朱成志教你開春賺大錢!
朱成志教你開春賺大錢!
2004.02.15 | 人物

2003年台股在經歷SARS衝擊後,經過一年大多頭走勢。這十多年來,現在是台股第五次的循環波,仍持續加溫中。

**今年行情可望站上萬點?

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今年行情樂觀無比,一般認為,台股將在2004年第一季挑戰十年線,最樂觀的看法甚至有人喊到一萬點。雖然行情看好,但是今年的精華可能會落在上半年,尤其是選舉過後的第二季,力道會非常強勁!全球景氣向上的趨勢明確,不管誰當選總統都改變不了。
然而,不管多頭、空頭,要在股市中長久獲利,其實都不是一件容易的事。
回顧過去的歷史,投資股市,10人中有8人賠錢,不管股市是多頭、空頭,到最後,只有極少數的投資人能真正從股海中獲利,其他大多都是套牢一族的常客。也許每個人都會有幾次傑出的獲利績效,但多半是誤打誤撞,最終結算還是以賠錢收場,許多人一輩子辛苦掙得血汗錢都奉獻給股市,實在非常不值得。
這些會賠錢的投資人,必定有一些「賠錢基因」。而這些潛在的「賠錢基因」使得他們無法克服人性弱點,不斷地犯下重複的投資錯誤,因此無法在股市中獲得利潤。
想要投資股市,首先必須確認你是否有「賠錢基因」?或者你很幸運地具有「賺錢基因」?
如果你擁有「賺錢基因」,那麼恭喜你可以邁向投資的第一步;即使是擁有「賠錢基因」也不用感到氣餒,因為這並不代表你一輩子都不適合投資,而是要等到你的投資功力及心態調整正確之後,才適合開始投資理財。

**如何培植股市賺錢基因?

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要怎樣才能培養自己的賺錢基因呢?我認為應該做好以下幾點投資準備:

**1.操作最適合自己個性的股票: **
投資是可以讓您當老闆經營一輩子的事業,每個人都應該修好理財學分,才能把錢放在最有利的地方,想要持久投資並且投資成功,關鍵便在於你對投資是否真的有興趣。
市場上許多成功的投資者,都有屬於自己的投資哲學,要進場投資,首先要了解自己是怎麼樣的投資人,及你如何看待投資風險。
要是你天生輸不起,屬於極端的風險規避型投資人,你就得走安全模式,買穩定性較高、潛在風險較小的股票,或是買價值型投資的股票,千萬別硬著頭皮冒高風險。

**2.借專家的腦子,用自己的原則,將投資視為作戰: **
台灣的股市已經邁入專業選股的時代,我必須提醒讀者:這個時代,沒有懶人投資致富法!
消極地買債券型基金或定存,不可能致富!要追求利潤一定要冒「合理及看得懂」的風險,從現在開始,要將投資視為作戰,嚴格控管資金,謹慎選股。
歐洲股神科斯托蘭尼在其著作《一個投機者的告白》中寫到:「沒有自己見解的人,就不能投入股市」。90%的股市玩家沒有主見,更不用提建立自己的投資哲學。股市上最難的兩件事是接受損失和不贏小利,但更難的是有自己的獨立見解,做與多數人相反的事。
許多人會強調逆向思考的重要性,但我認為投資人應該要的是獨立思考,而不單是逆向思考。
因為市場上很多操作哲學在邏輯上是互斥的,譬如:有些投資大師是以人棄我取、逆向思考的方式獲利;有些則根據技術指標,追隨momentum順勢而為。我建議讀者必須認清自己的投資性格,建立專屬的投資哲學,你的目的是為了投資獲利,不是當投資學老師或財務專家,不必諸子百家都學,搞得自己精神分裂。
在投資的道路,贏家往往是孤獨的。但孤獨的意思是要獨立思考,並不是要離群索居。訊息的廣泛收集是獨立思考的前提,在產業變化迅速的時代,沒有快速且廣泛的訊息,是不可能在投資領域上贏得先機的。

**3.不畏利空來襲,全面估算變數,找出因應對策: **
股票市場年年有意想不到的利空衝擊,去年有SARS,今年有禽流感,但投資人無須過度悲觀,因為大盤往往都在跌無可跌、破底再破底,市場上哀鴻遍野、人心潰散之際,便開始出現「奇蹟式反轉」,所謂行情總自絕望中誕生,就是這個道理。
因此在大起大落的股市一定要有一套方法,使自己的情緒不被媒體的煽情報導打亂,穩定的EQ才能使你的IQ正常理性地發揮,而掌握最佳賺錢時機。
對空手的投資人來說,遇到突發利空,可說是難得一見的絕佳投資時點。因為市場往往對利空消息反應過度使股價超跌,「超跌」便蘊含賺取「超額利潤」的機會。
投資理財是人生的一門必修課,對任何人而言都是相當重要的,要投資成功便得對投資有興趣,享受投資研究過程中的樂趣,以及證明看法正確的成就感,當然還有最實質的獲利報酬。
如果讀者能夠同時兼顧以上的投資原則,循序漸進地建立安心的投資哲學、做好萬全的進場準備、選擇致勝的進出時點、透析專家的選股密技!那麼要在今年的股市中,自然獲利可期!

朱成志小檔案
學歷:台大EMBA
經歷:16年證券、投顧、投信、創投服務資歷,現任萬寶週刊社長、中華民國證券分析協會理事、退休基金協會理事
最新著作:著有《改變您發財的DNA—朱成志股市實戰36堂課》。

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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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