美對台20%關稅衝擊報告出爐!這3種產業陷「海嘯第一排」,一表看懂20大產業影響
美對台20%關稅衝擊報告出爐!這3種產業陷「海嘯第一排」,一表看懂20大產業影響

2025/08/01 17:00更新
重點一:美國對台課徵20%對等關稅,高於日、韓的15%,使工具機、電子材料等產業在價格競爭上處於劣勢,衝擊出口。

重點二:據估算,資訊硬體業產值受創最重,恐衰退14.46%。扣件、五金、汽車零組件等以中小企業為主的傳統產業,亦將面臨5~9%不等的衰退衝擊

重點三:關稅壓力加劇,迫使台廠加速將生產基地移往美國、墨西哥等低關稅地區,恐引發產業外移及本土技術缺口隱憂。

眾所矚目的美對台關稅終於出爐!美國總統川普於台灣時間8月1日簽署行政命令,台灣出口至美國商品將自8月7日起加徵20%對等關稅,雖較上一波32%有所調降,但仍高於日韓的15%水平;總統賴清德則強調台美談判仍未落幕,只要後續達成協議,稅率仍有望調降。

至於川普宣布的對台20%「暫時性關稅」有哪些具體影響?據工研院產科國際所與其他法人智庫合作報告指出,包括工具機、模具、塑膠製品及電子材料等領域,由於台灣與日本高度競爭,因此更高的關稅稅率將大幅削弱台灣產品的價格競爭力。

雪上加霜的是,報告假設新台幣兌美元匯率升值至29元,將進一步侵蝕廠商獲利。面對關稅與匯率的雙重壓力,相關產業在美國市場的競爭優勢將面臨嚴峻考驗。

針對這份報告內容,工研院聲明僅為工研院產科國際所與其他法人智庫合作的內部預先研析,內容尚在討論與調整階段,仍未定稿。而此份初稿是未經授權對外發布,目前工研院已啟動調查內部文件外流的人員與管道。

工研院懇請外界勿任意擷取或引用未公開資料,並對於內部初稿資料外流造成的誤解表示遺憾。

延伸閱讀:南韓關稅降至15%:除了對美投資3500億美元,還有哪些代價?

傳統產業受創深,供應鏈恐加速外移

根據該份外流報告的量化評估,本波關稅衝擊最大的為資訊硬體業,預估產值將大幅衰退14.46%。生技特化則預估衰退9.8%為第二大衰退產業。

此外,多個以中小企業為骨幹的傳統產業也將遭受重創,其中扣件業產值估計減少9.05%、手工具業減少5.63%、水五金業減少5.55%、汽車零組件業減少5.52%。

值得注意的是,扣件、鋼鐵及汽車零組件等產業,除了本次的對等關稅外,先前已被課徵25%至50%不等的232條款國安關稅,處境更為艱難。

美國232條款來自1962年《貿易擴張法》(Trade Expansion Act)第232條,用來調查進口產品是否危害國家安全。若美方認定產品對美有威脅,美國總統可加徵關稅、設定配額或採取其他非貿易措施來保護美國。

報告警告,持續增加的關稅成本正迫使企業加速全球供應鏈的重新佈局,將生產基地轉移至美國本土或關稅較低的墨西哥等國家,以規避高額關稅。此趨勢雖有助於企業維持訂單,但長期恐導致台灣本土產業外移,甚至造成技術斷層與創新能量流失的風險。

報告統整的20大產業的關稅產值影響評估具體如下:

政府籲3種轉型策略,產業籲政府穩住匯率

報告也建議依據產業對美國市場的依賴度及相對稅率高低,採取不同策略:

  1. 高依賴度、高相對稅率產業 (如工具機、塑膠製品):建議廠商加速在美國的生產佈局以降低關稅成本,同時拓展多元市場以分散風險 。政府則應提供出口轉型補助與營運貸款。
  2. 低依賴度、高相對稅率產業(如紡織):應持續提升產品競爭力,並積極佈局其他海外市場。
  3. 高依賴度、低相對稅率產業(如手工具、扣件):可採取市場擴張策略,提升在美市占率,並升級在地經營模式。

總體而言,台灣大型企業如緯創、儒鴻、環球晶等,因其全球化的生產佈局,已有能力透過調配產能來轉移關稅衝擊。然而,高度仰賴美國市場且以中小企業為主體的產業,將面臨較大的營運壓力與轉型挑戰。

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圖/ 經濟部
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圖/ 經濟部
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圖/ 經濟部
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圖/ 經濟部

面對嚴峻挑戰,產業界已展開自救。例如,工具機公會提出聚焦高階產品、升級美國在地服務及拓展歐洲、東協等新市場的策略。而資訊硬體大廠如和碩(Pegatron)、緯創(Wistron)等則表示,因全球佈局完整,可彈性調配產能因應。

儘管如此,多數廠商仍呼籲政府應積極作為,其中「穩定匯率」成為業界共同的聲音,因匯率的劇烈波動對利潤的侵蝕甚至比關稅更為直接。

此外,企業也期盼政府能提供出口轉型補助、營運貸款、協助拓展多元市場,並在B5G/6G等新興技術研發上給予更多資源 ,以強化產業韌性,共同渡過此次關稅危機。

延伸閱讀:
20%關稅為什麼是「暫時性」?有可能會調降嗎?
20%關稅衝擊誰扛?童子賢:代工廠利潤薄,品牌才是主戰場!其他產業怎麼看?
川普宣布台灣對等關稅20%!比日韓15%還高,一表看全球最新稅率

責任編輯:李先泰

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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