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

**
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?

**
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

**
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。

往下滑看下一篇文章
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
AI全球100+台灣20
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓