負薪資成長、負利率成長的時代，理財的雙重難關|數位時代 BusinessNext

一、負利率時代，越存錢越貧窮

在油價調漲、物價高升的今天，人民的實質所得似乎已經呈現負成長的趨勢，根據經建會最新預估，今年消費者物價成長率約達3.1％，今年大學與專科學歷去除物價上漲幅度的實質起薪，將為負成長2.4％，碩士也逃不過負成長命運，實質起薪將減少0.8％。（註一）更令人擔心的是根據統計，四月消費者物價上漲率達3.86﹪，實質利率（實質利率=名目利率平减掉物價後的利率）為負1.2﹪，如果以一到四月物價上漲率三．六五％算，實質負利率0.9﹪，但如以經建會認為最悲觀可能達到全國4﹪的負價上漲率來計算，實質負利率達到1.34﹪。（註二）從以上數據皆可得知，在通膨的壓力下，不僅會吃掉整體經濟成長的果實，讓人民的實質生活品質下降，更影響人民的投資行為，倘若是依循傳統觀念，以儲蓄為主要理財工具，則將進入「越存錢越貧窮」的困境。

二、台灣民眾的理財選擇現況

但是令人憂心的是多數國人仍然以「儲蓄存款」作為主要的理財工具。例如根據東方線上2008年版E-ICP東方消費者行銷資料庫顯示，全體消費者「目前投資理財工具（複選）」前十大依序是活期存款（86.0﹪）、壽險／儲蓄保險／投資型保險（75.0﹪）、定期存款（20.2﹪）、股票（16.6﹪）、房屋貸款（14.0﹪）、標會（13.9﹪）、海外共同基金9.3（﹪）、國內共同基金（8.2﹪）、房地產（7.8﹪）、綜合存款（6.9﹪）。由此可看出台灣人主要的理財工具仍以一般儲蓄存款（包含活期存款與定期存款）為主，其次才是其他投資行為（例如股票、保險、房地產、基金、債券）。

三、台灣民眾的理財選擇困境

這也讓人憂心，因為位居理財主流的儲蓄存款在通膨壓力下已經成為讓人民資產負成長的兇手。更悲哀的是如果去除掉儲蓄存款，其他的投資工具，例如股票、基金等進一年的整體績效表現也不怎麼理想，除非是股神、基金達人，不然也很難有令人滿意、超過4﹪獲利率以打敗通膨（如果以經建會預估通膨最嚴重4﹪為例）的表現。當然投資房地產可能是近一兩年來獲利表現最佳的投資工具，但是在房地產不斷高漲、實質所得未明顯提升的現在，民眾薪資所得承擔房屋成本的比例已經高達3-4成以上，有不少學者警告這種房價與薪資不合理的比例關係已經趨近於泡沫化的邊緣，因此即便現在要投資房地產，如何慧眼獨具、大膽投入、聰明脫手將是非常高難度的智慧。因此在現今，任何主流的投資行為似乎都不見得一定能夠打破通膨，而讓人民真正享有辛苦打拼、累積財富的幸福。

四、不同族群有不同的理財工具選擇

若從個人收入別來看民眾的投資工具選擇，可看出活期存款是所有收入別都會進行的投資工具，但是「定期存款」這種比「活期存款」更具有投資意義（定額存款、定期贖回）與投資效益（定期利率高於活期利率）的投資選擇，個人所得越高者的比例越明顯。個人所得收入越高者進行投資而非「存款」的比例越高的趨勢均可從股票、基金、房地產….等中可明顯看出。這些投資工具的獲利報酬率均比活期定存或綜合存款高。這也顯示出越有錢者越能透過投資行為去保住自己的所得、甚至極大化自己所得所能導致的獲益。

當然這些投資工具具有高報酬高風險特質，可能也讓收入較低者不敢貿然投入，畢竟其風險承擔能力較低。何況這些投資工具需要有充分的資訊與專業的知識作判斷，雖然現在資訊發達，許多投資資訊也均公開化，讓投資人可以得到幫助其投資判斷的基礎。但是現在的金融商品多元、彼此關係又疊層架屋，其複雜性需要透過專業來評估，但即便是如基金操作可藉由透過專業經理人操作來獲利，但如何選擇基金也是一項專業，這些種種也加深了投資的難度。

五、理財的雙重難關

從以上的探討可以發現在負薪資成長、負利率成長的時代，理財有雙重難關：一是在通膨的壓力下，要打敗4%的通膨指數才能讓財富真正有正向累積，但是目前的經濟情勢，其實任何一種主流的投資工具都不容易一定具有打敗通膨的能力。二是在金融商品多元、高度複雜化，一般民眾要理解內涵進而作出投資決定的難度提升。

以上兩者均構成目前民眾投資的難度。但是如果我們都不投資，放任通膨吞噬我們的努力，又是一件很奇怪的事情。所謂「人不理財、財不理我」，即便是投資難度提升，但我們仍須積極面對理財。仔細選擇，小心佈局，去努力學習藉由自己的力量打敗通膨，這應該是身處通膨年代下每個人所要面對的功課。

註一：「通膨怪獸吞噬實質起薪縮水」，彭漣漪，中國時報，B1/財經焦點，2008/05/29。
註二：「八年最糟重返負利率台幣越存越薄」，陳怡慈，中國時報，A1/要聞，2008/05/26。更多文章請見東方線上

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。