較比特幣區塊鏈快40倍!台大成立「金融科技暨區塊鏈中心」研發新區塊鏈技術「G-coin」
較比特幣區塊鏈快40倍!台大成立「金融科技暨區塊鏈中心」研發新區塊鏈技術「G-coin」

當台灣要發展金融科技,除了現在正在熱頭上的電子支付和行動支付,與比特幣相關的區塊鏈技術是不是台灣金融科技的下一個發展方向?國立台灣大學今天宣布籌設「國立台灣大學金融科技暨區塊鏈中心」。長期研究比特幣與區塊鏈的中心籌備處召集人、台大資工系教授廖世偉表示,比起比特幣,中心研發的「G-coin」區塊鏈技術又多了「可管可控」的特性。未來區塊鏈除了應用在金融領域,也有機會應用在物聯網的發展。

台大金融科技暨區塊鏈中心
(圖說:國立台灣大學成立台灣大學金融科技暨區塊鏈中心,研發區塊鏈技術。照片來源:許文貞攝影。)

英國經濟學人雜誌曾指出,區塊鏈技術是「建立信任的機器」(Trust Machine),是一種分散式、多中心的資料庫。當用在金融領域上,過去需要透過財金公司作為中心來「清算」的步驟可以完全被省略,當資料被分散儲存在區塊鏈上的所有節點,交易時也必須得到所有的節點的認可,才能更動資料,也因此讓資料難以被任意竄改。

較比特幣快40倍的結算速度

廖世偉表示,台大金融科技暨區塊鏈中心目前研發的「G-coin」,如同比特幣,是一種基於密碼學的「加密協定」(cryptographic protocol)。相對於比特幣加密協定的10分鐘結算速度(亦即每10分鐘才能形成一個新區塊),「G-coin」的加密是每15秒就能結算一次,效率是40倍。

廖世偉
(圖說:長期研究比特幣與區塊鏈的中心籌備處召集人、台大資工系教授廖世偉。照片來源:許文貞攝影。)

除此之外,相較於屬於「公有鍊」應用的比特幣技術(亦即任何人只要願意成為開發比特幣的「礦工」即可加入),「G-coin」的技術建立的是一個「聯盟鍊」(又稱「區塊鏈聯盟」,consortium blockchain),需要得到「允許」(permission)才能加入聯盟的網絡。例如美國公司R3CEV就是集結42間金融機構形成的金融「區塊鏈聯盟」。

廖世偉和實驗室的研究團隊花了兩年的時間,將「G-coin」的底層區塊練技術建立起來,有如形成一個平台,未來能讓各項應用在區塊練技術上運行。例如台大的「台大幫幫忙」眾籌平台,就是建立在區塊練技術上,能夠清楚的追蹤眾籌的金流。

「BaaS」可應用到物聯網和金融領域

建立「G-coin」區塊鏈技術的團隊,正是廖世偉實驗室中的學生。已經成立公司的新創團隊「DiQi」共同創辦人張哲瑞是廖世偉實驗室的畢業生,他解釋,區塊鏈可以大致區分成底層、中層和上層。底層是區塊鏈的基礎建設(G-coin加密協定),上層是各種的應用情境(如「台大幫幫忙」),中層則是串接應用情境和區塊鏈基礎建設的API。「DiQi」正是提供「BaaS」(Blockchain as a Service)的技術服務。

目前較明確的兩個「G-coin」區塊鏈技術應用的範疇為「金融」和「物聯網」。由於開放原始碼,「G-coin」區塊鏈技術可監管也相對安全,目前全世界最快的電腦即使花250兆年的時間都無法竄改資訊,能能達到「資產數位化」和「交易即結算」的結果。另外每15秒就能結算一次的高效率,更可以運用在物聯網上,達成「設備民主化」(Device Democracy)。

歐付寶董事長林一泓也表示計畫要跟台大金融科技暨區塊鏈中心合作,預計在今年第四季之前讓電子支付和未來要發展的P2P借貸平台運用區塊鏈的技術作結算。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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