iVOD / 162863

Field Value
IVOD_ID 162863
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/162863
日期 2025-06-25
會議資料.會議代碼 委員會-11-3-19-17
會議資料.會議代碼:str 第11屆第3會期經濟委員會第17次全體委員會議
會議資料.屆 11
會議資料.會期 3
會議資料.會次 17
會議資料.種類 委員會
會議資料.委員會代碼[0] 19
會議資料.委員會代碼:str[0] 經濟委員會
會議資料.標題 第11屆第3會期經濟委員會第17次全體委員會議
影片種類 Clip
開始時間 2025-06-25T12:03:40+08:00
結束時間 2025-06-25T12:16:06+08:00
影片長度 00:12:26
支援功能[0] ai-transcript
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/3c0085a4689617f56a249e1989b940f12e63c9c5beafd2007cefc3e4f112f4f02adc72964e9d38b55ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
委員名稱 楊瓊瓔
委員發言時間 12:03:40 - 12:16:06
會議時間 2025-06-25T09:00:00+08:00
會議名稱 立法院第11屆第3會期經濟委員會第17次全體委員會議(事由:邀請國家發展委員會主任委員、經濟部部長、農業部部長及中央銀行首長就「因應國際經貿情勢變化,如何協助我國產業面對台幣匯率及國際能源價格遽變」進行報告,並備質詢。【6月23日及6月25日二天一次會】)
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[0].start 3.86159375
transcript.pyannote[0].end 7.33784375
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1].start 8.40096875
transcript.pyannote[1].end 9.07596875
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2].start 16.66971875
transcript.pyannote[2].end 17.26034375
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[3].start 17.81721875
transcript.pyannote[3].end 19.13346875
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[4].start 19.40346875
transcript.pyannote[4].end 22.37346875
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[5].start 22.96409375
transcript.pyannote[5].end 36.34596875
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[6].start 36.73409375
transcript.pyannote[6].end 39.51846875
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[7].start 39.61971875
transcript.pyannote[7].end 42.37034375
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[8].start 44.46284375
transcript.pyannote[8].end 46.15034375
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[9].start 47.16284375
transcript.pyannote[9].end 49.59284375
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[10].start 50.35221875
transcript.pyannote[10].end 53.81159375
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[11].start 54.33471875
transcript.pyannote[11].end 58.63784375
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[12].start 58.99221875
transcript.pyannote[12].end 62.41784375
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[13].start 62.73846875
transcript.pyannote[13].end 67.41284375
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[14].start 67.41284375
transcript.pyannote[14].end 70.56846875
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[15].start 70.73721875
transcript.pyannote[15].end 72.71159375
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[16].start 73.13346875
transcript.pyannote[16].end 100.26846875
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[17].start 100.48784375
transcript.pyannote[17].end 109.00971875
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[18].start 109.68471875
transcript.pyannote[18].end 114.25784375
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[19].start 114.71346875
transcript.pyannote[19].end 122.50971875
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[20].start 122.79659375
transcript.pyannote[20].end 131.55471875
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[21].start 131.74034375
transcript.pyannote[21].end 132.41534375
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[22].start 132.90471875
transcript.pyannote[22].end 141.98346875
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[23].start 142.15221875
transcript.pyannote[23].end 155.06159375
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[24].start 155.77034375
transcript.pyannote[24].end 157.59284375
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[25].start 158.53784375
transcript.pyannote[25].end 160.64721875
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[26].start 160.96784375
transcript.pyannote[26].end 162.46971875
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[27].start 162.99284375
transcript.pyannote[27].end 164.89971875
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[28].start 165.43971875
transcript.pyannote[28].end 166.23284375
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[29].start 166.43534375
transcript.pyannote[29].end 168.15659375
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[30].start 168.44346875
transcript.pyannote[30].end 173.21909375
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[31].start 173.77596875
transcript.pyannote[31].end 174.70409375
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[32].start 175.02471875
transcript.pyannote[32].end 178.21409375
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[33].start 178.51784375
transcript.pyannote[33].end 180.67784375
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[34].start 181.36971875
transcript.pyannote[34].end 183.95159375
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[35].start 184.20471875
transcript.pyannote[35].end 193.30034375
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[36].start 192.70971875
transcript.pyannote[36].end 212.79096875
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[37].start 194.53221875
transcript.pyannote[37].end 194.93721875
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[38].start 205.97346875
transcript.pyannote[38].end 205.99034375
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[39].start 206.34471875
transcript.pyannote[39].end 206.39534375
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[40].start 212.94284375
transcript.pyannote[40].end 222.81471875
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[41].start 223.70909375
transcript.pyannote[41].end 224.08034375
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[42].start 224.43471875
transcript.pyannote[42].end 224.65409375
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[43].start 224.92409375
transcript.pyannote[43].end 227.53971875
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[44].start 227.97846875
transcript.pyannote[44].end 233.42909375
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[45].start 233.83409375
transcript.pyannote[45].end 234.39096875
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[46].start 234.88034375
transcript.pyannote[46].end 249.20721875
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[47].start 249.62909375
transcript.pyannote[47].end 253.69596875
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[48].start 254.01659375
transcript.pyannote[48].end 255.85596875
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[49].start 255.85596875
transcript.pyannote[49].end 255.97409375
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[50].start 255.97409375
transcript.pyannote[50].end 256.02471875
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[51].start 256.02471875
transcript.pyannote[51].end 290.26409375
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[52].start 290.26409375
transcript.pyannote[52].end 291.14159375
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[53].start 291.10784375
transcript.pyannote[53].end 293.67284375
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[54].start 294.11159375
transcript.pyannote[54].end 295.61346875
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[55].start 295.69784375
transcript.pyannote[55].end 297.50346875
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[56].start 298.58346875
transcript.pyannote[56].end 299.00534375
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[57].start 305.26596875
transcript.pyannote[57].end 313.82159375
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[58].start 314.00721875
transcript.pyannote[58].end 314.71596875
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[59].start 315.08721875
transcript.pyannote[59].end 346.64346875
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[60].start 346.87971875
transcript.pyannote[60].end 365.47596875
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[61].start 366.33659375
transcript.pyannote[61].end 370.26846875
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[62].start 370.03221875
transcript.pyannote[62].end 378.30096875
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[63].start 378.57096875
transcript.pyannote[63].end 382.89096875
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[64].start 383.76846875
transcript.pyannote[64].end 386.40096875
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[65].start 385.81034375
transcript.pyannote[65].end 404.25471875
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[66].start 404.57534375
transcript.pyannote[66].end 404.96346875
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[67].start 404.96346875
transcript.pyannote[67].end 407.41034375
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[68].start 406.83659375
transcript.pyannote[68].end 410.85284375
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[69].start 407.73096875
transcript.pyannote[69].end 409.92471875
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[70].start 410.07659375
transcript.pyannote[70].end 422.09159375
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[71].start 422.09159375
transcript.pyannote[71].end 422.14221875
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[72].start 422.14221875
transcript.pyannote[72].end 422.39534375
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[73].start 422.39534375
transcript.pyannote[73].end 430.69784375
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[74].start 422.42909375
transcript.pyannote[74].end 423.32346875
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[75].start 428.74034375
transcript.pyannote[75].end 431.96346875
transcript.pyannote[76].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[76].start 431.28846875
transcript.pyannote[76].end 437.09346875
transcript.pyannote[77].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[77].start 437.17784375
transcript.pyannote[77].end 446.67846875
transcript.pyannote[78].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[78].start 441.75096875
transcript.pyannote[78].end 445.24409375
transcript.pyannote[79].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[79].start 446.05409375
transcript.pyannote[79].end 469.03784375
transcript.pyannote[80].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[80].start 459.03096875
transcript.pyannote[80].end 460.92096875
transcript.pyannote[81].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[81].start 469.03784375
transcript.pyannote[81].end 492.76409375
transcript.pyannote[82].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[82].start 469.78034375
transcript.pyannote[82].end 470.30346875
transcript.pyannote[83].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[83].start 475.66971875
transcript.pyannote[83].end 476.12534375
transcript.pyannote[84].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[84].start 477.37409375
transcript.pyannote[84].end 477.79596875
transcript.pyannote[85].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[85].start 488.39346875
transcript.pyannote[85].end 500.66159375
transcript.pyannote[86].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[86].start 496.47659375
transcript.pyannote[86].end 496.96596875
transcript.pyannote[87].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[87].start 499.46346875
transcript.pyannote[87].end 505.25159375
transcript.pyannote[88].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[88].start 504.59346875
transcript.pyannote[88].end 507.19221875
transcript.pyannote[89].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[89].start 505.26846875
transcript.pyannote[89].end 565.79909375
transcript.pyannote[90].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[90].start 507.29346875
transcript.pyannote[90].end 507.74909375
transcript.pyannote[91].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[91].start 513.43596875
transcript.pyannote[91].end 513.97596875
transcript.pyannote[92].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[92].start 525.73784375
transcript.pyannote[92].end 525.82221875
transcript.pyannote[93].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[93].start 526.04159375
transcript.pyannote[93].end 527.79659375
transcript.pyannote[94].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[94].start 534.09096875
transcript.pyannote[94].end 534.51284375
transcript.pyannote[95].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[95].start 549.93659375
transcript.pyannote[95].end 550.22346875
transcript.pyannote[96].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[96].start 551.74221875
transcript.pyannote[96].end 553.36221875
transcript.pyannote[97].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[97].start 553.56471875
transcript.pyannote[97].end 553.61534375
transcript.pyannote[98].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[98].start 555.35346875
transcript.pyannote[98].end 556.56846875
transcript.pyannote[99].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[99].start 556.77096875
transcript.pyannote[99].end 556.80471875
transcript.pyannote[100].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[100].start 556.80471875
transcript.pyannote[100].end 556.82159375
transcript.pyannote[101].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[101].start 565.98471875
transcript.pyannote[101].end 605.97846875
transcript.pyannote[102].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[102].start 605.97846875
transcript.pyannote[102].end 607.86846875
transcript.pyannote[103].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[103].start 607.98659375
transcript.pyannote[103].end 608.62784375
transcript.pyannote[104].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[104].start 609.10034375
transcript.pyannote[104].end 616.20471875
transcript.pyannote[105].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[105].start 616.30596875
transcript.pyannote[105].end 616.57596875
transcript.pyannote[106].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[106].start 616.57596875
transcript.pyannote[106].end 626.59971875
transcript.pyannote[107].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[107].start 626.22846875
transcript.pyannote[107].end 645.97221875
transcript.pyannote[108].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[108].start 632.92784375
transcript.pyannote[108].end 633.34971875
transcript.pyannote[109].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[109].start 645.97221875
transcript.pyannote[109].end 659.55659375
transcript.pyannote[110].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[110].start 659.48909375
transcript.pyannote[110].end 663.52221875
transcript.pyannote[111].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[111].start 662.03721875
transcript.pyannote[111].end 671.67284375
transcript.pyannote[112].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[112].start 666.49221875
transcript.pyannote[112].end 667.89284375
transcript.pyannote[113].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[113].start 672.55034375
transcript.pyannote[113].end 674.86221875
transcript.pyannote[114].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[114].start 674.60909375
transcript.pyannote[114].end 675.84096875
transcript.pyannote[115].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[115].start 676.04346875
transcript.pyannote[115].end 676.09409375
transcript.pyannote[116].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[116].start 676.09409375
transcript.pyannote[116].end 682.30409375
transcript.pyannote[117].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[117].start 676.46534375
transcript.pyannote[117].end 677.95034375
transcript.pyannote[118].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[118].start 679.04721875
transcript.pyannote[118].end 679.50284375
transcript.pyannote[119].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[119].start 679.78971875
transcript.pyannote[119].end 680.34659375
transcript.pyannote[120].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[120].start 684.16034375
transcript.pyannote[120].end 685.59471875
transcript.pyannote[121].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[121].start 686.70846875
transcript.pyannote[121].end 687.85596875
transcript.pyannote[122].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[122].start 688.29471875
transcript.pyannote[122].end 704.39346875
transcript.pyannote[123].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[123].start 693.67784375
transcript.pyannote[123].end 693.96471875
transcript.pyannote[124].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[124].start 693.96471875
transcript.pyannote[124].end 694.11659375
transcript.pyannote[125].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[125].start 704.62971875
transcript.pyannote[125].end 733.36784375
transcript.pyannote[126].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[126].start 706.01346875
transcript.pyannote[126].end 706.75596875
transcript.pyannote[127].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[127].start 733.90784375
transcript.pyannote[127].end 738.90284375
transcript.pyannote[128].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[128].start 739.45971875
transcript.pyannote[128].end 740.18534375
transcript.pyannote[129].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[129].start 740.28659375
transcript.pyannote[129].end 740.72534375
transcript.pyannote[130].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[130].start 741.01221875
transcript.pyannote[130].end 742.05846875
transcript.pyannote[131].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[131].start 743.22284375
transcript.pyannote[131].end 744.06659375
transcript.pyannote[132].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[132].start 743.49284375
transcript.pyannote[132].end 743.96534375
transcript.pyannote[133].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[133].start 743.96534375
transcript.pyannote[133].end 743.99909375
transcript.pyannote[134].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[134].start 745.66971875
transcript.pyannote[134].end 746.17596875
transcript.whisperx[0].start 4.232
transcript.whisperx[0].end 4.492
transcript.whisperx[0].text 委員好
transcript.whisperx[1].start 18.087
transcript.whisperx[1].end 42.436
transcript.whisperx[1].text 副總裁好我們看到報導在6月17號那央行為了壓制台幣的升值受益匯銀將出口商的單日拋匯的這個額度從2000萬美元砍到1000萬美元那由銀行來柔性的轉達那引發企業的不滿副總裁你知道這個事情嗎
transcript.whisperx[2].start 47.162
transcript.whisperx[2].end 67.004
transcript.whisperx[2].text 那個報告委員因為我們在我們在從外匯管理的角度我們對於那個在升值或貶值幅度很大的時候我們看到產商有一些不合就是跟他們過去行為不一樣的時候我們自然會要求銀行或者是我們會由銀行去跟產商問一下他的原因是怎樣
transcript.whisperx[3].start 68.085
transcript.whisperx[3].end 85.094
transcript.whisperx[3].text 這個就是問一下的柔性轉達那麼引發了企業的不滿表示被迫以時間來換取空間來忍受升值的一個損失那我們看到我們的NDF報價它是持續在下跌
transcript.whisperx[4].start 87.275
transcript.whisperx[4].end 102.79
transcript.whisperx[4].text 那表示市場對於台幣的升值呢它的預期仍是非常的強烈那顯見我們目前的政策是只有治標沒有治本同時我們看到外資透過ETF雙向槓桿的操作對鎖呢那規避了資金停留的這個門檻
transcript.whisperx[5].start 109.736
transcript.whisperx[5].end 130.636
transcript.whisperx[5].text 但是我們沒有看到央行跟金管會協調控管導致整個資金短進短出那套利無阻導致我們出口商他受限未知的規避無奈讓控會政策是不是淪為形式化所以本席在這邊首先要請教副總裁
transcript.whisperx[6].start 132.998
transcript.whisperx[6].end 154.789
transcript.whisperx[6].text 除了對出口商你來獻會之外我們的央行是否你有跟金管會來討論來合作防堵外資利用整個ETF的正惡反抑呢來規避你所謂行政措施的七日停留門檻的套利呢請做說明那個報告委員因為
transcript.whisperx[7].start 158.561
transcript.whisperx[7].end 180.424
transcript.whisperx[7].text ETF也是最近這幾年非常興盛的一個其實我們在109年我們就跟金管會達成共識就是說外資來買台灣的那個逆向的反ETF的這種操作的時候我們要求我們和金管會已經有共識就是說他那個外資投入
transcript.whisperx[8].start 181.545
transcript.whisperx[8].end 204.642
transcript.whisperx[8].text 持有的那個反向的ETF占ETF的發行量它有一個不得超過百分之三十的限制所以其實我們已經跟金管會有在有建立這樣百分之三十的限制當然也誠如剛剛央行你所說的從109年開始到現在每一個環節每一個情境可以說是訊息萬變
transcript.whisperx[9].start 206.443
transcript.whisperx[9].end 211.825
transcript.whisperx[9].text 那我們如果還是維持原來然後出口上的意見已經強烈的表達不滿甚至還有人說國家的整個資金的控管政策只有對內強悍只有對內強硬對外是放任
transcript.whisperx[10].start 224.973
transcript.whisperx[10].end 249.709
transcript.whisperx[10].text 我想委員可能誤解了因為其實我們在對外資的監控我們是每天都在監控外資的證券投資的資料所以即使是今年以來我們也看到有一些外資他持續利用剛才委員提到這樣管道我們也馬上查到以後我們就要求他趕快把錢匯出去所以其實我們並沒有對外公開這樣子的訊息因為我們透過我們監視系統
transcript.whisperx[11].start 254.192
transcript.whisperx[11].end 257.553
transcript.whisperx[11].text 隨時在監控所以本席也就將我們出口商的這些的意見提供給央行那央行你從109年到現在我們看到目前的一個狀態那央行是不是應該要跟我們的金管會好好的再去嚴明我們精進的方案
transcript.whisperx[12].start 278.78
transcript.whisperx[12].end 283.642
transcript.whisperx[12].text 也協助我們的廠商才不會讓人家覺得對外是放任的對內是控管的這個經濟方案請去研議隨時應對好不好對是是謝謝這個是非常的迫切需要的嘛對不對對好趕快加油接下來本校請教經濟部
transcript.whisperx[13].start 305.302
transcript.whisperx[13].end 326.629
transcript.whisperx[13].text 部長 本期要跟您討論的也就是說我們針對AI的這個部分 本期在昨天 前天也跟您討論甚至連交通的小黃我都謝謝你願意來支援運用我們中小企業的這個資源讓我們的車行可以好好的去提升
transcript.whisperx[14].start 327.569
transcript.whisperx[14].end 333.694
transcript.whisperx[14].text 那所以我們看到也就是說6月17號一樣的新聞報導你說經濟部要啟動了這個AI新秀的計畫那針對於應屆畢業青年提供一年期的全額補助的AI應用訓練跟企業的實習非常好我們要強調的是學的會
transcript.whisperx[15].start 347.106
transcript.whisperx[15].end 362.136
transcript.whisperx[15].text 用得上留得住期望能夠打造AI級戰力協助百工百業來落實AI的運用推動整個智慧化的一個轉型這個非常好那這次本席看到目前你們的計畫跟四個學校來做計畫是嗎
transcript.whisperx[16].start 366.537
transcript.whisperx[16].end 379.921
transcript.whisperx[16].text 目前第一個部分這個是在我看到你的數字是台北大學台北科技大學虎科大跟成功大學這四個學校目前是以這個四個大學為
transcript.whisperx[17].start 383.82
transcript.whisperx[17].end 388.422
transcript.whisperx[17].text 第一波啦 第一波還好還好還好部長你說第一波因為我們中部地區是整個烏拉烏拉什麼時候烏呢因為中部地區是所有的這個產業的聚落沒有理由不把我們列在第一波嘛
transcript.whisperx[18].start 404.751
transcript.whisperx[18].end 421.599
transcript.whisperx[18].text 對不對要有學校他有要啊怎麼會這麼說呢對不對我們現在是這樣就是他學校要有那個設施然後才有辦法來教學因為我們不是只有教學我們必須要席座
transcript.whisperx[19].start 422.439
transcript.whisperx[19].end 429.921
transcript.whisperx[19].text 席座非常的重要 中部地區的席座可以說是整個深坡都在中部地區啊你也內行的嘛 對不對所以你跟台北的跟高雄的獨立我們台中當然我給你提出強烈的抗議嘛好
transcript.whisperx[20].start 438.064
transcript.whisperx[20].end 446.39
transcript.whisperx[20].text 你這麼說也就是我們中部地區也必須要有請你們相關單位來聯繫很快的來聯繫嘛對不對中部地區我們現在在談的包括大學大學包括環球科大包括中部的這個其他的這個私立的這個科技大學我們都有在談啦但是我們目前有在談所以有在這個這個有一些塑膠中心啊車輛中心啊這些
transcript.whisperx[21].start 466.064
transcript.whisperx[21].end 471.589
transcript.whisperx[21].text 技術中心我們都在進行對啊這都在我們中部中區中部地區所以這重要所以沒有什麼這麼樣的重大我全力給你支持結果沒有我們中部地區有科研區有最重要的產業聚落都在這裡烹飪手工機器 工具機器 機械零組件全部都在這裡塑膠也全部都在這裡對不對現在的業界的人
transcript.whisperx[22].start 493.067
transcript.whisperx[22].end 500.615
transcript.whisperx[22].text 業界人的提升啊就是靠這一些法人經過非常重要對學校的那個要一年以後才能夠非常重要所以一定要列入中部地區好好去談判好不好一定有一定喔這個一定要喔一定要好不好我看到怎麼只有北部只有高雄沒有我們中部
transcript.whisperx[23].start 513.726
transcript.whisperx[23].end 526.431
transcript.whisperx[23].text 因為中部地區現在在整個席座以及生產中心研發中心都是很重要的聚落對不對科技大學所有的大專業項因為都是很重要啊所以我以歡喜聽到你說這是第一波啦你們也在研談喔我給你加油跟鼓勵中部地區
transcript.whisperx[24].start 536.395
transcript.whisperx[24].end 552.629
transcript.whisperx[24].text 絕對不能落膽啦這個是非常重要而且最後我可以跟你說最後我們在這個這個訓練跟這個席座的方面我們絕對有信心中部地區一定會大成功這個是非常台灣產業非常重要的關鍵對不對那你要趕快去幫我聯繫去幫我做好對不對好
transcript.whisperx[25].start 558.333
transcript.whisperx[25].end 583.655
transcript.whisperx[25].text 謝謝支持你就是去落實所以本席要請教你的這個培訓規模跟制度設計是不是有對症下藥本席認為這個非常的重要既然我們已經有提出這樣子的一個計畫那當然我們必須你的培訓規模跟你的制度設計這個是非常非常的重要那所以本席要請教
transcript.whisperx[26].start 584.676
transcript.whisperx[26].end 585.437
transcript.whisperx[26].text 好 報告委員 我們大概一年
transcript.whisperx[27].start 609.199
transcript.whisperx[27].end 627.502
transcript.whisperx[27].text 就這一部分這些大學畢業的學生我們大概預計一年希望能夠培養到兩萬人一年要兩萬人兩萬到兩萬五千人這要根據我們的師資還有我們訓練的地方的設置我不是只讓他二分你的回答第一個
transcript.whisperx[28].start 628.083
transcript.whisperx[28].end 652.876
transcript.whisperx[28].text 我們一起預計要培養我們畢業應屆畢業生兩萬人這是一個答案非常好訓練後兩年實際留任率你們的評估呢八成八成的評估率轉化企業AI應用的成效你們怎麼樣設置你的具體評估機制因為我們的席座的場域就是模擬實際在運作的這個場域
transcript.whisperx[29].start 655.777
transcript.whisperx[29].end 670.661
transcript.whisperx[29].text 所以他沒有這個銜接的落差就等於是無縫接軌以習作就直接在場裡頭他要訓練八個月訓練八個月四個月都要進入實際的場域去實作學校訓練八個月接下來四個月學習製造的到工廠學習服務業到服務業的場域
transcript.whisperx[30].start 684.232
transcript.whisperx[30].end 703.984
transcript.whisperx[30].text 所以本席就具體建議本席非常的支持這樣的方案因為你本來就是要協助我們的產業界產業界各自單打獨鬥不可能本席在你上任的時候我就說你來自企業你了解企業要怎麼做企業的需求所以提出這個方案本席
transcript.whisperx[31].start 705.064
transcript.whisperx[31].end 731.083
transcript.whisperx[31].text 這個全力支持 原則上一起我們以兩萬人那麼希望留職留任率在企業裡頭是八成我們希望可以達到這樣所以你們的具體評估機制必須要去嚴明好你也把書面資料一份給本席但是最重要的也就是我們中部地區我們中部地區的學校跟席座的廠家跟我們的研發中心生產力中心金屬生產全部都非常的
transcript.whisperx[32].start 733.945
transcript.whisperx[32].end 734.025
transcript.whisperx[32].text 一定好 謝謝