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RCEP 台灣沒加入有何影響?印度為何退出?哪時生效?懶人包一次看

2020-11-24 整理‧撰文 王宥筑
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東協(ASEAN) 10 國與中國、日本、韓國、澳洲及紐西蘭 5 國簽署「區域全面經濟夥伴協定」(RCEP),將逐步生效。台灣未能加入 RCEP,將帶來什麼影響?印度又為何中途退出?

RCEP是什麼?為什麼大家想要加入?

RCEP 為「Regional Comprehensive Economic Partnership 」的簡稱,是一個由東協所發起的區域自由貿易協定,成員國之間必須在 10 年內將 9 成以上出口產品降至零關稅。除了關稅減免,RCEP 協議內容也涉及貨品交易、服務、經濟技術合作、投資、智慧財產權、競爭政策等經濟相關議題。

經濟部長王美花初步評估,當他國具關稅減免優勢,台灣的機械、塑化、鋼鐵、紡織類等傳統產業的出口可能最受影響。中華經濟研究院台灣東協研究中心主任徐遵慈表示,台灣和中、日、韓這 3 國的產業性質、競爭力非常接近,尤其在石化、汽車零組件、機械產業上更是如此,業界現在最關心的就是這 3 國互相降低關稅,對台灣將帶來新的衝擊。

RCEP為什麼很重要?

RCEP 是至今為止規模最大的自由貿易協定,也是中國加入的第一個大型自由貿易協定,15 個成員國的人口總和約 21 億人, GDP 合計約 25.6 兆美元,貿易量占全球 27%。

《日本經濟新聞》指出,RCEP簽署後,將使得亞洲有機會改寫全世界的貿易戰略;《紐約時報》則認為, RCEP 將強化中國在區域經濟中的影響力。

RCEP怎麼來的?

為了鞏固東協在亞太地區的經貿地位,東協在 2011 年 11 月的高峰會議上通過「東協區域全面經濟夥伴架構協議」(ASEAN Framework for RCEP),接著在 2012 年,正式邀請其他東協夥伴國,啟動合作談判。

RCEP成員國有哪些?

啟動談判之初,東協首先邀請與東協各國已簽署 FTA(自由貿易協定)的夥伴國──中國、日本、韓國、印度、紐西蘭及澳洲等 6 國參與。

歷經 7 年談判,印度在 2019 年底宣布退出,最終加入 RCEP 的成員國為印尼、馬來西亞、菲律賓、泰國、新加坡、汶萊、柬埔寨、寮國、緬甸、越南、中國、日本、韓國、澳洲、紐西蘭等共 15 國。

RCEP成員國
林柏源 製圖

印度總理莫迪表示,RCEP 並不符合印度的核心利益。外界猜測,因中國、印度是所有成員國中,人口數與 GDP 最高的兩國,而現在中國製造輸入印度的比例遠高於印度製造輸入中國的比例,如果有更多中國廉價產品輸入,恐擴大印度對中國的貿易逆差,威脅印度市場。

沒加入RCEP,台灣的處境會變艱難嗎?

同樣位在亞太地區、卻沒有加入RCEP的台灣,會在國際市場上被邊緣化嗎?

不只政府、產業嚴陣以待,從 Google 搜尋熱度來看,「RCEP」的搜尋量在近 30 天飆漲百倍,可見台灣民眾對於這個議題也相當關注。

經濟部 16 日發布新聞稿,提到台灣與 RCEP 主要成員國之間均有穩定的經貿合作關係,目前台灣對 RCEP 成員國出口品項超過 70% 享有免關稅(以資通訊產品為主),而其餘課關稅的產品只占出口貿易額不到 30%,加上初步檢視 RCEP 降稅清單,中國多數產品對日、韓仍未降稅,或採 10 年以上逐步調降,短期內影響有限。

RCEP 是中、日、韓之間的第一份自由貿易協定(FTA),經濟部表示,RCEP 對台灣最大的影響是來自「中國與日本」「日本與韓國」兩個新建立的自由貿易關係,提高台灣產品在中、日、韓市場的競爭壓力。政府也將積極尋求加入 CPTPP(跨太平洋夥伴全面進步協定)以及與台灣主要貿易夥伴洽簽經貿及投資協定,以爭取產業及國家整體利益。

CPTPP是什麼?

CPTPP 也是一個亞太區自貿協定,縮寫自「Comprehensive and Progressive Agreement for Trans-Pacific Partnership」,談判成員國包括日本、加拿大、澳洲、紐西蘭、新加坡、馬來西亞、越南、汶萊、墨西哥、智利及秘魯等 11 國,其中日本、新加坡、馬來西亞、越南是台灣的前 10 大貿易夥伴,與台灣關係密切。

據行政院經貿談判辦公室估計,如能加入CPTPP,台灣將能擴大出口市場、帶動 GDP 成長至少 0.52%,目前國內各界支持加入 CPTPP 的呼聲極高,加上 CPTPP 也表示歡迎其他經濟體加入,目前政府正積極嘗試透過日本爭取跟其他 CPTTP 成員國對話的機會。

參考資料/經濟部國際貿易局、ASEAN、紐約時報、日本經濟新聞

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經理人

AI 不只要懂數據,更要懂企業!Teradata 如何加速實現自主型企業?

2026-11-09 經理人 X 擎昊科技 X Teradata
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隨著生成式 AI 快速發展,AI 的角色正從回答問題、生成內容,進一步走向執行工作、參與決策,這也讓「自主型企業(Autonomous Enterprise)」成為企業數位轉型的新願景。在這樣的企業中,AI 不再只是被動等待人下指令的工具,而是可以在授權範圍內自主做出決策、執行任務,且會持續學習與優化的數位員工,而人則肩負起監督與審核的責任,確保 AI Agent 的決策與行動符合企業目標及治理要求。

然而,要實現自主型企業的願景,除了依靠強大的 AI 模型外,企業還需要掌握兩個關鍵:一是釐清自身希望透過 AI 解決哪些業務問題、達成什麼目標;二是讓 AI 真正理解企業的業務脈絡。這兩個關鍵,不僅決定 AI 能否從概念驗證(PoC)走向實際營運,更是企業朝自主型企業邁進的重要基礎。

邁向自主型企業,企業必須掌握的兩大關鍵

Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,企業在定義 AI 導入目標時,不能只著眼於技術是否可行,更應該從實際業務需求出發,設定明確且可衡量的成果與投資報酬。

舉例來說,金融業可能希望提高詐欺偵測率、降低風險;零售業則想要藉由個人化推薦提升轉換率與顧客體驗;製造業也許會將縮短生產週期、提升供應鏈效率列為目標。雖然不同產業對 AI 的期待各有不同,但共同點都是希望解決具體的業務問題,而不只是驗證 AI 能做到什麼。

第二個關鍵則是讓 AI 理解企業的業務脈絡。即使企業已經將所有資料集中在同一個平台,也不代表 AI 就能理解這些資料。例如,AI 可能知道某位客戶的交易金額下降,卻不知道背後究竟是受到合約條件改變、採購週期等哪一項因素影響。

換句話說,若 AI 不清楚數據背後的意義,以及企業實際的業務流程與決策依據,即便數據量再多、模型能力再強,仍難以做出適當判斷。因為真正影響企業決策的資訊,往往不只存在於數據本身,也可能藏在不同部門的作業流程、內部文件,甚至資深員工長年累積的經驗之中。

因此,企業不只要整合散落在不同系統、資料庫與文件中的數據,還必須建立資料之間的關聯,讓 AI 不只看得懂數據,更能理解數據背後的業務意義與決策邏輯。如此一來,AI 才不會像一名對公司業務一無所知的新進員工,而是能夠根據企業的實際情境做出適當判斷、執行任務。

Teradata 兩大解決方案,打造由知識與脈絡驅動的 AI

Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 認為,邁向自主型企業是一段漸進式的轉型歷程,若能讓 AI 充分理解業務脈絡,就有機會加快轉型腳步。為此,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用,讓 AI 不只理解企業的業務邏輯,更能將這些理解運用在實際任務中。

舉例來說,歐洲某醫療研究機構運用 Teradata 解決方案及自家資料庫,開發出一套僅有 200 萬個參數的輕量化 AI 模型,可預測不同病患族群未來 10 年內的疾病發生情況,提供相關單位及早做好醫療需求與資源規劃。美國某大型醫院透過 Teradata 平台整合病患數據,進而開發出可直接在資料庫內執行的病患風險分層模型,可從病患特徵去辨識其風險程度與照護需求,讓醫師據此規劃更精準的照護計畫。

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Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 表示,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用。
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首先,Tera Context Engine 扮演的是企業知識整合與轉譯者。它能整合企業分散在四處的數據與內容,並納入內部專家長年累積的經驗,在符合數據治理規範的前提下,轉化為 AI 能夠理解與運用的企業智慧。換句話說,Context Engine 的價值不只是提供更多資料,而是讓 AI 理解資料背後的商業意涵,以及如何運用在實際情境中。

有了業務脈絡,下一步就是讓 AI 真正採取行動,這正是Tera Harness 所扮演的角色。它會結合 Context Engine 提供的知識與脈絡、企業設定的目標,如:提升客戶滿意度,讓 AI 去執行對應任務,並依據結果持續調整行動策略。而在涉及重要決策或較高風險的應用情境中,Harness 也能導入人機協作機制,由人介入決策、提供回饋,降低 AI 自主決策可能帶來的風險。

然而,當 AI 開始自主執行更多任務,企業也面臨另一項挑戰:如何在擴大 AI 應用的同時,兼顧主權 AI 與資安需求?對此,Sumeet Arora 指出,Tera Harness 支援地端、雲端及混合部署等不同 IT 架構,能夠配合資料所在位置去執行任務,企業可依據自身的治理與法遵要求彈性部署,將重要知識與商業機密留在內部可控的環境中。

此外,當 AI 開始承擔更複雜、執行時間更長的任務,如何避免因意外而導致任務中斷,也是企業相當關注的課題。為此,Teradata 在 Harness 中導入檢查點與記錄機制,倘若 AI 因意外而中斷正在執行的任務,Tera Harness 會從最近一次的檢查點接續執行,不必從頭再來,減少不必要的時間與成本浪費。同時,Harness 也具備高併發處理能力,可同時處理多個 AI 任務,提升 AI 參與日常營運的穩定性與可靠性。

從資料倉儲走向 AI 知識平台,Teradata 3.0 攜手擎昊加速企業轉型

Tera Context Engine 與 Tera Harness 的推出,不只協助企業加速 AI 應用落地,也反映 Teradata 對自身定位的轉變,正從傳統資料倉儲供應商,轉型為企業 AI 知識與 AI 執行能力的供應商,協助企業將分散的資料轉化為 AI 可理解的脈絡資訊,進而驅動智慧決策與自動化執行。

Richard Petley 進一步說明,Teradata 的發展可分為三個階段,在最初的 Teradata 1.0 時期,以軟硬體整合的資料倉儲設備為主,到 2.0 則轉向支援地端與雲端部署的現代化軟體,如今進入 3.0 階段,客戶不一定要採購整套資料倉儲解決方案,也能依需求導入 Context Engine 或 Harness。這樣的轉變,顯示 Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。

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Teradata 攜手台灣代理商擎昊科技,結合原廠 AI 技術與在地系統整合經驗,協助企業加速 AI 應用落地,邁向自主型企業。圖中由左至右,依序為 Teradata 首席產品長 Sumeet Arora、擎昊科技總經理劉宗坤及Teradata 首席營收長 Richard Petley。
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然而,再先進的技術架構,仍需要在地專業夥伴協助落地。而擎昊科技作為 Teradata 台灣代理商,不僅與原廠保持密切互動,更擁有深厚的技術實力,及豐富的企業級系統規劃、建置與整合經驗,協助企業打造穩定可靠的 IT 環境,讓 AI 應用能夠順利導入並持續運作。此次 Teradata 兩位高階管理者 Richard Petley 與 Sumeet Arora 來台,除了與企業客戶交流 AI 發展與應用需求,也攜手擎昊科技深化在地合作,共同拓展台灣市場。

面對缺工、高齡化與市場競爭加劇等挑戰,如何運用 AI 提升營運效率並強化決策能力,已是企業的當務之急,這也讓自主型企業成為未來必然的發展方向。在這條智慧轉型的路上,Teradata 將持續攜手擎昊科技,融合 AI 技術、企業知識與系統整合能力,協助企業加速 AI 應用落地,朝自主決策與智慧營運的新階段邁進。

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Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。
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