[年假書摘]《金錢的真相》富比士總裁：拯救全球經濟唯有先讓貨幣穩定|數位時代 BusinessNext

錢能建立買賣雙方對交易的信任，因而促進貿易。在以物易物的時代，如果你拿雞蛋換麵包，沒辦法知道拿到的麵包是新鮮的，還是已經放了一整天。但如果拿雞蛋換錢，你可以肯定拿到的東西有多少價值。

媒體常喜歡將錢塑造成衝突來源。但其實在人類歷史上，錢促進了人與人的合作，讓素未謀面的買賣方能夠使用同一套衡量價值的標準。歷史學家傑克‧魏澤福（Jack Weatherford）等人就描述，錢如何降低家族等人際社會關係的重要性，因而推動社會的轉變。也因於相同的理由，錢塑造了「唯能力是問」的文化，讓小蝦米也得以挑戰既有秩序。

錢能夠形塑「唯能力是問」的文化，也因此在喬治‧華盛頓時期，首任財政部長亞歷山大‧漢密爾頓提案，讓新的美國鑄幣局製造小至美分與半美分的銅幣，以促成窮人能夠負擔的物價。

大眾大家失去對錢的信心有很多原因，如發生戰爭等重大事故。不過更常見的原因是政府因故（如推出福利國家政策或出資打仗）而增加貨幣數量，或將來很可能大量印鈔。

對錢的信心崩解可能不幸的預言成真，也就是造成外匯市場上大量拋售。最慘的情況下，這種攻擊可能導致幣值一落千丈，終至崩潰。這樣可能會加速本地的通膨，使政府大幅升息，讓經濟陷入嚴重衰退。這樣的恐慌也可能擴散到其他國家。

二○一三年，聯準會表示將減碼 QE，導致美國利率上升；新興國家如巴西、印度、土耳其、印尼的貨幣也因而貶值，因為一般預期銀行與企業會撤出資金，將資金投入升息的美國。

外匯市場也準備攻擊這些國家的貨幣，因為他們不相信這些政府會採取必要措施維持貨幣穩定。要維持貨幣穩定其實很簡單，只要這些政府用央行持有的美元來買本國貨幣，就能穩住幣值。可是，這些簡單作法卻很少受到採用或正確執行，因為今日的大多數國家都不瞭解穩定貨幣有多重要。

※ 本文摘錄自《金錢的真相》 from Readmoo電子書

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。

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。

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。

「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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