好日子沒結束,風險越來越大
好日子沒結束,風險越來越大
2004.05.01 | 科技

4月25日,中國人民銀行宣布將金融機構的存款準備金率將從7%提高到7.5%,針對若干資本充足率較低的金融機構,存款準備金率甚至增加到8%。這是繼去年8月以來,中國財政當局再次以大幅度的貨幣手段進行調節,抑制中國金融機構過度增長的信貸投放。
最重要的原因是,中國的經濟溫度似乎已經太高;中國固定資產投資年成長率去年創下48%的高點,2004年第一季的成長率依然高達43%。大筆的資金投入工廠、房地產、基礎建設與因應北京奧運的都市改良計畫,也為GDP成長注入動力;加快建設配合生產外銷,加上供應端的緊湊,從去年以來,中國的需求已讓包括鋼鐵、銅、鋁、塑膠、石油與水泥在內的原物料價格飛漲。

**中國的投資熱潮,彷彿泡沫

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根據官方資料,去年中國的投資占GDP比重已經竄升到20年來的新高,也創下世界經濟的新紀錄,在2003年高達43%。已有許多經濟學家公開表達憂慮,一旦投資的金額與力道衰減,中國的經濟成長將難以避免地低緩下來。
在資本流入增加的同時,雖然產量增加,中國的生產力或許並未有效提升。國際貨幣基金會(IMF)的經濟學家賀騰斯(Paul Heytens)和哲布克(Harm Zebregs)的研究發現,中國有將近四分之三的經濟成長來自於資本累積,而衡量總體經濟效益的生產力指數(total factor productivity),從1995至1999年每年卻僅增加2%。
巨大的投資力道,建立在金融機構高度的信貸創造上,也與湧入的外國投資相關。但由於中國固定資產的投資,有70%來自效率低落的國有企業,鑒於國有企業的結構性問題,許多投資的未來獲利相當可疑,可能會創造更多新的壞帳。但由於持續資本注入帶動的榮景,許多企業可以繼續以新的投資項目獲得貸款、吸引投資。「因為一直有錢進來,中國有許多公司的現金流量是正的,也讓資產負債表上的數字越滾越大,」一位往來兩岸頻繁的外商基金經理人觀察,最大的問題是,「如果有正確的損益表,我相信很多公司仍是赤字。」
但在金融市場先天的結構性缺陷影響下,中國當局的貨幣調控手段,有效性也可能大不如前。「想要讓經濟獲得可持續性成長,有賴於收入與投資維持同樣的速度,但在中國卻是後者速度遠遠大於前者,」摩根士丹利經濟學家謝國忠直接以泡沫來形容中國的投資熱潮,認為對於未來的樂觀預期讓中國持續流入龐大的資本,也讓中國的經濟發展,過度依賴各種固定資產的增長,「這些流入的海外資金,讓中國地方政府與企業得以抗拒中央政府的經濟緊縮措施,同時讓投資泡沫與最終將會到來的調整,變得越來越大,」他警告。

**中國經濟的好日子要結束了?

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4月中旬,美國聯邦儲備理事會主席葛林斯班就謹慎指出,「中國面臨的問題,不是對商品需求增加太快,而是貨幣供應量快速增長,可能造成經濟過熱,」中國的貨幣供給額年增長率為20%,加上占據重要比率的國有企業生產「缺乏靈活性」,已給中國當局帶來壓力,「他們在試圖尋找適當的平衡,可能將採取更具彈性的人民幣匯率政策,」葛老的這番話,暗示中國可能透過人民幣的適當升值,配合緊縮銀行信用,讓經濟在今明兩年順利軟著陸。
這表示中國經濟的好日子要結束了嗎?那也未必。「中國的經濟的確過熱,但還不到泡沫的地步,」瑞銀華寶(UBS)長期研究中國的經濟學家安德森(Jonathan Anderson)分析,中國的存貨並未增長過頭,消費者物價也大致平穩,而在最受關注的房地產貸款過速增長問題上,去年以來當局也逐步降溫。
由於中國公佈的官方數字真實度不盡可信,安德森綜合中國的國外直接投資、信貸增長量與工業利潤等指標,發現中國的經濟的確有過熱跡象,但也僅約莫等於1992~1994年當時的熱過頭程度,「現在的現象的確需要適當冷卻,但是比起當時的過熱,現在中國有確實的需求作為底子,出口占GDP的比重也比過去增加一倍,」他認為情況並未失控到無法收拾,中國的GDP在今明兩年仍將分別有9.6%與7.4%的實質成長率。

**回歸基本面,
解決中國經濟循環

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長期的發展仍將持續,但是短期而言,中國經濟將會面臨不小的挑戰。原物料價格的高漲,配合固定資產投資的快速成長,意味著中國工業生產與包括房地產內的相關建設,在供應量擴增的同時,成本也同步上升;工廠與住房越來越多,如果實質需求無法趕上供給的速度,隨之而來的跌價壓力會越來越大,這會進一步惡化企業的獲利與償債能力。如果葛林斯班在今年夏天如市場預期般調高利率,中國可能將面臨雙重壓力:來自美國的需求可能會減緩,而國外流入的資金水位也會降低。
如果不再迷信資本流入帶來的效益,解決中國經濟循環起伏的良方,最終仍要回歸基本面:除了每一單位投資下實質生產力的有效提升,還要有健全合理的信用分配體系。前者涉及國營事業的真正改造,後者則是銀行體系的全面整頓,但這兩者卻都有龐大的社會與政治風險,也是中國經濟改革始終無法順利度過的瓶頸。
1994年,中國的宏觀調控沒有觸及這些實質問題;到了2004年,雖然有所改善,同樣的老問題依然存在,但中國的經濟規模已大到會深刻影響全球經濟運作的地步了。如果中國還想再拖上10年,這一次,恐怕全世界會有更多人被迫要加入中國的財經改革陣營,疾聲要中國打破更多禁忌。

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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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