當 AI、永續與數位轉型同時成為企業的必答題，美妝產業也站在關鍵轉折點上。自2024 年，台灣萊雅啟動「BIG BANG萊雅美妝科技共創計劃」（BIG BANG），從永續出發，到2025年進一步推進實體數位化的消費者體驗，嘗試在高度競爭的市場中，為美妝科技找到一條能落地、可複製、也更貼近「人」的創新路徑。
日期：2026-02-04
昔日慘業竟在太空復活！全球搶發射衛星引爆電池荒，交期甚至排到後年，台廠如何搶進這波商機？
日期：2026-02-04
隨著全球觀光產業對永續經營的重視達到前所未有的高度，順皇建設集團委由洲際酒店集團管理經營的「臺中逢甲智選假日酒店」（Holiday Inn Express Taichung Fengchia）於2026年1月20日宣布已完成飯店硬體的重大升級。臺中逢甲智選假日酒店於2025 年10月正式榮獲國家級「環保標章」認證，並隨即於2026年初斥資將全館客房衛浴更換為日本衛浴領導品牌TOTO衛洗麗C2型溫水洗淨便座。此舉不僅展現飯店持續提升旅客體驗的決心，更標誌著順皇建設集團將「環境友善」與「舒適深度融合」的經營策略。
日期：2026-02-03
勞動基金運用局周一（2/2）公布整體勞動基金截至114年12月底止規模為7兆7,925億元，全年度投資收益為1兆1,177億元，收益率為16.06％，12月單月收益為1,415億元。大家最關注的新制勞退基金收益數為7,469億元，收益率15.6%，若以目前參與收益分配的新制勞退有效帳戶1292萬戶來估算，平均每位勞工分紅上看5.78萬元。勞保基金收益數為1,598億元，收益率15.57%。若加計受託管理之國民年金保險基金及農民退休基金，總管理規模達8兆5,293億元，總收益數為1兆2,084億元，為歷年新高，收益率為16.02%。這筆勞退分紅何時才能領？勞退基金每年3月都會分配前1年績效收益，分紅依照勞工帳戶內金額、投保年資、月提撥金額比例分配，這筆錢勞保退休金要60歲才能開始提領！基於個人資料保護法之規範，並保護勞工隱私權，勞工本人可透過勞保局e化服務系統、或以勞動保障卡及郵政金融卡至發卡銀行(郵局)ATM、或親至勞保局各地辦事處臨櫃查詢勞工退休金個人專戶資料。年滿60歲之勞工申請退休金前，亦可先至勞保局e化服務系統試算個人專戶核發金額，或至勞保局各地辦事處以臨櫃方式查詢及試算核發金額。
日期：2026-02-02
國內IC設計龍頭聯發科(2454)法說會本周登場，近日，輝達執行長黃仁勳來台舉辦「兆元宴」，聯發科蔡力行成座上賓。此外，黃仁勳更透露，與聯發科共同研究低功耗、高效的AI PC用的晶片，讓聯發科AI轉型的路徑浮上檯面，也成為法說會焦點。俄烏戰火持續綿延近4年，終於有機會在近期見到停火曙光。烏克蘭總統澤倫斯基日前宣布，美國、烏克蘭、俄羅斯的第二輪三方會談本周登場。1、聯發科法說會登場 輝達AI PC、Google TPU成焦點2、美俄烏三方會談登場 終戰見曙光？3、Google、亞馬遜財報出爐 AI落地如何挹注科技巨頭營收？
日期：2026-02-02
AI狂潮來襲，台灣出口大爆發。主計總處今天發布最新概估統計，114年經濟成長率達8.63%，創15年來最高水準，超車韓國與新加坡等亞鄰國家，且台灣人均GDP衝上3萬9477美元，進逼4萬美元大關。
日期：2026-01-30
霍落德成功徒手攀爬101，讓全世界看見台灣，與此同時有一場國際繩索救援專業賽事「橋（Ch’iao）繩索救援菁英賽」，有正在台灣舉行，同樣必須以高技術克服攀高，但該賽事強調用此訓練出更多高手，在防災救火時援救更多人命。
日期：2026-01-30
台股ETF市場再添新兵！凱基台灣TOP 50 ETF基金（009816）已於1月22日成立，一舉將台股市場原型ETF總數推向271檔，同時是鎖定台股市場布局的第74檔(註1)，亦是投資台股市場中首檔不配息再投入的ETF。凱基投信表示，AI趨勢至少為台股開啟10-20年多頭，預期台股長多格局確立下，透過不配息再投入的投資方式，將是將時間複利極大化、大啖台股長多紅利的絕佳方式。
日期：2026-01-29
聯電(2303)是利多出盡，還是買點已到？聯電周三(1/28)在上季法說會給出正面看法，不僅2025年第四季營收創下618.1億的單季歷史新高，也正面看待2026年發展。沒想到，周三晚間在美股交易時段，聯電ADR重挫近9%，周四在台股開盤跳空開低，早盤就打入68.4元跌停。不僅如此，同為中小型晶圓代工廠且近期漲勢兇猛的世界先進（5347）也打入147元跌停價。究竟現在能不能接聯電?分析師認為，聯電股價漲多回檔修正，應該會在 65元附近橫向打底，投資人不需要急著在此時殺出。至於想要抱股過年的，則是可以分批在65元附近區間買進會相對安心。
日期：2026-01-29
生成式人工智慧正快速滲透製造、金融、教育與公共治理等關鍵領域，然而在實務導入過程中，企業與組織普遍面臨一項被低估的關鍵瓶頸，AI的表現高度依賴人類如何下指令，指令寫得精準，AI 表現就會很亮眼；指令稍有偏差，則可能產生偏誤、幻覺，甚至影響決策品質。當生成式 AI 逐步進入核心營運與治理場景。陳大正教授表示，如何降低對個人經驗型「提示工程」的依賴，已成為產業與政策端共同關注的新課題。
日期：2026-01-29
