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

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。

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「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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