金管會到底哪些該管、哪些不該管，是爭論數十年、至今沒有答案的歷史公案。理財機器人算是金融創新，創新就有風險，就有傷害消費者的可能，當然跟過去數十年來所有的創新服務一樣，都要乖乖納入監管範圍，尤其是理財機器人運用先進的數位模型，拿幾十萬客戶的基本資料與交易紀錄做資料庫，還會運用最新的生成式AI來與消費者對話，官員們想到這裡晚上就睡不著覺了，當然得及早「加強監管」，務必管到滴水不漏，杜絕後患。
加強監管理財機器人的方法是金管會一貫的模式，首先是把管理的法令位階拉高，從業者自律拉高到《投信投顧法》來監管，然後找學者專家來成立專案小組，業者要把演算法、生成式AI模型等交給「學者專家們」來審核，他們審查通過後才能上架提供服務。
問題是，金融AI的領域哪裡找得到真正的「學者專家」呢？政府官樣的審查會，執行下來就是要業者把研發的業務機密與創新技術，攤開給學校老師看，還要認真把老師與官員們教到懂、教到會，當然，因為AI技術日新月異，業者可能還得把不斷變化的演算法一再反覆送審，外加跟金管會掛保證絕對不會出錯。
理財機器人原本就是要幫客戶賺錢，程式裡面最重要的「致富密碼」都得先拿給官員與學者審查，還會被拿去跟同業競爭者一起比較，業務機密被看光光，怎麼幫客戶創造財富？
這就像強迫德州撲克玩家，在出牌前得先給莊家看底牌、或是棒球投手先告訴主審，下一球要投左下角的伸卡球、或者立法強迫台積電，要先把最新的AI晶片製程送審，把官員、教授、資安委員們都教懂，審查資料都得公開透明，才能出貨給客戶。這樣折騰之後，撲克玩家怎麼可能贏牌？球賽還有什麼可看的？台積電股價能不崩盤嗎？
AI模型要設定各種變數，台灣金融業的理財機器人，最難以預測的變數就是官府與學者。誰能把承辦官員謹慎指數、上級長官關注指數、審查會學者行為偏好等「具有台灣特色的金融變數」偷偷藏在演算法內，誰就會是最後的贏家。
聽來可怕、可笑、又可悲，被五花大綁的監管程序產生出來的理財機器人，會是各家面貌一致、沒有特長、績效勉強跟著大盤波動的ME TOO產品，而且會越管越笨、跟國外競爭者的機器人差距越來越大，最終被管不到的外國金融機器人殲滅的慘狀，不敢想像。
