日本經濟 不能只靠中國
日本經濟 不能只靠中國
2005.12.15 | 人物

Yasuo Yamazaki
山崎養世 出生於福岡,為前日本高盛投資信託公司和日本高盛資產管理公司的總經理。擁有十年大和證券和八年日本高盛的專業金融經驗,專精於資產管理、不動產投資、國際金融、衍生性金融商品等業務。現準備競選地方縣長。

山崎養世畢業於東京大學經濟學部,同時是美國洛杉磯大學UCLA的商管碩士,在日本金融圈擁有十八年的完整資歷,親身經歷日本經濟的成長與衰退。本期(數位時代雙週)特別越洋採訪他,與讀者暢談日本未來經濟發展的樂觀與悲觀…… Q: 你認為日本經濟已經復甦了嗎? A: 這個可以分成三塊來解釋。第一個是日本政治改革到了小泉上任,十四年來的政治重整在小泉首相集大成地清算重整「構造改革」後,我認為已經開始看到效果。政治會繼續開放,改變也還是會繼續緩慢進行,從目前來看新舊交替的現象很明顯。 第二個是日本大企業已經開始獲利,多年的自我整頓和學習,跟十年前比起來,我認為日本企業會愈來愈知道自己的問題,也愈能接受改變。
日本大企業的變化,我們可以看到三個主軸:包括降低成本、增加獲利、提高效率和生產力。 很多公司已經將非核心競爭力的產品分發出去,而不是什麼都要包山包海由自己來做,這一點直接促成了許多中小企業有機會切入一些大企業放棄的領域,進而強化創新能力,也促成了很多日本公司開始對外委託業務,像軟體程式設計或是硬體製造開始向印度、台灣和中國等地發展。我認為這是市場自由化的開端,大家都有機會來參一腳,雖然有競爭可是也會產生跨領域、跨國界的合作和創新。為了提高效率,很多大企業像Toyota(豐田汽車)會更強化他們的lean production(精實生產、製造)制度,也會更強化他們的供應鏈管理。
另外,我們看到很多企業像日產(Nissan)汽車和新力(Sony)都透過激烈的手段來達到企業快速更新的目的,把日本的工廠關掉、大幅度地裁員等。在日本大幅度地裁掉終生對公司忠心耿耿的員工,這是很不被社會認可的。所以像這些公司敢做大幅度地裁員動作,我認為就是企業已經到達谷底了,因此反彈也是可以預期的。

外資開始對日本有信心

第三個是我們看到投資市場已經開始復甦,外資大量把錢移至日本,投資到獲利良好的日本股市,股市交易量達到近十年的最高點。如果我們再看看日本企業的高成長性和獲利潛力,我對日本經濟的未來發展基本上是樂觀的。可是我們不要忽視中國變動可能對日本造成的影響。 Q: 可以請你談談中國在日本的未來經濟發展可能產生的影響嗎? A: 日本如果繼續這樣下去一窩峰到中國,會過度依賴中國。中國現在已經開始泡沫化了,如果中國經濟崩壞,對全世界都會牽連甚深,其中以日本的影響最為嚴重。到目前為止,積極進入中國的日本企業,獲利都有很強的改善。日本長期很衰敗的鋼鐵、化學、海運、造船等工業都拜中國全速開發之勢,而大幅度地開始賺錢。 但是日本過度依賴中國市場和勞工,會產生幾個可能的危機。首先是日本的工廠都到大陸發展的話,日本輸出到世界的產品必須經由中國,這樣一來從日本出去的輸出品會減少許多,長久下來,日本的國際收支會出現惡化的情況,接著產生赤字。 另一方面,日本現在少子高齡化,工作人口變少,退休後的消費生活者增加,從總體人口來看,賺錢的人變少,所得減少,儲蓄降低,導致可支配金額也會變少,大家會更無法抗拒中國輸入的低價產品,漸漸的,日本就會從輸出國變成輸入國。因此,日本少子高齡化問題會讓日本企業為了人才,更增加中國的投資移動,日本國際收支會更惡化,變成國債和國際收支的雙赤字。

中國將會侵入內需市場

中國的東西不會永遠這麼便宜,日本的利率也不會永遠是零,如果中國的輸入品價格開始上升,日本的利率上升,七百兆的國債要怎麼解決?誰拿錢來還?從目前的日本經濟體系推斷,如果輸入品價格增加,利率上升,日本的股市和地價會再掉下去,你說這是不是很大的危機? 如果日本好好和中國合作,預防這些些可能的危險,那日本會復甦成更強的經濟領導國;相對的,如果沒有處理好這些可能的危機,我們會陷入另一個階段的衰退,到時候世界上任誰也救不了擁有一億三千萬人口、欠缺自然資源的日本經濟。

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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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