假如台灣央行發行虛擬貨幣,值得討論的3個議題
假如台灣央行發行虛擬貨幣,值得討論的3個議題
2016.03.31 | 科技

暨英國之後,荷蘭中央銀行(DNB,De Nederlandsche Bank)宣布正研究荷蘭版本的虛擬貨幣DNBcoin。同時,茂為歐買尬數位科技執行長林一泓也建議,台灣可以用央行力量推廣國家虛擬貨幣,央行從發行紙鈔,改成透過區塊鏈發行TaiwanCoin。

圖說明
圖說:中央銀行(來源:維基百科)

立法委員曾銘宗認為,「若央行帶頭試驗區塊鏈技術,將有助於整體產業發展。」

「其實現在央行發行的貨幣僅剩下10%沒有數位化。利用區塊鏈發行虛擬貨幣可以讓央行洗錢防制與稅收管理更方便,掌控性更高。」區塊鏈新創MailCoin創辦人劉世偉認為。

台灣央行對於虛擬貨幣的態度成熱門話題。我們從一個想像的觀點來看,如果央行利用區塊鏈技術發行台灣比特幣TaiwanCoin,台灣會發生什麼事呢?以現階段發展來說,有哪些重要議題需要討論?

央行用區塊鏈發行虛擬貨幣會顛覆傳統金融?

區塊鏈技術本身是中立性,是打造系統,制定規則的人才能賦予意義。以區塊鏈技術生產的虛擬貨幣是一個光譜,從完全的去中心化,如比特幣公有鏈,到多中心制度聯盟鏈或中心制度私有鏈,端看管理者如何設計「遊戲規則」。
 

若央行為主要發行者與管理者,那中央色彩依舊濃厚,若銀行等傳統金融系統,依舊掌控存放款與跨國交易等業務,區塊鏈技術帶來的革新就偏向「新台幣數位化」,強調的是技術本身帶來的革新,如「清算即交易」,降低清算成本,提升效率 ,「防洗錢」與「抓漏稅」等,成為現有清算體制的備援系統,提升安全性,可能是更中央集權的貨幣系統。

若央行打破傳統,敢革自己的命,比照比特幣精神,去中央化開放非傳統金融領域的科技業者參與,那重點不紙是清算即交易而已,而是「新生態圈」興起,不適應生態圈的舊業者被淘汰,金融體制重新洗牌。

若真如此,是否為「央行」發行也不重要了,因為一切回歸P2P的去中心思維,央行和礦工們都一樣,都只是一個節點而已。
 

央行停留在研究階段好?

目前央行停留在研究階段,沒有更積極動作。央行在3月24日發佈一項報告,指出發行央行虛擬通貨的8個疑慮。

1.其對支付系統有何影響。2是否侵犯交易的隱私性。3.是否妨礙民間創新。4.對商業銀行存款之影響。5.鈔券虛擬化 後之金融穩定。6.貨幣政策的傳遞效果。7.技術上如何採行。8.新系統去中心化之程度,以及新系統將出現那些參 與者與如何規範管理等。
 
以上每個議題都是一個大哉問,而且是建築在未來世界的大哉問,現在沒人知道確切答案,央行對虛擬通貨發行的擔憂有其道理。但央行不能因為擔憂就停止探索,不能放棄新技術可能帶來的革新機會。
 

區塊鏈技術複雜跨領域 ,央行不應停留在紙上研究或口頭請益,應該更勇敢從做中學,進一步「實驗」區塊鏈發行虛擬通貨。 央行沒有這樣的科技技術,和新創團隊合作一起試驗是一個很棒的方式。

實驗重點不是決定央行是否真的要發行虛擬通貨,而是藉此激勵產業圈與新創圈,重視區塊鏈的價值,引入人才與資金,一起為創造新機會努力。

央行要扮演什麼角色?

區塊鏈新創數金科技(DTCO)創辦人李亞鑫認為,區塊鏈其實就是共享經濟的精神,思維必須從中央變成服務大家,因為中央不存在,中央就是區塊鏈了,央行要思考如何在區塊鏈新經濟共享經濟扮演角色。

中央銀行該考慮發行的不是虛擬通貨,而是「智能合約」,智能合約要做成什麼?其中一個範例:加密債券,提供虛擬通貨的價格穩定與避險機制、融資貸款,金融機構與企業可以無縫聯結中央銀行的智能合約,提供更廣泛的應用。

延伸閱讀:
1.A new version of the Central Bank
2.如果台灣央行利用區塊鏈技術發行Taiwan coin虛擬貨幣
3.3月24日央行理監事會後記者會參考資料

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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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