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台灣成全球第五富有國家!安聯:人均淨資產 483 萬元、全亞洲僅次新加坡

財經新報  姚惠茹
2023-10-20
財經新報 姚惠茹
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安聯集團(Allianz)發布的《全球財富報告》,前三名依序為美國、瑞士、丹麥,而 台灣的人均金融資產淨值高達 14.16 萬歐元(約台幣 483 萬元),全球最富有國家排名中名列第五,以亞洲來說,僅次於新加坡而已。

全球疲軟、金融危機以來最大跌幅

報告顯示全世界近 60 個國家的家戶資產負債狀況,安聯表示,對儲戶來說,2022 是極為可怕的一年,「全面疲軟」的情況,資產價格全部下跌。家戶所持有的全球金融資產慘見 -2.7% 的負成長,為 2008 年環球金融危機(GFC)以來最大跌幅。

與之相反的是,三大資產類的增長率卻差異顯著。 證券 -7.3% 和保險 / 退休金 -4.6% 明顯受創,但銀行存款卻強勁成長,錄得 6% 的增長,整體而言,價值 6.6 兆歐元的金融資產憑空蒸發,截至 2022 年底,總額高達 233 兆歐元的金融資產,其中的 63.9 兆歐元皆為亞洲家庭所持有。

降幅最深的是北美 -6.2%,其次是西歐 -4.8%,反而亞洲縱然成長率相對強勁,2022 年的平均成長率為 4.6%,但仍不能與 2021 年的 10.2% 相提並論,而日本居然也見成長,儘管增幅很小僅 0.2%。

印尼和菲律賓等新興經濟體呈現雙位數的成長,而中國的金融資產同樣十分強勁,增長 6.9%,但與 2021 年的 13.3% 和過去 20 年的長期平均水平 15.9% 相比,依舊是令人失望的概況,無可否認地,再三的封鎖代價甚高。

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資產高出近 2 成,但全被通膨吃掉!

儘管損失慘重,截至 2022 年底,正常情況之下,全球家庭金融資產仍然比新冠疫情前的水準高出近 19%,但是一旦經由通膨調整後,約三分之二的名目漲幅都因物價上揚而被抵銷掉,短短三年時間,實質成長率下摔來到 6.6%。

雖然大多數的地區至少保住財富的實際增長,但西歐並不如此,所有的名目收益全盤歸零,全部都被吃光光,相較於 2019 年,實際財富甚至減少 2.6%,而亞洲正好相反,由於通膨不高,三年內實際財富幾乎成長 20%,尤其是中國和日本。

「多年來,儲戶一直抱怨零利率」,安聯首席經濟學家盧多維克・蘇布蘭(Ludovic Subran)表示,與儲戶真正敵對的是通貨膨脹,不僅疫情過後通膨肆虐不斷, 即便在台灣,名目成長和實際成長之間也出現鴻溝,縱然在通膨發生之前的 20 多年,人均資產增長 330%,但當運用購買力而進行調整後,漲幅並不可觀,少少的 160% 而已,這就凸顯聰明存錢和提高金融知識的必要性,通膨有如一頭貪婪難纏的野獸,以長期儲蓄來說,倘若沒有一些推力和專業建議,大部分的儲戶都可能很辛苦。

地緣政治影響,將帶來市場波動

繼 2022 年衰退之後,全球金融資產可望在 2023 年恢復成長,放眼望去,股市迄今牛氣沖天正是支持此論調的主力,總之安聯預計全球金融資產將有 6% 左右的成長;同時儲蓄行為也會進一步的「正常化」,但有鑑於 2023 年全球通膨率約為 6%,儲戶的金融資產應該還有一年的時間,不會遭受任何實際的損失。

「中期展望卻相當複雜」,報告的共同作者 Michaela Grimm 表示,不會有任何貨幣或經濟的助力,春天尚未到來,以股市平均報酬率作為假設,未來三年金融資產的平均增長範圍可望停留在 4~5% 之間,但就像氣候變遷導致天氣變得更加極端一樣,新的地緣政治和經濟形勢,預計會有更多的市場波動,「正常」年反倒可能成為例外。

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全球金融資產淨值巨降、亞洲逆勢成長

家戶資產負債表裡的負債科目清楚顯示利率逆向的改變,自 2021 年全球私人債務上升 7.8% 之後,2022 年漲幅已放緩到 5.7%,亞洲債務增加幾乎腰斬,從 2021 年的 10.3% 減半至 2022 年的 5.8%,其中降幅最大的是中國,2022 年的債務增長為 5.4%,為有紀錄以來的最低成長率。

整體而言,截至 2022 年底,全球家庭負債總額為 55.8 兆歐元,其中亞洲家庭持有 32%,即 18.1 兆歐元,隨著債務與經濟成長率的差距擴大至 3.9 個百分點,全球債務與 GDP 的比率(債務占 GDP 比重)已大大的下降 2 個百分點以上,2022 年來到 66%。

雖然這意味著全球家庭債務比率,已恢復到與本世紀初大致相同的水準,但人們對此穩定度大都無感,因其並不符合普遍認為世界已陷入債務深淵的看法。事實上,世界債務的路線圖裡發生巨大變化,第一且最為重要的是穩定性成為已開發經濟體發展的特點。

另一方面,大多數新興市場的債務比在過去 20 年中都急劇上升,就整個亞洲而言,到 2022 年底,此比率到達 61%,較 20 年前的水準高出約 7 個百分點,這個平均值並且標誌著其他顯著的發展,例如在中國,債務比率已經增長三倍之多,高達 61%。

全世界的金融資產淨值巨降 5.2%,至 176 兆歐元,亞洲倒是相反,成長 4.2%,來到 46 兆歐元,但是並非此地區所有的國家,債務對成長的影響都為正,像是日本、韓國和馬來西亞的淨金融資產均有所下降,儘管幅度很小。

台灣穩健成長、全球富有國家名列第五

台灣的每戶家庭金融資產總額在 2022 年裡成長 3.6%,明顯低於上一年的 12.7% 增幅,主要原因是資產類別之下的證券價值下跌 5.5%,其他兩大資產類則持續成長,保險 / 退休金增長 7.7%,銀行存款 6.6%,兩者的漲幅速度甚至比 2021 年的 4.9% 還要快,雖然 2019 年疫情爆發之前,金融資產增加 27.4%,但僅是名義上的增長,經通膨調整後,三年內增幅降至 21.6%。

負債成長放緩到 6.3%,相較於 2021 年的 7.9%,儘管如此,債務與 GDP 的比率依舊不斷上升至 92%,創歷史新高,而在亞洲,只有韓國家庭的負債高於台灣家庭,但 由於台灣家庭擁有的金融資產是負債的六倍之多,因此這樣的情況並不太令人擔憂,最終金融資產的淨值上漲 3.1%,台灣的人均金融資產淨值高達 14.16 萬歐元,全球最富有國家排名中名列第五。

(本文出自財經新報)

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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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