全台網銀App大當機!新台幣狂升、民眾瘋換匯:發生什麼事?美元為何貶值?
全台網銀App大當機!新台幣狂升、民眾瘋換匯:發生什麼事?美元為何貶值?
網銀大當機!全台民眾瘋換匯

截至2025年5月5日,美元對全球主要貨幣呈現顯著貶值趨勢,而新台幣則創下近期新高, 美元兌新台幣匯率已降至29.65元 ,顯示新台幣強勢升值。

值得注意的是,正當不少民眾急忙打開手機App準備換匯時,多家銀行系統卻集體都無法登入,畫面紛紛呈現「轉轉轉」或必須排隊的畫面,一度難以登入。

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國泰網銀5/5一早就開始無法登入。
圖/ 國泰世華

依據讀者反映,包括國泰、台新、永豐、中信等多家銀行的App,在5月5日早上時段登出現塞車情況,登入畫面卡住、交易延遲,無法即時操作外匯並查看帳務。

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台新網銀Richart也無法倖免,截至5/5早上11時許仍難以登入。
圖/ 台新銀行

根據《數位時代》測試,甚至要等了超過10分鐘才成功進入系統。台新銀行則率先宣布,將於5/5(一)10:55~11:00,暫停所有Richart相關服務。

不少網友在在社群平台Threads上哀號「全台灣網銀目前都炸掉了」,懷疑與今早換匯需求激增有關,直言「不知道哪時候會好,超崩潰!」、「登不進去+1,完全無法搶到換匯搖滾區。」

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永豐銀行網銀也秀出停機公告。
圖/ 永豐銀行

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新台幣升值多少?為何升值?

截至2025年5月5日,美元兌新台幣匯率為29.645元,創下近期新低。 與前一日相比,美元兌新台幣單日下跌了3.5%,顯示新台幣大幅升值。從更長時間來看,過去7天約下跌8.8%、過去30天約下跌10%。

在過去一週中, 美元兌新台幣匯率從4月28日的32.513元高點跌至5月5日的29.645元低點 ,波動幅度顯著。

5月3日,美元對新台幣大幅下跌0.953元(3.07%),至31.064元,這是自2002年以來單日最大跌幅,使新台幣成為當日亞洲市場表現最強勁的貨幣。

國泰世華銀行首席經濟學家林啟超分析,新台幣強勢主要受三大因素驅動:

  1. 市場預期台灣將面臨來自美國的壓力,要求新台幣升值以減少與美國的貿易順差
  2. 台股強勁表現,外國機構投資者大量淨買入
  3. 市場多認為美國聯準會(Fed)今年可能降息4碼,在利率差異下,新台幣本來就有升值動力

林啟超5月2日時預測,美元短期內可能跌破30元新台幣關口,但長期來看,新台幣匯率走勢將與其他亞洲貨幣保持一致。

美元為何下跌?

美元在2025年初以來呈現持續走弱態勢,特別是近期跌勢明顯加速。自年初至今,美元已對一籃子主要貨幣貶值約8%,而僅在4月份就下跌超過4.5%,創下自2022年底以來最大月度跌幅。

儘管2024年美元曾在經歷兩次聯準會降息後仍上漲7%,根據摩根大通分析,在2025年,這種「違反重力」的升值表現不太可能無限期地持續下去。

因素1:美國關稅政策衝擊

最顯著的轉折點出現在2025年4月2日,即川普總統稱為「解放日」的日子,美國宣布對180個國家實施10%的進口關稅,並對各國根據與美國的雙邊貿易不平衡比例增加「互惠」關稅。這是自1930年《斯穆特-霍利關稅法案》以來美國最廣泛的關稅提高。

傳統經濟理論預測關稅應該使徵收國貨幣升值,但這次美元反而大幅貶值,打破了市場預期。高盛研究指出這主要因為關稅政策和其他不確定因素侵蝕了消費者和企業信心,改變了全球對美國和美國資產的看法。

因素2:經濟增長與貨幣政策因素

國際貨幣基金組織(IMF)預測,美國經濟增長將從2024年的2.8%大幅下降至2025年的僅1.8%。與此同時,市場預期美聯儲今年將降息多達100個基點,這進一步削弱了美元的吸引力。

高盛首席經濟學家Jan Hatzius表示,美元因關稅不確定性和衰退擔憂而受到打擊,未來還有相當大的下跌空間。這種貶值或將加劇通脹壓力,但也可能使出口更具競爭力,有助於減少美國貿易赤字。

本文合作轉載自:數位時代

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責任編輯:李先泰

資料來源:路透社摩根大通高盛

關鍵字: #銀行
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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