中國vs印度~誰將從可持續增長中受惠?
中國vs印度~誰將從可持續增長中受惠?
2005.01.15 |

把中印這兩個發展中大國拿出來比較,是經濟學家們樂此不疲的事情。《21世紀經濟報導》與摩根大通這次選擇的是「兩國經濟增長的可持續性」話題進行討論。 包括中印兩個經濟體,誰的增長模式更具可持續性?哪一個可提供更佳的投資回報前景?
逾十五年來密切關注印度、中國及全球新興市場的發展的摩根大通首席區域投資戰略分析師莫愛德(Adrian Mowat),以及摩根大通駐印度經濟學家Arup Raha
與摩根大通駐上海首席經濟學家龔方雄三人精彩的討論摘錄如下:

**兩國經濟都將面臨週期性下滑

Arup:**印度的整體經濟結構並沒有改善,我們預測印度將於今年(截至今年三月)出現週期性下滑。今年及明年國內生產總值將分別增長六%及六‧五%,期內通脹率將維持于六‧五%的水平,預期印度將會適度升息,而且盧比將在合理範圍內貶值。

龔方雄:隨著中國政府致力令經濟軟著陸,我們預測中國經濟將會出現週期性下滑,考慮到現時的基礎架構,中國將難以維持目前的經濟增長速度。
我們預期,中國去年及今年國內生產總值將分別增長八‧六%及七‧五%,同期通脹率將分別為四‧三%及三%,並將適度升息(約一○○個基點),匯率制度將更為靈活(升值二%至三%),摩根士丹利資本國際中國指數將到今年底上升一○%。

莫愛德:技術性而言,我們不看好中國經濟,主要由於通脹是由成本上漲所推動,各企業又不能透過漲價來增加收入,因此對企業盈利造成影響。長期而言,我們比較看好印度的經濟結構,但由於通脹率過高,引發市場的升息憂慮,因此印度的經濟前景將在短期內僅表現為中性。
我們認為,對印度及中國的經濟成長目標估計將傾向保守,儘管經濟基本因素表現理想,但今年以來,全球、地區及當地政治因素卻不利於新興市場的發展,對股票價格造成了負面影響。

**印度企業有機成長對外資吸引力大

**
Arup:兩者都是大國,經濟呈現不斷上升態勢,儘管中國經濟成長率一直相對更快,印度從九○年代初開始推行開放政策,創造了一個競爭的環境以帶動經濟增長,並擁有良好的高等教育體系及眾多懂英語的人口,因此印度的優勢在於其技術型勞動力。印度的服務業佔國內生產總值中比重高達五○%以上,對印度的經濟增長功不可沒,然而,印度在基礎架構方面仍落後於中國,使得製造成本方面處於劣勢。

龔方雄: 目前中國的增長已到了一個轉捩點,在未來十至二十年內從由出口及投資帶動的經濟增長,向由國內需求帶動的經濟模式轉型。與印度相比,中國能夠更高效地利用資本(資本產出的增長率為四%,而印度為五‧二五%)。主要是因中國的受教育人口比例較高,技術型勞動力的素質較高,勞動生產率亦較高,通過外國直接投資也促使改善技術及組織能力。
中國若要實現長期的可持續性發展,必須繼續推行開放政策,實施銀行及金融改革,開放資本市場,將延遲發展的金融體系融入世界經濟的一體化。

莫愛德:從宏觀的角度分析,中國無疑遠遠領先於印度。然而,從微觀層面來看,印度呈現有機性增長,由本土企業帶動,而非由外國直接投資帶動。印度具備較完善的體系及以市場為導向的機制及制度框架,因此,印度的表現將有可能好過中國,投資者最終將會關注於有機增長,以及需要投資於表現更好的公司,從而將令印度在長期內可能比中國持續佔有優勢。
印度擁有可持續增長的內在優勢,但亦需在短期內吸引外國直接投資,以發展基礎架構。與此相反,中國即使擁有較完善的基礎架構,但在改善微觀因素方面將面臨重大挑戰。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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