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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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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