呂宗耀用生命來研究投資
呂宗耀用生命來研究投資
2005.04.01 | 人物

對台灣的股市投資人來說,證券版的新聞真是又冷又硬。少了企業經營者的具體面貌,多的是短期營收數字、成長率的分析;不然就以個股或局部發展的角度報導,缺少整體商業世界發展脈動對應比較。
這兩年來,在眾多股市投資分析家中,逐漸打開知名度的呂宗耀,是另外一種獨特的典範。呂宗耀自己籌組投資研究團隊,專注在第一線的企業拜訪與觀察,投資標的聚焦在股本三十億以下,但卻能夠走出台灣、佈局全球的高成長中小型股,是他認為最適合自己的投資作戰邏輯,拋開外資買賣超、融資券水位、技術線圖等外界資訊,選擇寧靜的「田野調查」。
呂宗耀的投資生涯十分精采。一九八七年到一九九七年,他擔任國泰人壽證券投資小組組長,掌管國壽海內外股票、債券投資部超過千億元台幣。期間,經歷了台股從一千點狂衝至一二六八二點的激情,也經歷了開徵證交稅後連十九根跌停板的風暴,但這樣的過程卻奠定了呂宗耀在股市投資的視野與格局。

**見過風浪,敢與風險對決

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「離開國壽,事實上等於從零再出發,」他指出。離開那一年,他剛滿四十五歲,曾一度面臨中年轉業的困局。一直到一九九九年,與小他十七歲的國壽工作夥伴張祥決定共同發展成投資心靈徹底奔放、不受任何組織拘束的團隊。從最初的兩個人開始,在二○○三年正式定名為「呂宗耀/張祥十二人股票投資研究團隊」,並在去年底擴張到二十人。
堅持「用腳拜訪、用眼觀察、用腦思考」的投資原則,呂宗耀每年拜訪超過兩百家廠商,這幾年累積下來,拜訪了上千家上市、櫃廠商,藉由與CEO面對面的接觸,從經營者的誠信、智慧、態度、能力等各種角度,與外在的產業大環境連結,深度了解一家企業的成長內涵,「我們走自己的投資人生路,組架出自己的投資路,」他指出,「我們深知小股本的企業興衰起伏快速,我們也願意與風險對決,而且非常投入、狂熱。」

**熱愛歷史,摸索獨到見解

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呂宗耀的投資團隊,成員涵蓋四、五、六、七年級,他藉由大量地閱讀,結合年輕成員對產業技術脈動的熱情,完整架構出嚴謹的投資邏輯。呂宗耀閱讀的範圍,涵蓋歷史、哲學、文學、經濟學、社會學等各種領域,使他能從更多生活面的角度,找到更多投資機會,也能尋找自己的投資靈感與理論。例如他熟讀中國歷史,自秦朝以來中國兩千多年的歷史中,中國總共出了四百多位皇帝,平均五年就換一個皇帝,變化程度十分劇烈。台灣深受中國歷史影響,「中小企業的老闆,如何經營他自己的事業天地,和中國的皇帝如何經營王朝有異曲同工之妙,了解歷史有助於(觀人識相),」他指出。
在他的研究團隊中,針對新趨勢、新科技或是在成長浪頭上的新興企業,經常不斷地進行討論。年輕成員看到新技術的興奮,加上呂宗耀成熟的觀察,成為整個涵蓋四到七年級的研究團隊最有力的架構支撐。例如前陣子,他派成員去俄羅斯、中東等新興國家參加當地的科技應用展,看到網路應用趨勢快速普及,想到可以結合這些產油國家因油價飆漲而提高的龐大購買力,有效刺激出科技投資的大躍進,因而尋找到這些富裕的新興國家市場,進行網路電話等新技術應用機會的廠商。

**雙腳走訪,只求安心投資

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「差異化才是勝出唯一的方式,」他指出他的投資哲學。摒棄外界的喧嘩、抄襲、二手資訊、真假外資等人云亦云的消息,呂宗耀透過親自走訪企業,結合自己的人文、產業觀察,走出自己差異化的投資道路。正當全球一片中國市場熱,呂宗耀卻排除了中國內需市場所創造的投資標的,因為他認為中國GDP僅有全球不到四%,卻消耗掉全球三成的煤、鐵、銅,以及四成的水泥,中國每產出一美元,所消耗的能源是美國的四.三倍、德法的七.七倍、日本的十一.五倍,顯見中國是由資本投入帶動的成長,最後選擇聚焦歐、美、日為市場的台灣企業,捨棄因中國內需所帶動成長的企業,「這沒有是非對錯,只求投資安心。」
「他甚至是到了用生命來研究投資,到了廢寢忘食的地步,」與呂宗耀熟識的財訊文化執行長謝金河指出。呂宗耀的投資哲學,不僅可應用在股市投資上,對不玩股票的人來說,他用熱情來擁抱變化,將生活觀察徹底落實到工作職場的態度,也同樣值得學習。

呂宗耀小檔案
出生:1953年
現職:呂宗耀/張祥十二人股票投資研究團隊總監
經歷:1987~1997年 國泰人壽證券投資小組組長 1987~2001年 大眾金融集團投資總監
著作:《投資啟示錄》、《聚焦》、《投資者的修練》

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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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