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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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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