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國立臺北科技大學 管理學院資訊與財金管理EMBA專班 王貞淑所指導 張啟志的 整合Servqual 與UTAUT探討投資人財富管理機制選擇:比較理財機器人與理財專員之偏好差異 （2020），提出Growin 智能理財關鍵因素是什麼，來自於理財機器人、理財專員、整合科技接受模式、服務品質。
整合Servqual 與UTAUT探討投資人財富管理機制選擇:比較理財機器人與理財專員之偏好差異
為了解決Growin 智能理財 的問題，作者張啟志 這樣論述：
2008年金融海嘯降低了投資人對傳統金融機構的信任，而2020年新冠疫情蔓延，又減少了人群接觸的意願，金融科技順勢崛起。憑藉行動裝置與網路科技的普及，及物聯網、大數據分析、AI人工智慧的發展，金融科技大幅改變目前金融交易的行為模式，對傳統金融業產生巨大的影響。理財機器人是智慧金融的體現，亦是金融科技重要一環，根據統計機構Statista估計，2020年全球理財機器人管理資產規模已達9千億美元，使用人口逾2億，預估2024年資產規模更會超越2.4兆美元。理財機器人是否能取代理財專員，為投資人規劃資產及管理財富，並落實普惠金融呢？本研究以整合科技接受模式加上服務品質，整合6個構面為研究基礎架構，
藉由文獻探討理財機器人的演進與發展，並分析理財機器人及理財專員的實際運作狀況，另以SurveyCake網路問卷搜集305份有效樣本，以SPSS22.0統計軟體分析模型之信、效度，作成具顯著性的迴歸模型解釋力，以驗證各構面假說影響情形，試圖了解影響投資人於財富管理機制選擇使用理財機器人或理財專員之行為意圖。 調查結果藉由多元迴歸分析來探討樣本資料，其中服務品質、績效期望、努力期望及社群等對於行為意圖影響顯著正向，另促成條件與行為意圖之間呈現負向影響，多數假說均與 UTAUT模式理論相符。該促成條件構面於迴歸模型中Bata係數呈現負向，可能顯示投資人於財富管理會因為個人投資習慣而較偏
向選擇理財專員服務，較不易受組織對科技平台的支援程度而影響其投資行為。研究發現整體模型解釋力以服務品質居冠，問卷分析顯示低成本、低費用等成本考量，已不及於提升差異化服務品質來具有市場競爭力。另外未來理財機器人的推廣對象，建議不再鎖定年輕的小資族，本研究以基本資料分群後由迴歸模型分析，發現有效樣本中有關年所得151萬元以上及年齡51歲以上族群，對模型解釋力相對較高，顯示其需求顯著，可列為未來研究探討之方向。