不景氣的因應之道
不景氣的因應之道
2001.04.01 | 科技

聽起來令人匪夷所思:所有台灣人耳熟能詳的美國企業,不約而同在3月間宣佈以千人為單位的裁員計畫,思科、英特爾、康柏全都在劫難逃。即使是最樂觀的經濟學家,在道瓊指數跌破萬點之後,都不得不承認「不景氣」(recession)已經在美國大門口。即使聯準會在3月20日降低利率2碼,還是無法振衰起蔽。
思科執行長錢伯斯(John Chambers)早就預言:美國企業的資本支出可能趨緩,同時這現象會擴散到全世界。果然一語成讖,不只美國,「不景氣」的旋風也把亞洲和歐洲企業吹得東倒西歪。
企業意識到未來景氣衰退,首先將會削減員工,接著減少庫存。

**美國需求衰退骨牌效應

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對遠在台灣的投資人,美國企業裁員,不過是兔死狐悲,但是當美國市場需求不再暢旺,不但銷售額會降低,企業減少庫存,將會對需求降低產生乘數效果。舉例來說,原本預計會有100元銷售額的企業,會囤積150元的存貨,如今不但預計只有70元的銷售額,存貨比率也將降低為110%,只需要77元的存貨。因此30%率退,其實降低了50%需求。
美國企業降低存貨的努力﹐正如火如荼地展開。美國的不景氣將會像雙刃一般,大規模削減對台灣的訂單。而由於不景氣時,著重成本控制,恐怕也將加速台灣企業出走大陸及其他成本較低地區的步伐。總之,美國不景氣對台灣企業的打擊,恐怕超乎我們想像。
因此,雖然3月中台灣股市無懼美國股市下跌陰影,連續上漲,但是投資人仍不適宜對台灣經濟太過樂觀,因為台灣股票市場兩大主流──電子股及金融股,還是各有一本難念的經。電子股業績控制權其實在美國企業,當美國景氣好時,台灣訂單就多;當美國需求衰退,台灣訂單則加倍減少,台灣企業並不易力挽狂瀾。

**最好把錢留在身邊

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另一方面,台灣金融業的未來,更像一團迷霧。雖然台灣政府一再宣稱:台灣是亞洲少數金融業未受1997金融風暴空襲的地區之一,但是過去幾年來政府的做法並未治本。台灣金融業的整頓,主要是由政府指名指定換股比率的金融機構合併,加上遲遲不肯打消呆帳,做法和日本金融業如出一轍,下場如何不難預料。
在日本銀行所謂十年生聚教訓,還是遭到國際金融評等機構Fitch降為「負面」評等之後,臺灣銀行業的未來恐怕也不樂觀。大部份觀察家相信,台灣金融機構的實際逾放比,還要超過表面的數字。
至於其他傳統產業,在資本市場難以提供新血的情況下,可能會紛紛以合併的動作來減少開支,東元和聲寶的結合就是最好的例子。食品業和紡織業,可能是下一個合併發生的領域。
對台灣經濟最惡劣的影響,恐怕在於資金更趨緊峭。雖然存款利率在低空盤旋,但是市場上的游資,多已在去年網路電信業吸金狂潮中損耗,例如三家固網公司所募集的2000億資金,比起大部份投信業管理的資金規模還大。更雪上加霜的是,大陸B股旋風,可能將少數剩下的資金席捲殆盡。
台灣經濟前景不明,對於投資人而言,最好的方式可能是將資產以現金的方式保管,或是以長期投資的方式持有股票。至於近來沸沸揚揚的大陸B股,投資人可能不宜忘記A股和B股的合併還遙遙無期,更危險的是:中國加入WTO之後,改採浮動匯率,長期被訂在高點的人民幣可能在短期內下跌30%以上,在如此多不確定因素籠罩之下,還是小心為上。

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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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