最少時間賺最多錢,買下香港、紐約和巴黎……
最少時間賺最多錢,買下香港、紐約和巴黎……
2001.09.01 |

31歲的劉憶如,是新近竄起的理財專家,靠著清楚的理財觀念,不但賺進了大把鈔票,此刻則在趕寫她的第三本書。每天超過20小時的寫作時間,讓她在半年不到的時間內出了兩本書,而且本本暢銷。
從國中起,劉憶如就開始打工的生涯,剛考上景美女中的那年暑假,她就到身為工程師哥哥的公司打工,焊接音樂鈴卡片的零件,也曾連續幾年,到中央印製廠當暑期工讀生(只是過路財神),幫忙數鈔票,上了大學,更身兼很多家教,努力搶錢。

**受華爾街震撼教育

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畢業之後,跟一般大學生一樣,劉憶如懷著「異國留學夢」。雖然只存了7000塊美金,劉憶如還是勇敢飛往異國追尋她的夢想。最慘的時候,手邊的錢連買二手車都不夠,只能買輛腳踏車代步。由於人生地不熟,劉憶如上學的第一天就迷路,在沿路按門鈴求救後,才找到同學會會長幫忙。
因為這樣的慘痛經驗,劉憶如向家裡求助,後來在家裡的贊助下,勉強買了一輛二手車,也從此奠下買賣二手商品的經驗。她說:「買二手商品可以為消費者省下大筆的費用,」一輛汽車一經使用價格就下跌30%左右,因此買一輛駕駛不到一年的新車,可以省下十多萬,相當划算。一直到現在,劉憶如都身體力行買古董家具(可以增值)、買二手車(可以省錢)、買成屋(可看到實物、降低風險)的原則。
MBA畢業之後,劉憶如考進紐約傳訊電視擔任駐美特派員,就在華爾街的震撼教育下,培養出國際宏觀的理財視野,沒多久,碰到中共飛彈演習,很多台灣人把保命錢匯入美國。當時,劉憶如的家人匯了10萬美金到美國,並聲明只可多不可少。有了這筆母錢,劉憶如開始練習理財,她保留6萬元定存,3萬元買共同基金,一萬元買股票。
當時駐外記者壓力大,但是待遇很不錯,平均每個月扣掉房租、養車、生活費,至少還能存300美元,1996至1998年,美國股市穩定成長,共同基金獲利每年有20%,股票方面更因為劉憶如經常在華爾街報新聞,容易清楚脈絡,1996年開始,她投資微軟一萬美元,結果從100塊漲到160左右,等股票分割(split),再漲再賣,兩年內劉憶如就賺進她人生中第一個100萬。

**要用最少時間賺最多錢

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回到台灣後,劉憶如看到身邊很多朋友,每天早上6、7點起床,早餐還沒吃完就塞車直奔辦公室上班,中午隨隨便便扒了個便當,精神緊張了一天,5點鐘一到,老闆還沒走,誰也沒敢走開半步。好不容易拖著疲累的身體回到家,抬起頭看看時鐘,已經是9點鐘了。但是這樣整天超過10個小時的工作時間,並沒有為他們帶來「豐衣足食」的生活,反而是每月月初「手頭闊綽」,月尾「捉襟見肘」的惡性循環,活脫脫是「月光族」,因此,當時在非凡主持「生活網站」的劉憶如,決定轉換跑道,做自己的老闆,當個自由作家,那是2000年11月的下旬,當時她立志,要用最少的時間賺最多的錢。
轉換跑道的念頭醞釀了一段時間,劉憶如在離職後的一星期內,就立刻準備好一份出版企劃書,找了3家出版社洽談,最後選了她覺得合作默契最好的一家出版商,就此開始她的寫作生涯。
回過頭來看,短短半年時間,出了兩本暢銷書,目前正準備出第三本書的劉憶如,可以說是走對了方向。在各方邀約下,劉憶如開始建立起在理財方面的權威形象,甚至被視為年輕一代的理財專家。她目前在桃園有一棟房子,布置得非常溫馨,屋內陳設了許多古董家具,有一部不錯的車子,同時在美國擁有價值數百萬的共同基金和股票,在國內也涉獵未上市股票和房地產投資。31歲赤手空拳能有這樣的資產,是不是也令上班族「窮爸爸」的你同樣羨慕呢?
劉憶如說:「我覺得每一個人都有這樣的機會,只是看你用不用心。因為每個人的家庭環境不同,理財個性也不同,別人的經驗可以做為參考,但不是通則。」問她接下來有什麼願望,劉憶如說:「我希望在40歲以前,要在巴黎、香港、紐約、台北都有房地產,」但先決條件是,這些不動產有其他賺錢投資的運用,她才會購買。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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