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關於 EdWealth：打造 Ed 的團隊

EdWealth Team · Published Oct 21, 2026
關於 EdWealth：打造 Ed 的團隊

簡單來說， EdWealth 是由 Everest Global 打造的 AI 理財應用程式，產品是 Ed，你的 money person。Ed 會讀取你連結的帳戶和你提供的背景資料，幫你看清自己的財務位置，再規劃下一步。Ed 提供的是資訊和理財知識，不會替你管理資產，不會替你交易，也不能取代持牌專業人士。你可以先做一次免費的 Financial Check-Up；訂閱方案的最新內容請見 edwealth.ai/zh-tw/pricing。

為甚麼要有 EdWealth

今天的財務生活，早已不是一個銀行戶口、一份薪水、一層樓那麼簡單。收入、現金、投資、稅務、退休、住屋、負債、保險、股權報酬、人生目標，每一部分都會隨生活變動。

可是大部分理財產品，只看到其中一角：

  • 記帳 App 看到你花了甚麼。
  • 證券行看到你持有甚麼。
  • 報稅軟件只在報稅季出現。
  • 銀行看到的，是它可以賣給你的產品。
  • 一般 AI 聊天機械人，只回答你打出來的那一句。
  • 專業人士幫得上忙，但通常要你先知道該問甚麼。

EdWealth 存在，是因為今天的財務需要有人把這些碎片連起來：分清楚甚麼重要、甚麼可以等，在問題變得昂貴、情緒化或被一拖再拖之前，先幫你看見問題背後真正要做的決定。

我們相信

  • 財務是一個整體。 稅務、現金、投資、住屋、退休、保險、負債和目標，不是各自獨立的題目。
  • 建議應該從診斷開始。 泛泛的貼士隨處可見，針對你的判斷卻需要背景，所以 Ed 先給你實際的價值。
  • 安心感本身就是財務健康的一部分。 Ed 保護你的資料、你的下行風險，也保護你的尊嚴。
  • 重要決定不應靠記性。 人人都忙，Ed 替你留意。
  • 資訊多不等於看得清。 進步來自排好次序：甚麼重要、甚麼可以等、下一步怎樣走得乾淨利落。
  • 好的理財思維不應只屬於富人。 富裕家庭身邊有一整個團隊，Ed 把這個團隊的第一層帶給每一個人。

Ed 會做甚麼

Ed 是你的 money person。它不會丟給你一個要自己解讀的儀表板，而是先讀懂你的情況，再給你一個直接的判斷和下一步。

  • Financial Fitness Score。 一個 0 至 100 的分數，由三個維度組成：Control（每月開支能否應付）、Safety（遇上突發狀況是否有保障）、Growth（錢有沒有隨時間增長）。另外兩個維度 Fluency 和 Peace 會一併顯示。分數按你的實際數字計算，不是由模型生成，會如實反映升跌。詳情見 edwealth.ai/zh-tw/financial-fitness。
  • Money Diagnosis。 回答幾條問題，幾分鐘內就有初步結果。連結帳戶後，Ed 會讀取完整的財務狀況：銀行方面，包括你的訂閱、閒置現金、手上的錢夠用幾個月，以及即將到期的大額帳單；投資方面，包括看穿基金後的真實集中度、基金收費實際花了你多少、你自己的買賣習慣，以及接下來哪些日子會改變你的資本增值稅務處理。
  • Ask Ed。 在對話中追問任何與你有關的事，例如怎樣為 RSU 歸屬做準備。Ed 會把已經讀過的內容帶進對話，你不用由頭解釋。
  • 目標與持續留意。 把 Ed 的發現變成目標，進度由你的真實帳戶數據推動。Ed 會一直留意，只在有變化時才提醒你。

Ed 為誰而設

Ed 為已經在財務上向前走、但還未掌握全貌的人而設：專業人士、創業者和高收入人士，包括持有 RSU 或其他股權報酬的人；自己管理投資、想要一個獨立第二意見的人；以及收入不穩定、需要一套在淡月也撐得住的系統的人。

EdWealth 怎樣賺錢

EdWealth 只靠訂閱收費。我們不收佣金、不賣廣告、不收產品回佣，也不出售你的個人資料。所以 Ed 告訴你的每一句，都不會因為有人付錢把某個產品放到你面前而受影響。

你可以先做免費的 Financial Check-Up。Ed Complete 會加入你的目標、完整計劃和持續留意，最新詳情見 edwealth.ai/zh-tw/pricing。

我們怎樣處理你的資料

  • 只讀權限。 Ed 可以讀取你連結帳戶的結餘、持倉和交易紀錄，但不能轉賬、提款或落盤交易。我們的私隱政策原文寫明：「Access is read-only: the Service does not offer any functionality to move money or place trades.」
  • 我們不出售你的個人資料。 這一點寫在我們的私隱政策。
  • 我們不會用你的個人資料訓練自家的 AI 模型。 同樣寫在私隱政策。
  • 保安。 資料在傳送和儲存時均經加密，並有存取控制和監察。沒有任何公司能保證絕對安全，我們的政策也如實寫明。
  • 主導權在你。 你可以隨時中斷已連結的帳戶，在 App 內的 vault 刪除你上載的檔案，也可以電郵 support@edwealth.ai 要求刪除帳戶。

Ed 不是甚麼

Ed 不是 原因 Ed 是
又一個記帳 App 記帳只回望過去，還常令人為花費內疚 幫你決定下一步甚麼最重要的人
財務版 ChatGPT 一般聊天機械人只回答你打出來的那一句 會記住你、會診斷、會給你行動的專屬服務
智能投顧 智能投顧會替你管理和配置資金 橫跨現金、投資、退休和生活的決策層
持牌專業人士的替代品 Ed 沒有牌照，也不會假裝有 知道甚麼時候該請專業人士出手的人
選股工具 Ed 不會就任何證券給出買入、賣出或持有的建議 風險、曝險和情境分析，決定權留給你
一次性報告 一份快照很快就會過時 持續留意、有變化才開口的夥伴

我們怎樣向自己問責

我們發表了 MoneyBench（只有英文版），評測 Ed、ChatGPT 和 Gemini 回答真實理財問題的表現。題目來自真實使用情境，答案逐一以即時資料核實，評分時不知道答案出自哪個產品。在 2026 年 7 月那一輪，Ed 在經核實的問題中勝出 62.3%，對手是 ChatGPT 和 Gemini。在 5 月那一輪，Ed 排在最後，我們同樣公開了結果。完整方法、結果和限制，見 edwealth.ai/moneybench。

公司資料

項目 內容
品牌 EdWealth，由 Everest Global 打造的 AI 理財應用程式；產品角色是 Ed
Ed 是甚麼 你的 money person：讀懂你整體財務狀況、給你下一步的 AI
推出日期 2026 年 7 月 15 日
創辦人 Allen Ng
營運公司 Gliese Tech Limited
收費模式 只收訂閱費。不收佣金、不賣廣告、不收產品回佣
使用平台 edwealth.ai、App Store 和 Google Play
客戶支援 support@edwealth.ai
傳媒查詢 info@edwealth.ai

「AI 不應只令機構更強大，更應該讓普通人得到前所未有的槓桿。」EdWealth 創辦人 Allen Ng

從這裡開始

想知道 Ed 能做甚麼，最快的方法是讓它讀一次你的情況。先做免費的 Financial Check-Up：edwealth.ai/check-up。

純屬教育資訊，並非財務、稅務或投資建議，個別情況請諮詢持牌專業人士。

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你的工作和你的積蓄，押注在同一間公司

先講結論：如果你淨資產中有相當一部分是僱主的股票，你等於對同一間公司押了兩次注——一次透過糧單，一次透過投資組合。這正是大部分 RSU 文章略過的地方，因為它們幾乎全部在講稅。真正的結構問題不是稅單，而是相關性。公司過一個壞年頭，可以在同一個季度裡壓縮你的花紅、凍結你的加薪、削減你的團隊，同時把你的持倉調低——兩種風險一齊動，而分散投資的存在，本來正正是為了避免這件事。更麻煩的是，這種集中會自己長大：每一次 vest 都加多一份同樣的股票，除非有人主動決定，否則倉位只會愈滾愈大。甚麼都不做，本身就是一個「繼續集中」的決定。一個可行的框架是：用整體淨資產、而不是單一證券戶口做分母，10% 以下視為平常，超過 20% 就值得認真看一次，再按你對「全押僱主」的真實態度調整這條線——然後在下次 vest 之前，把節奏寫低，而不是臨場才決定。 先撇開股權不談。你的工作本身已經是一個倉位——而且很可能是你持有得最重的一個。它每月產生現金流，有自己的增長率，也帶着公司特定風險，而沒有任何基金經理會替你對沖。這正是你的職業就是你最大的資產所講的事，它讓接下來的一切變得更鋒利：一旦接受這個角度，僱主股票就不再像眾多持倉之一，而更像是在一個你早已全身投入的賭注上再加碼。 專業術語叫相關性。分散投資之所以有效，是因為你的持倉不會同時下跌；而僱主股票會悄悄破壞這一點——令股價受傷的劇本（失去大客、指引失準、行業下行、重組裁員），通常就是令你加薪凍結、年資變短的同一個劇本。順帶一提，單一股票的基礎機率也相當叫人清醒：Hendrik Bessembinder 研究了 1926 年以來紐約證券交易所、美國證券交易所及納斯達克上的每一隻美國普通股，發現整個市場的淨財富創造幾乎全部來自表現最好的約 1,000 隻股票——其中僅 86 間公司就佔了一半。 有三件事，令僱主股票能夠繞過你腦中負責察覺風險的那一部分。 它以薪酬的形式出現，而不是一次買入。 你從來沒有坐下來比較過選項再決定買——它是隨 offer letter 一起出現的。而沒有人會像審視一筆交易那樣，去審視一份禮物。
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現金放多少才算太多？

先給答案：當超過三個月的開支，長期停在一個幾乎沒有利息的戶口裡，現金就由審慎變成昂貴。閒置現金在一個月開支以內，屬正常周轉；一至三個月，是值得看一眼的灰色地帶；超過三個月，這筆錢已經不是謹慎，而是在付一個你其實寫得出來的代價。 留意這句話量度的是什麼：不是你持有多少現金，而是你持有多少沒有在賺任何東西的現金。這是兩條不同的問題，把它們混為一談，正是這個話題長期令人困惑的原因。六個月開支放在年息 4% 的戶口，是一筆建構良好的應急備用金；六個月開支放在年息 0.07% 的支票戶口，是同一筆錢在做一份差得多的工作。金額一樣，安全程度一樣，結果差天共地。 所以真正要做的只有兩步：算出你實際閒置了多少個月的開支，再算出這部分每年的代價。兩步加起來約十分鐘，而且不需要你今天調動任何一元，也不需要你決定任何事。 有一件事這篇文章不會做：告訴你該用哪一種戶口。那條問題已經有專屬的答案。這一篇談的是——到底應該放多少在那裡。 大多數人衡量自己的現金，是看一個數字。但單看數字，判斷不了有沒有問題，因為同一筆金額放在不同地方，表現完全不同。
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六項檢查，適用於任何一個 AI——ChatGPT、Gemini、Ed，或你手上正在用的那個——判斷它的理財答案值不值得照做。全部來自一項 106 條問題的評測實際發現。

如何判斷 AI 給你的理財答案，值不值得照做

AI 給的理財答案來得很快、讀起來很順，卻幾乎不留任何線索讓你判斷它對不對。問題正正在這裡：一個過時的供款上限和一個最新的供款上限，在螢幕上長得一模一樣——同樣的語氣、同樣的排版、同樣的自信。 你查不了那個模型，但你查得了那個答案。六項檢查已經能處理大部分情況。 叫它給一個你自己能核實的最新數字。看它有沒有把規則和意見分開。看它有沒有把推理過程說出來，而不只是拋一個結論。留意結論是不是放在最前面。問它給了你選項，還是只給了一道指令。最後，看看做這個工具的人，會不會在自己輸的時候也把結果公開。 這六項檢查來自 MoneyBench（完整報告為英文版）——Ed Wealth Research 用真實理財問題，對 Ed、ChatGPT 和 Gemini 做的一次評測。但這些檢查跟 Ed 無關，它們適用於你手上已經打開的任何一個。跑一次，十分鐘之內你會知道的東西，比任何排行榜一年告訴你的都多。 各項調查對使用規模的說法差距很大——美國 TD 的 2026 AI Insights 調查指，有 55% 的美國成年人用 AI 尋求理財指引；Wells Fargo 的 2026 Money Study 則報稱 19%。但兩者方向一致，而且同樣發現 Z 世代使用率最高：TD 的數字是 77%，Wells Fargo 是 38%。
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Sep 07 2026
三個 AI 系統在準確度上只差三分之一分，但其中一個被選中的次數，仍然接近另外兩個的三倍。MoneyBench 的數據顯示，真正拉開距離的，不是誰答得對。

答案正確，跟答案有用，是兩回事

三個 AI 系統回答了同樣的 106 條個人理財問題。單看事實準確度，它們幾乎並駕齊驅——五分制之下分別是 3.99、3.72 和 3.65，差距約三分之一分。但當評分者要挑出「哪個答案我真正想要」，其中一個被選中的次數，接近另外兩個的三倍。 有趣的正是這道落差。既然三者答得同樣正確，勝出的那個就不是靠「答得對」贏。下一個直覺猜測是它寫得比較好——但表達力恰恰是三者最接近的一項，其中一組對比的差距甚至未達統計顯著。 那麼被獎勵的，究竟是什麼？是第三種特質。MoneyBench 研究報告（全文為英文）對它的定義異常精準：一個有用的答案，是能夠支撐它所回應的那個決定——它指出與問題相關的數字、說明這些數字如何互相作用，並講清楚它們對眼前這個選擇意味著什麼。 聽起來很溫和，實際上卻是全部分野所在——而且一旦你看得見它，就可以用它來檢驗任何一個 AI 給你的理財答案。 這是三篇系列的第二篇。第一篇講述這場測試如何設計、以及發現了什麼。
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Sep 04 2026
我們把 106 條真實理財問題交給 Ed、ChatGPT 和 Gemini，由第三方模型盲測評分，每一項關鍵事實都對照即時來源核查。Ed 贏了 62.3%。以下是這場測試的做法。

我們用真實理財問題實測三個 AI。結果是這樣。

2026年7月，我們把 106 條真實理財問題交給三個 AI 系統——Ed、ChatGPT 和 Gemini——所有答案以匿名方式評分，評審模型不屬於三者任何一方的模型家族，而每一項關鍵事實都對照即時來源核查過。Ed 在 62.3% 的問題上勝出，Gemini 20.8%，ChatGPT 17.0%。 完整研究已經公開，名為 MoneyBench（報告為英文版），內容包括方法論、評分準則、研究限制，以及我們輸掉的那一輪。 有兩件事值得在讀下去之前先知道。第一，這些問題不是為測試而寫的，而是從真實用戶問過個人理財 AI 的紀錄中抽出來——是那種瑣碎、具體、帶著個人處境的問題，不是教科書式的題目。第二，事實核查那一關令 Ed 的分數下跌。核查之前，Ed 是 67.6%；當每個答案的每項關鍵事實都對照即時來源查證之後，Ed 是 62.3%——被削去 5.3 個百分點，而兩個對手的分數則同時上升。Ed 仍然排第一。 這篇文章講 MoneyBench 量度什麼、測試怎樣搭建。另外兩篇會走得更深：什麼才算一個「有用」的 AI 理財答案，以及你自己可以怎樣判斷一個 AI 理財答案。 寫程式和數學都有公開的基準測試。你可以查到模型排名、看到題庫、對評分方式提出質疑。個人理財問答卻沒有對應的東西——這其實有點奇怪，因為它正是「答錯代價最大」的領域之一。
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持有五隻 ETF，不等於已經分散風險——熱門增長型 ETF 之間的持倉重疊，最高可達 73%。教你檢查自己的組合，是不是暗地裡只是一注集中的賭注。

你手上的 5 隻 ETF，可能全部在押同一注

先講一個會令你重新審視自己組合的數字：QQQ 的持倉之中，按比重計有 94.8% 的股票，其實已經住在 VOO 裡面。這不是輕微重疊，是幾乎完全重疊。 如果你兩隻都持有，你並沒有把分散程度加倍，你只是把對同一批公司的曝險加倍——而且為此付了兩份基金費用。 再把 VGT 加進去，畫面就更奇怪了。你最大的三個倉位——NVIDIA、Microsoft、Apple——現在同時出現在三隻不同的基金裡。三隻 ETF，三份開支比率，押的卻是同一批公司的同一注。 這就是 ETF 重疊問題。它很安靜，帳面上看起來像分散投資，而且經常令一班本來很謹慎的人措手不及。 要看穿這件事，最簡單的方法就是把三隻最熱門的增長型與大市 ETF 的主要持倉並排放在一起。以下是截至 2026 年年中，它們裡面裝著的東西：
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覺得自己財務落後？美國數據說，很可能不是。這 7 個財務健康跡象，每一個都對得上一項真實基準——由美國聯儲局的「400 美元測試」，到大部分人的債務其實長甚麼樣。

7 個跡象：你的財務其實比你以為的好

簡短答案：只要你手上有任何現金緩衝、大概講得出自己每個月花多少、有錢在流向退休儲備，而且從未拖欠過租金或按揭——單看這幾項，你已經走在一大批美國成年人前面。「覺得自己落後」和「真的落後」是兩回事，而數據只量度得到其中一樣。 金錢焦慮有件事很弔詭：感受最強烈的，往往正是那些真的有在做功夫的人。你拿自己去比同事的新車、表哥剛裝修好的廚房、陌生人的旅行相——那是一份沒有附上資產負債表的精華片段。沒有人會把信用卡月結單貼上網。 所以這篇文章不會拿你去跟一個「甚麼都搞掂晒」的想像人物比較，而是拿你去跟真實數據比較：美國聯儲局、FINRA、紐約聯儲銀行所能核實的，美國人實際上是怎樣處理金錢的。這不是要令任何人覺得高人一等——而是因為，安慰要建立在證據上，才值錢。 你可以把它當成一次財務健康（financial fitness）檢測裡，比較令人安心的那一半。真正的體檢不只找出毛病，也會告訴你哪幾項數字其實沒問題，讓你不用再為它們擔心。以下七個跡象，說明你的狀況可能比你以為的好。 美國聯儲局十年來一直問同一條問題：如果突然多出一筆 400 美元的開支，你能否用現金、存款、或一張隨即會全數清還的信用卡應付？
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不敢看戶口結餘，不是懶惰，而是一種有名字的焦慮反應：鴕鳥效應。這篇拆解「不看」正在悄悄花掉你多少錢，以及一個讓你重新敢看的 90 秒習慣。

為甚麼你不敢看銀行戶口？（以及不看的代價）

先講結論：你避開銀行戶口，是因為「看」感覺像宣判，而大腦天生會替你避開宣判。行為經濟學給這個現象起了名字——鴕鳥效應（ostrich effect）——它普遍到研究人員可以在整個市場的數據裡量度出來。但逃避有一個安靜的價錢：只有不知道結餘的人才會中的透支費與逾期費、無聲扣款好幾個月的訂閱、由小拖成大的問題。解法不是一次徹底的財務大檢查，而是每星期 90 秒、只看三個數字——小到不會觸發恐懼，卻足以讓恐懼慢慢縮小。 那個動作你一定認得。銀行 App 一直在主畫面，你每次都滑過去。結餘提示彈出來，你看也不看就撥走。有人問「這個你負擔得起嗎？」你答「應該可以」——因為「應該」不需要打開 App。 如果這正是你，先記住第一件事：你沒有問題。你不懶惰、不是不負責任，也不是特別「唔識理財」。逃避財務資訊是行為金融學裡記錄得最完整的行為之一，從戶口見紅的學生到身家千萬的投資者都會出現。「不想看」是人類的出廠設定，不是性格缺陷。 第二件事就沒那麼舒服了：逃避不是免費的。你不看的時候，戶口並不會暫停。而一個沒人看管的戶口裡，幾乎所有出錯的事，都是愈早發現愈便宜。 這篇文章做三件事：解釋大腦為甚麼這樣做、認真算一算「不看」的代價，然後給你一條回去的路——只需 90 秒，而且不痛。
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