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國立政治大學 風險管理與保險學系 王儷玲所指導 林宗逸的 金融科技在資產管理領域的創新應用 （2021），提出智能投資 好 嗎關鍵因素是什麼，來自於金融科技、資產管理、智能理財。
而第二篇論文國立成功大學 法律學系 顏雅倫所指導 張詩瑀的 人工智慧在金融法上之運用與挑戰—以機器人投顧為主軸 （2020），提出因為有 機器人投顧、理財機器人、人工智慧、金融科技、受託義務、演算法監管的重點而找出了 智能投資 好 嗎的解答。
智能投資 好 嗎進入發燒排行的影片
Joe最近的臉書發文引起朋友圈的討論，他說面試時說自己的興趣是「#學習」的人，有很高機率會被他刷掉。大家不禁感到好奇，喜歡學習不是代表面試者積極正面嗎？為什麼反而容易被淘汰呢？這集節目 #Joe 就來跟大家分享他背後的思考，還有說自己「興趣是學習」背後可能代表的意義。聽完這集節目，或許你對「學習」這件事也會有不同的看法。
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金融科技在資產管理領域的創新應用
為了解決智能投資 好 嗎 的問題，作者林宗逸 這樣論述：
金融海嘯後，散戶投資人對於資產管理的需求改變，發展出賦權投資者的觀念，希望在投資過程中可以更有參與感，拿回主導權，也要求享受適合度更高、更便宜、更有效率的產品服務，帶動著整個產業產品服務的發展。為了達成投資人的目標，在流程外部化之下，傳統金融機構專心發展核心業務，將部分服務外包給金融科技業者，藉由API鑲嵌彼此的產品服務。數位化服務已經成為主流，藉由線上的方式，可以推出更即時、方便、快速的服務，以便將觸手延伸到各式各樣的消費者。隨著金融科技的發展，資產管理業者能夠開發出更多元化的產品，以滿足投資人。搭配開放金融的發展，讓資產管理業者更能了解投資人的全貌，推薦最適合的產品服務。相輔相成之下，資
產管理業者得以推出全自動服務，從分析投資人資訊開始，到投資組合的建置與全天候監管，並能夠自動依照情況進行再平衡，以創造更好的表現。除此之外，去中心化金融的發展也越發快速，藉由去中心化的特性，人們可以實現更快速地P2P應用。不論是購買基金、保險、交易資產等。利用分離式的技術，將資料的所有權進行分散，促使每位使用者人人平等，擁有相同的權限，藉由大家共同紀錄，確保資訊不容易被篡改，維持著交易的運行。本研究最後提出數點政策建議，包括降低自動再平衡門檻與限制與加速投資人資訊整合服務；與產業建議，包括加強自動化服務推動普惠金融、促進金融機構與金融科技業者合作與提升研發能力推出多元創新產品服務，希望台灣資產
管理產業能夠發展地更好。
人工智慧在金融法上之運用與挑戰—以機器人投顧為主軸
為了解決智能投資 好 嗎 的問題，作者張詩瑀 這樣論述：
人工智慧之發展使得金融科技浪潮快速襲捲而來，破壞式創新完全顛覆了傳統金融業者之經營模式，使其面臨極大之挑戰與轉型，也考驗著各國金融市場與監理法制如何因應。在歷經2008年金融海嘯後，機器人投顧憑藉著極少人力及自動化帶來之優勢，以低門檻、中立客觀之方式為廣大消費者提供更準確、透明及優質之投資服務，卻也帶來了一些問題，諸如受託義務及合適性原則之落實、利益衝突之防免、演算法之監管、系統性風險之因應及資訊揭露義務等，此些議題皆有待解決。我國於2017年開始發展機器人投顧，2020年上半年金管會對機器人投顧實施專案檢查結果也點出現行運作上在演算法審核、市場動盪應變、KYC及合適性上之一些問題。
本論文以機器人投顧為主軸，目的透過分析我國實務運作之概況，探討除了金管會金融檢查結果外，尚有哪些潛在問題。方法上，本文從人工智慧之概念出發，藉由回顧美國、英國及歐盟實務運作情形、專家學者文獻及法制概況，了解國外運作情形，藉以做為我國之借鏡。研究發現，目前國內業者多是以自家發行或是上架之金融商品為投資標的，而引發了利益衝突之疑慮。再者，即使以ETF作為投資標的，亦有業者是否履行其受託責任之問題。其他在客戶調查與分類上，針對客戶不一致回答之應變機制，以及再平衡服務之侷限，皆為可改善之地方。 本文認為，雖許多業者均以自家發行之金融商品作為投資標的，但若業者已告知客戶相關利益衝突及控管措施後取得
客戶同意，並不會因此違反忠實義務。而針對業者以ETF作為投資標的，本文認為若業者已事先明確告知並標示出客戶日後需額外繳納之基金管理費用，應不會違反其受託人責任。在台灣，機器人投顧仍處於萌芽階段，在英美及歐盟各國多未制定專法規範之狀況下，本文也提出些許建議，希冀我國採取積極開放之態度，提升自身科技能力，朝向完善之監理法制邁進。