高通膨、高波動和利率上揚利空淬煉,SMART投資策略可穩中求進
高通膨、高波動和利率上揚利空淬煉,SMART投資策略可穩中求進

高通膨、聯準會緊縮和中國防疫封控及接踵而至的景氣疑慮連番衝擊,第二季受到全球股債市承壓,尤其美國五月CPI通膨年增率8.6%、再創40年新高,再度引發新一輪的通膨和升息恐慌性賣壓。

富蘭克林證券投顧預期第三季金融市場將上演四「重」奏,包括重新檢視基本面(經濟放緩或衰退、中國解封進展和經濟回溫速度、通膨是否觸頂及放緩速度)、重新調整政策路徑(聯準會升息速度/中國防疫及監管)、資產評價重新校準(是否超跌)及資金重新輪動。

面臨高通膨、高波動和利率上揚環境,金融市場短期同步承壓,富蘭克林證券投顧建議投資人保持冷靜並採取多元配置分散風險,面對長期看好標的遭逢非理性拋售時,可採逢震盪分批加碼和大額定期定額策略,靜待烏雲散去後的反彈行情,歷經利空淬煉後,預期有些資產仍有機會脫穎而出。

第二季以來累計全球股市下跌15.5%,中國放寬防疫限制並釋出可能鬆綁網路產業監管的訊號,中港股市支撐新興股市僅下跌10.4%,布蘭特油價大漲17%至每桶122美元,支撐全球能源類股逆勢上漲9%,史坦普全球基礎建設指數滑落6.27%、相對抗跌。

美國十年期公債殖利率上揚102個基本點至3.36%、再創十一年新高,避險資金支撐美元指數上漲6.88%,主要債券類別全盤盡墨,其中富時波灣債下跌5.25%,優於新興美元債下跌10.80%和美國非投資等級債下跌8.41%表現。

聚焦基本面及政策路徑,多元配置度過波動期

儘管眾多變數猶存,但隨著市場情緒已偏悲觀,股債資產評價面大幅調整後回歸合理甚至便宜水準,有助收斂下檔風險,若經濟基本面稍有優於預期、或是拜登政府採取調降對中國加徵關稅等具體措施緩解通膨壓力,隨時有機會帶動市場反彈。

至於第三季投資策略富蘭克林證券投顧建議採取「SMART策略」,包括「Strong強勢主流、Multi-Asset多元資產、Rate債券收息、Turnaround轉機題材」,以採取靈活彈性配置的美國價值平衡型基金為核心,讓經理人自動對焦股債市的優質收益與獲利機會,迎向與病毒、通膨和升息共存的投資環境。

富蘭克林2022年第三季投資策略
富蘭克林2022年第三季投資策略
圖/ 資料來源:富蘭克林證券投顧整理,2022/6/14

富蘭克林證券投顧看好基礎建設產業、公用事業產業及美國價值型股票型基金震盪後仍有表現空間,積極者可搭配操作天然資源產業,將通膨風險轉化為獲利契機。

此外,隨著債券殖利率急速彈升後評價面改善,可留意波灣債和美國非投資等級債券型基金的布局機會。

另一方面,在上海歷經嚴格封控解封後,中國經濟最壞情勢可能已過並將邁向復甦,政策面還有寬鬆空間,美國科技和生技股短線逆風猶存,但隨著下半年新產品問世、企業資本支出、實驗數據及併購活動回溫,蘊藏轉機題材,建議可採取分批加碼或定期定額策略累積部位。

富蘭克林坦伯頓穩定月收益基金經理人愛德華.波克指出,今年以來對於風險性資產採取更加審慎的態度,但預期強健的就業市場可望支撐美國經濟,著眼企業在遭遇疫情衝擊後積極修復資產負債表強化體質,預估即使經濟真的陷入衰退也將是輕微的。

至於現階段投資策略首重管理通膨和利率上揚風險,並在震盪中尋找布局機會,近期陸續加碼較高收益機會的非投資等級債,投資級債的吸引力與公債的預期回報也都在改善中,股票則以公用事業、醫療和金融為前三大投資產業。

美盛凱利基礎建設價值基金經理人尼克.蘭利表示,第三季全球總體經濟不確定性眾多,增添股市波動,看好基礎建設及公用事業產業具備通膨轉嫁、公司獲利和現金流量穩定及可預測性高的優勢,加上該產業正迎向多項順風因子,包括公用事業積極發展提高再生能源發電等資本支出計畫,並透過分拆非核心業務等策略變革以改善未來的現金流量,運輸基礎建設將持續受惠疫後需求復甦,通訊基礎建設公司評價具吸引力且持續受惠於5G發展下的資本投資,有利基礎建設股票後市。

富蘭克林坦伯頓天然資源基金經理人費德里‧弗朗認為,預期原油、金屬、礦業和其他天然資源產業將持續呈現供需緊繃狀態,在經濟維持溫和增長環境下,將支持商品價格及相關公司獲利表現。現階段布局側重在能源類股,包含能源上游的探勘開採與油田設備服務,搭配鐵礦砂與銅礦,這也受惠於電氣化、能源轉型主題的需求。面臨通膨環境下,將天然資源產業納入投資組合有助分散風險並提供防禦通膨風險的機會。

富蘭克林坦伯頓波灣富裕債券基金經理人莫海迪.柯弗表示,現階段看好波灣債市三大新優勢:(1)俄烏戰爭導致全球石油供不應求,就算戰爭結束,預期仍將需要進行大量投資以彌補現有油田的減少。

展望油價將維持在高檔水準,繼續嘉惠政府財政。(2)由於波灣國家採取釘住美元政策,本身又為石油生產國,因此通膨壓力相較其他國家為輕且可控。(3)高利率環境,金融產業獲利可獲挹助,而金融業為波灣債市可投資的最大權值產業。

富蘭克林坦伯頓科技基金經理人強納森.柯堤斯指出,自去年11月中以來,市場消化通膨上升、聯準會政策行動、疫情危機可能結束以及俄烏情勢的影響,市場波動加大,然而「無差別拋售」科技股並沒有考慮到個別公司堅實的基本面,資本充足、消耗現金的公司只要具備強勁的單位經濟效益和領導地位,在任何一種利率情境下都可以是優秀的企業,投資人可趁評價修正時,增持具有良好長期前景的高品質公司。

責任編輯:吳秀樺

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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