中國財富暴增,但信用透支
中國財富暴增,但信用透支
2005.12.01 |

剛在上海結束的網球名人賽,是有史以來最糟的一次,除了費德勒(Roger Federe)全程參與,薩芬(Marat Safin)、羅迪克(Andy Roddick)和休伊特(Lleyton Hewitt)都沒來,阿格西(Agassi Andre)打了一場就閃人,那達爾(Rafael Nadal)是來了,但根本沒下場,主辦單位遞補選手補到手軟,觀眾則疾呼退票。
同一時間,老虎伍茲(Tiger Woods)也在上海打高爾夫賽,電視台先前承諾會實況轉播,但大多是錄影播出,過程還不連貫,其中有一天打完17洞就結束轉播,讓人訝異上海球場自訂新比賽規則。
上海的消費力無庸置疑,腦筋動得快的人趕緊把各種國際知名活動,音樂會、歌劇、奢侈品展和體育賽事搬過來,反正年輕白領想嘗鮮,士紳名媛想搞品味,土豪暴富想花大錢,總得有名目。

用參加派對心情看世界比賽

這些光炒名人卻沒有配套措施的作法,只是殺雞取卵而已。如果明年名人賽按照預定仍在上海辦,我懷疑費德勒還會不會來。當觀眾和選手都被愚弄,主辦方賺得缽滿盆滿也抵不上信用破產。
中國的外匯存底明年將破一兆美元,整個社會有錢,但信用並未累積,反而加速消耗,透支社會要持續發展的無形資本。法律、產權保護、專業精神等現代社會支柱,都奠基在信用的基礎上。
最近,一位中國官方期貨交易員,因看跌銅價,先在倫敦市場賣出20萬噸銅,但此後銅價未跌反而飆漲,中國政府出現巨額虧損,於是趕緊撇清說不知情,儼然當年霸菱案主角李森(編按:霸菱銀行新加坡分行期貨交易員,1995年大膽做多日經期貨指數,造成霸菱損失約2億美元)的翻版。這位交易員平日負責研究銅價變化,高價時在倫敦賣出,低價時在上海期貨交易所買進,套利賺取差價。如果未得授權,這麼大筆期貨交易很難進行,特別是有李森的前車之鑑。

當心淘空無形的信用資產

不管銅價上漲源自需求強勁,或是投機客逮到機會炒作,在國際金融市場壓力下,中國政府終於面對,將庫藏存銅提出做為交割,解決問題。消息傳出,銅價開始回跌,原本虧損金額隨之縮小,但信用損失卻很難回補。
禽流感是另一個例子。到現在,政府公布的感染範圍和個案,是否反應實際狀況?還是怕引發恐慌而有隱瞞?亦或地方官員擔心影響政績壓下不報?許多人心中都有問號。「上海真的完全沒有疫情?外來人口那麼多,流動那麼頻繁……」這些話題常出現在飯桌上,但只用來殺時間,反正無從證實。
倒是許多外資企業,已研擬應變方案,針對萬一爆發疫情,在家工作或暫時撤離的情境。不信任感的傳染力恐怕比H5N1還強,與其被動應變,不如主動出擊,這是對員工負責,對客戶和往來廠商負責,也是增加信任資本的機會。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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