打破選股邏輯!富邦特選高股息ETF募集破150億,看懂00900是什麼
打破選股邏輯!富邦特選高股息ETF募集破150億,看懂00900是什麼

打破傳統高股息ETF選股邏輯的「富邦特選高股息(00900) ETF」上周開幕,一周的募集期間湧入超過150億元規模資金,該ETF已在今(14)日獲准成立,預計12月22日掛牌上市。

「富邦特選高股息(00900) ETF」主打滾動式篩選邏輯與高配息率,經理人楊邦珩表示,由於高股息因子在台股市場對總報酬有顯著正向貢獻,因此儘管富邦特選高股息ETF追蹤指數承擔高週轉率產生的成本,但從回測得到的成果而言,對投資人而言仍是值得的。

高股息因子在台股市場是一個中長期有效的投資因子,楊邦珩分析,統計台灣全部1,700多檔的上市、櫃股票最近10年的含息累積總報酬表現,其中現金股息率排序最高的前20%個股,高出股息率最低的20%個股逾100%,可見高股息因子在台股市場對總報酬有顯著正向貢獻。

楊邦珩說,簡單來看,就是根據前述歷史數據統計,配息率越高的股票,往往繳出的長期總報酬相對也會越高,這也解釋以高股息作為投資決策的考量因子,不僅是台股市場的主流趨勢之一,更重要的是能提高投資效率。

股市_成長_指數_上揚
高股息因子在台股市場是一個中長期有效的投資因子,不僅是主流投資趨勢之一,更重要的是能提高投資效率。
圖/ shutterstock

在台股高股息因子有效的背景下,富邦特選高股息ETF追蹤的「特選臺灣高股息30指數」,採用公司實際公告現金股利發放金額或最新財報等資訊計算,以指數化投資的方式,透過一籃子股票高度參與高股息個股的行情表現。

此外,成分股調整考慮個股除息日,藉由滾動式成分股調整方式,一網打盡台股市場中眾多高股息的股票,將台股市場所具有高股息的優勢發揮到淋漓極致,指數股利率也因此明顯提升。

楊邦珩提醒,同一個股市因子,在不同市場,其效性或報酬表現可能呈現出大幅差異,譬如說,高股息因子在台股市場有效,在其他市場並不見得存在同樣的效果,主要原因是因子的效性,可能受每個市場的背景特性或法規制度不同所影響。

報稅,會計
每個市場與國家的稅負制度與法規皆不同,故相同的投資因子,在因所在市場而有不同表現。
圖/ pixabay

以美股市場為例,美國S&P500指數成分股,現金股利率較高的個股,近10年累積總報酬卻落後股利率最低的個股近80%,因此同一個高股息因子在台股、美股市場效性大不相同,可能的原因來自於稅負制度的差異,主要是美國政府對公民或外國投資人皆有課徵股利所得稅,甚至針對持有個股時間長短,課徵不同的稅率,進而影響投資人高股息個股的操作。

楊邦珩解釋,回測「特選臺灣高股息30指數」過去11年參與到的除息次數,可看出透過滾動式調整,指數在第一次(4月)及第二次(7月)的大量持股轉換,幾乎都能全數參與到配息次數,在台灣的上市櫃公司開始得以採行季配及半年配的政策釋出後,該指數一年最多更能參與到60次以上的除息次數,也因此指數近10年來平均股息率可以得到9.99%的表現。

本文經授權轉載自:經濟日報

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責任編輯:吳佩臻、錢玉紘

關鍵字: #股票
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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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