願分析 11
第三章 國內財富管理業務經營模式與現況 13
第一節、財富管理業務現況 13
第二節、國內財富管理客戶經營模式 16
第四章 理財機器人的發展 20
第一節、國外理財機器人之介紹與服務比較 20
第二節、國內銀行理財機器人的發展現況 25
第五章 個案研究 28
第一節、X銀行個案介紹 28
第二節、X銀行理財機器人經營現況 31
第三節、X銀行理專推薦理財機器人意願問券 34
第四節、X銀行理專問卷的發現 39
第五節、客戶申購理財機器人後的理財行為 44
第六章 結論與建議 46
第一節、研究與結論 46
第二節、研究建議 48
參考文獻 50

 
圖目錄
圖2-1:全球及亞洲財富管理市場規模20年變化 5
圖2-2:長尾理論:長尾為圖所示黃色部分 8
圖2-3:台灣高淨值(3000萬以上)客戶的投資決策模式 11
圖2-4:台灣高資產客戶選擇財富管理機構服務項目重要性排序 12
圖4-1:全球理財機器人資產管理規模與成長率 20
圖4-2:全球理財機器人使用人數與滲透率 21
 
表目錄
表3-1:前五大財管銀行手續費相關統計 13
表3-2:國內銀行信託業務統計 15
表3-3:國內銀行金錢信託業務統計(不含證投信、期信基金保管) 15
表3-4:截至2020年6底國內主要財管銀行信託業務統計 16
表3-5:國內主要財管銀行搭配理專服務的資產門檻 17
表4-1:國際主要理財機器人的比較1 23
表4-2:國際主要理財機器人的比較2 24
表4-3:國內銀行理財機器人介紹與比較 27
表5-1:X銀行2020年7月底台幣存款資料 29
表5-2:X銀行2020年7月底的台幣存款利差率(資金收益率-資金成本率) 29
表5-3:X銀行理財客群樣貌 30
表5-4:X銀行平均每位理專經營客戶狀況 30
表5-5:X銀行理財客戶年齡分佈狀況 31
表5-6: X銀行理財客戶各年齡層的資產佔比 31
表5-7:X銀行理財機器人客戶的投資績效 32
表5-8:X銀行理財機器人客戶的投資方式 32
表5-9:X銀行理財機器人客戶的性別分佈 33
表5-10:X銀行理財機器人客戶的年齡分佈 33
表5-11:X銀行理財機器人客戶報酬率與持有期間之相關性 41
表5-12:有申購智能理財客戶未來七個月的投資行為 45
dc.language.isozh-TW
dc.title如何利用理財機器人協助理專管理長尾客戶zh_TW
dc.titleHow to Use Robo-Advisors to Help Financial Specialist Manage Long-Tail Customersen
dc.typeThesis
dc.date.schoolyear109-1
dc.description.degree碩士
dc.contributor.oralexamcommittee李賢源,陳業寧
dc.subject.keyword理財機器人,理專,智能理財,zh_TW
dc.subject.keywordRobo-Advisors,long-tail customers,Financial Specialist,en
dc.relation.page50
dc.identifier.doi10.6342/NTU202100020
dc.rights.note未授權
dc.date.accepted2021-01-07
dc.contributor.author-college管理學院zh_TW
dc.contributor.author-dept財務金融組zh_TW
顯示於系所單位:財務金融組

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