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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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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