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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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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