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

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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

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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!

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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