中國經濟還要熱多久?
中國經濟還要熱多久?
2005.05.15 |

四月二十日,中國國家統計局公布了今年第一季及三月份國民經濟有關統計資料,發言人鄭京平指出,「投資規模依然偏大,調控任務依然繁重。」
因此特別邀請中國宏觀經濟學會常務副秘書長王建、經濟學家張曙光、中國社科院數量經濟技術研究所所長汪同三、國家開發銀行專家委員會常務副主任王大用、瑞士信貸第一波士頓亞洲區首席經濟學家陶冬以及哈繼銘,就過熱問題進行探討。

(二十一世紀):各位認為當前經濟是否過熱?
哈繼銘:去年第一季經濟增長速度很快,超過九.五%,外貿貿易赤字八十六億美元,消費增長一○.七%,今年GDP的各個分量都比去年大很多,而且是平衡快速地增長,所以我對今年經濟形勢的判斷,是宏觀經濟已經不再是結構性過熱,而是全面過熱。結構性過熱尚可用行政手段調整,全面過熱則需用總量調控。
陶冬:我認為過熱是由幾方面因素造成的,一是貨幣政策沒有隨著經濟的加速、通膨的重現而變化;二是地方政府的GDP本位主義和銀行的結構性缺陷,導致投資持續過熱;三是房地產有過熱的現象。但我認為中國消費沒有過熱現象,城市收入增長相當迅速,而且農村收入也出現轉機。出口則有另類的過熱現象,主要是由人民幣匯率的長期缺乏彈性以及出口商間的彼此競價造成。
張曙光:就第一季的情況來看,有些地方存在過熱的問題,但說經濟過熱有點聳人聽聞。在去年GDP達到九.八%的基礎之上,今年我國第一季度GDP增長達到九.五%,確實是較快,但並不是所有領域都是這種情況。
王大用:判斷當前經濟是否過熱是有一個標準的,如果說過熱是「病」,那麼就要判斷增長是不是偏快、通脹壓力是不是過大,而不是指別的毛病。美國的經濟增長達到五%就過熱了,中國經濟在現階段達到九%也不怎麼過熱,因為通膨率並不高。
王建:去年經濟增長九%和今年增長的九%並不一樣,去年我國面臨的是生產資料和能源的瓶頸。但是今年我國大概增長了五千萬噸鋼的生產能力,煤炭生產差不多增長了三千多億噸,這個瓶頸已經緩解很多。我特別強調的一點,就是去年宏觀調控中,已經把新開工的項目壓下來了,但因為在建項目不能停下來,所以高峰還要持續一段時間。
汪同三:還是要注意新問題,這對於搞好宏觀調控是最重要的:第一,中國自改革開放以來到現在,投資扮演了「成也簫何,敗也簫何」的角色,所以現在要特別注意投資反彈的問題;第二要注意價格問題。現在講價格不是大問題,但是更應該提的口號是要化解價格上漲的因素,為二○○六年、二○○七年的發展創造好的條件。
王建:在物價問題上,現在可能有很多人擔心會出現「輸入型通貨膨脹」,因為今年鐵礦石、石油價格都有了驚人的走高,問題集中在進口的上游產品價格方面。
另外就是有相當一部分壓力可以通過出口轉移出去,因為現在出口已經占到我國GDP的三五%左右。去年是貿易的一個轉捩點,第一次出現機電產品出口順差。也就是說中國的價格提升速度要快,這樣對進口上游產品的價格上漲有消化壓力的作用。

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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