AI ETF来了：解读智能投资大趋势 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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由Hey Siri 到Pepper，由搜寻、分析到下决策，未来最了解你的可能是AI 。现在AI想为你做更多，只要你愿意，它甚至可以为你赚钱 ! 当AI+投资，包括智能营销、智能互动以及智能投研......，本书揭橥所有投资人不能不知道的智能投资大未来

《数据驱动的商业决策：现代企业增长的蓝图》 简介 在当今瞬息万变的商业环境中，决策质量直接决定了企业的生存与发展。传统的依赖经验、直觉或有限历史数据的决策模式已经无法适应快速变化的市场需求和海量信息洪流。《数据驱动的商业决策：现代企业增长的蓝图》 正是为应对这一时代挑战而精心编撰的指南。本书深入剖析了如何系统地将数据分析思维和技术融入到企业运营的每一个环节，从而实现从“凭感觉”到“有依据”的根本性转变。 本书并非一本晦涩难懂的技术手册，而是面向企业管理者、战略规划师、市场营销人员以及所有渴望提升决策效率和准确性的专业人士，提供了一套全面、实战且易于理解的框架。我们聚焦于如何将原始数据转化为可执行的洞察力，构建稳健的数据文化，并最终将数据分析能力转化为核心的竞争优势。 --- 第一部分：现代商业决策的基石——数据思维的重塑 本部分着重于建立正确的思维模式。在信息爆炸的时代，理解数据的真正价值远比掌握复杂的算法更为重要。 第一章：告别直觉，拥抱实证：数据驱动范式的确立 本章探讨了传统决策模式的局限性，并系统阐述了数据驱动决策（DDD）的核心理念。我们将阐述数据如何从“事后报告工具”转变为“事前预测引擎”。内容涵盖：决策成熟度模型，识别企业当前在数据应用上的痛点，以及如何获得高层对数据战略的认可与支持。 第二章：数据的价值链：从原始信息到战略资产的转化 本章详细描绘了数据从采集、清洗、存储、分析到最终洞察输出的完整流程。我们探讨了数据治理（Data Governance）的重要性，确保数据的准确性、一致性和安全性。重点分析了“数据孤岛”现象的危害及打破机制，强调了构建统一数据视图（Single Source of Truth）的必要性。 第三章：构建数据素养：组织内部的文化变革 技术工具的引入只是第一步，真正的变革在于人的认知。本章侧重于组织文化层面，指导管理者如何培养团队的“数据素养”。这包括：如何设计跨职能的数据培训项目，如何鼓励员工提出基于数据的假设（Hypothesis），以及如何建立一个允许“快速失败”并从中学习的数据探索环境。 --- 第二部分：核心应用场景——驱动业务增长的分析工具箱 本部分深入到企业运营的具体层面，展示如何将数据分析落地到关键的业务职能中，实现可量化的业绩提升。 第四章：精细化客户洞察：重塑市场营销与销售策略 本章聚焦于客户生命周期管理（CLM）。内容涵盖：如何利用客户行为数据构建精细化的客户画像（Persona），应用聚类分析识别高价值客户群，以及如何利用预测模型优化市场预算分配。我们详细解析了归因模型（Attribution Modeling）的演变，帮助企业准确衡量每一个营销触点的真实ROI。 第五章：运营效率的量化：供应链与生产流程的优化 对于实体经济或服务提供商而言，效率就是利润。本章探讨了如何利用物联网（IoT）数据、ERP记录和时间序列分析来优化库存管理（JIT与安全库存的平衡）、预测设备维护需求（预测性维护），并识别流程中的瓶颈环节。案例分析将集中在如何通过数据模型减少非计划停机时间，并提升准时交付率。 第六章：风险规避与财务稳健：数据驱动的管控体系 在金融和合规领域，数据分析是识别潜在风险的第一道防线。本章讲解了如何构建欺诈检测模型、信用评分系统以及异常交易监控机制。我们还将讨论如何利用大数据技术进行更具前瞻性的现金流预测和压力测试，从而增强企业的财务韧性。 --- 第三部分：前沿方法论与未来展望 本部分着眼于当前数据科学领域的前沿技术，以及如何将这些先进工具与商业战略更紧密地结合起来。 第七章：从描述到预测：掌握进阶分析技术 本章将分析工具从描述性统计提升到预测性与规范性分析层面。内容将涉及：回归分析、决策树的应用，以及在商业环境中使用A/B测试和多变量测试的科学方法。重点在于区分“相关性”与“因果性”，避免得出错误的行动指导。 第八章：构建可解释的预测模型：透明度与信任的建立 随着机器学习模型在关键决策中的应用日益深入，其“黑箱”特性成为一大挑战。本章详细介绍了“可解释人工智能”（XAI）在商业分析中的应用，例如SHAP值和LIME方法的应用，帮助管理者理解模型做出某个预测的根本原因，从而在关键决策点建立信心。 第九章：数据战略的蓝图：从试点到规模化的路径 成功的数字化转型不是一系列孤立项目的集合，而是一项系统性的战略工程。本章指导读者如何制定一个清晰的数据战略路线图，包括技术栈的选择、数据团队的组织架构建议（集中式、分散式或混合式），以及如何在不同业务部门间推广成功的分析实践，实现全企业的价值最大化。 结语：数据驱动的持续进化 总结全书核心观点，强调数据分析是一个永无止境的优化过程，鼓励读者将本书中的原则内化为日常工作的习惯，确保企业能够在数据驱动的浪潮中持续保持领先地位。 --- 本书特色： 案例驱动： 每一章节都辅以来自不同行业的真实商业案例分析，确保理论与实践的无缝对接。 实用工具箱： 提供了决策树、评估指标速查表等实用工具，便于读者立即应用于工作场景。 跨职能视角： 避免了过度聚焦于技术细节，而是从战略管理者的角度，审视数据如何驱动跨部门协作与增长。 《数据驱动的商业决策：现代企业增长的蓝图》 是企业在信息时代寻求增长、优化效能、建立持久竞争力的必备指南。它将教会您如何倾听数据，并依据倾听到的信息做出最明智的商业抉择。

作者简介

刘宗圣

　　元大投信总经理

黄昭棠

　　元大投信投资长

张美媛

　　元大投信指数暨量化投资事业群副总经理/部门主管

李孟霞

　　元大投信指数暨量化投资事业群专业协理

张明珠

　　元大投信指数暨量化投资事业群资深经理

许雅惠

　　元大投信指数暨量化投资事业群专业经理

陈威志

　　元大投信指数暨量化投资事业群基金经理

卢永祥

　　元大标普500、暨元大欧洲50基金经理

林良一

　　元大高股息基金、富柜50基金、摩台基金经理

廖中维

　　元大投信专户管理部基金经理

李政刚

　　元大投信指数暨量化投资事业群投资顾问
 

〈作者序〉 指数化转型智能化发展 AI投信新时代来临 04

Part I AI产业发展夯 开启资产管理业新格局
一、 人工智慧的历史沿革与发展 07
二、 人工智慧已实际应用的产业与案例 19
三、 人工智慧改变生活，未来你我的生活是如何 37

Part II 全球AI ETF成长快速 蔚为产业新潮流
一、 全球AI相关ETF发展现况与介绍 55
二、 全球规模前三大AI ETF介绍 77

Part III AI智能投资未来大趋势 AI ETF新标竿
一、 欧洲STOXX指数公司：AI相关指数之市场先驱 107
二、 AI ETF一次掌握全球主要AI企业 122
三、 台湾资产管理业迈向智能化发展 154
 

推荐序

指数化转型智能化发展
AI投信新时代来临

　　过去二年，带领团队走访欧、美、亚国际级资产管理公司、指数公司、机器人理财公司等，了解因应金融科技与AI人工智慧发展趋势，国际资产管理业者已经开始将AI导入资产管理之应用。更因为二年前，本公司合作的指数公司之一：欧洲STOXX指数公司，在欧洲与iShares合作发展大趋势（mega trend）ETF，其中机器人与自动化ETF更是跃居为目前全球规模最大的ETF，显示AI ETF此一发展趋势已经势不可挡！

　　元大投信自2003年发展指数化产品，发行第一档元大台湾50ETF（0050），至今年已经届满15年，这15年来不断引领台湾ETF市场创新发展，包含产品创新、技术创新、法规突破创新、以及国际化发展等，元大投信更是缔造多项第一辉煌纪录的创新领航者。

　　这两年元大投信团队积极拜访欧洲、美国、亚洲等地之国际大型资产管理公司、机器人理财公司、以及投资理财顾问公司等，一方面希望提升团队国际资产管理业发展的视野，另方面则希望运用领先优势，启动下一世代ETF发展策略思维。在发现国际资产管理业者已经开始因应金融科技大趋势，导入智能投资，运用金融科技技术，希望提供投资人更便利服务、同时提升基金管理效率，已经势在必行。

　　去年元大投信领先业界推出唯一以ETF为投资元件之「元大投信ETF AI智能投资平台」之机器人理财服务，今年则启动智能化转型工程，代表指数化发展将迈向智能化发展。

　　元大投信近一年开始启动智能化转型工程，陆续申请专利、商标权，专利包含提供ETF AI智能投资平台，提供投资人便利之投资建议策略服务、中后台基金结算系统、基金消费系统等，累计至目前已经取得8项专利、1项商标权，堪称是投信有史以来第一次，也是业界唯一取得多项专利的公司，元大投信运用AI与资产管理业结合之创新能力，让同业望尘莫及。

　　未来元大投信将持续以智能为核心、以产品为导向、以服务为平台、以技术为媒介，运用专利研发成果，以及研发创新能力，推动元大投信进入AI投信新时代，将再次领航国内资产管理业迈向新蓝海！

人工智慧的历史沿革与发展

「Hey Siri 我肚子饿了！」
「OK Google 帮我预约剪发！」

人工智慧（Artificial Intelligence，AI）的应用不断地进入我们生活之中。小至指使人工智慧寻找「喜好」的餐厅或发廊预约「行程」剪发；大至新创公司利用交通大数据「调度」车辆或金融公司「分析」市场自动资产配置管理，人工智慧已真实发生在我们周边。

根据全球知名Gartner公司统计，多数企业已准备好敞开双手迎接人工智慧带来的结构性变动，截至2017年4月已有59%企业准备发展人工智慧、25%已在试用接轨，6%已让人工智慧实际运作，未来将有更多公司必须投入。至2020年时，人工智慧会创造230万个新模式工作机会，也会取代180万个旧有的工作，甚至2021年时全球将近20%的工作会直接被AI取代。

随着人工智慧发展，我们的生活与工作也将随之改变，人工智慧将创造2.9兆美元的商业价值，并节省62亿小时的生产，人工智慧的发展直接降低企业成本并让生产力大幅提高，将再次改变目前商业模式。资诚「全球人工智慧研究报告」指出，2030年人工智慧将贡献15.7兆美元，超越中国加上印度的GDP。

什么是「人工智慧呢」？

人工智慧英文是由两个单字组成，Artificial（人工、人为）与Intelligence（智慧、智能）。人工我们比较好理解，是指人造的，而何谓智慧呢？智慧字源来自拉丁文的「legeve」，指蒐集、组合与选择，进而有所认知。所以人工智慧完整的定义为人为的借由蒐集、组合，进而选择并认知，简单而言就是让机器具备和人类一样的思考逻辑与行为模式，建构出类似人类大脑的程式。可模拟感知行为（如图像、语音辨识）、推理行为（如投资组合建构、医疗诊断）、理解行为（聊天机械人）、学习行为（如博弈）及动作行为（商用机器人、自动车）等。

人工智慧的应用非常广泛，目前全球已有近千家上市公司为人工智慧产业链，更不用说近年兴起的创业投资（Venture Capital，VC）所投资的新创公司项目人工智慧领域由2010年的5亿美元倍数成长至2017年度投入150亿美元。CB INSIGHTS统计，人工智慧不光只应用在机械人、物联网（IoT）、金融行业上，近几年更大幅运用于医疗保健、投资建议、商业智能、教育等行业。

评分☆☆☆☆☆

（三） 近年來，人工智慧（AI）的發展可謂是日新月異，從ChatGPT的橫空出世，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台灣讀者，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來了：解讀智能投資大趨勢》這本書名，正巧搔到了我的癢處。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，聽起來就充滿了創新與前瞻性。我非常期待這本書能夠為我揭開AI ETF的神秘面紗，不僅僅是介紹市面上有哪些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？這本書的出現，彷彿是為我指引了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，只覺得好像是跟著AI熱潮買一些ETF就對了。但是，《AI ETF來了：解讀智能投資大趨勢》這個書名，讓我感覺它可能不只是一個入門介紹，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。

评分☆☆☆☆☆

（二） 台灣市場上，大家對於ETF的接受度越來越高，從元大高股息到元大台灣50，幾乎是人手一張的程度。但老實說，很多時候我們買ETF，只是跟著大家買，對於ETF本身的細節、成分股的選擇，其實沒有那麼深入了解。這本《AI ETF來了：解讀智能投資大趨勢》光是書名就讓我眼睛一亮，它點出了「AI」這個當紅炸子雞，並且結合了「ETF」，這個結合讓我充滿了期待。我猜測這本書應該會深入淺出地解釋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的投資組合之中。我非常好奇，這些AI ETF的成分股是怎麼篩選的？是只包含直接開發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，而不是只停留在「AI很紅」的表面認知。

评分☆☆☆☆☆

（五） 當我看到《AI ETF來了：解讀智能投資大趨勢》這本書名時，腦中立刻浮現了過去幾年，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」究竟是如何建構出來的？它背後的投資哲學是什麼？是單純的篩選出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的長期表現？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有更全面的認識，並且能夠更有信心地將其納入我的投資組合，與AI一同成長。

评分☆☆☆☆☆

（一） 喔，看到這本書名《AI ETF來了：解讀智能投資大趨勢》，我整個眼睛都亮了！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」這個組合聽起來就充滿了未來感，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，而且要篩選出真正有潛力的公司，更是難上加難。我希望這本書能給我一個清晰的輪廓，讓我了解AI ETF的運作機制、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合中的定位，讓我在茫茫股海中，不再只是瞎猜，而是能更有策略、更聰明地佈局。