低本益比時代的因應策略
低本益比時代的因應策略
2004.09.01 |

「低本益比」成為近來報章媒體最熱門的議題之一。基本上,這已經是個既成的事實,但並不意味著,台灣股市會從此光芒漸褪,魅力不再;關鍵在於,台灣已經從80、90年代的高成長市場(Growth Market),逐漸蛻變成為價值市場(Value Market)。如何尋找下一個高成長產業,以及具有提供「差異化」產品優勢的企業,將會是未來國際資金聚焦之所在。

**韓國異軍突起,站上國際市場

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依據台灣證交所統計,截至7月底,集中交易市場上市股票平均本益比再下降至13.8倍,比去年SARS期間還要低,這個數字也改寫了10年來的新低紀錄。
在80年代,台灣股市最常被國際投資者拿來跟日本市場比較;隨著日本泡沫經濟,步入10年的蕭條期,90年以後由美國接棒全球經濟與股市的「雙多頭總司令」,台股的參考指標(Benchmark)自然就跟著移轉到美國市場。1999年全球高科技業興起一波併購熱潮,成為國際資金瘋狂追逐的焦點,當時美國股市本益比經常是高達50倍以上;也正因如此,本益比「僅有」30多倍、而且在全球資訊產業開始嶄露頭角的台灣市場,因為「相對」便宜的股價與高度的成長而獲得外資青睞。然而曾幾何時,科技股風光不再,美國經濟也蒙上一層灰,值此全球景氣低迷之際,原本不太起眼的韓國卻異軍突起。
同樣位處亞洲,產業同質性高而且政治氛圍相似的台灣市場,也就成為國際資金在做資產配置時,跟韓國並列放在同一個天平上來衡量的兩個地區。這樣的比較基準,對台灣顯然是處於較不利的情勢。以韓國股市長久以來低本益比的特性,單就產業競爭力與獲利率來看,投資韓國股市的誘因明顯來得更多一些,這也是最近幾年外資大舉投資韓股的癥結所在。以三星電子為例,今年第一季就賺了3.1兆韓圜,比英特爾及戴爾兩家A級企業加起來還多,但這麼驚人的獲利以及高達41%的ROE,三星的本益比仍然只有6.8倍而已,成為低本益比市場的最佳寫照。

**研發技術升級,提升競爭優勢

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一旦低本益比成為常態,長期而言當然不利於台灣資本市場,尤其是企業籌資將日益艱困。
這些現象所透露出來的訊息均是不爭的事實,但,與其憂心忡忡或是坐困愁城,都不是企業的最佳因應之道。站在資訊業者的立場而言,如何在台灣邁向價值市場的過程中,找尋出自己獨一無二的利基,從利潤逐漸式微的OEM及ODM業務中,經由研發讓自己的技術升級,能夠提供「差異化」的產品給客戶,進而提升自己的競爭優勢與獲利能力;或者是轉型至著重於較高毛利的自有品牌。在做好這些基本功夫之後,透過有效的「行銷手法」,亦即有步驟、有系統且紀律性的IR策略,讓投資人能夠清楚知道公司在做些什麼,畢竟,股價是反應企業未來的現金流量現值。這麼一來,低本益比可以不再是個夢魘,反而是讓體質健全、有成長潛力與國際競爭力的企業,更能突顯投資價值的契機。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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