禿鷹來了?楊金龍證實台幣狂升「有炒匯嫌疑」:匯市關鍵問答一次看
禿鷹來了?楊金龍證實台幣狂升「有炒匯嫌疑」:匯市關鍵問答一次看
2025.05.06 | 新零售

台美談判進行之際,市場對新台幣升值預期轉濃,意外促成新台幣展開「史詩級升值」,連2天狂飆1.872元。中央銀行總裁楊金龍親上火線,喊話匯市不尋常狀況「到此為止」,也點名有禿鷹伺機而動、打算炒匯。台幣強勁升值,民眾又該如何看待,彙整關鍵問答讓讀者一次看。

新台幣兌美元匯率2日創下央行統計以來最大升幅後,5月5日繼續狂飆,盤中最高見29.59元,儘管午後升幅收斂,終場收在30.145元,但短短2個交易日,新台幣已狂升1.872元、升幅達6.21%。

新台幣匯率急升,市場人心浮動,出口商更因匯損慘重,哀鴻遍野。中央銀行5月5日由總裁楊金龍親自主持記者會,出面安撫民心,並針對外界關注的「台版廣場協議」、升值力道從何而來,一一釋疑。

問:新台幣是否過度升值?升值力道從何而來?

答:新台幣匯率由市場供需決定,一般情況,供需會處正常狀態,但這次顯然是市場預期心理濃厚所引發的效應,「我個人認為,這是過度波動、是不好的」。

這波新台幣升值力道,最主要是出口商拋匯,除了大型出口商,中小型出口商也增加拋匯部位,使得新台幣升勢較大,加上台股反彈、外資匯入也是推力。

另外,這波市場預期心理很大一部分來自市場評論,尤其引用海湖莊園協議以及大麥克指數,認為新台幣升值空間很大,央行澄清很久,一直強調絕對沒有。根據證券交易法,散播股市謠言會有罰則,但外匯市場沒有,只能呼籲廠商不要聽信誇大不實的分析。

問:外界憂心台美談判之際,匯率成為籌碼,可能重演廣場協議的情況,央行可否說明廣場協議時空背景與現在的差異?

答:1985年廣場協議時空背景與現在不同,首先,當時外匯市場規模不大,深度、廣度都無法比,第2,資金移動也沒那麼頻繁。

外匯市場巨額資金移動頻繁,是發生在約2000年之後,部分因素是1980年代末興起的「華盛頓共識」(Washington Consensus)推波助瀾。

根據央行資料,華盛頓共識是基於自由市場原則,力倡解除管制及貿易自由化等政策,促使1990年代自由貿易盛行,全球化快速發展。楊金龍指出,華盛頓共識鼓勵資本移動、市場開放,從此開啟龐大資本移動的趨勢。

廣場協議時期,當時的時空環境具備聯合干預匯率的條件,現在已經沒辦法,川普政府未提出聯合干預匯率的議題,「他(川普)也知道沒辦法,所以只有提到關稅」。

廣場協議

1985年9月22日,美國、日本、西德、法國及英國等5國集團(G5)的財金首長,在美國紐約曼哈頓的廣場飯店舉行會談,並簽署「廣場協議」(Plaza Accord),透過聯合干預外匯市場,大量拋售美元,阻擋美元過於強勢。

廣場協議簽署後,雖有效促使美元貶值,卻導致日圓持續勁揚。協議簽署3年後,日圓兌美元大幅升值逾50%,導致日本企業大量外移。有論者認為,廣場協定是日本步入「失落20年」的導火線,但也有不同看法指日本經濟失落尚有其他原因,例如人口老化等結構性問題。

資料來源:中央銀行

問:美國近期宣布對等關稅措施,因為適逢台美談判期間,外界關注是否可能出現美國施壓台灣匯率狀況?央行如何回應?

答:沒有美國施壓匯率一事,央行本來就沒參與台美談判工作,也沒有談到匯率議題。

美國公布的匯率報告提到,主要是不能刻意讓匯率貶值以取得不公平利益,強調匯率最好反映經濟基本面,還有在匯市操作要透明,央行每年固定在立法院報告都會揭露在匯市干預的數據,展現透明度,美國財政部也認為台灣的透明度足夠。

問:央行是否有觀察到有禿鷹進場、試圖炒匯?這次禿鷹身分為何?會不會有禿鷹藉機停留在共同基金,伺機炒匯?

答:央行對資金進出都有密切關注,確實發現有類似現象。像是有大額資金停泊,但沒實際進場買股,央行認為有炒匯嫌疑,也提出警告,請對方出去,「但對方出去也慢吞吞的」。

回顧歷史,英國曾加入歐洲匯率機制(ERM),但當時被禿鷹攻擊,最後英國政府棄守,並退出ERM。香港港幣採行跟美元掛鉤的聯繫匯率制度,以穩定港幣匯率,1998年時禿鷹也曾狙擊港幣,甚至放空股票,範圍蠻大,後來香港有調整制度、適時提供流動性,讓禿鷹比較無法炒匯。

目前來看,英國跟香港碰到的禿鷹是同一集團。至於分辨禿鷹的方法以及是否在共同基金等,不方便說得太清楚。

問:近期匯率波動大,出口商希望了解央行調節及底線為何?

答:匯率由市場供需決定,央行會在市場波動過大或失序時,進場調節。希望廠商不要聽信市場過度誇大或不實的分析,產生非理性的預期而拋匯,最終反而損及自身利益。

新台幣匯率強勁升值,會導致出口商從美元換到的新台幣減少,並影響報價,為了自身利益,廠商應該要協助,這才合理。

問:5月5日接近中午,可以看到新台幣升勢有踩煞車,許多銀行網銀也傳出塞車情況,是否散戶的美元買盤發揮效果?

答:民眾感受到新台幣大幅升值,趕緊進場換匯,可能美元或是日圓等外幣需求都有,雖然多家銀行網銀塞車,導致民眾換匯需求無法實現,但已經看到,5月5日新台幣匯率升勢有比較止住。

問:新台幣升勢如此猛烈,連兩天盤中漲逾1元,央行似乎有「放手」意味?

答:央行有盡職責,進場適度調節,力道沒有比較小,但預期心理實在太強烈,匯市確實波動過度。

雖然央行已經透過新聞稿,在立法院備詢時也一再說明,但市場預期心理太強,這也是央行舉行記者會再次呼籲的原因,希望市場評論人員勿以臆測方式,評論國內匯市相關議題,以免影響國內匯市的秩序及穩定,甚至波及到實體經濟。

問:央行過去曾提出具有彈性的匯率,如同柔軟的柳樹,颱風來臨時就不會被折斷的「柳樹理論」,現在會不會比較難維持柳樹理論?

答:央行作法實際上還是符合「柳樹理論」,只是風大時,柳樹擺動也會比較大。5月5日因為匯市市場預期心理非常強烈,央行調節的力道才會看起來較小,如果跟平常相比,央行調節力道已經比較大。

央行會在市場失序時進場調節,但不會因此扭轉趨勢(trend),也就是說,不會讓匯價明明是貶值,卻扭轉讓它升值,反之亦然。

延伸閱讀:台幣漲不停!央行總裁楊金龍拋7聲明穩匯市:美國沒有要求升值,央行也不會操作匯率
全台網銀App大塞車!新台幣升至「2字頭」民眾排隊瘋換匯:國泰銀、台新銀⋯全遭殃

本文授權轉載自:中央社

往下滑看下一篇文章
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
立即報名

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