美元霸權崩潰的劇本,早已在美國內部寫好?揭密聯準會不敢說的軟肋內幕
美元霸權崩潰的劇本,早已在美國內部寫好?揭密聯準會不敢說的軟肋內幕

雖然對美元霸權與穩定性的外部挑戰已經相當嚴峻,但美元最大的弱點來自內部。在一個純粹法定貨幣的世界(也就是貨幣的背後並沒有大宗商品作為支撐),要維持全球總體經濟穩定、不會倒回到總體經濟石器時代(也就是1970年代)的最重要防線,就是相信聯準會確實會致力於維持(合理的)通膨穩定。

如果有人真的認為聯準會的獨立性無可動搖,只能說很天真。如果政治壓力強烈要求放任通膨發展,特別是財政已經入不敷出、難以為繼的時候,聯準會不可能永遠堅守立場。畢竟,美國總統掌控聯準會理事的任命權,美國國會不但掌控聯準會的預算,理論上也可以瞬間將聯準會重新併入財政部。聯準會有時候實在不得不妥協,就像全球疫情期間的情況。

然而,如果聯準會妥協得太過頻繁、太過容易,通膨預期就會逐漸升高,動盪也隨之而來。

經濟學家有盲點!誤以為通膨已死,卻忽略政治現實

令人意外的是,許多學界與政策圈的經濟學家竟然認為控制通膨只是單純的技術官僚問題,早已徹底解決。如今,「低通膨」成為各種現代新凱因斯模型共同的前提,這些模型不僅充斥在一流的學術期刊之中,也廣受各國央行採用。更精確的說,這些模型直接認定:平均而言,央行長期總是會達到控制通膨的目標。這已經成為他們的一種信仰,完全不考慮外部通膨壓力可能會時不時損害央行的可信度。

或許也是因為在全球金融危機之後的幾年裡,全球利率與通膨率雙雙暴跌,「高通膨」成為最不用擔心的事。但到了後疫情時代,隨著實質利率走高、去全球化、地緣政治摩擦加劇,央行必然會面臨要求降息、允許較高通膨的政治壓力。

美債飆破121%,誰還敢當下一個伏克爾?

這是為什麼呢?第一,沒有任何政府想要支付高額的債務利息,如今更是如此。1979年底保羅・伏克爾出任聯準會主席的時候,美國政府債務僅占國內生產毛額的30%,部分原因也是得益於1970年代突如其來的兩位數通膨,導致長期政府公債價值暴跌。如今情況不同了。

截至2024年年中,美國債務占國內生產毛額的比例已經高達121%,而且要不是疫情期間意外爆發通膨,這個數字還會更高。3公眾持有的聯邦債務只要平均利率增加1個百分點,聯邦赤字就會增加將近3,000億美元。主事者需要極大的勇氣,才會敢像保羅・伏克爾在1980年代那樣大幅升息。當時他把利率大幅提升到兩位數,而如今就算只是要升息一半的幅度,可能都需要更大的勇氣。

低利率成癮背後的「政治預算循環」

股市同樣不喜歡實質利率過高,這可以從不同的角度來解釋。假設股息成長率不變,實質利率(也就是經過通膨調整後的利率)變高,就會壓低未來收益的折現現值。更簡單來說,實質利率太高的時候,股票就不見得明顯比債券有吸引力了。在股市高速成長的時期,金融界與財經媒體總會對聯準會主席大加讚揚,但等到聯準會必須升息來控制通膨的時候,讚揚聲就小多了。

也有一些壓力來自經濟體系的其他領域。大多數人都喜歡低利率,只要融資成本低,買房、買車,或是任何使用信貸的東西都會比較便宜。而且,也正因為低利率往往會推高股票與房價,就會讓人覺得自己更富有,於是借更多錢、消費也更多。

美國人長期處於低利率的環境,幾乎把存錢當成傻瓜才會做的事情。私募股權基金透過巨額借款收購各種企業,賺進龐大利潤,一般美國人也會將手上的房子辦理二胎房貸來套現,或是咬牙貸款買下自己的第一間房,最後同樣獲利頗豐。

最後但同樣重要的一點在於,每到選舉前夕,政客總愛喊話要減稅與增加政府支出,好在選民心中營造施政能力優秀的印象。這種「政治預算循環」(political budget cycle)已經成為遍及世界的現象。再次強調,對央行的短期政治施壓往往都是要求降低利率。雖然選民也在意物價上漲,但降息之後,往往要過一陣子才會引發通膨上升,卻可以立刻刺激經濟成長。

根本而言,在任何時間點,降息的短期收益通常都能超越通膨上升所造成的短期成本,但通膨往往會晚一步才增加,而且可能持續較長的時間。聯準會完全了解短視思維的後果,不過這並不代表它與政治上監督它的人(國會與總統)想法相同,特別是在選舉前夕。

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本文授權轉載自《我們的美元,你們的問題》,Kenneth Rogoff著,天下文化出版

我們的美元,你們的問題
圖/ 天下文化
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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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