十年後還需要自己下單嗎？從人工下單到 AI 自動化，人的角色正在改變
2026年8月21日 上午 10:00
王宇老師金融科技觀測站
未來十年，投資人親自下單與盯盤的時間將大幅縮減 60 %以上，交易執行的角色將全面轉移給 AI 自動化系統，而投資人的關鍵能力將從交易執行逐漸轉向投資策略、風險管理與資產配置。
早年投資人買股票必須親赴號子劃單或撥打電話，每日花費 5 至 6 小時，即便現在手握下單 APP，每日瀏覽新聞與盯盤仍占去 3 至 4 小時。當程式交易、AI 應用與自動化交易系統愈來愈成熟，負責執行交易的角色從人轉向程式，未來甚至可能由 AI Agent 協助完成更多資訊分析、策略判斷與任務執行。
值得思考的問題是，十年後，投資人還需要自己下單嗎？當機器可以處理愈來愈多交易工作，投資人又應該把時間花在哪裡？
當 AI 能夠選股和下單了，一般投資人要怎麼在股市裡勝出？
隨著交易系統的演進，當 AI 能在毫秒間將高重複性、低價值流程（例如看盤、下單）交由程式代勞時，一般投資人在股市勝出的關鍵就會是「定義策略目標、設定風險邊界與掌控資產配置」。
圖片來源｜凱衛資訊股份有限公司提供；本圖由 AI 工具輔助生成，並經人工編修後使用。
從 1.0 人工判斷時代 → 2.0 程式執行時代 → 3.0 AI 輔助決策時代 → 4.0 高度自動化時代。顯而易見地，這條發展路線已經愈來愈明瞭，能協助處理的任務還可能更多。今天看起來仍偏向法人專用的 AI 與全天候自動化工具，未來也將全面融入一般投資人的日常。
凱衛資訊的工具帶來的改變，從不是要取代投資人，而是把重複性的執行交給系統，讓投資人把時間留給更重要的「判斷與風險抉擇」。
交易系統愈來愈自動化，投資人必須具備的 3 種能力
當交易系統接管重複性的下單與監控任務時，拉開投資績效差距的關鍵，在於人類無法被 AI 取代的 3 大核心能力： 「情緒控制、策略調整與資產配置」。程式交易雖然 能按照既定規則執行策略，但每個人的人生階段、財務目標與風險承受能力都不同，最終仍需要投資人自行理解與選擇。
自動化交易投資人 3 大核心勝出能力：
．恐慌中保持冷靜－極端市況下的心理韌性：
AI 沒有人類的恐慌與貪婪，但投資人需要建立的是面對市場劇烈波動時，仍能依照自己的策略與風險規則做決定，而不是被短期情緒牽著走。
．知道策略何時調整－人生目標的動態匹配：
買房、成家、退休或收入改變，都可能影響資產配置與風險承受能力。工具可以提供分析，但人生目標改變之後，策略也需要跟著重新調整。
．決定錢該往哪走－全局資產配置能力：
AI 可以從大量股票中篩選符合條件的標的，但資產該如何配置在台股、美股、債券或其他工具，仍要回到自己的財務目標、投資週期與風險承受能力。
▲未來投資人更需要培養三種能力。圖片來源｜凱衛資訊股份有限公司提供；本圖由 AI 工具輔助生成，並經人工編修後使用。
AI 與自動化交易系統如何重新分配時間？
交易系統升級的核心意義並非單純追求豪秒級的下單速度，而是透過自動化基礎將投資人每日 3 小時以上的盯盤時間，重新分配給生活與戰略思考。當前市場上的投資方式有明顯的兩派差異：一種是仍習慣花大量時間盯盤、追蹤價格變化，再憑經驗與直覺做出決定；另一種是開始把部分資訊整理、市場監控與策略執行交給效率更高的工具，把時間放在研究產業長期趨勢變化與檢視資產配置。
凱衛資訊正在做的事，就是打造讓交易執行越來越高效的金融基礎設施，目的絕不是要取代投資人，而是要把你從「緊盯螢幕」中解放出來，把時間花在更有價值的思考上，甚至留給家庭與生活。
投資變得越來越容易，為什麼反而要加強「投資教育」與「底層邏輯」？
隨著金融科技降低了進入市場的技術門檻， 讓「按下下單鍵」變得極度容易時，投資成功的長遠性已從「如何操作工具」轉向「如何釐清買進邏輯、估算風險承擔能力與建構資產配置」。
十年後，我們或許不再需要花三個小時盯著盤面，但這不代表投資人不需要思考。相反地，未來的投資，是把可以自動化的工作交給系統，把有限的時間留給策略、風險與人生選擇，正是現代投資教育最核心的升級方向。
▲王宇老師與參與凱衛資訊主辦「程式交易策略競賽」學生合影，活動透過企業參訪與實務交流，帶領學生深入了解金融科技、程式交易與產業實務應用，促進校園人才與金融科技產業接軌。來源｜凱衛資訊股份有限公司提供。
下次打開手機盯盤之前，不妨問自己一個問題：今天若有三小時埋首在投資市場，有多少時間是真的在思考，而有多少時間只是在看數字跳動？ 答案或許就能告訴你，當金融科技持續往前走，我們真正需要跟著升級的是什麼。
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◆ 本文為專家作者觀點，不代表《今周刊》立場
作者小檔案
王宇老師
學歷：台大食科碩士（化工組）、中正企管博士。
現任凱衛資訊股份有限公司董事長，曾深耕教育領域逾三十年，擅長將複雜知識轉化為白話內容。2018 年跨入資訊科技產業後，投入金融交易系統、AI 應用與量子運算等領域，持續關注金融科技如何影響投資決策、交易系統與產業發展，並致力於推動科技應用與人才培育。