香港預估RMB 一年內再升3.8%
香港預估RMB 一年內再升3.8%
2005.08.01 |

七月二十一日,香港灣仔一家提供外匯買賣服務的公司,晚上七點,正是日班交易員和夜班交易員的交接時間,日班交易員已經準備下班,正和幾個客戶閒聊。忽然一位交易員看到螢幕有異象後大叫,「日元一直在升!」一時之間,沒有人知道發生了什麼情況,但是都先行動起來。
十分鐘之後,水落石出。「人民幣升值了二%,另外會與一籃子貨幣掛鉤,」一名陳姓外匯交易員說,儘管大家不知道中國的一籃子貨幣組合是什麼,但是日元、歐元和英鎊這些貨幣都很可能在「一籃子貨幣」當中,因此交易員們繼續買入日元、歐元、英鎊,沽售美元。 星展銀行(香港)財資市場環球金融市場部董事總經理馮孝忠接受採訪時表示,他當天晚上也一直在注意外匯市場的動向,由於涉及美元、日元、歐元和英鎊的交易量十分龐大,加上有倫敦爆炸事件,很難評估有多少交易是因為人民幣升值而帶動。

香港匯市反應平靜

七月二十二日早上,香港匯市開市相當平靜,馮孝忠說,最直接反映新匯率的是一年期遠期人民幣合約,據他估計,整個上午估計只成交了一億美元左右,只有平日交易量的十分之一,成交價與二十一日的收盤價相同,都是一美元兌七.八元人民幣,顯示市場預期一年內人民幣會再升值三.八%左右。
去年以來人民幣升值的傳聞不斷,加上香港銀行自去年二月可以接受人民幣存款,令在港的人民幣存款逐月上升,按香港金融管理局統計,截至今年五月底,香港銀行的人民幣存款金額達一百九十三億元,由於港元與美元掛鉤,這批存款即時升值了二%,即存戶增加了三.八六億元的購買力。

港元兌美元創新高

市場人士預期目前在港流通的人民幣約八百億元,當中包括兩地居民持有的現鈔,以及來港旅遊人士帶入境的現鈔,這八百億人民幣更是馬上增加了十六億的購買力。
人民幣升值消息傳出後,香港的兌換店馬上調整人民幣兌換價,由每百港元對一○五.五元人民幣,調至一○五.二元,香港市民預期人民幣會再升值,以港幣兌換人民幣的人數比平時大增,兌換的金額也較平日高。
金管局在今年五月推出三項優化聯繫匯率措施,即所謂「任三招」,將港元兌美元上、下限定為七.七五港元及七.八五港元,在兌換範圍內,金管局可進行市場操作,提前為港元應對人民幣升值帶來的衝擊,做出充分準備。
而人民幣宣布升值後,港元匯價馬上上升,由七.七七八六兌一美元升至七.七六八三,在紐約開市後進一步升至七.七六五四,是二○○四年一月以來的最高水準。

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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