當經濟陷困境,聯準會執行量化寬鬆怎麼做?對銀行、市場帶來哪些影響?
當經濟陷困境,聯準會執行量化寬鬆怎麼做?對銀行、市場帶來哪些影響?

聯準會有兩項職責:充分就業及穩定物價。實務上,聯準會並不清楚到底多低的失業率可稱之為充分就業,也沒有必要一直得把通膨目標設在2%。聯準會對通膨的經驗值和其他主要中央銀行如日本央行(BOJ)和歐洲央行(ECB)也不相同,後者進行了長達數十年的實驗也難以達到其目標通膨率。過去十幾年,聯準會為了達成上述二項職責,逐漸放寬其政策工具,進行了非傳統性的貨幣政策,包括大規模印鈔。

聯準會認為利率是經濟的櫥窗,也是其達成工作職責的主要手段。 在它眼中有一個稱為「中性利率」 的東西,在這個利率水準下,經濟剛好不會擴張也不會下滑。當利率水準低於中性利率時,經濟便會開始擴張,通膨上升,失業率逐漸下降。反之,當利率水準高於中性利率時,經濟開始放緩,物價下跌,失業率逐漸上升。聯準會聘任一群經濟學博士(人選會更替)來決定利率升降,以達到其政策目標。 像是印鈔的決定,便是聯準會認為有利於操縱長期利率的工具。

實行量化寬鬆怎麼做?

當經濟陷入困境,聯準會的模型顯示當時的中性利率過低,甚至是負值時,它就會動用所有的工具壓低利率,讓利率水準在中性利率以下,以促進經濟重新成長。首先會調降隔夜拆款利率到0%,然後會大量買進長天期公債,讓債券價格上升,試著壓低長期殖利率。長天期的公債對隔夜拆款利率的敏感度較低,因此聯準會的量化寬鬆的影響是間接的。

當聯準會執行量化寬鬆的政策時,它會公告買進數量、買進速度、以及要買進何種資產,但它無法知道市場的反應會是怎樣。這可以理解,市場的反應本來就難以預測,因為沒有人知道有多少訊息已經反應在價格中。聯準會只有透過內部模型決定購買數量,然後依靠大範圍調查市場參與者的回應來確定市場期望為何。過程中,聯準會會隨著市場反應的變化微調政策執行細節,並且留意潛在的負面效果,像是買進過多的特定證券導致市場功能失靈。

一旦聯準會購買金融資產,它就會創造銀行準備金。非銀機構不能在聯準會開立戶頭,無法持有準備金。因此當聯邦準備銀行向非銀機構購買金融資產時,會將準備金移轉給該機構所屬的商業銀行,再由商業銀行對該機構作減記。此時商業銀行只是聯邦準備銀行和機構之間的中介,原因只是非銀機構無法持有準備金而已。聯準會購買資產的動作會大幅增加準備金的水位,同時也增加商業銀行的存款。

美國聯準會主席鮑爾(Jerome Powell)
美國聯準會主席鮑爾(Jerome Powell)
圖/ 美國聯準會臉書

執行量化寬鬆的目的,是降低長天期利率,準備金和銀行存款的增加只是執行政策的產物。學術模型認為量化寬鬆能有效降低利率並推升通膨。 然而就聯準會、日本央行、歐洲央行的經驗來看,單靠大規模的量化寬鬆並不足以持續推升通膨。三家主要央行過去十幾年的通膨水準均未達標,但它們持續相信量化寬鬆的功能。

量化寬鬆最大的效果是推升了金融資產的價格,但卻未必有效刺激經濟。 量化寬鬆本身是將政府公債轉換為銀行存款和準備金的過程,迫使整體商業銀行以準備金的型式持有貨幣,其他非銀機構手中的貨幣則是用銀行存款取代。 通貨膨脹的發生往往是經濟體的需求大於供給所造成,持有政府公債型式的貨幣不會在實體經濟中花掉,反而因為債券價格上升加速換回銀行存款,非銀機構更可以用這些存款買進更高收益率的公司債,甚至在股票市場裡進行投機。即使銀行受限法規,投資限制較多,也可以拿手中的準備金去買進更高收益的機構不動產抵押證券(Agency MBS)。這些投資組合的調整都推升了資產價格水漲船高。

理論上央行的量化寬鬆沒有極限。聯準會買進了數兆美元的資產,占美國經濟總產值(GDP)的一部分;日本央行買進了超過全日本總產值的資產,至今仍未見其金融市場動盪或貨幣大幅貶值。 然而,日本央行持有超大部位的日本國債,無異破壞了日本債市的功能。日本債市已不能反應日本的經濟情勢,只是一個執行日本政策的市場撮合者(maker)。甚至有些時候,日本國債在市場上根本沒有交易。

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圖/ 商周出版

本文授權轉載自《聯準會到底在做什麼?》,王造著,商周出版

責任編輯:蘇柔瑋

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AI讓軟體開發更快,誰來接住「上線之後」?諾德資訊以Production as a Service補上最後一哩
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2026台灣設計展於9月24日至10月11日在桃園登場,以「桃園流」為主題,結合千塘之鄉的水文地景、國門之都的航空與物流優勢、多元族群文化匯流,以及 AI 科技應用,展現城市運轉的動態美學。

其中,為提供民眾不同於以往的互動體驗,AIoT 智慧感知大數據平台服務商棋苓(Chylyng)推出全展區 AI 穿戴互動體驗「FLOW CHECK」。參觀者配戴主辦單位提供的智慧手環後,可沿著展場動線於不同站點進行互動。即使多人同時參與,每位參觀者仍可依照不同的路徑、選擇與互動節奏完成體驗;系統並依據互動過程與結果,即時生成專屬的 Flowmomo 數位卡牌,讓參觀者儲存並帶走屬於自己的展覽體驗紀錄。

看似簡單的手環互動,背後其實是一套整合穿戴裝置、即時感測、場域互動、資料處理與雲端服務的完整系統。尤其在大型公開展覽環境中,不僅必須因應大量參觀者於短時間內同時使用,也必須確保從手環感測、站點互動、資料傳輸到最終結果產出的每一個環節,都能維持即時且穩定的服務品質。

棋苓以自主開發的 Eleplo AIoT Platform 為技術核心,整合穿戴裝置、感測設備、人員與資產定位,以及即時事件與資料管理,並負責建構 FLOW CHECK 的手環互動邏輯、站點應用、卡牌生成及參觀者操作介面。

專業分工合作:諾德資訊坐鎮後端,撐住大型公開展覽的服務韌性

為了讓系統從開發與測試環境順利進入大型公開場域,並進一步提升正式服務的可用性、資安與系統韌性,諾德資訊與棋苓採取專業分工合作。棋苓聚焦於 AIoT 平台、穿戴應用及使用者體驗;諾德資訊則負責後端基礎架構、正式環境部署、壓力測試、高可用性驗證,以及服務上線後的系統與流量監控。

由於展場現地部署時間僅有兩天,雙方將大量驗證工作提前至開展前完成。諾德資訊於正式開展前約一個月即建置專用測試環境,讓棋苓的應用服務提早與正式營運架構整合,並進行壓力測試、高可用性驗證及異常情境測試,使原本必須於現場進行的系統驗證工作大幅提前完成。

諾德資訊業務開發經理邱柏瑞表示:「FLOW CHECK 的挑戰在於大量參觀者可能集中於同一時段使用手環,因此除了確保服務穩定之外,也必須辨識進入系統的流量究竟來自真人使用者、合法自動化程式、AI Bot 或惡意攻擊,並透過即時監控及早發現異常。」為此,諾德資訊導入 IntelliFend Bot Management,協助辨識真人使用者、合法自動化及異常機器人流量,並於展覽公開服務期間透過遠端監控,持續掌握主機、資料庫、應用服務及外部流量狀態。

此外,為驗證系統在大型展覽情境下的承載能力,正式展出前,諾德資訊亦協助棋苓進行大規模壓力測試,模擬最高約 3 萬人同時使用的流量情境,提前觀察系統資源使用狀況、服務反應與可能的效能臨界點,並據此進行相關調校。

透過棋苓在 AIoT、智慧穿戴與互動應用上的技術能力,以及諾德資訊在正式營運環境、資安、壓力測試與維運監控上的經驗,雙方在展覽正式開放前,即完成從應用層到基礎架構的完整驗證,讓 FLOW CHECK 能夠在大型公開場域中穩定提供即時的 AI 穿戴互動體驗。

諾德資訊
諾德資訊業務開發經理邱柏瑞表示,FLOW CHECK展前模擬約3萬人同時在線情境,並即時辨識流量來自真人、Bot、AI或惡意攻擊,提前掌握系統臨界值。
圖/ 數位時代

AI加速開發腳步,但也增加「上線」考驗

從生成式AI到代理式AI,軟體開發速度快速提升,過去需要長時間才能完成的產品原型(Prototype)與概念性驗證(PoC)專案,現在可以很快完成驗證,讓軟體商有更多時間跟資源投入客戶需求、產品創意與使用體驗。

但是,從PoC走到Production,面對的是完全不同的考驗。
諾德資訊技術長張家榮解釋,進入正式環境(Production)後,軟體服務必須面對真實使用者的流量、不同客戶的IT環境、計算資源擴充、資料庫負載、網路連線、資安攻擊,以及服務異常時的切換與處理,就算在壓力測試時表現正常的系統,也可能在Production的時候出現問題。

更值得特別注意的是,AI不只讓開發者更快,也讓攻擊者發現漏洞的速度加快;過去,服務上線後還有時間慢慢觀察、修正,現在,服務一上線,可能很快就遭到掃描甚至攻擊。

也因如此,軟體商、系統整合商選擇基礎架構夥伴的條件開始改變,從過去關注功能與價格轉向:產品能不能順利上線?出了問題誰來處理?面對流量變化與資安風險,服務能不能持續運作?

張家榮表示:「諾德資訊可以提供從公有雲、私有雲、地端、邊緣運算、主機代管、網路,到維運與監控等服務,讓軟體夥伴可以將資源集中在應用與客戶需求,無須擔憂Production議題。」

諾德資訊
諾德資訊技術長張家榮指出,公司可提供從公有雲、私有雲、地端、邊緣運算、主機代管到維運監控的完整服務,讓軟體夥伴無須擔憂Production議題。
圖/ 數位時代

不僅提供資源,諾德資訊將Production變成一項服務

而這也是諾德資訊會提出「Production as a Service」的原因:不是在提供另一種雲端或主機服務,而是將軟體從開發走向正式營運所需的Production流程,轉化成可以被專業分工、驗證與持續維運的一項服務。

「Production as a Service不是單純把主機或雲端資源租給客戶,而是共同檢視這套軟體能不能順利上線與正常營運。」邱柏瑞表示。

實際做法包括,在上線前協助檢視架構,建立與正式環境相近的測試環境,確認系統正常狀態、最大承載量與資源需求,並驗證高可用性、資安、備援及服務切換機制;上線後則持續監看服務狀態、容量與流量,及早發現異常並處理。

諾德資訊之所以有這樣的服務能力,可以歸結為三點:

第一,長期累積的基礎架構與維運經驗,目前,諾德資訊同時服務的客戶數近30家,應用情境涵蓋IoT、購物平台、遊戲、音樂等不同類型的軟體服務。

第二,諾德資訊將每一個客戶遇到的問題與解決方案收攏至知識庫,讓團隊成員可以快速處理、借鏡,滿足客戶需求。

第三,依循ITIL的維運精神,並具備ISO 27001等資安相關認證,將服務流程、操作紀錄、備份、監控與異常處理等機制內化到服務之中。

這也是諾德資訊與單純提供雲端、IDC或主機代管服務的業者之間的最大差異:交付的不僅是基礎設施,而是讓服務持續運作的能力。面對客戶同時使用公有雲、私有雲、地端與邊緣運算環境,諾德資訊另以 MQloud 提供統一管理,把網路、防火牆、流量、監控與帳務收進同一套平台,降低跨環境營運的複雜度。

「軟體商負責開發,就像晶片設計公司;諾德資訊則負責協助完成測試、製程調整與正式生產,讓產品真正走向市場,希望成為『軟體界的台積電』。」張家榮如是說道。

展望未來,諾德資訊將持續深化 Production as a Service,成為軟體公司從上線到長期營運的夥伴。自構想階段起即與軟體商共同討論架構,於測試階段協助驗證,於準備上市時承接正式環境,上線後則持續守住流量、資安與服務韌性。軟體開發者與 SaaS 業者可將資源集中於產品與客戶,完整基礎架構與 24×7 維運則由諾德資訊端到端承接。

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