比特幣在台不合法？業者：沒有台灣，比特幣還是會走下去|數位時代 BusinessNext

「比特幣（Bitcoin）在台灣不是合法的支付工具。」金融監督管理委員會主任委員曾銘宗此話一出，讓不過一個月前才聽到政府通過金融科技創新方案，要投入台幣10億元金融科技基金的比特幣業者也傻眼了。

比特幣是雙向虛擬貨幣的一種，最初是在2008年由一位化名「中本聰」的匿名人士所發表的想法：一種去中心化、純粹的P2P電子貨幣。比特幣沒有發行單位，是透過被稱為「挖礦」的電腦運算解謎，才能「挖出」新的比特幣。但一般人只要持有比特幣電子錢包，就可以透過比特幣交易所購買比特幣。比特幣去中心化的特點讓它的每一筆交易更動都必須要通過所有的「節點」同意，因此透明公開，難以竄改交易資料。

圖說明
照片來源：Steve Jurvetson

比特幣目前在國際間被當作支付貨幣，也被視為投資商品，由於身兼「貨幣」和「商品」兩種特質，在不同的國家有不同的監管方式。例如今年九月，比特幣在美國被商品期貨交易委員會歸類為類似黃金和石油的大宗商品；十月底，歐盟裁定比特幣在歐洲交易被視為一般貨幣，免付增值稅。但在台灣，目前政府沒有任何法令可以監管比特幣。中央銀行則是在一份兩年前的新聞稿中表示，比特幣不是貨幣，屬於高投機的數位「虛擬商品」。

##缺乏法規，台灣業者態度更嚴謹

即使如此，過去一年，台灣有一群比特幣新創業者默默在耕耘這項虛擬貨幣的發展，讓台灣在今年成為東北亞國家中接受比特幣人均商家數目最高的經濟體。例如和全家便利商店合作比特幣小額購買服務的BitoEx「幣託」，以及在台灣和美國提供比特幣服務的Maicoin。

BitoEX執行長鄭光泰表示，由於沒有相關法規，台灣的業者反而採用更嚴謹的方式規範，例如要註冊帳戶，透過身分證、手機、email等認證，才能透過銀行匯款購買較大金額的比特幣。透過全家便利商店購買的方式雖然不用身份認證，但代收付的金額最高限制台幣2萬元，不易發生詐騙等狀況。發生詐騙時，BitoEX也有能力警示並攔截。

鄭光泰說，當使用者只要在全家便利商店就能小額購買比特幣的消息曝光，國際比特幣社群都認為台灣的發展很先進，甚至有人組團來台灣玩，就是為了到全家去體驗購買比特幣。比特幣今年在台灣的能見度變高，BitoEX的營業額也隨之提升。購買的人分為兩種，一種是想購買國外遊戲點數，卻沒有信用卡能支付的年輕人，在全家就能小額購買比特幣，再藉由比特幣購買點數；另一種就是投資客。

這次因為綁票案要求用比特幣支付而引來的爭議，鄭光泰認為對台灣的比特幣業者來說或許是一個讓「比特幣正名」的機會。「過去由於比特幣匿名性重，又是全球通用的貨幣，比較容易被大眾誤解。」

##帶來信任的區塊鍊技術

由於比特幣的匿名性，過去常常與犯罪行為連結，例如在「暗網」（dark net）中的各種非法交易，往往是以比特幣來支付。然而比特幣帶給世界最大的價值或許不是貨幣或商品本身，而是底層的「區塊鍊」技術（blockchain）。

透過區塊鍊技術，資料也能去中心化，資料與資料、物與物在點與點之間的改變或交換，不需要再透過公正中立的第三方進行。英國經濟學人雜誌在10月31日出刊的這一期封面故事就認為，區塊鍊技術是「建立信任的機器」。能應用的範圍極廣，例如藝術品的認證資料，銀行的帳本等等，希臘和宏都拉斯的政府甚至正在研擬利用區塊鍊技術建立土地登記等公開資料。

對於銀行而言，運用區塊鍊技術來記錄帳戶資料的更改，遠比保留內部的帳冊資料來的更方便，西班牙的桑坦德銀行認為透過支付練技術，到2022年能為銀行節省超過200億美元。有25家銀行加入一家名為R3CEV的區塊鍊技術新創，要開發通用的標準，而納斯達克股票交易所則開始要用區塊鍊技術記錄記錄私人公司的交易紀錄。

Maicoin是台灣第一個比特幣買賣的交易平台，也提供比特幣電子錢包的服務。但除此之外，美國的分公司運用區塊鍊技術研發出「BlockSeer」，可以用來追查有問題的比特幣交易軌跡，更獲得美國檢調單位的採用。Maicoin執行長劉世偉說，例如這次的綁票案，其實就可以透過BlockSeer的技術來追蹤。BitoEX也同樣成區塊鍊專案實驗室，研究以區塊鍊為基礎的金融和企業級應用。

##希望業者和政府能好好討論

「央行的態度其實一直沒變，」Maicoin執行長劉世偉表示，「但金管會之前是不了解，所以也不管。」

劉世偉說，全球目前投入區塊鍊技術開發的金額已經高達10億美金，台灣卻沒有動靜。他比喻，區塊鍊技術之於台灣，就像網路之於現在的北韓，不可能埋著頭不要做。「沒有台灣，比特幣還是會繼續走下去」。要是台灣不鼓勵比特幣和區塊鍊技術的發展，這些團隊大可以出走他方，尋找更好的機會。

事實上，金管會在10月初通過的金融科技創新方案中，定義「金融科技」包含的項目就包含區塊鍊技術。但劉世偉認為，若比特幣被政府視為不合法而要查緝，因此在台灣發展不起來，底層的區塊鍊技術就更不可能得到普及。甚至，未來若像電子支付機構專法的發展，需要一定的資本額才能成立比特幣交易機構，對比特幣新創公司來說非常困難。

「比特幣和區塊鍊技術傳遞的是價值，不只是貨幣。」劉世偉直白的說，透過這次的風波，可以看到社會的選擇，希望業者還是有機會跟政府好好的討論。

資料來源：
〈The trust machine〉，〈The great chain of being sure about things〉

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AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式，也為零售業帶來新的成長機會。然而，當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運，台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示，台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距，資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策，如何將 AI 從單點工具導入，真正成為零售成長的助力，已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會，以「Where AI Meets Commerce」為主軸，邀集零售與科技業者，從流量獲取、數據應用到會員經營，探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE，也在會中宣布邁向 AI in Retail，推出官方 MCP（Model Context Protocol），進一步串聯零售數據與 AI 應用，協助品牌掌握新興 AI 流量入口，為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告：零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年，SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%，是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大！」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出，從全球市場來看，尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶，來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍，訂單量更成長 35 倍；相較之下，台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍，顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現，台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜，從多通路走向全域經營、數據與規模擴大，如何確保資料品質、打通資訊孤島，並兼顧資安與治理，成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此，SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向：首先，建立 AI Ready 數據基礎，整合分散的零售資訊，為 AI 應用做好準備；其次，深化 MCP 布局，讓品牌能依照自身需求，自主選擇並串接不同的 AI Agent；第三，成立 AI 轉型委員會，將 AI 導入內部工作流程，推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議；最後，擴大 AI 夥伴生態系，開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用，讓品牌能更靈活地組合所需工具。

「過去十年，SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變，其實都代表著品牌經營方式的改變；而下一個入口，就是 AI。」葉力維表示，當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑，品牌不能只停留在導入單一工具，更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來，能否做好 AI Ready 的準備，將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP，助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備？SHOPLINE 產品副總賴哲文指出：「人、貨、場的接觸點沒有改變，改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景，消費者、員工與企業的角色也隨之改變：做決定的是消費者，當消費者問 AI「我該買哪個品牌」，品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰；執行的是員工，員工則可將部分執行工作交由 AI 處理，將更多精力投入判斷與決策；做判斷的是企業，AI 能否提供可靠的洞察與建議，關鍵仍在於數據品質，以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦，品牌經營也必須從傳統 SEO，進一步走向 AIEO（AI Engine Optimization），讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性，才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此，SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構：以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據；透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接；再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent，逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時，SHOPLINE 也透過第一方數據歸因，改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題，讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

在工具應用上，SHOPLINE 推出官方 MCP，涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills，搭配 MCP Tool 的後台相關能力，進一步產出數據洞察報表與執行建議，讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全，SHOPLINE 也設下三道防護機制，包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取，以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調，當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運，品牌不只要讓 AI 看得懂商品，更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外，SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈，邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技，以及女性高效身體保養品牌 HYPHY，攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據，提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大，轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析，投放效率下滑，源於成長結構改變：影響消費者的場域更分散，找人的方式從興趣推測走向真實行為，素材也無法一套打完全場。

對此，Justar 運用 AI 結合電子發票數據，以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫，涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓（Persona），比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾，而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤，再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材，並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調，從真實種子到規模化放大，重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群，延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容，藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象，才能為品牌實現「線上找到人，線下讓他記住你」的成效。

BUNNYWORK 推 AI 營運特助，主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外，AI 也開始深入零售業的日常營運，協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出，電商營運常面臨幾大痛點：商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷，滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同，留下的利潤差很多。營收決定你做多大，營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點，BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案，目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據，BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤：根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單，並每日掃描商品銷售速度，一旦偵測到滯銷風險，即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外，AI 也幫助電商看見潛在機會：偵測到爆款潛力的商品，提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源，把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議？背後仍取決於數據基礎。周于如解釋，ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據，並即時同步多通路的商品與庫存資訊，讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌，同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎，AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會，協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

精兵團隊導入 AI，解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率，AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出，OmniSegment CDP（顧客數據平台）能整合分散的顧客資料，建立 360 度顧客輪廓，進一步支援跨渠道的精準經營；旗下導購型 AI Agent「AgentBit」，提供對話式分眾，讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾，不再需要手動設定篩選條件；商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡，自動將高相關商品推送給高潛力買家；AI 智慧分析更只需透過問答，即時分析品牌檔期成效與提供優化建議，並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘，大幅提升行銷團隊協作效率，並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播，協助品牌更有效地觸及目標客群。

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享，品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群，希望在規模化經營的同時，仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後，團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群，並取得具體的行銷優化建議，降低操作門檻。以單檔活動為例，LINE 發送量僅為原先的 15%，點擊率卻提升 227%，EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍，展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌，林又立也分享了務實的做法：「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬，先踏出第一步，把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型，不如從具體的營運需求出發，逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲，葉力維也提醒，品牌導入 AI 前，應先盤點內部工作流程，找出真正影響效率與成效的瓶頸，再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上，才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI，先解決實際問題，才能讓技術真正轉化為營運成果。