股市導師深耕新聞夢想
股市導師深耕新聞夢想
2001.02.01 | 科技

從熱愛政治,和陳文茜、吳乃仁等人創辦黨外雜誌,轉向投資理財領域,苦力自修的謝金河,利用大量閱讀,迅速熟悉股市環境,再讓這些知識,產生價值,幫他做判斷,持續努力下的結果,使他永遠沒有被淘汰的機會。

**一路窮追猛打

**
謝金河一旦決定要做的事情,一定窮追猛打。他回憶不順遂的求學經驗說,小時候讀鄉下學校,家庭作業總是敷衍了事,後來念斗六振興中學,功課也都是早自習才寫,隨便應付,考試老是考不好,一次數學考三十幾分,被老師打到手都腫起來,回到家裡父親問他怎麼了,他只好騙父親說是跌倒,後來謝金河狠下心來急起直追,爾後考上師大附中,最後進入政大企管系就讀。
大學時代,謝金河一心想從政,雖然念的是企管,但是額外修許多政治系的課,如果老師上課無聊的話,謝金河就會跑去讀書館看報紙,「早上去看到晚上,不管大小標題、或內容,每一份報紙都看得爐火純青,日積月累下,開始對新聞工作產生興趣,」當時的《政大自強報》、《政大青年》,謝金河都有參與編輯,「也許念大學時已經注定這一條路。」
謝金河的求學階段有三個重要轉捩點,第一次是在師大附中時,因為成績優異,可以直接保送師大,卻不假思索地放棄,另一次是依父親心願,去考中央警察學校,考上卻沒去報到,第三次是高普考分發到海關權證關區,卻不願當公務人員,再次棄權。
「我一生都選擇我喜歡做的事情。」謝金河說,人生最有趣的部分,就是摸索,已經確定的事情,他都不予理會,但是不可知的部分,就充滿探險性格,所以不論是當老師、警察或是公務員,共通點都是「只要一天是老師,就終生是老師」,所以他決定到雜誌社工作。
1981年謝金河退伍,當時黨外雜誌風起雲湧,卻也是白色恐怖高張的時期。因為不想給家人帶來困擾和壓力,所以謝金河隱姓埋名,在幕後和吳乃仁、邱義仁、陳文茜一起辦黨外雜誌,他笑說是自己膽子比較小,所以和政治漸行漸遠,如果當時他沒放棄,現在有可能已經是立法委員,或是代表民進黨回鄉參選雲林縣長。
後來《財訊》看上謝金河在《環球經濟》上發表的文章,覺得他跟《財訊》氣味相合,就力邀謝金河加入。當時只有兩三個人工作,他最大的專長是編刊物,而非股市分析,可是每次出去採訪,受訪者都問他股票,他不懂所以不答,別人卻都以為謝金河故意不回答,久而久之,謝金河覺得《財訊》畢竟是股票刊物,假如不懂股市,以後發展的空間可能有限,才開始下定決心瞭解股市。

**從新手到專家

**
從股市新手,到今日眾人眼中的投資理財專家,謝金河發揮堅持與毅力,苦讀自修。當年他一面在財訊工作,一面讀政大東亞所,但是課暇午後,他就躲進政大社會資料中心,從1962年起的《經濟日報》打開來讀,一路讀到1986年,整整花一年時間,才把股市的過去與現在接連起來。
謝金河認為,那一年帶給他的幫助很大,對產業來龍去脈的熟知,讓他的分析判斷更加準確。他自豪地說,「雖然我的年紀不大,對台灣股票市場的瞭解卻非常資深。」再加上他對政治的敏感度,謝金河從1989年起,在《財訊快報》每日一篇的股市專欄,很快博得廣大迴響。
謝金河說,「我一生都在做知識的經營,而知識經營,就是把知識轉換為賺錢的力量。」他進一步解釋,買股票不能人云亦云,如果把股票當成賭博,它是唯一可以透過研究努力,提高獲勝機率。先把功課做好,再上場打戰,內心會比較踏實,不會恐懼。
他說,與其把時間拿來看小說,讀完內心激盪不已,可是感覺過了就算,但是同樣的時間拿來念投資理財的書,看完還會有實質的回報,是立竿見影的事,一方面可以充實知識,另一方面創造財富。
到現在為止,謝金河很少把自己視為投資專家,他對自己永遠的定位叫做「新聞工作者」。即使每天排滿演講、上節目等緊湊行程,謝金河每天還是要看完台灣、香港等地的10份報紙,緊抓產業趨勢,即便環境越劣,謝金河卻因持續累積新知,而在灰澀氣氛中越顯光亮!

往下滑看下一篇文章
AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用
AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用

下一個替你買東西的,可能不是你自己,而是 AI。當 AI 開始介入搜尋、比較與消費決策,品牌與消費者之間的入口也正在改變。iKala 共同創辦人暨董事長程世嘉認為,AI 競爭正進入下一階段,企業真正要面對的已不只是「如何導入 AI」,而是當消費者逐漸把選擇權交給 AI,品牌如何確保自己仍在 AI 的選擇名單中?

零點擊只是開始!Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

過去,消費者透過搜尋引擎找到品牌、進入官網,再完成比較與購買;如今,愈來愈多搜尋與決策可以直接在 AI 中完成。程世嘉表示,「零點擊只是剛開始。」隨著 AI Agent 從提供答案進一步走向執行任務,下一步甚至可能替消費者選擇商品、完成交易,讓 Agentic Commerce 從「AI 幫你找」走向「AI 幫你買」。

Sega 側拍.jpg
程世嘉指出「零點擊只是剛開始」,AI Agent 正從「幫你找」進化到「幫你買」,加速 Agentic Commerce 時代到來。
圖/ iKala

這場變化真正改寫的,不只是流量入口,而是交易的主導權。當 AI 開始代表消費者採取行動,品牌未來面對的,可能不再只是「如何吸引消費者」,而是如何成為 AI 最終選擇的對象。

AI 不認識你,廣告下再多都沒用!SEO 下一戰:搶進 AI 的「推薦名單」

要被 AI 選中,第一步是先被 AI 認識。程世嘉直言:「如果 AI 連第一步都不認識你,那你在網路上下多少廣告都沒用。」這也讓品牌競爭從 SEO 進一步走向 GEO(Generative Engine Optimization):過去企業搶的是搜尋排名,現在更要掌握 AI 如何描述品牌、引用哪些來源,以及在什麼問題下會提到自己。

面對新的消費決策入口,iKala 將 AI Marketing 定位為協助品牌成長的全方位行銷服務,結合市場資料、自有 AI 產品與專業顧問團隊,提供從顧問診斷、策略規劃、專案落地到成效優化的一站式服務。從品牌定位、市場與競品分析,到 GEO 內容優化、創作者合作與媒體投放,iKala 不只提供數據分析工具,更協助品牌找出成長機會、制定行銷策略,並持續追蹤與優化執行成效。

iKala AI Marketing 總監許巧彤指出,品牌不只要「聽人」,也要「聽 AI」。透過 Ontix 掌握社群話題、消費者需求與市場趨勢,協助品牌發掘潛在商機;Kuroma 追蹤品牌在 AI 平台的能見度、推薦情境與引用來源,找出內容布局與 GEO 優化方向;Kolr 則結合創作者數據與行銷執行服務,協助品牌媒合合適的 KOL/KOC,規劃內容合作與媒體投放,將市場洞察轉化為實際行銷行動。

iKala
iKala AI Marketing 總監許巧彤分享,iKala 透過全方位行銷服務,搭配獨家產品賦能,協助品牌成長。
圖/ iKala

對內打通資料,對外洞察市場!程世嘉:老闆要懂 AI,AI 更要懂台灣

外部的搜尋與消費入口正在改變,企業內部也面臨另一場 AI 轉型。

企業 AI 為什麼推不動?程世嘉直指,第一個問題往往是「老闆自己不用 AI」。決策者若連 AI 能做什麼、不能做什麼都不清楚,再大的導入計畫也很難解決真正的企業痛點。iKala 提出「小步快跑、長期陪跑」的轉型策略,從關鍵場景快速驗證,再逐步擴大;同時以 AI Service、AI Marketing 雙軸出擊,讓 AI 不只改善內部工作效率,也能成為企業掌握商機、推動品牌成長的助力。

而當 AI 愈來愈深入企業決策、品牌溝通與消費者選擇,另一個問題也隨之浮現:AI 真的讀得懂台灣嗎?

對 AI 而言,語言相通,不等於真正讀懂一個市場。語言背後還有文化脈絡、在地知識,以及台灣人實際使用語言的方式。iKala 投入 TMMLU+,便是希望透過開源的繁體中文 AI 評測基準,檢驗模型對繁體中文與台灣知識的理解能力,讓「AI 到底懂不懂台灣」不再只是主觀感受,而有一套具體的評測依據。

TMMLU+.jpg
TMMLU+ 在九月全新推出 v1.1
圖/ iKala

從 Agentic Commerce、GEO 到企業 AI 落地,背後其實都回到同一件事:AI 應用最終仍建立在人與資料之上。正如許巧彤所說,「先有人才有 AI,因為 AI 終究是要讀資料。」人們創造內容、累積市場訊號,AI 從中學習、理解並影響消費決策,形成相互作用的循環。當 AI 逐漸從輔助工具走向決策與交易入口,企業競爭的關鍵將不再只是如何運用 AI,更在於如何讓 AI 理解企業、讓企業讀懂市場,進而掌握新的成長機會。

【關於iKala】

iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心,協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型,並提供完整的 AI 解決方案,將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。

iKala 總部位於台灣,足跡遍布全球,服務超過 1,000 家企業及 50,000 個品牌,版圖橫跨全球 190 多個國家,客戶群包含多家財星 500 強企業(Fortune 500)。

iKala 官方網站:https://ikala.ai
iKala AI Marketing 介紹:https://ikala.ai/zh-tw/ikala-ai-marketing/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓