理性才是股市的護身符
理性才是股市的護身符
2001.01.01 | 科技

所謂的「非理性繁榮」(irrational exuberance),是美國聯邦準備理事會主席葛林史班(Alan Greenspan)1996年底在華府希爾頓飯店的一場演講中,談到當時美國金融資產價格泡沫時所引用的一句名言。
非理性繁榮,同時也可反映股市投資人內心理智的呼喊。在股市狂飆,有泡沫化疑慮時,投資人明明知道一旦股市泡沫破滅,所有財富都將轉眼成空,卻又認為自己不會是最後一隻老鼠,總能在大跌之前,賣給更倒楣者,甚至股價一旦回漲,就馬上把上次的前車之鑑拋到九霄雲外了,這個現象,全球各地股市投資人皆然。

**六親不認的經濟人

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經濟學家眼中的「經濟人」(homoeconomica)是六親不認,完全理性的。在分析經濟現象時,經濟學家們先入為主的假設便是,人們所有的經濟決策都是從理性出發,一切行為皆以自己的最大利益為準則,因此「經濟人」不會犯下「凡人」感情用事的錯誤,花的每一分錢、用的每一分力氣,都是經過仔細盤算的。
事實上正如眾所皆知的,市場預期心理的影響,往往才是股市漲跌的主因。學理上的基本面分析,經常無法真正解釋股市。看看台灣新政府上任這半年,股市從萬點腰折成「5000點保衛戰」,股價少了一半,但經濟基本面並未衰退一半,事實上,經濟成長率仍然維持以往,國民生產毛額也在上升,儘管因為銀行呆帳過高,對未來經濟造成隱憂,但真正的原因還是政治的不穩定因素,造成了投資人長期看空的預期心理。

**預期心理影響股價

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而股票市場的回饋理論,是造成股市持續上漲的主因。根據回饋機制,股價因某個因素開始變化時,會吸引投資人的目光及反應,造成股價進一步變化,緊接著造成第三波、第四波的反應。原本造成第一波上漲的因素,影響力並沒有那麼大,但結果卻是如滾雪球般的不斷擴大,最常見的回饋理論是基於「調節預期心理」(adaptive expectation),先前影響股價的因素刺激了投資人預期股價將會持續上漲,進而信心增強,造成股價持續穩定上漲,而非突然暴漲。
當經濟學的基本教義碰上了「非理性」的投資人,這群西裝筆挺的經濟學者,即使分析再完整,往往也無法充分解釋股市的上下波動。
股市是經濟發展的櫥窗,並沒有任何單一的因素可以左右股價。本書作者試著從經濟學、心理學、社會學及過往統計資料和歷史分析的角度,來探討在1990年代美國投資泡沫出現的一些理由。
首先發現的是人口結構改變,造成了股市攀升的動力。美國的嬰兒潮在1946年到1966年創造了非常高的出生率,所以到了2000年時,35歲到55歲之間的人口,佔了總人口當中多數的比例,因此,美國股市今日的繁榮,也可以解讀為這一代嬰兒潮競相買進股票做為退休準備之用,並因此造成股價的上揚,累積他們的獲利。但一旦原本從事生產、創造價值的嬰兒潮世代,陸續進入退休之齡,股市的榮景將會如何?
單從嬰兒潮事件解釋股價尚顯粗糙,另一個因素則是資本主義盛行所造成的拜金風潮。根據羅普爾‧史達屈(Roper-Staech)調查發現,在1975年及1994年提到:「當你想到美好人生,表上所列的哪些事項,是目前為止你個人所關切的?」在1975年時,38%的人會回答「一大筆錢」,到了1994年時,有63%的人選擇了上述答案。

**鼓勵投資的新價值觀

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雖然人生價值觀轉變和股市水準間並沒有明確的邏輯關係,無論人們是否屬於拜金主義,我們都可以合理地期望人們會為未來而存錢,並為個人的積蓄尋求最佳理財途徑,投資股票的確是公認快速聚集財富最好的方法。投資股票可以快速致富的想法,對於拜金主義者自然有一定的吸引力,不論是美國或台灣,近年來儲蓄率不斷降低,也可因此獲得佐證,人們比以往更積極的尋找理財的管道。
人生價值觀的轉變,和媒體的推波助瀾脫不了關係。根據哈佛大學修倫史坦中心(Shorenstein Center)資深研究員帕克(Richard Parker)的研究,報紙在過去的20年中,財經新聞的報導方向,已經從之前的企業焦點轉為加強「如何理財」,逐步加入一些有利個人投資的小道消息。
財經新聞的報導增加,如同廣告刺激消費般,增加了社會大眾對股票的需求。由於民眾對各家股票的熟悉,自然增加了購買的選擇,並進一步誘使民眾進場。
分析師是這波理財熱潮中的媒體焦點。根據列克思投資研究(Zacks Investment Research)的數據指出,分析師針對6000家上市公司所做的投資建議中,1999年下半年只有近1%的股票被建議「賣出」(69.5%是「買進」,29.9%是「持有」)。和10年前的情況成了強烈對比,10年前建議「賣出」的比例是9.1%,足足比現在多了9倍。
分析師們的立場轉變,並非股票真的是值得「只買不賣」,而是整體投資文化的改變。當分析師建議投資人賣出某家公司股票,可能會造成該公司的報復,這些公司可能不再願意接受該分析師訪談,或是不再提供資訊,甚至在分析師要做每股盈餘預測前,故意不讓他和執行長討論。另外,越來越多的分析師被證券公司雇用,而這些證券公司並不希望分析師做出不利企業賺錢的建議。
當分析師成了上市公司的推銷員,言之鑿鑿的投資建議就值得投資人特別小心了。知名股市評論家葛蘭特(James Grant)就指出:「誠實絕不是華爾街獲利的中心思想,但是經紀商慣於保持外表的虛飾。」證券研究,早已變本加厲地成了一種推銷。
股市如今已變成了台灣的全民運動,當「跌深反彈」已成了投資人的基本信仰,政府角色自然就淪落為「護盤工具」。身處在股市劇烈波動之際,投資人的「理性成份」,才是笑傲股市的最佳保障。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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