【書介】《用地圖看懂全球經濟趨勢》:輕鬆閱讀地圖,拓展國際視野!
【書介】《用地圖看懂全球經濟趨勢》:輕鬆閱讀地圖,拓展國際視野!
2013.11.22 | 創業

你知道現在歐元的創始概念源自於拿破崙?你身上穿著日本成衣品牌Uniqlo的成衣工廠已預備逐漸徹出中國大陸的代工產線?甚至以美國為根據地的製造業中,有37%的企業計畫考慮讓生產據點撤離中國?

翻翻家裡衣櫥裡的衣服標籤,上面印著標有「Made in China」字樣,現在成衣製造的產地來源幾乎有九成以上都來自於中國;再拿起智慧型手機、筆電,也都在某處會印著「Made in China」的標記。記得今年初看到美國《華爾街日報》的一則新聞報導指出,許多成衣製造商已將代工製造移出大陸,甚至直接至東南亞設廠。

有著「世界工廠」的中國大陸,為何不再成為代工重鎮?當時我想原因不外乎代工人力費用上升,業者為求降低成本,繼續尋找更低人力成本的新代工區域,就像台灣近幾年來面臨的問題一樣。

直到某個偶然機會,我翻閱到這本 ,才了解除了人力成本因素的考量以外,還有更重要的因素。在這本書裡並沒有長篇大論解釋為何許多代工廠開始逐漸徹出中國大陸,但是有一句話卻讓我眼睛一亮:「『世界工廠』的地位已經無法滿足中國,中國開始為成為經濟大國邁出新的一步」。

這句話點醒了我,以往認為是世界代工廠的中國,其實其早就積極的想要走出只有代工的命運,而朝向海外輸出為目標,甚至以「品牌」輸出為重。

我們身處在一個全球化的時代裡,自不可能將「台灣以外」的人、事、時、地、物摒除於外。但是往往閱讀國際新聞、財經新聞時,很多人的反應都是有看沒有懂,對於國際觀的視野,很多人也一知半解,更別提到搞懂「經濟」兩個字。

我們也許並不一定要成為經濟學家,也不一定搞懂所有的經濟學名詞,但是,了解財經新聞裡所探討的事情,也能有助於我們日常面對各種事物的決策,例如:全球房地市場正在泡沫化,台灣也會步上後塵嗎?面對高居不下的房價,何時是進場的好時機?原物料上升,是否影響我每天買麵包的價錢?以至於影響我每月少存1000元的存錢計畫?

我把 這本書當成一本工具書,書中沒有艱澀的經濟學術語,每一篇章都用一張地圖來顯示主題,讓讀者一目瞭然。

尤其書中有一張圖表令我印象深刻,就是近來歐洲因經濟蕭條,移民流動路線的反轉。以往認知中,移民路線應是從開發中國家移往先進國家,但是書裡的一張移民動線圖卻顯示,在金融海嘯過後,由於歐洲許多國家面臨財政困難,反而開始出現回流前殖民地的移民潮漸增。

從圖中可以發現葡萄牙人民移往巴西、或非洲的安哥拉。甚至書中也指出,原先接受大量移民大國的美國,近年來也因美國境內經濟不景氣、就業機會銳減,因而開始提高移民的門檻,對於移民管制的規則轉為嚴格管控。

書中另一張圖也是閱讀起來相當有趣,圖說名稱叫:「避稅天堂在哪裡?」對於有錢人,這張地圖應該是相當受用與重要,答案就在:加勒比海的小島國。

加勒比海附近的加曼群島可說是世界資金的集中地,這裡也是富人們的逃稅天堂。由於2011年日本Olympus爆發假帳醜聞,揭開了開曼群島的許多金融機構成為各國企業在島上開設紙上公司,利用此地作為避稅或洗錢之地。

也許開曼群島因醜聞而聲名大噪,島上的金融機構如今已被要求要透明化作業。但還是有其他避稅天堂的存在,於是書中透過一張地圖,清楚的把地球上其他也能作為避稅之地的群島一一列出,例如:巴哈馬、維京群島、南太平洋的庫克群島,以及歐洲的摩納哥等。

由地圖可以看出,這些都是相當小的國家。但明知成為避稅天堂並非太光明之事,為何這些小國仍朝向此發展呢?

書中提到,領土狹小的國家如果沒有重要的資源或基礎產業,國家的經濟就難以發展,因此這些國家透過優惠關稅措施,藉此吸引海外資金進駐,成了避稅天堂。看來,這些小國為了國家經營而不得已的抉擇啊!

翻閱 真是一本有趣又有用的書,尤其當我們大家都身處在全球經濟村裡,任何一個地區的波動,都可能引起各種不同的漣漪反應,無論你對經濟在不在行,當我們總是在探討國際觀與競爭力時,也許換一種模式,透過閱讀地圖來理解我們所身處的世界,也是一種拓寬自己國際觀的方式。

(作者薛怡青,曾擔任科技媒體記者,現為Readmoo特約作者。)

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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