弱勢美元時代,全亞洲頭疼!
弱勢美元時代,全亞洲頭疼!
2004.12.01 | 科技

上個月下旬,全球關注的G20財經首長會議在柏林閉幕,由全球主要國家財經官員背書的G20公報確認了全球眾所矚目的美元趨勢:美國不但成功地抗拒歐洲與亞洲各國要求阻止美元續貶的呼聲,更將紓緩美國貿易失衡的壓力歸諸於亞洲新興國家。
美國財政部長斯諾更坦率要求中國加速金融改革,促使人民幣匯率更加彈性化。消息一出,11月22日週一台北匯市新台幣再升值1.25角,來到32.442兌一美元的價位;自9月初以來,不僅新台幣兌美元升值幅度已將近5%,韓圜的升值幅度更高達8%,日圓的幅度則為6%。
「最近包括新台幣在內的亞洲貨幣升值,只是一個大趨勢剛要開始的發展而已!」
專研國際經貿的台灣經濟研究院第二所所長龔明鑫斷言,美國的對外貿易赤字與政府財政赤字已沉痾多年,從去年開始,即便美國政府聲稱仍要維持強勢美元,但美元走貶的趨勢已相當清楚,美國長年不解決雙赤字問題,其間的缺口全靠對享有對美巨額貿易順差的亞洲國家買單(以貿易盈餘購買以美元計價的美國公債與國庫券),「美國是靠印鈔票來解決赤字,但印那麼多美元,長期來看價格還是會走貶。」

**美元貶值利於全球經濟?

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「倘若發展沒有失控,在情況持續且可被管理的情況下,弱勢美元對全球經濟與金融市場是件好事,」摩根士丹利首席經濟學家羅奇(Stephen Roach)在11月19日一份給全球客戶的報告中指出,「美元的貶值」不是對當前全球經濟失衡(unbalance)的完全解藥,但卻是讓總值高達40兆美元的全球經濟體獲得重新平衡的的重要一步。羅奇認為,各國政府與金融當局只有兩個選擇,一是繼續否認這個轉折的發展趨勢、毫無準備地看著美元幣值崩盤(collapse),二是走在市場發展之前,有計畫地管理可能而來的測底(downside)走勢,「美元的回貶,對全球經濟應該是希望多於絕望。」
新台幣的升值因此勢不可擋。台經院龔明鑫判斷,新台幣的走勢將會跟隨其他亞洲貨幣的發展,尤其是韓圜與日圓。當日圓對美元升值,由於台、日之間的貿易金額龐大,台灣必須向日本採購許多產品,新台幣有不得不升值的壓力;但台灣與韓國在許多產業上呈現相互競爭態勢,新台幣即使升值,也要考慮與韓圜之間維持一定的合理區間,「最適當的狀態是新台幣對美元升值的幅度不超過韓圜,但又可以跟的上日圓的走勢,才能維持台灣的競爭力,」龔明鑫認為目前的升值態勢尚稱合理。

**人民幣短期內不會升值?

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但隨著亞洲貨幣對美元相繼升值,幣值固定盯住美元的人民幣,便成為眾矢之的。龔明鑫進一步分析,由於亞洲國家對美出口其實具備高度競爭態勢,如果包括日、韓、台與東南亞各國在內的亞洲貨幣對美元升值,人民幣卻紋風不動,其他亞洲國家將因出口報價提高而吃不消,這會造成嚴重國際經貿問題,「日本其實對美國相當不滿,認為美元貶值多由日本買單,但人民幣不動,日本受傷相當嚴重,」但中國的金融體制仍相當不健全,人民幣在近期不可能會自由化兌換,然而全世界有許多熱錢湧入中國投機,加上享有龐大對美貿易順差,人民幣以固定匯率升值的壓力會越來越大,「中國人民銀行的升息,其實可以看成要人民幣升值的前兆訊號,」龔明鑫指出,但人民幣升值幅度是否能一步到位,考驗中國政府的智慧。
摩根士丹利董事謝國忠信誓旦旦認為,人民幣在短期內不會升值,但中國政府的升息動作會繼續,在中國經濟沒有成功降溫著陸之前,中國當局不會貿然採取任何貨幣升值的手段;由於全世界游資湧入中國,中國政府如果放手讓人民幣升值一小段,卻無法滿足市場預期,將會引來更多的熱錢,這會為已經過熱且許多部門都有產能過剩疑慮的中國經濟,帶來更大的風險。
但龔明鑫更擔心,如果人民幣不升值、或升值幅度不若亞洲其他國家,相較之下新台幣升值較大,將吸引更多熱錢擁進台灣,但結果卻是跑到中國投資,這對台灣的經濟發展不利。

**需要花更多錢消費度日?

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更為強勢的新台幣,對台灣的經濟會有什麼影響?羅奇認為,在弱勢美元不可逆轉的情況下,過去以發展「對外貿易」作為經濟引擎的亞洲國家,必須改弦易轍:隨著亞洲各國幣值對美元升值,這些國家必須「鼓勵更多的國內消費,以國內需求取代對外貿易對經濟的貢獻」。
過去數十載以高儲蓄率和高貿易順差作為政策主軸的亞洲各國,將面臨劇烈調整,與亞洲貨幣升值同時到來的,是亞洲各國必須鼓勵更多的消費與降低儲蓄水位—亞洲不能再廉價地出口自身的儲蓄與資本讓美國揮霍,也必須改變「勤儉持家」的傳統經濟發展模式,而如何改變過去三四十年習以為常的思維,正是亞洲最大的挑戰。
美元落、亞元起,這不只是短暫時期的幣值變化而已,未來亞洲國家衡量財經政策,將不再只看吸引外來資本、提升貿易出口的成果。
在接下來的數十年,如何更進一步發展內需型態的國內產業、說服人民花更多的錢消費度日,並且不再視讓舉世讚嘆的高美元外匯存底為傲人的經濟成就(事實上,這是全球失衡的惡性循環源頭,也將隨著美元貶值成為台灣的負擔),將是台灣政府必須努力學習的新財經政策。

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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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