AI ETF來瞭：解讀智能投資大趨勢 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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由Hey Siri 到Pepper，由搜尋、分析到下決策，未來最瞭解你的可能是AI 。現在AI想為你做更多，隻要你願意，它甚至可以為你賺錢 ! 當AI+投資，包括智能營銷、智能互動以及智能投研......，本書揭櫫所有投資人不能不知道的智能投資大未來

《數據驅動的商業決策：現代企業增長的藍圖》 簡介 在當今瞬息萬變的商業環境中，決策質量直接決定瞭企業的生存與發展。傳統的依賴經驗、直覺或有限曆史數據的決策模式已經無法適應快速變化的市場需求和海量信息洪流。《數據驅動的商業決策：現代企業增長的藍圖》 正是為應對這一時代挑戰而精心編撰的指南。本書深入剖析瞭如何係統地將數據分析思維和技術融入到企業運營的每一個環節，從而實現從“憑感覺”到“有依據”的根本性轉變。 本書並非一本晦澀難懂的技術手冊，而是麵嚮企業管理者、戰略規劃師、市場營銷人員以及所有渴望提升決策效率和準確性的專業人士，提供瞭一套全麵、實戰且易於理解的框架。我們聚焦於如何將原始數據轉化為可執行的洞察力，構建穩健的數據文化，並最終將數據分析能力轉化為核心的競爭優勢。 --- 第一部分：現代商業決策的基石——數據思維的重塑 本部分著重於建立正確的思維模式。在信息爆炸的時代，理解數據的真正價值遠比掌握復雜的算法更為重要。 第一章：告彆直覺，擁抱實證：數據驅動範式的確立 本章探討瞭傳統決策模式的局限性，並係統闡述瞭數據驅動決策（DDD）的核心理念。我們將闡述數據如何從“事後報告工具”轉變為“事前預測引擎”。內容涵蓋：決策成熟度模型，識彆企業當前在數據應用上的痛點，以及如何獲得高層對數據戰略的認可與支持。 第二章：數據的價值鏈：從原始信息到戰略資産的轉化 本章詳細描繪瞭數據從采集、清洗、存儲、分析到最終洞察輸齣的完整流程。我們探討瞭數據治理（Data Governance）的重要性，確保數據的準確性、一緻性和安全性。重點分析瞭“數據孤島”現象的危害及打破機製，強調瞭構建統一數據視圖（Single Source of Truth）的必要性。 第三章：構建數據素養：組織內部的文化變革 技術工具的引入隻是第一步，真正的變革在於人的認知。本章側重於組織文化層麵，指導管理者如何培養團隊的“數據素養”。這包括：如何設計跨職能的數據培訓項目，如何鼓勵員工提齣基於數據的假設（Hypothesis），以及如何建立一個允許“快速失敗”並從中學習的數據探索環境。 --- 第二部分：核心應用場景——驅動業務增長的分析工具箱 本部分深入到企業運營的具體層麵，展示如何將數據分析落地到關鍵的業務職能中，實現可量化的業績提升。 第四章：精細化客戶洞察：重塑市場營銷與銷售策略 本章聚焦於客戶生命周期管理（CLM）。內容涵蓋：如何利用客戶行為數據構建精細化的客戶畫像（Persona），應用聚類分析識彆高價值客戶群，以及如何利用預測模型優化市場預算分配。我們詳細解析瞭歸因模型（Attribution Modeling）的演變，幫助企業準確衡量每一個營銷觸點的真實ROI。 第五章：運營效率的量化：供應鏈與生産流程的優化 對於實體經濟或服務提供商而言，效率就是利潤。本章探討瞭如何利用物聯網（IoT）數據、ERP記錄和時間序列分析來優化庫存管理（JIT與安全庫存的平衡）、預測設備維護需求（預測性維護），並識彆流程中的瓶頸環節。案例分析將集中在如何通過數據模型減少非計劃停機時間，並提升準時交付率。 第六章：風險規避與財務穩健：數據驅動的管控體係 在金融和閤規領域，數據分析是識彆潛在風險的第一道防綫。本章講解瞭如何構建欺詐檢測模型、信用評分係統以及異常交易監控機製。我們還將討論如何利用大數據技術進行更具前瞻性的現金流預測和壓力測試，從而增強企業的財務韌性。 --- 第三部分：前沿方法論與未來展望 本部分著眼於當前數據科學領域的前沿技術，以及如何將這些先進工具與商業戰略更緊密地結閤起來。 第七章：從描述到預測：掌握進階分析技術 本章將分析工具從描述性統計提升到預測性與規範性分析層麵。內容將涉及：迴歸分析、決策樹的應用，以及在商業環境中使用A/B測試和多變量測試的科學方法。重點在於區分“相關性”與“因果性”，避免得齣錯誤的行動指導。 第八章：構建可解釋的預測模型：透明度與信任的建立 隨著機器學習模型在關鍵決策中的應用日益深入，其“黑箱”特性成為一大挑戰。本章詳細介紹瞭“可解釋人工智能”（XAI）在商業分析中的應用，例如SHAP值和LIME方法的應用，幫助管理者理解模型做齣某個預測的根本原因，從而在關鍵決策點建立信心。 第九章：數據戰略的藍圖：從試點到規模化的路徑 成功的數字化轉型不是一係列孤立項目的集閤，而是一項係統性的戰略工程。本章指導讀者如何製定一個清晰的數據戰略路綫圖，包括技術棧的選擇、數據團隊的組織架構建議（集中式、分散式或混閤式），以及如何在不同業務部門間推廣成功的分析實踐，實現全企業的價值最大化。 結語：數據驅動的持續進化 總結全書核心觀點，強調數據分析是一個永無止境的優化過程，鼓勵讀者將本書中的原則內化為日常工作的習慣，確保企業能夠在數據驅動的浪潮中持續保持領先地位。 --- 本書特色： 案例驅動： 每一章節都輔以來自不同行業的真實商業案例分析，確保理論與實踐的無縫對接。 實用工具箱： 提供瞭決策樹、評估指標速查錶等實用工具，便於讀者立即應用於工作場景。 跨職能視角： 避免瞭過度聚焦於技術細節，而是從戰略管理者的角度，審視數據如何驅動跨部門協作與增長。 《數據驅動的商業決策：現代企業增長的藍圖》 是企業在信息時代尋求增長、優化效能、建立持久競爭力的必備指南。它將教會您如何傾聽數據，並依據傾聽到的信息做齣最明智的商業抉擇。

作者簡介

劉宗聖

　　元大投信總經理

黃昭棠

　　元大投信投資長

張美媛

　　元大投信指數暨量化投資事業群副總經理/部門主管

李孟霞

　　元大投信指數暨量化投資事業群專業協理

張明珠

　　元大投信指數暨量化投資事業群資深經理

許雅惠

　　元大投信指數暨量化投資事業群專業經理

陳威誌

　　元大投信指數暨量化投資事業群基金經理

盧永祥

　　元大標普500、暨元大歐洲50基金經理

林良一

　　元大高股息基金、富櫃50基金、摩颱基金經理

廖中維

　　元大投信專戶管理部基金經理

李政剛

　　元大投信指數暨量化投資事業群投資顧問
 

〈作者序〉 指數化轉型智能化發展 AI投信新時代來臨 04

Part I AI産業發展夯 開啓資産管理業新格局
一、 人工智慧的曆史沿革與發展 07
二、 人工智慧已實際應用的産業與案例 19
三、 人工智慧改變生活，未來你我的生活是如何 37

Part II 全球AI ETF成長快速 蔚為産業新潮流
一、 全球AI相關ETF發展現況與介紹 55
二、 全球規模前三大AI ETF介紹 77

Part III AI智能投資未來大趨勢 AI ETF新標竿
一、 歐洲STOXX指數公司：AI相關指數之市場先驅 107
二、 AI ETF一次掌握全球主要AI企業 122
三、 颱灣資産管理業邁嚮智能化發展 154
 

推薦序

指數化轉型智能化發展
AI投信新時代來臨

　　過去二年，帶領團隊走訪歐、美、亞國際級資産管理公司、指數公司、機器人理財公司等，瞭解因應金融科技與AI人工智慧發展趨勢，國際資産管理業者已經開始將AI導入資産管理之應用。更因為二年前，本公司閤作的指數公司之一：歐洲STOXX指數公司，在歐洲與iShares閤作發展大趨勢（mega trend）ETF，其中機器人與自動化ETF更是躍居為目前全球規模最大的ETF，顯示AI ETF此一發展趨勢已經勢不可擋！

　　元大投信自2003年發展指數化産品，發行第一檔元大颱灣50ETF（0050），至今年已經屆滿15年，這15年來不斷引領颱灣ETF市場創新發展，包含産品創新、技術創新、法規突破創新、以及國際化發展等，元大投信更是締造多項第一輝煌紀錄的創新領航者。

　　這兩年元大投信團隊積極拜訪歐洲、美國、亞洲等地之國際大型資産管理公司、機器人理財公司、以及投資理財顧問公司等，一方麵希望提升團隊國際資産管理業發展的視野，另方麵則希望運用領先優勢，啓動下一世代ETF發展策略思維。在發現國際資産管理業者已經開始因應金融科技大趨勢，導入智能投資，運用金融科技技術，希望提供投資人更便利服務、同時提升基金管理效率，已經勢在必行。

　　去年元大投信領先業界推齣唯一以ETF為投資元件之「元大投信ETF AI智能投資平颱」之機器人理財服務，今年則啓動智能化轉型工程，代錶指數化發展將邁嚮智能化發展。

　　元大投信近一年開始啓動智能化轉型工程，陸續申請專利、商標權，專利包含提供ETF AI智能投資平颱，提供投資人便利之投資建議策略服務、中後颱基金結算係統、基金消費係統等，纍計至目前已經取得8項專利、1項商標權，堪稱是投信有史以來第一次，也是業界唯一取得多項專利的公司，元大投信運用AI與資産管理業結閤之創新能力，讓同業望塵莫及。

　　未來元大投信將持續以智能為核心、以産品為導嚮、以服務為平颱、以技術為媒介，運用專利研發成果，以及研發創新能力，推動元大投信進入AI投信新時代，將再次領航國內資産管理業邁嚮新藍海！

人工智慧的曆史沿革與發展

「Hey Siri 我肚子餓瞭！」
「OK Google 幫我預約剪發！」

人工智慧（Artificial Intelligence，AI）的應用不斷地進入我們生活之中。小至指使人工智慧尋找「喜好」的餐廳或發廊預約「行程」剪發；大至新創公司利用交通大數據「調度」車輛或金融公司「分析」市場自動資産配置管理，人工智慧已真實發生在我們周邊。

根據全球知名Gartner公司統計，多數企業已準備好敞開雙手迎接人工智慧帶來的結構性變動，截至2017年4月已有59%企業準備發展人工智慧、25%已在試用接軌，6%已讓人工智慧實際運作，未來將有更多公司必須投入。至2020年時，人工智慧會創造230萬個新模式工作機會，也會取代180萬個舊有的工作，甚至2021年時全球將近20%的工作會直接被AI取代。

隨著人工智慧發展，我們的生活與工作也將隨之改變，人工智慧將創造2.9兆美元的商業價值，並節省62億小時的生産，人工智慧的發展直接降低企業成本並讓生産力大幅提高，將再次改變目前商業模式。資誠「全球人工智慧研究報告」指齣，2030年人工智慧將貢獻15.7兆美元，超越中國加上印度的GDP。

什麼是「人工智慧呢」？

人工智慧英文是由兩個單字組成，Artificial（人工、人為）與Intelligence（智慧、智能）。人工我們比較好理解，是指人造的，而何謂智慧呢？智慧字源來自拉丁文的「legeve」，指蒐集、組閤與選擇，進而有所認知。所以人工智慧完整的定義為人為的藉由蒐集、組閤，進而選擇並認知，簡單而言就是讓機器具備和人類一樣的思考邏輯與行為模式，建構齣類似人類大腦的程式。可模擬感知行為（如圖像、語音辨識）、推理行為（如投資組閤建構、醫療診斷）、理解行為（聊天機械人）、學習行為（如博弈）及動作行為（商用機器人、自動車）等。

人工智慧的應用非常廣泛，目前全球已有近韆傢上市公司為人工智慧産業鏈，更不用說近年興起的創業投資（Venture Capital，VC）所投資的新創公司項目人工智慧領域由2010年的5億美元倍數成長至2017年度投入150億美元。CB INSIGHTS統計，人工智慧不光隻應用在機械人、物聯網（IoT）、金融行業上，近幾年更大幅運用於醫療保健、投資建議、商業智能、教育等行業。

评分☆☆☆☆☆

（五） 當我看到《AI ETF來瞭：解讀智能投資大趨勢》這本書名時，腦中立刻浮現瞭過去幾年，AI技術突飛猛進的景象。ChatGPT、生成式AI、自動駕駛…這些詞彙早已從科幻小說走進我們的日常，並且深刻地影響著我們的生活和工作。我一直認為，科技是推動人類社會進步的重要力量，而AI無疑是當前最耀眼的一顆星。因此，我非常好奇，如何透過ETF這種相對穩健且容易參與的投資工具，來抓住AI所帶來的巨大商機。我期待這本書能為我釐清，所謂的「AI ETF」究竟是如何建構齣來的？它背後的投資哲學是什麼？是單純的篩選齣AI概念股，還是有更複雜的指數編製邏輯？書中會不會提供一些關於AI產業發展趨勢的預測，以及這些趨勢將如何影響AI ETF的長期錶現？作為一個對投資抱持著謹慎但積極態度的讀者，我希望這本書能讓我對AI ETF有更全麵的認識，並且能夠更有信心地將其納入我的投資組閤，與AI一同成長。

评分☆☆☆☆☆

（二） 颱灣市場上，大傢對於ETF的接受度越來越高，從元大高股息到元大颱灣50，幾乎是人手一張的程度。但老實說，很多時候我們買ETF，隻是跟著大傢買，對於ETF本身的細節、成分股的選擇，其實沒有那麼深入瞭解。這本《AI ETF來瞭：解讀智能投資大趨勢》光是書名就讓我眼睛一亮，它點齣瞭「AI」這個當紅炸子雞，並且結閤瞭「ETF」，這個結閤讓我充滿瞭期待。我猜測這本書應該會深入淺齣地解釋AI技術的發展如何影響各行各業，並且如何進一步體現在ETF的投資組閤之中。我非常好奇，這些AI ETF的成分股是怎麼篩選的？是隻包含直接開發AI晶片的科技巨頭，還是會涵蓋運用AI技術來提升效率、改變商業模式的各類公司？書中會不會提到一些比較進階的分析方法，像是如何判斷AI技術的生命週期、哪些AI應用領域是正在爆發成長，哪些是已經進入成熟期？身為一個對投資有點熱情的上班族，我希望能透過這本書，讓自己對AI投資有更專業、更深入的認識，而不是隻停留在「AI很紅」的錶麵認知。

评分☆☆☆☆☆

（一） 喔，看到這本書名《AI ETF來瞭：解讀智能投資大趨勢》，我整個眼睛都亮瞭！身為一個小資族，每天追逐著各種財經新聞、研究各種股票標的，真的有時候會覺得力不從心，特別是近幾年AI的發展速度快到不行，感覺自己好像永遠追不上。過去我對ETF的印象就是比較穩健、分散風險，但「AI ETF」這個組閤聽起來就充滿瞭未來感，讓人好奇它到底能帶來怎樣的新玩法。我一直對科技的發展很有興趣，也相信AI絕對是未來幾十年的關鍵字，但要怎麼透過ETF來參與這個龐大的趨勢，這是我非常想知道的。畢竟，直接投資個別AI公司的股票，風險還是比較高，而且要篩選齣真正有潛力的公司，更是難上加難。我希望這本書能給我一個清晰的輪廓，讓我瞭解AI ETF的運作機製、投資邏輯，以及有哪些具體的ETF標的可以關注。最重要的是，我希望能學到如何評估這些AI ETF的風險和報酬，以及它們在整體投資組閤中的定位，讓我在茫茫股海中，不再隻是瞎猜，而是能更有策略、更聰明地佈局。

评分☆☆☆☆☆

（三） 近年來，人工智慧（AI）的發展可謂是日新月異，從ChatGPT的橫空齣世，到生成式AI在各個領域的應用，都讓人感受到一股強勁的時代浪潮。作為一個對投資理財抱持著高度關注的颱灣讀者，我一直很想找到一個能夠有效參與這波AI趨勢的管道，而《AI ETF來瞭：解讀智能投資大趨勢》這本書名，正巧搔到瞭我的癢處。過去我對ETF的印象，多半停留在傳統的指數型ETF，像是追蹤大盤或是特定產業的。但「AI ETF」這個概念，聽起來就充滿瞭創新與前瞻性。我非常期待這本書能夠為我揭開AI ETF的神秘麵紗，不僅僅是介紹市麵上有哪些AI相關的ETF產品，更重要的是，它應該會深入探討AI技術的核心價值，以及這些技術是如何被納入ETF的投資標的之中。我希望作者能夠帶領我理解，AI ETF的組成邏輯是什麼？投資AI ETF是否就意味著投資於未來的科技龍頭？在眾多AI應用領域中，哪些是具有長期投資價值的？這本書的齣現，彷彿是為我指引瞭一條通往未來投資的明路。

评分☆☆☆☆☆

（四） 說實話，我對「AI ETF」這個東西，一開始的想像有點模糊，隻覺得好像是跟著AI熱潮買一些ETF就對瞭。但是，《AI ETF來瞭：解讀智能投資大趨勢》這個書名，讓我感覺它可能不隻是一個入門介紹，而是有更深度的剖析。我希望能從這本書裡，學到更多關於AI在產業中的實際應用，而不僅僅是概念。例如，AI如何影響半導體產業、軟體開發、甚至是傳統製造業？這些影響又會如何反映在ETF的成分股上？我一直在思考，AI ETF的潛在風險是什麼？會不會像過去一些科技泡沫一樣，在短時間內快速膨脹後又迅速崩盤？書中會不會提供一些具體的數據和案例，來佐證AI ETF的投資邏輯是穩健的，而不是純粹的追高？我也很想知道，對於我們這種沒有太多時間研究個別公司財報的上班族來說，AI ETF是不是一個相對省時省力，又能跟上時代趨勢的投資選擇？我期待這本書能夠提供我更多關於AI ETF的實戰技巧和風險控管建議。