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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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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