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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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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