亞洲新興市場資金行情熱
亞洲新興市場資金行情熱
2007.04.15 | 人物

想購買海外基金的朋友,今年投資布局的方向該往哪裡去呢?除了穩健與分散風險的全球型基金以外,擅長研究新興市場的豐集團(HSBC),便相當看好亞洲新興市場今年的多頭表現。HSBC旗下的豐中華投信協理黃時彥認為,這主要是拜中國與印度等大型經濟體崛起,帶動亞洲區域經濟連動的效應所致。

從投資地區的選擇來看,黃時彥看好亞洲新興市場中的小型區域體經濟表現與多頭行情。他指出,雖然中、印兩地今年的經濟成長力道仍強,但去年股價已經反映過了,上車的投資人也多了,因此逢高的賣壓應該不輕,股市波動性與變動性都會變大。

相對的,從中、印兩地撤出的投資資金,會轉往哪裡去呢?黃時彥的答案是:「今年經濟表現不錯,而價值卻被低估的經濟體,就是今年股市比較有資金行情的地方。」這些地區包括了韓國、台灣、泰國、馬來西亞、印尼與菲律賓等地區,因為去年股價沒有大幅上漲,今年經濟成長率受惠亞洲區域經濟集體連動效應,基本面不錯,股價的亮麗表現應該是可以期待的。以下是專訪黃時彥談今年海外基金選擇邏輯的摘要:

Q 為何你看好亞洲新興市場今年的股價表現?

 因為全球新興市場超過一半以上是在亞洲,整個全球新興市場的發展中,亞洲也扮演火車頭角色。如果以經濟體大小來簡單區分,大概是以中國大陸、印度為首,剩下才是韓國、台灣與東南亞等國家。

亞洲新興市場從○三、○四年強勁成長以來,很重要的因素是龍頭的中、印經濟表現不錯。今年來看,中國大陸經濟表現還是有九.五%到一○.五%間;印度差不多,也有八%到九%,這些數字都是很強勁的經濟成長。也因為這樣的經濟體規模大,所以帶動起來的原物料需求、能源需求、建設需求,都會影響到整個亞洲市場。

相對來說,這也是因為中國大陸過去經濟位階低,所以經濟一成長,才能導致全面性的需求,而這對亞洲的對外出口來說,是有幫助的。出口帶動經濟成長後,也創造了這些周邊區域體的內需,所以從投資角度來看,今年亞洲新興市場是滿被看好的。

Q 所謂出口是指亞洲各國出口到中國?還是中國的出口?

 出口是指各別國家的出口,因為中、印兩地有極大的需求,所以周邊像台灣出口到大陸或馬來西亞的對外出口都會好。因為整個區域都發展得非常好,所以區域體內的你,出口的機會就會很好。過去以美國為龍頭的時候,美國經濟好,大家的經濟就好;但是現在亞洲形成一個區域經濟體,大家focus在亞洲,亞洲區域好,大家經濟就會好。

Q 這跟過去以美、日國家為龍頭的思維很不同?

 過去以歐美日先進國家需求為主的市場,不是基本需求,而是高階產品需求,這也是九○年代,台灣科技股受惠的主因。可是現在這些高階需求被滿足後,科技產業也變成熟,成長性已經到達高原期。

反過來,當歐美國家成長進入高原期時,像中國、印度、巴西這些大經濟體反崛起,他們的人連路都沒得走、建設都沒有時,自然不會想要手機。這些人口眾多、幅員廣大的經濟體,從二○○○年開始,需基本建設。但這些基本需求卻是過去一、二十年價格最差的產品。

過去沒人想要生產的基礎產業,包含能源、原物料、金屬或農產品等,忽然因為大經濟體的基本需求冒出來,價格就被帶上來了。一開始是因為這些原物料價格很低,所以稍有需求,價格就漲;後來則是需求大量起來,但供給卻出不來,價格就一直飆漲。

Q 從產業角度來看,這些基本需求的供給者,不一定在亞洲區域體內,受惠的會不會也可能是其他地區?

A 我們現在講的全球化,很重要的一點是有了電腦、網路之後,才有全球化。今天我沒有水泥,全球化能幫我嗎?沒錯,我能用墨西哥的水泥,但現在這個產業,價格本來爛到廠都倒掉了,結果現在中國需求跑出來了,要水泥,結果墨西哥回頭一看,原來的水泥廠都關門了,趕快拿錢再設廠、找人,但這些都需要時間。

這也是為什麼原物料價格,這段時間飆漲得這麼快。因為原物料的供給、產能要出來,必須要一段時間重新設廠生產,而需求卻一直跑出來,導致供不應求。原物料的產業循環大概是二十年,過去二十年大家都談高科技,可是現在這些落後經濟體的需求跑上來了,帶動了原物料、黃金、農產品的需求,過去這些價格可是跌到谷底,根本沒人要買。

Q 地區經濟需求帶動產業供給面的需求,那投資人到底該投資需求面?還是從供給面挑選價格飆漲的產業?

A 兩者衝不衝突要看產業,譬如你比較常聽到石油、金屬,你有聽到黃豆嗎?玉米嗎?好,玉米今年開始漲了。還有,小麥?糖?你有聽過這些東西在漲了嗎?這些都算是原物料。也就是說,需求帶動了供給面的行情,但你卻不知道哪一種原物料的行情何時起飛。

至少從去年第四季以來,原油價格就開始回檔,至少沒像以前那樣地漲。但這段時間的玉米,行情卻不斷地漲。再生能源不是講了好多年了嗎?為什麼玉米價格還是一直跌,一直從去年底才開始漲?產業供給面起漲大方向是對的,但不會同時發生,投資人很難研判個別起漲點。

Q 聽起來好像是投資需求面,也就是朝經濟成長率高的亞洲新興區域體投資,是比較安全的?

A 對,原則上是這樣。因為大型經濟區域體的需求出來,短期內需求要回檔的可能性比較低。但另外要注意的是,這是從基本面角度看,從投資來講,經濟發展好的區域,不代表股市就會有好表現,因為這跟這些地方的國家政策、金融管制等有關,所以投資人布局時還是要小心選擇。 

 

 

黃時彥  Profile 

現 職   豐中華投信投資管理部協理、豐金磚動力、豐新鑽動力、豐太平洋精典、豐萬邦基金經理人
經 歷   摩根富林明投信基金管理部經理、群益證券自營部襄理
學 歷   美國密西根大學統計博士候選人 

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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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