e化的 金融投資 問題

目前 金融投資 服務的行業，出現了一個流行的趨勢，那就是利用演算法來預估其投資。對於專業的 金融投資 顧問或理財專家來說，這已經不是新聞了，透過大數據及演算法獲得更新更準確的投資策略，這無論是對投資新手或是經驗豐富的投資者來說，都是一項可供參考的e化服務。

e化的 金融投資 策略

雖然e化確實提升了金融公司的服務水準，但也帶來了不少新的問題與挑戰。例如像是增加e化的成本，使用大數據及演算法需要較高科技的基礎設施，除了存儲大量資料外中，能夠進行分析的設備及人力和其他維護等費用。但正因為金融業已開始全面的e化，讓許多金融業不得跟進採用e化投資策略。

金融投資其結構化資料

通過各種來源所捕獲的海量資料，其資料內容在很大程度上是非結構化的。從這些來源收集的資訊的品質可能在價值上也有所不同，因此造成演算法可能無法解讀這些資訊。對金融機構來說，在不相關的資料點之間，要找到相關的關連可能是件很棘手的事情。因為在試圖確定資料其業務價值時，總是存在著不確定性，因此金融公司會很難決定該關注哪些資料，又該忽略哪些資料。

用戶 金融投資 的隱私

前陣子有關Facebook和Google等公司遭到收集個人資料的隱私侵犯指控，促使各國政府對大數據實施更嚴格的監管。金融公司在收集客戶及其行為模式資訊方面也同樣面臨著類似的壓力。因此，許多金融投資的用戶使用條例中，都會開始增加其相關的授權說明，例如同意金融企業或是授權第三方使用你的資料等。

操作經驗與使用介面

由於數據的引用，讓e化的金融投資操作介面能更加的深層次的與資料連接，以提供實用的數據及策略。用戶可以自行訂義或創建專屬於的列表，以監控股票、數量、價格、日變化和其他資料。在這樣的多功能化的介面下，雖然讓其投資分析可以更加的全面性，但對於操作經驗不熟的人來說，變成使用上的困難，導致不知道怎麼使用、不會使用，最後是不想使用。

投資洞察與風險

e化的 金融投資 方式確實讓投資方便了許多，除此之外也加快了投資的速度與參考價值的準確性。但部份投資者認為，過於依賴使用金融投資工具，可能導致缺乏投資洞察力及個人的主觀價值。另外雖然e化可能避開投資的風險，但也同時造成了忽視未被發現的風險可能性。e化金融投資尚還在成長中，現在所發現的問題也是好事，期望未來能夠有更全面性的金融投資服務。