2008年微型趨勢100 -財經
2008年微型趨勢100 -財經
2008.01.01 | 科技

沒有強勢貨幣

如果要說二○○八年哪一種貨幣最強勢,這個答案恐怕是沒有。二○○七年貨幣最強勢的國家,分別是加拿大與巴西,主要原因是這兩國擁有的豐富天然資源,隨著全球原物料飛漲,造成經濟繁榮、貨幣走強,但在短線反應後,上漲的空間有限。其他主要貨幣方面,歐元對美元已連續上漲近六年、美元持續不振、人民幣持續走緩步升值路線、日本經濟成長動能不佳,預計整個二○○八年,不會再有過往強勢美元、歐元的情形出現。

股市小心熊出沒

股票暴跌、投資人心情大洗三溫暖的情形愈來愈頻繁。去年十二月初,美國升息一碼的利多,反而造成全球股市重挫,市場反以利空出盡解讀。而整個二○○七年,道瓊工業股價指數單日暴跌百點以上的天數超過三十天,遠多於二○○五年的二十天、二○○六年的二十四天,預計這樣的情況還會繼續下去。

「利多暴跌」的情形,往往是股市位於頭部的重要訊號。自網路泡沫帶來科技股崩盤以來,全球股市已經從谷底連續走了五年大多頭的榮景,擁有結構性向下修正的壓力,加上資本全球化造成全球經濟更緊密的連動,任何一個國家的事件,都將對全球經濟有更強的衝擊,造成全球股市的波動。

若再加上二○○八年全球各國的經濟成長預估,普遍不如二○○七年,連帶使得對二○○八年的股市前景看法保守,對股市投資人來說,二○○八年將是必須小心謹慎的一年。

印度與中國的科技股還是大有看頭

十五世紀前,中國和印度曾擁有領先世界的科技技術,但被歐美後來居上。如今中國和印度再挾龐大科技人才實力而來,企圖彌補過去百年來的停滯不前。

據英國《經濟學人》(The Economist)報導,中國至二○一五年,科學家和研究人員的數目將達到世界第一;至二○二○年,中國投入於研究的經費將超過歐盟。儘管以飛快的速度追趕,但中國、印度都面臨高度數位落差的問題,印度每千人中只有二十四人擁有個人電腦,其中只有三人有寬頻網路。弭平數位落差即是龐大市場商機的發源地。

債券抬頭

在二○○八年股市成長力道有限的預期心理因素下,投入股市的資金水位勢必將降低。這些自己長了腳的資金,若要尋找另一個合適的避風港,本質上較偏「長期與穩健」的債券市場,自然就成了重要目標。對投資人來說,「股市Out、債券In」,降低股市、增加債券的投資,將是分散投資風險的重要原則。

綠色投資泡沫

油價狂飆,通膨壓力隨之而來,可以減少天然能源使用、降低廢料排放的「綠色科技」水漲船高,也帶動綠色概念股一路長紅,股價表現搶眼。「綠色概念股」被認為是繼原物料飆漲後,最具投資潛力的新主軸。以太陽能產業來說,近兩年的狂漲,主要是因為上游缺料,多晶矽價格上漲,但太陽能晶片價格卻不斷下跌。明後年矽晶圓產能開出後,價格是否鬆動仍值得觀察。市場的過度高估,有可能造就一波「綠色泡沫」。

風暴過後!美國經濟面臨震盪

剛經過次級房貸風波的美國經濟,接下來要往哪去?美國《商業週刊》(BusinessWeek)提供了觀察指標:失業率、通貨膨脹、消費者支出、借貸、房價、銀行利率以及股市。如果失業率維持在五%以下,消費支出可維持房貸風暴之前的水準。而通貨膨脹會防止聯邦儲備銀行再度調降利率。聖誕節採購季以及大型零售商的業績表現也值得參考。此外,銀行對一般借貸的標準是否緊縮、對往來銀行收取的利率是否提高,都會影響到經濟成長。最後,股市再度崩盤可能導致整年經濟退縮。

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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