羅小蘭,叫她績效第一名
羅小蘭,叫她績效第一名
2001.03.01 | 人物

股市中殺進、殺出,雖不像戰場上血腥淋漓,但電腦終端機前,隨著螢幕上數字變化,買進、拋出,基金經理人如同戰場上的將軍,揮舞著上億金額的交易進出。
股市操作的分秒必爭、殺戮氣氛,聽聞起來又是一個屬於「男人」的戰場,但身為建弘小型精選基金經理人的羅小蘭,不但是這個戰場上的「英雌」,更是國內股票型基金的常勝軍。
「果決、認真、不帶婦人之仁」,羅小蘭的主管,建弘投信投資研究處副總經理俞大鈞這樣形容她。

**該買該賣絕不遲疑

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俞大鈞眼中的羅小蘭是個富有決斷力的人,該買就買,該賣就賣,從不優柔寡斷。她也是一個很認真的人,對於資料的收集與研讀下了許多功夫,也很積極地和研究人員討論溝通產業景況,「即使是放假日,她也常來公司加班。」另外,她對個股不帶感情,縱使是績優股,只要有一絲疑慮,她就會毫不留情的出清持股。
羅小蘭雖然擔任基金操盤舵手還不滿三年,但在投資領域的經驗卻可說是資歷完備。轉戰建弘投信之前,她曾在元大證券作了三年的總體經濟研究員,三年的中加創投投資經理,及三年在安泰證金擔任營業部規劃科襄理。
「會踏入這行全是因緣際會,」羅小蘭回憶進入投資界的原因。從東海國貿系畢業時,當時並不很確定自己要作什麼工作,不過,卻很清楚自己不可能遵循父母的期望,考公務員,過穩當的生活。她期望自己的人生在可控制的風險下,有更多歷練,於是她選擇到台北來找一份具有挑戰性的工作。
那一年正好遇上證券業開放,各公司需才孔急。一次面試中,主管看中她在學校時對總體經濟學的努力,希望她能擔任研究員。剛大學畢業的羅小蘭心想,怎麼有這麼好的工作,老闆花錢請我來看書,於是接受了那份工作,也開啟了通向投資領域的大門。
3年的證券研究員,羅小蘭清楚認識到股票的真實面。長期觀察股市變化,股票的漲跌,有時讓人高興得上了天,有時卻會將人重重的摔落到地上,股價起落對她不再只是理論。

**投資領域仍是轉業選擇

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離開元大證券後,後來陸續服務過中加創投和安泰證金,工作性質雖各不相同,但都離不開投資領域。在創投,羅小蘭負責的是評估投資標的是否有獲利價值,投資後還要決定賣出時機,獲取最大投資收益。這份工作,訓練她對產業變化的觀察,「如果投資對的公司,5年可能會有100倍的回收,」她說明。在安泰證金則讓羅小蘭接觸到公債買賣這類的投資工具,學會資金的長程規劃。
歷經證券、創投與證金工作操練後,羅小蘭決定以資產管理作為下一個發展目標。對於擔任共同基金經理人,又是一個新領域,羅小蘭笑稱自己是花了10年作準備。羅小蘭10年苦修的成果,不但進場後一直保持不錯績效,更拿下去年全年的績效冠軍。
「第一名對我來說其實是個負數,」羅小蘭收起笑容,真切地說:「我就是我,原來的我,即使是最後一名,我也要泰然處之,沮喪或懊惱都是不成熟的。」她提醒自己,要忘了第一名這件事,因為把事情作好才是最重要的。
當年和羅小蘭同一天到元大證券報到,現任禮正投顧總經理的毛仁傑回憶起和羅小蘭共事時的情景說:「她不是一個工作狂,她能在生活和工作間取得平衡,有靈活的思考空間加上不在意得失,才會有這麼突出的表現。」
不論是看待工作表現或人生處事,羅小蘭都自有一套中庸之道。羅小蘭說:「我很喜歡烹飪和畫畫,這二樣都講求調配和平衡。從畫畫的過程中我知道作決策時不能太極端,要顧慮到色彩平衡才會有美感。」她也說自己並沒有特別的宗教信仰,但求神的時候,她不會祈求好運,只求讓她有一顆平靜的心好知道自己在作什麼。

**從色彩美學體悟決策思維

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思考,是羅小蘭工作上的最佳武器。對於報紙上的產業新聞,只要發現有不對勁,她就會把那則新聞剪下來,不時拿出來反覆思索,甚至帶回家一想再想,隔天再到辦公室和產業研究員討論她的想法。
自言不與人交際應酬,不和同業打聽交換意見的羅小蘭,連看報紙新聞,都只選產業動態或專業期刊,她開玩笑的說:「只要了解那個產業的動態,我就會幫他算命了。」
不僅要思考,更要全面性的思考。雖然重視思考,羅小蘭的辦公環境卻看不到成堆檔案資料,她解釋:「資料這種東西,能記住的就記在腦子裡,記不住的留著也沒用。」但羅小蘭常喜歡到街上觀察社會動態,她認為資本市場也是社會的一環,社會潮流的改變對經濟發展影響頗大。

**對投資決策信心十足

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不跟從別人的意見,堅定個人想法作出投資決策,羅小蘭是一個對自己自信十足的人。「從美國聯邦理事會6度升息、Nasdaq下跌及網路股衰退,我就知道總體經濟出現變化了,」羅小蘭談起去年之所以會領先市場,調降持股,並將投資標的轉換到大型產業龍頭股中,全是從總體經濟的動向作判斷。她補充,一直到市場發生變化兩、三個月後,鑽研不同產業的研究員,才從各公司營運動態中,得到景氣果然在衰退的結論,印證她的先見之明。
不過,她也承認,自己不可能永遠都是對的,她常常在檢討自己的判斷,不對就馬上修正,「我能接受自己會犯錯,重要的是要很誠實的面對並檢討自己的錯誤」。

**下屬最好的諮詢對象

**今年起,羅小蘭被擢升為投資研究處協理,除了管好自己的基金外,還要管理其他基金經理人的績效表現。羅小蘭認為自己有今天的成就,是因為過去曾遇到好的主管,所以成為主管之後,她也希望自己能提供更多的幫助。
羅小蘭的下屬,建弘福元基金經理人蔡雪屏認為,羅小蘭不會很強勢的去干預每個人的操盤策略,但只要有問題,她會是最好的諮詢對象。「她私底下是一個很害羞的人,」蔡雪屏說,羅小蘭在工作上待人處事很得體,對同事都很客氣,如果有什麼不懂,也會很謙虛的去請教研究員,不過,在工作之餘,她卻是個害羞,不擅於和人往來的人。
全心投入工作,讓羅小蘭錯失經營婚姻的機會。「從投資的角度來看,結婚真是太虧了,要養雙方的家,養小孩,更糟的是小孩還不跟我姓,」羅小蘭自我解嘲的說。不過,一陣爽朗的笑聲過去,她還是說不放棄希望。
堅持一步一腳印的羅小蘭,在早年的同事飛黃騰達時,仍舊不為所動按著自己的時間表,穩健向前邁進。12年的工作歷程,羅小蘭成了無藥可醫的投資迷,只要是和投資相關的事物,就像個海綿一樣熱切學習,她說這份工作最大的樂趣,在於要去克服許多未知挑戰,看到自己過去的努力得到驗證,是成就感的來源。

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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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