艱難熬過黑天鵝,美國後疫情時代有這4大現象!有哪些可以向歷史借鏡的趨勢?
艱難熬過黑天鵝,美國後疫情時代有這4大現象!有哪些可以向歷史借鏡的趨勢?

隨著口罩令的鬆綁以及各類營業場所陸續開放,美國民眾熱切歡迎已等待一年多的後疫情時代,在這充滿變化和變數的轉變時期,各界專家依據兩次世界大戰、霍亂及西班牙流感、2008年的金融海嘯等過往的重大危機,觀察這些事件結束後帶來的影響,希望能夠鑑往知來,早一步掌握新冠肺炎後疫情時代的經濟和社會走向。

延伸閱讀:美國2千萬人1年內打完疫苗?但僧多粥少,拜登接手後如何解決混亂的接種工程?

改變1:將增加的存款投入消費

當重大事件發生時,消費機會受限、民眾心態趨近保守,造成存款比例迅速增加,例如1870年代英國爆發天花疫情,家戶存款比例隨之增加一倍;第一次世界大戰時期,日本的存款比例更增加超過一倍多。就連儲蓄習慣不普遍的美國民眾,在第二次世界大戰時期,存款比例也激升,總值高達約40%國內生產毛額。既然存款激增,當危機解除後,民眾自然有較多的資金可以消費,但同時又有擔心威脅再次來臨的不安全感,因此歷來的重大危機解除後,都可以觀察到消費總額較事件發生前成長,但不會見到揮霍產生的消費爆發情形。

受到新冠肺炎影響,全美民眾存款總額,在三月達到6兆美元,是疫情前的4倍之多,平均存款佔總收入將近21% ,也是近年來的高峰,因此在餐飲娛樂和旅遊陸續解封後,將可預期到相當大的消費潛力。

Disneyland
圖/ Disneyland Facebook

改變2:更勇敢做出改變和挑戰

歷史學家觀察人類在重大事件後,雖然一方面因為餘悸猶存,對未來的想法趨向保守,但卻又因為經歷過生死存亡的危機,因此更有勇氣追尋更好的發展、面對改變帶來的挑戰。例如14世紀黑死病的爆發,讓歐洲人更勇於航海探險,因為相較於家鄉因疫情導致的大量死亡,航海探索新的商業機會,顯得不再那麼冒險。而根據美國官方的經濟研究,1919年剛從西班牙流感復甦後的美國,出現大量新公司成立潮,也可能是重獲新生的氛圍,激發出創業所需要的勇氣。

這股趨勢可從近期美國餐飲業缺工潮觀察出, 很多原本的餐飲從業人員,因為疫情被資遣後,開始產生危機意識,因而決定進修、或是尋找更具挑戰性的工作,提升自己的不可取代性

Applebee's
美國餐飲業出現大量缺工潮,部分原因是原本的餐飲從業人員,被資遣後決定勇敢轉換跑道,提升自己的不可取代性。
圖/ 截圖自Twitter

改變3:更積極以機器取代人工

當有重大危機出現,往往伴隨而來的是人力嚴重短缺,因而刺激企業尋找更多能取代人力的生產方式。依據國際貨幣基金組織的研究,2003年SARS和2013年伊波拉病毒開始爆發後,在當地受到影響的企業,後續投資、增加自動化生產的比例及速度都明顯上升。甚至還有專家認為,14世紀中的黑死病,間接影響15世紀的古騰堡發行活字印刷術印製聖經。

觀察現況,自新冠肺炎爆發以來,雞肉和木材等產業皆因為作業人數管制,產量受限,甚至在市場需求不斷上升的同時,還是無法增加產量,大好的商機看得到卻搶不到,有鑑於此, 專家認為這些企業將來採用自動化的比例勢必上升,以降低缺工的風險

Walmart
圖/ 截圖自Walmart

延伸閱讀:長時間宅在家掀換房潮、速食店也鬧「雞」荒!美國人有哪些後疫情日常挑戰?

改變4:社會更重視平權和正義

當危機發生時,最受重創的通常是最弱勢的族群,因此危機解除後,往往會引發追求平權和正義的風潮 。法國在1830年代爆發霍亂,一個月內有將近3%巴黎人因此喪生,其中又以貧窮者占大多數,因而引發劇烈的貧富對立,社會動盪的情形甚至在疫情消失後又延燒數年;當西非國家在2013到2016年受到伊波拉病毒之害時,暴力事件也激增40%。

2008年的金融海嘯重創全球,直到2015年美國黑人的失業率才降至10%以下,但從金融海嘯爆發以來,白人失業率卻從未超過10%, 重大危機讓原本就存在的資源不均、貧富差距問題,更加被凸顯 。因此當去年新冠肺炎爆發,黑人染病、死亡比例大幅超越白人,又再發生白人警察對黑人的執法過當事件,終於燃起被壓抑的怒火,展開一連串「黑人的命也是命」示威活動。

遊行
圖/ Georgetown University

依據國際貨幣基金組織的報告, 政治和社會的動盪,往往會在疫情結束後兩年來到高峰 。為消弭資源鴻溝,美國白宮經濟學家再次聚焦黑人女性投入就業市場的比例,並列為健康經濟環境的指標,希望打造更平權的環境。紐約時報也撰文提醒大眾,開心迎接後疫情時代的同時,別忘了關心那些真正受到重創的人。

各界專家藉由歷史案例所預估的四大趨勢,除了作為政府、企業發展策略的參考,也希望每個人都能藉由前人的經驗,更勇敢做出改變、更溫暖關懷別人。

資料來源:The Economist紐約時報華爾街日報The White House

責任編輯:文潔琳、錢玉紘

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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