颱風過後,是否仍有西南氣流?
颱風過後,是否仍有西南氣流?
2000.09.01 | 科技

全球沒有一個股票市場,只會上漲,不會下跌。但是即使一個下跌的股市中,也會有抗跌,甚至上漲的企業。一個上漲的股市中,也會有逆勢走跌的公司。
關鍵點,在於這個企業所在的產業位置,是否仍處於世界性景氣的上升趨勢中;而這家企業的經營團隊與策略,是否仍跟您買這家公司股票時一樣。如果基本面沒有任何改變,您甚至可以選擇加碼買進股票。
3個月的下跌,其來有自。因為政權轉移,造成了國內大額投資者憂慮「被整肅」的「資產重分配」;因為網路股的買氣耗竭,造成全球法人對「TMT」(科技、媒體、電訊)投資組合的快速減碼;因為台灣科技類股上漲時間、幅度皆大,獲利者逢高了結;新內閣上台,該整合的財經政,出現荒腔走板的各說各話,都是原因。股市的大幅度回檔,說明是「中長線獲利了結賣盤」與「短線搶反彈買盤」的對決,反映的是「基本面不確定」的「共識」,3000點的跌幅並不意外。重點是:經過5個月的下跌,它還會不會下跌?

**是否仍跌跌不休

**要求得答案,仍然必須回到基本面!如果基本經濟環境檢定,仍然海闊天晴,賣掉的買盤仍會重新回到股市;但如果是經濟惡化已成定局,反彈後,長線賣盤仍會紛杳而來,畢竟持股2年以上的科技股持有人,仍是倍數獲利者。
檢視大盤,台灣基本面惡化的公司愈來愈多。很重要的原因是:相較龐大的傳統產業股本(營建業動輒上百億),台灣的內需市場規模太小,無法承載企業成長需求。過去這些企業泰半靠土地與營建的週轉獲利,如今時移事往,房屋求不應供(台灣),企業面臨的是轉型、合併亦或破產的終極命運。
可惜的是,除了華新麗華、遠紡、裕隆、新光等集團,嘗試多方轉型,台灣大多數傳統公司仍然固守本業,更糟的是:仍然想運用既有的經營老路——「政商關係」與財務操作,來延續企業生命,工商三大老要求總統動用3000億資金「護盤」傳統產業公司,就是極其荒唐的例子。根據財政部8月資料統計,銀行整體不良放款高達8500億台幣,逾放比例5.93%,雙雙創歷史新高,相較電子業手中滿滿賺來的現金(台積電、聯電、華碩、仁寶都超過百億),這些高負債比的企業,以及放款給他們的銀行,長期都將陷於日本式的惡性循環中。

**不連續競爭的創業模式

**

傳統產業發愁,科技業卻是士飽馬壯。台灣的科技產業,已經孕育了一種「不連續性競爭」的創業模式。他們的前仆後繼,使台灣在90年代後,每次都能抓住世界市場的科技突破機會,衝浪單一產業3~5年的高成長期。在「不連續性競爭」的小型戰役中,台灣能掌握利基市場的爆發力;在大的典範戰役中,台灣也出現了引領風潮的明星,例如「晶圓代工」的台積電,以及「標準整合」的威盛電子。
根據Dataquest預估,晶圓代工的景氣,將直到2002年全球12吋晶圓廠順利投產,才能產銷平衡,相較DRAM附屬於PC景氣的大起大落,代工範圍散布於汽車、通訊、家電、電腦的台積電,迎接的是更長、更穩定的繁榮;而且即使新產能開出,領先設廠的台積電也是最大得利者。目前台積電的「代工」,已成為台灣最具競爭力的商業模型;而它成長的盡頭,要放到10年以後。
威盛則是另一條路線的代表。在電腦工業成熟的末期,它巧妙運用「整合方案」(既升級、又能降價)的產品,自己建立了主流「派系」,將身陷於「創新兩難」(innovation dilemma,是要追求過去成功的「效能至上」?還是投入曾反對的低價主流?)的Intel擺脫在後。這種洞悉產業趨勢,加上科技實力與財務規劃,使威盛居然在產品生命週期末端的PC工業,賺得大筆現金。有了金牛,它的下一步策略,則是發展資訊家電(IA)的CPU。威盛企業成長佈局一環接一環,呼應著每月創新高的營收數字,難怪台股大跌3000點,它的股價幾乎毫髮無傷。
台積電與威盛,它們的基本面,都剛走到世界認可的窗口。而由它們的發展,您大概也可以發現,資訊家電,將是台灣下一個「不連續性競爭」的機會點。華碩、台達電、仁寶、鴻海能否轉型?將是決定它們能否有二次成長曲線的關鍵。
唯一待觀察的,就是陳水扁政府能否儘快打造他的第一次「成長曲線」,統合財經政策、揚棄「大有為」主導心態,因為這是台灣鑲嵌入「全球化經濟」的唯一障礙。至於傳統產業公司,除非它們決心「斷指自救」——像大多數美國道瓊指數的大公司一樣,我們不必多做期望。
9月份,是您該用心選股的月份!

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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