00940、00939⋯高息ETF狂潮下,風險是什麼?專家2點觀察:別當最後一隻老鼠!
00940、00939⋯高息ETF狂潮下,風險是什麼?專家2點觀察:別當最後一隻老鼠!

金管會3月18日證實00940的成立規模高達1700億元。數日前,00939才以531億元的規模頂開台灣基金史過往募集金額不到200億元的天花板。

這波ETF申購潮有多熱?券商圈盛傳,證券龍頭業者位於南崁的一家分公司,近1個月內就因民眾搶購而暴增1000多戶新開戶數,對比過往平均每月開戶僅約50戶計算,等於單月暴增190倍,成長幅度前所未聞。就連更偏遠的金門,也傳出在基金開募首日就湧入1億元的申購金額。

「起碼,你要知道自己買了什麼!」從掛牌後就進場持有、至今投資0050超過20年的政治大學商學院副院長周冠男,是ETF長期鐵粉,但看到近期熱況後也不免憂心。「ETF發行的目的,本來是為了追蹤大盤指數,讓投資人可以方便進行長期分散式投資,但現在的發展⋯⋯,已經有點偏離原意了。」

ETF之亂從哪來?從行銷手法看起⋯⋯

這波被不少人形容為「ETF之亂」的狂潮中,宣傳手法確實有值得討論之處。「只要10元就可以月月領息」、「投入200萬,每月領息1萬4」⋯⋯,這類關於00940的推介說法,近期在不少網路影片中都能見到,「這已經不是似是而非,根本就是完全錯誤的觀念;說買多少單位、之後每月就有多少股息⋯⋯,最好是能這樣啦!」南台科技大學財金系助理教授朱岳中急切說道。

相較於不少ETF的原始申購單位價格定在15或20元,00940的10元定價確實低價,也相對好入手。但在朱岳中眼中,這就是讓不少投資小白對投資效果有誤解的第一個原因。

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他表示,當這個定價成為基金宣傳訴求重點之一,加上網紅也強調「10元」特色,「這就會大量灌輸投資人錯誤觀念,認為10塊錢很便宜,未來有上漲空間。」

「那根本就是一種迷思嘛!」台股投資名家杜金龍判斷, 近來ETF投資人對「每單位10元」之所以失去抵抗力,恐怕是因為把基金價格與股票面值混為一談了,將股票不易跌破面值的邏輯,直接聯想到基金的表現

另一方面, 由於ETF是追蹤特定指數,會買進的個股、比率,不僅透明,甚至會提前公開指數成分股名單,這樣一來,也就給了其他法人或市場主力套利機會,提早卡位相關個股,靜待ETF成立、進場後「被抬轎」

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以00939、00940公布的指數10大成分股為例,航運股長榮分別會是兩檔ETF追蹤指數的第10大、第1大持股;依指數權重,前者達4.4%,後者更達9.2%。今年前2月,投信法人對長榮的累積買超張數為2萬8411張,平均單日買超811張,但自2檔ETF輪番募集的3月1日起,投信即有密集、異常加碼現象。

「有些成分股已經漲多,買在高點只是幫投信或市場主力抬轎,其實風險也不小。」投資名家郭恭克也忍不住提醒。

而依據追蹤指數回測,00939與00940近5年平均配息率分別達到9.8%及8.6%;但以最新數據計算,兩檔基金前10大持股、成分股現階段的平均殖利率,分別僅有3.6%、4.1%,要拚8%以上殖利率,今年很難!

據投信投顧公會資料,目前還有多檔高息ETF正排隊等待核准,「高息ETF的持股多有重複,資金棒棒相連,多頭時可以助漲,但稍有風吹草動時⋯⋯,就看誰是最後一隻老鼠了。」某資產管理業前主管提醒。

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本文授權轉載自:今周刊

關鍵字: #ETF
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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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