經濟過熱明年可能捲土重來
經濟過熱明年可能捲土重來
2004.10.01 |

9月17日,中國11家股份制商業銀行行長齊聚西安終南山下。已有13年歷史的股份制銀行行長聯席會議今年的主題本來是風險管理,但在宏觀調控馬上進入今年最後一季的時候,央行卻藉機給11家股份制銀行行長敲響了警鐘:明年央行將重點控制第一季的貨幣信貸擴張,而不是第四季。

**貸款下降貨幣未降

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代表央行參會的是貨幣政策司副司長謝多,面對11位股份制銀行行長,謝多坦言,在宏觀層面,央行目前面臨前所未有的緊縮矛盾。
事實上,從1996年到2002年上半年,全國銀行貸款總量一直徘徊在1兆元左右,整個貸款量是在下降。一直到2002年上半年,央行還在討論如何擺脫通貨緊縮的陰影,並曾先後8次下調利率。當時央行最擔心的是,中國銀行業是否會陷入日本流動性陷阱的問題。
但自2002年下半年起,形勢陡轉直下。而從2002年上半年開始,央行實際已從投入貨幣轉入收緊貨幣,發行了2000億中央銀行票據。2002年第三季,央行提出長期國債利率偏低,通貨膨脹有可能抬頭,經濟週期有可能上升。
讓央行感到意外的是,這次經濟週期變化比以前快許多,不到8個月的時間,迅速從緊縮轉為擴張。另外,在外匯市場上,也出現了前所未有的大變化:1994年到2001年,央行每年收回的外匯約在300億美元;2002年將近800億;去年超過了1100億。
進入2004年,宏觀調控全面開始,但新的形勢又讓央行面臨新的壓力。原來央行預期,自美聯儲加息後,外匯流入有可能下降。但實際上人民幣貸款緊縮後,外匯流入卻在加強,通過外匯結匯而形成的貨幣替代效應非常明顯。現在貸款的增幅明顯低於貨幣用量,也就是說,貸款雖然減小了,但外匯結匯所增加的企業存款卻上升了。謝多分析,其總體效果是貸款下降並未導致貨幣下降。
但更大的問題則在於商業銀行的貸款頭寸並不短缺。今年上半年,貨幣增長基本上是在合理的指標範圍內;5~6月以後,央行執行了溫和的貨幣政策,在5月份的高峰期,對外匯實行了全額對沖,5~8月累計向市場投入4000億人民幣,其目的主要是保證貨幣的平穩增長。謝多認為,商業銀行手頭並不缺錢。截止到今年6月末,全國股份制銀行總資產4兆多,比年初增長8.8%,各項貸款2兆7000億,比年初增加10.4%,存款3兆7000億,比年初增長12.22%。

**明年第一季是調控關鍵

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央行官員分析,從今年4月份開始,全國已經停止土地轉讓,但整個投資有可能出現恢復性上升的趨勢。此外,秋糧大豐收已成定局,目前糧食價格仍然比較高,未來糧價有可能下降。 「我們在宏觀上就遇到矛盾,一方面糧食價格有可能下降,另一方面投資有可能回升,鋼材已經出現恢復到5月份以前的水平。」謝多認為,生產資料價格伴隨著投資的回升有可能上漲。
他認為,這種矛盾加上外匯流入的增加,將使宏觀調控面臨一個非常複雜的環境。「困難在於明年上半年,外匯、糧食價格、投資這三個因素同時出現,是否會重複今年一季的形勢。」謝多不無擔憂地說。
讓央行最為擔心的,是明年宏觀經濟又重現今年4~5月份的被迫調整。央行希望明年第一季的貸款不要像今年這樣出現很大幅度的上升。
但值得注意的是,與以往相比,商業銀行的貸款週期已發生巨大變化。為衝擊規模,過去各家商業銀行都強調第四季投放貸款,但如今卻都強調第一季投放,年底收回。商業銀行如此做法,目的是為了少提取準備金。這顯然與央行的想法發生矛盾。
「如果各行都在一季度投放30%~40%,再配合高的投資率,加上生產資料的快速上升,將對宏觀政策產生巨大影響,所以要求各家銀行都要對宏觀政策負責。」謝多認為,明年的殺傷力不弱於今年的波動,因此,央行重點是控制明年第一季貨幣信貸擴張,而不是第四季。

**央行票據對沖
流動性資金

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雖然央行強調商業銀行對宏觀政策的責任,但商業銀行依然擁有信貸自主權,央行怎樣用貨幣政策控制明年第一季的貸款,是個很大的課題。
今年年初,在宏觀形勢趨緊時,曾有人建議央行對商業銀行恢復貸款規模控制。據一銀監會人士透露,持此議者非常廣泛,甚至包括某些政府官員,當時呼聲很高。內部人士認為,一旦實行規模控制,銀行將缺乏公平競爭的環境,甚至可能出現尋租行為;但不實行規模控制,依照目前5.31%的CPI發展態勢,央行非加息不可。
「我們當時最擔心兩點,一個千萬不要再來規模控制,另一個千萬不要加息。」該人士認為,當時美聯儲還沒有加息,如果國內加息,將進一步加強人民幣升值預期,刺激套利行為,國外資金可能大量湧入,到時若再不控制貸款規模,後果難以設想。
最終,去年年底,央行只是讓各家商業銀行上報今年的貸款預測;今年,央行高層經過反復討論決定,不但沒有下達直接貸款規模,甚至連指導性貸款都沒有下達。「實際上對各行貸款都沒有約束,希望各行運用資本充足率來約束自己。」該人士說。
謝多說,最近央行票據發行的期限結構已經發生變化,比如大幅度增加票據比例,其中重點增加半年以上票據,而半年恰好覆蓋今年四季度和明年一季度。半年以上票據發行比例增大,相應票據利率會走高,央行希望以此來吸引商業銀行的流動資金。
「我們不要求各家銀行承擔宏觀責任,但是你們要注意宏觀管理部門對宏觀管理的意圖。」謝多說。他還提醒11位行長注意,央行發行票據期限結構的微小變化,可能會導致明年商業銀行流動資金發生巨大改變。「如果這時候商業銀行大量發放貸款,很可能明年第一季,貸款的流動性就沒有了。」謝多預計,目前央行發行票據約為6000億元,按照現在的發展態勢,明年票據發行很快將突破1兆元。

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

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