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全球 Z 世代都在揮霍,為何中國年輕人卻「報復性儲蓄」?

2024-08-07 編譯.整理 莊彙翌
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過去幾個月以來,中國年輕人的失業問題不斷反映在消費及經濟層面上,大多數預測指向未來幾年經濟成長將持續放緩;這導致他們決定用「報復性儲蓄」(revenge savings)的行動,重新掌控自己的財務狀況,收斂過去無止境消費的行為。

根據清華-日經媒體研究所(Tsinghua-Nikkei Institute of Media Studies)今年發表的一項共同研究,現年 15~29 歲 Z 世代中國年輕人占 14 億人口的 18.4%,約有 2.6 億人;然而 16~24 歲年齡段的失業率在 2 月份達到 15.3%,遠高於全國平均的 5.3%。這些 Z 世代的消費或儲蓄習慣,還有他們背負的壓力,都將在未來影響中國的經濟表現。

「報復性儲蓄」指的是一種將消費限制到最低的行為,和「報復性消費」的行為呈現相反;中國消費者在解除嚴格的清零政策後,曾一度揮霍無度,但隨著經濟疲軟,他們已經逐漸減少消費欲望。《富比士》(Forbes)指出,當地年輕人正努力避免不必要的支出。他們在社交網路和小紅書等熱門平台上分享如何省錢的秘訣,有些網友也會提供使用便宜食材的自製家常菜;甚至有些人會到為老年人設立的社區食堂用餐,省下一頓餐費。

年輕人愈來愈省!錙銖必較的現象,和其他國家 Z 世代形成對比

這個事實和其他國家的 Z 世代形成顯明對比,根據跨國財務軟體公司 Intuit 指出,73% 的美國 Z 世代表示他們寧願擁有更好的生活品質,而不是盡可能增加銀行裡的存款;當全球 Z 世代還在報復性消費、盡可能出國旅行的時候,中國 Z 世代正面臨金錢困境。

這個現象也影響許多品牌或店家在中國的營收。比如旗下有 YSL、巴黎世家(Balenciaga)等品牌的開雲集團,來自中國消費者的營收大跌了 25%;旗下有 Swatch、Omega 等知名手錶品牌的斯沃琪(Swatch)集團執行長尼克.海耶克(Nick Hayek),在 2024 年 3 月時在一家瑞士報紙上透露,中國市場今年仍將「處於艱難」(remain difficult),因為消費者「對價格變得更加敏感」。

紐約大學上海分校助理教授繆佳(Jia Miao)向《CNBC》表示,對於部分年輕人來說,報復性儲蓄的原因是因為他們找不到工作,或是發現增加收入變得更困難;他們別無選擇,只能少花錢。英國牛津大學社會人類學教授項飆提到,中國 Z 世代過去可能過著該國歷史上物質上最幸福的童年,但他們的成長過程中,逐漸感受到經濟和社會層面上的巨大心理壓力。

延伸閱讀:調查:Z 世代近 3 成求職者會帶父母參加面試!背後心態是?

這些對未來不確定性的恐懼和失望,會以各種方式呈現,包括消費者在電商平台上尋找折扣,也就是被稱為「省錢經濟」(stingy economy)的現象,比如在被稱為「中國版 Instagram」的小紅書和中國版抖音上,有超過 4 成的使用者透過單身節購物節的活動,有目的地研究和選擇購買,超過 3 成的人則是在購買前會在多個平台比價,而非衝動購物。

中國社交平台 App「Soul」的用戶群大約有 80% 是 Z 世代,他們將年輕人「物超所值的生活方式」(value-for-money lifestyle)選為 2024 年的主要趨勢之一。報告中有關該世代的其他關鍵字,還包括「懶人健康」(lazy health),意思就是用低成本的方式提升健康的方法,比如獲得充足睡眠;而「城市漫步」(city walks)則是指在城鎮中隨意漫遊;以及「特種兵式旅遊」(special forces travel),透過短暫而密集的旅行,達到最大化活動、最小化時間與金錢花費的目的。

中國年輕人的消費現象,和全球市場有什麼關係?

這些現象也讓中國政府官員很頭痛。由於中國國內消費低迷,人民透過延遲購買和降低消費來最大化自己的存款,導致市場上流通貨幣持續減少,將進一步提高「通貨緊縮」(deflation)現象發生的可能;部分中國企業也在產能過剩的情況下,正試圖大量出口低價商品擺脫營運困境。在這樣的惡性循環過程中,將會加劇全球貿易的緊張局勢,其他國家亦嚴陣以待。

《華爾街日報》(The Wall Street Journal)指出,各國已經開始採取措施保護國內製造商,抵禦大量中國低價產品的衝擊。比如印度就對中國製造的螺栓、螺絲、玻璃鏡和真空保溫瓶等各種消費產品展開了反傾銷調查;阿根廷正在調查中國製的電梯;而英國正在審查挖掘機和電動自行車。

延伸閱讀:開雲、LVMH 都難熬!全球精品業大蕭條的真相:成也中國、敗也中國

《日經亞洲》(Nikkei Asia)則表示,這可能會連帶影響地緣政治的關係。美國財政部長珍妮特.葉倫(Janet Yellen)在今年 4 月時,就曾敦促中國政府多做些努力,說服市民消費,而不是把錢存起來,以吸收中國外溢的過剩產能。葉倫表示,這些舉動將會破壞全球市場價格,以及傷害美國及世界各地的企業和勞工。對全球造成的貿易衝擊,凸顯出中國經濟對全球消費市場的影響力道之大,無法忽視。

資料來源:Forbes India、RFI、CNBC、Nikkei Asia、WSJ

核稿編輯:溫為翔

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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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