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📚#元照新書賞閱📚台灣視訊產業的問題與解決
【作　者】莊春發│東吳大學法律研究所兼任教授

【本書簡介】
　　本書內容豐富，且收錄重要的時事議題，讀這些文章如同回顧台灣通訊傳播的發展史，不僅是對教學和實務工作者有所助益，亦可作為推薦學生的閱讀教材。──清華大學通識教育中心主任 翁曉玲

直言、敢言，能夠揭穿管制重重面紗下真相就看這一本。──太穎國際法律事務所 謝穎青律師

傳播媒體產業的治理與監管，應該以媒體經濟學等社會科學的分析為基礎，才能得到放諸四海而皆準、歷久不衰的解答。莊春發教授是臺灣在媒體經濟學領域的前輩學者，智慧結晶集結出書，值得拜讀。──臺灣藝術大學廣播電視學系教授 賴祥蔚

台灣視訊產業的發展，不只是傳播政策問題，更是攸關民生品質與整體經濟發展的產業問題。本書從產業結構面出發，分析深入，許多卓見，值得參考與深思。──中國文化大學新聞傳播學院院長 胡幼偉

　　電視產業與電信產業，長期屬於政府部門管制的產業，民主化之後，人民對訊息取得的強烈需求，政府遂採行開放政策，容許民間公司參與經營。然而在政府市場開放過程的中間，決策中似乎出現若干的盲點，個人因此不揣淺陋在報紙或網路專欄投書，本書為此發表的成果。希望個人的意見能提供主管機關政策的擬定，以使兩個產業發展更為健全，消費者從而獲得品質更好而價格適當的訊息服務。

　　為讀者閱讀方便，將其區分為傳播產業篇、電信及網路產業篇、公共經濟篇等三種分類。本書內容可做為教學上、實務上、政策討論的參考。

📖本書詳細介紹：http://www.angle.com.tw/Book.asp?BKID=14051

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AI 天氣預測用於商業成顯學！從餐飲到零售，還有多元應用
孫嘉君

2021年8月24日 週二 下午7:05·

近年 AI 科技被廣泛應用於許多領域，天氣預測也不例外。根據美國市場研究公司 Grand View Research 報告指出，2019 年全球天氣資訊科技市場規模達 94.1 億美元，預計從 2020 年至 2027 年將以 8.5% 的複合年增長率持續成長。

AI 天氣預測不僅能運用於防災、風險管理，也有企業發展出更廣泛的商業應用，抓準天氣變化影響消費者的行為動向，得以更加貼近消費者需求。例如餐飲業得以促進銷售、減少食物浪費，零售業者則可精準訂貨及投放廣告，挖掘更多潛在商機。

掌握顧客口味，減少食物浪費、促進餐飲銷售

美國科技媒體《Venture Beat》日前報導，全球披薩連鎖品牌必勝客（Pizza hut）透過 AI 分析天氣預測，協助提升銷售。一直以來，必勝客就是樂於擁抱新科技的企業，自 1994 年便開始提供線上點餐外送服務，是最早推出線上訂餐服務的餐飲業者，至今仍不斷做出創新嘗試。

必勝客全球分析主管 Tristan Burns 表示，為必勝客進行數據分析的組織 Pizza Hut Digital Ventures 運用機器學習，透過數據分析，包括消費者輪廓、所在地理位置、當地天氣情況等，進而在客戶的消費過程中，提供個人化的產品推薦。

結合 AI 的天氣預測應用於餐飲業，不僅能幫助提升業績，也能減少食物浪費。根據《Japan Times》報導，日本福岡市正在與日本氣象協會（JWA）合作進行一項實驗，透過分析天氣狀況、溫度、社群媒體貼文和過去銷售數據的預測服務，來估算 660 多種生鮮和加工食品的需求，並將一天分為 7 個時段，預測出銷售最佳及最差的時段，讓商店據此調整訂單與生產量。在上一年度的實驗， 8 家參與企業中有 6 家企業食品報廢減少， 7 間企業的銷售額提升。

作為參與實驗的業者之一，唐人麵包店（唐人ベーカリー）在使用預測服務的兩個月期間，食物報廢較過去減少約 15%、銷售額則增長約 12%。麵包店在預計會下雨的日子減少產量，並且在預計客流量增加的時段，準備新鮮出爐的麵包。

「透過具體的數字，來反映我們以前依賴直覺的東西，是有幫助的，」唐人麵包店的桑野景說，「我們還能夠改變員工的心態，讓他們努力減少浪費。」

精準訂貨與投放廣告，提升零售業績

餐飲業之外，AI 天氣預測也能應用於零售場域。根據美國行銷媒體《AdExchanger》報導，IBM Watson Advertising 透過 AI 分析來自 IBM 旗下子公司 The Weather Company 的天氣數據、精確到郵政編碼的位置數據、銷售數據之間的關聯，以挖掘可用於數位行銷的洞見。

IBM 透過這項服務發現，天氣會激發人們的某些情緒，並可能影響他們的購買行為。例如，美國西北部各州在異常溫暖和多雨的一天，烘焙巧克力和可可的銷量增長了 62%；中北部及東部地區在晴朗的一天，葡萄酒銷量提升 25%。行銷人員可以運用此類資訊來規劃數位行銷活動，並確保在銷售高峰時段具有足夠的庫存。

Watson Advertising 和 The Weather Company 副總裁兼全球主管 Sheri Bachstein 表示，「濕度、溫度和其他天氣相關的數據，實際上非常具有啟發性。」

在日本，也有企業提供結合天氣預測與行銷的服務。據日本《IoTNews》報導，日本氣象新聞公司 Weathernews 提供依據天氣情況投放廣告的服務，讓食品、飲料製造商和零售商等業者，可以針對用戶所在地點的天氣情況精準行銷，例如在容易中暑的地方，投放運動飲料等產品的廣告，或展開相關促銷活動等。

時值炎炎夏日，Weathernews 提供視覺化的中暑風險預測圖，透過精細至每 1 平方公里的網格圖，顯示各區域的中暑風險，共分為「注意」、「警戒」、「嚴重警戒」、「運動停止」四個等級。這樣的天氣預測資訊，能夠有效應用於商品的促銷，以及戶外工作者的健康管理。

此外，除了實體的商品銷售，天氣資訊也能加以應用於線上服務。根據 YouTube Music 的 FAQ 指出，YouTube 首頁的音樂推薦，事實上也會運用到天氣資訊，來推薦用戶當下可能會感興趣的歌曲。YouTube 音樂推薦演算法的分析因素，包括用戶的收聽歷史、使用設備、周遭發生的事情（如節日活動），若有開啟位置權限，用戶的所在的地點甚至天氣，也會納入作為推薦音樂的考量。

運用 AI 科技的天氣預測，發展出多元的商業應用，能夠應用於餐飲、零售，甚至是娛樂產業，為消費者的行為模式提供不同角度的洞察，讓業者採取相應策略行動。然而，天氣也僅是影響購物決策的因素之一，需要經過更多的觀察與實證，才能確保各種奠基於天氣的經營決策，能確實帶來營運成長。

附圖：Weathernews_中暑訊息 API

資料來源：https://tw.news.yahoo.com/ai-%E5%A4%A9%E6%B0%A3%E9%A0%90%E6%B8%AC%E7%94%A8%E6%96%BC%E5%95%86%E6%A5%AD%E6%88%90%E9%A1%AF%E5%AD%B8-%E5%BE%9E%E9%A4%90%E9%A3%B2%E5%88%B0%E9%9B%B6%E5%94%AE-%E9%82%84%E6%9C%89%E5%A4%9A%E5%85%83%E6%87%89%E7%94%A8-110545562.html?guccounter=1&guce_referrer=aHR0cDovL20uZmFjZWJvb2suY29tLw&guce_referrer_sig=AQAAAIAJo6RyvAR-fbjyTvJiXDlKx1Y86j3IV8GomZbfHnPjfFfU3XKaZVCoJIVrXyzaZeTdmrHJbL14Kgej1_WzHugjoNsei24ErgEM2b9ri3nPuGjwlR3tL5ZkSBnNnshUIFKM7nE_UZEkLZu7_f4TikrHNrDUdT4RZc3m-tBK0J_q

美國聯準會想縮減量化寬鬆規模，可能對市場造成什麼影響?

依過往經驗「利率循環」，大致上類似於「經濟循環」，主因在於當經濟好轉時，市場需求大幅增加，失業率不斷下降，且接近自然失業率(等同產出缺口趨近於零) (附註1)，則物價上漲壓力增加。此時，央行為了控制通膨開始升息，同時經濟不斷擴張、伴隨而來的是央行調升利率，直到利率上升至一定的程度，企業與消費者借貸成本的提升，經濟才開始緩和下來，甚至步入衰退，之後央行調低利率，以激勵人們消費、降低企業借貸成本，上述這一連串活動會周而復始的發生，如圖1內灰色期間是經濟衰退期間，每當利率拉升到一定程度，之後經濟衰退的機率就高。(附註2)

但在2008年金融風暴時期，前聯準會主席柏南克不僅把利率降至零的水準，為了讓經濟不陷入通貨緊縮，持續挹注資金到銀行體系，所以實施量化寬鬆政策(Quantitative easing，簡稱QE) (附註3)，如圖2所示，從2009年開始實施QE1、QE2與QE3至2013年，期間還實施扭轉性操作(Operation Twist，簡稱OT) (附註4)。此時，美國聯準會在市場上釋放資金，買入債券等商品，促使聯準會的資產負債表從2008年9月雷曼兄弟破產導致市場金融緊縮開始計算(2008/09〜2014年)，從0.9兆大幅擴張至4.5兆美元，意味著在這期間，聯準會對市場釋放資金3.6兆美元，以台幣匯率28來計算，大約對市場釋放資金100兆台幣，相對2014年台灣GDP大約16.2兆台幣大了將近6倍。

經過聯準會大幅度降息，把利率降至零附近水準，加上實施幾輪的QE政策，使美國經濟逐漸上軌道，此時，美國經濟逐漸好轉之際，聯準會開始準備回收貨幣。2013年5月美國前聯準主席柏南克暗示縮減QE規模，當時柏南克表示「若美國經濟持續復甦且符合預期，聯準會可能在今年晚些時開始逐漸減少資產購買規模」，而在2013年12月18日正式宣佈縮減QE，自2014年1月起將縮減資產購買規模，由每月購買850億美元減為750億美元，MBS及公債各減50億美元，並於2015年12月17日聯準會利率決策會宣佈調升利率1碼至0.5%，這也開啟了聯準會升息的循環，直到2018年底聯準會把利率提高至2.5%，如圖1所示。

而在2013年5月前聯準主席柏南克暗示縮減QE，即暗示對市場上放錢的速度減緩，最直接的影響是固定收益商品，例如美國10年期公債殖利率從2013/05的1.6%飆升至年底的3.02%，除了固定收益商品(投資等級債、特別股、高收益債等等)表現不如預期之外，如圖3所示，在2013年5月暗示縮減QE後，美股S&P 500指數高低點下跌約6.0%，2013年全年還是上漲約3成，但新興市場指數卻表現不如預期。

如今歷史重演，美國在2020年上半年受到新冠疫情的影響，實施封城等措施，使失業率在短期間內大幅攀高，從2020年2月的3.5%，飆升至2020年4月的14.8%，不僅造成經濟衰退，還產生美元流動性短缺的現象，甚至2020年4月輕原油價格一度下挫到每桶-37.6%美元，所以2020年全球落入衰退，是新冠疫情的恐慌、是美元流動性緊縮、是油價大幅重挫，三重疊加的影響，所幸在各國大量財政、貨幣政策，加上新冠疫苗的研發與接種，經濟逐漸恢復成長，由經濟合作暨發展組織(OECD)的預測，2021年全球經濟成長從-3.4%，成長至5.6%，尤其是美國GDP從-3.5%，成長至6.5%、歐洲地區今年成長3.9%、中國成長7.8%。如表1所示。

目前聯準會的政策除了維持零利率政策之外，還維持每月購買1200億美元的QE規模，其中800億國債、400億機構抵押擔保證券(MBS)，使聯準會資產負債表將近8兆美元，如圖1所示。此時，聯準會也開始考慮縮減QE規模，意味著聯準會對市場放錢的速度將會減緩，例如，5月20日聯準會公佈會議紀要內容提到，「一些委員提議，若經濟持續往目標快速前進，則在未來幾次會議上開始討論調整資產購買速度(adjusting the pace of asset purchases)是合適的」，所以目前市場想要知道，聯準會何時宣佈縮減QE、何時開始縮減QE，並且如何影響市場。第一、何時宣佈縮減QE，統計今年聯準會還有幾次會議，如表2所示，今年還有5次開會、4個紀錄，而聯準會公佈更新經濟預測與利率點陣圖的時機是落在6、9、12等月份，此時宣佈縮減QE規模的機率較大。第二、何時開始縮減QE，由聯準會對市場的調查來看，落在2022年第一季開始縮減的機率高。致於對於市場的影響，若對照2013年情勢來分析，則對於固定收益商品、新興市場股票的影響較大。

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附註：
1. 自然失業率：即為充分就業下的失業率，並不是失業率為零才是充分就業，失業可分為週期性失業、摩擦性失業與結構性失業。週期性失業是因經濟波動而造成的失業；摩擦性失業是尋找工作或轉換工作過程中所產生的失業現象；結構性失業例如新冠疫情發生產業結構變化，實體企業沒落，但宅經濟興起，所以因經濟結構改變，使人們原有的技術與專業無法因應新工作的需求，所造成的失業。上述週期性失業政府可以利用政策來解決，摩擦性失業是經濟正常的現象，而結構性失業則需要人們訓練一段期間才有機會重返職場。所以摩擦性失業+結構性失業即為充分就業下的失業率。以聯準會3月會議公佈長期失業率(可以說是自然失業率)中位數在4.0%左右，2021年4月率為6.1%。

2. 經濟循擴張與收縮的研判可以回顧「如何掌握市場投資環境」一文。對於產出缺口解釋可以回顧「經濟循環與股市之關連」一文。
https://www.pressplay.cc/link/8FD35DAC4E?oid=AE5E0E9AB0

https://www.pressplay.cc/link/16449465AD?oid=AE5E0E9AB0

3. 量化寬鬆政策(Quantitative easing，簡稱QE)：是央行非傳統貨幣政策之一，當央行把利率降至零或以下水準，央行印錢買入銀行手中的債券，直接對金融體系挹注資金，以便壓低市場利率、活絡經濟。

4. 扭轉性操作(Operation Twist，簡稱OT)：也是央行非傳統貨幣政策之一，賣出短期債券，而反手買進長天期的債券，以便壓低長期利率，因為企業或消費者大都是以長天期利率借貸為準，所以壓低長期利率刺激經濟成長。

「之前介紹的ETF，如中國市場的ETF，鋼鐵ETF，表現都很不錯~~，下次再介紹另一檔如果QE結束，準備升值時，非常有利於上漲的ETF。」