聯準會主席稱通膨恐延燒到明年夏季!專家:供應鏈短缺極似二戰後
聯準會主席稱通膨恐延燒到明年夏季!專家:供應鏈短缺極似二戰後

聯準會(Fed)主席鮑爾(Jerome Powell)警告,直到明(2022)年夏季前,通膨壓力可能都會一路偏高。

Jerome Powell
Jerome Powell
圖/ MoneyDJ

MarketWatch報導,鮑爾30日赴眾議院金融服務委員會(U.S. House of Representatives Financial Services Committee)作證時表示,經濟如今面臨「極不尋常的」的供給吃緊問題,但這些狀況終將緩解、通膨過段時間就能降溫。

鮑爾坦言,通膨何時能緩解根本無從評估,但他認為接下來幾個月及明(2022)年上半年期間,應能稍稍舒緩。他並指出,整體來看,通膨預期依舊跟Fed設定的2%目標保持一致。

芝加哥聯邦儲備銀行總裁Charles Evans 30日稍晚則表示,供應短缺、供應鏈支離破碎的狀況,幾乎跟二戰後一模一樣,當時美國必須把戰時物資的生產線重新轉換為消費性產品。他說,這導致人們面臨較高的物價。

美國8月的消費者物價指數(CPI)年增5.3%,遠高於Fed預設的2%目標。

鮑爾稱物價、就業恐衝突

CNBC、路透社等外電報導,鮑爾9月29日在歐洲央行(ECB)舉辦的遠距研討會表示,供應鏈瓶頸並未改善,著實令人「灰心」(frustrating),問題似乎還惡化了些。他預測這個情況很可能會持續到明年 ,通膨居高不下的時間將比Fed原本估計還久。

battery resourcers
battery resourcers 的工廠設備
圖/ battery resourcers 網站

鮑爾坦言,「我們已很久未曾遇到這種狀況,央行的兩大任務目標的關係呈現緊張狀態(tension).....通膨不但偏高、還遠超過預設目標,但就業市場卻似乎仍有剩餘人力(slack)。」這種狀況可能迫使Fed犧牲其中一項,在就業仍需成長之際調高利率來抑制物價。他表示,「未來幾年要如何處理這項問題,是央行最優先且最重要的任務,這會極具挑戰。」

鮑爾明顯是在跟美國1970年代的停滯性通膨(stagflation)作對比。美國目前的就業人口依舊較疫情爆發前短少超過500萬人,但Fed已將今年的通膨率預估值上修至4.2%、遠高於預設的2%目標。Fed預測明年通膨率將趨緩至2.2%,略高於6月當時的預估值。

本文授權轉載自:MoneyDJ理財網

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責任編輯:傅珮晴

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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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