本文作者為安誼金融聯合創辦人及首席投資總裁林彥君，刊載於2019年11月27日台灣工商時報名家評論專欄
隨著動盪的世局持續在全球金融市場引發陣陣漣漪，以及全球陷入低利率、甚至負利率環境，大家想從傳統資產裡準備理想的退休金，似乎顯得困難。然而，全球高齡化趨勢並未趨緩，為了讓民眾擁有更完善、更有效率的退金準備，歐美與亞洲主要國家已運用金融科技來解決此難題。
思維與時俱進 主要國家運用金融科技做退休準備
目前我們看到的作法中，已有國家在政府推動的養老金計畫裡，加入金融科技資產，如線上消費信貸資產，列為投資選項之一。線上消費信貸市場發達國家的英國Self-invested personal pension（自投資型個人養老金，是英國政府批准的個人養老金計劃），以及美國IRA（個人退休帳戶）、401K帳戶，可投資線上消費信貸商品；亞洲國家如新加坡、韓國、香港則開放消費信貸基金上架，作為機構法人與專業投資人資產配置的一部分。
退休準備是項長期抗戰，過往常見的建議做法是透過股債配置的投資組合，來分散風險、維持投資組合表現穩健。然而，隨著股債連動頻率越來越高，打破股債低相關慣例；以及債市波動幅度加深，已使得想尋求股債配置達到退休金目標的任務，變得十分困難。
還記得我們去年底「2019年更需要了解的投資資產」專欄曾統計，台灣晨星資料庫數據2018年截至10月31日，國內外52個債券基金組別表現，僅一個基金組別繳出0.88％正報酬，其餘均為負數。今年同樣截至10月31日的數據顯示，結果正好相反，國內外53個債券基金組別裡，僅有一個組別繳出負2.31%報酬，其餘皆是正報酬。
股債連動起伏大 金融科技讓退休投資安穩添收益
對於今年投資逆轉去年賠錢結果，投資人理應開心，可是，這亦顯示債券市場的不穩定，而且如果今年的獲利無法涵蓋去年的損失，或是當你需要提領退休金時遇到債券市場大跌，可就不是好事。
這正是英國、美國開放個人退休計畫可投資非傳統資產，以及亞洲主要國家讓這類基金上架的原因，消費信貸低波動、與傳統資產低度相關、提供定期收益的特性，可解決上述的退休投資難題。
摩根史坦利（Morgan Stanley）曾於今年5月提出一份線上消費信貸投資報告，運用了多項歷史數據與模型來檢驗它的投資特性。
摩根史坦利模擬在2011年分別投入1000美元於美國線上消費信貸指數（Orchard US Consumer Online lending Index）、彭博巴克萊美國綜合債券指數、MSCI美國REIT指數，直到2018年3月，風險調整後的報酬，分別為約1600美元、1300美元、1400美元。
這段期間市場共遭逢5次動盪：2011年二次經濟衰退、2013年QE縮減恐慌、2015年希臘脫歐、2016年美國大選、2018年2月股災，結果線上消費信貸指數、彭博巴克萊美國綜合債券指數、MSCI 美國REIT指數，分別繳出0.45%到3.03%、負3.67%到正3.52%、負7.94%到負18.44%。線上消費信貸是唯一在每次市場動盪裡，均維持正報酬的資產。
此外，摩根史坦利數據顯示，線上消費信貸指數跟債券、REIT的相關係數為0.20、0.16；與股票則僅為0.03，幾乎不太相關。
由此不難理解，為什麼消費信貸能彌補傳統投資工具的不足，讓人們的投資以及退休準備能藉由時間穩步累積想要的財務目標，不致大起大落導致結果不佳。
AI大數據優化風險管理 降低消費信貸風險
有人擔心，線上消費信貸是無擔保產品，雖然每個月都能收回一部分利息和本金，遇上違約，也造成投資風險。確實，每樣投資工具都有風險，觀察點在於如何控制與預測違約風險。美國聖路易斯聯邦儲備銀行經濟學家埃爾達·別塞伊托夫（Eldar Beiseitov, Business Economist, Federal Reserve Bank of St. Louis）今年7月撰文提出對線上消費信貸產業的觀察。
他發現，由於大量運用科技以及收集的數據點越來越多，線上借貸公司收集資訊的能力也越來越好。10年前，線上借貸公司極度依賴傳統的信用評分FICO，但隨著數據量的增加和預測模型準確性的提高，依賴度日益下降。例如，2007年Lending Club評分與 FICO信用評分相關性高達80％，可是過去2年相關性已經下降至近30%。而線上借貸公司更把大數據信用風險模型充分運用在違約預測，提升風險控管。
我們相信，對於退休準備而言，投資組合的多元化是有百利而無害。當其中一項投資損失，還有其他項目可彌補，如股債都大跌時，來自消費信貸的收益可降低損失。消費信貸的特性很適合作為核心配置、當成退休準備核心基石。台灣同樣面臨高齡化社會、退休準備困難問題，歐美與亞洲國家的作法，或許可作為參考。
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