跟著比特幣水漲船高，傳交易平台Coinbase要再募資一億美元、估值上看10億美元|數位時代 BusinessNext

跟著比特幣水漲船高，傳交易平台Coinbase要再募資一億美元、估值上看10億美元

全球最大比特幣交易平台Coinbase傳正在進行新一輪募資，可望將估值推升到10億美元。知情人士透露，傳本輪籌資金額目標為至少10億美元，若計畫成真，該金額將創下創投在比特幣新創最大筆的投資紀錄。

知名創投、銀行、紐約證券交易所都是投資人

2012年成立的Coinbase提供買賣和儲存比特幣的服務，總部位於舊金山，由Airbnb前工程師Brian Armstrong和高盛前交易員Fred Ehrsam創辦。只要在Coinbase創辦帳號、和銀行帳戶連接後，就能無痛購買比特幣。除了基本的比特幣交易功能，Coinbase還推出比特幣帳戶「vault」，擁有更高的安全性，並提供類似銀行的金融服務，包含多重簽名交易、延遲放款等。

在此前，Coinbase共籌得1.17億美元，投資人包含知名創投機構Andreessen Horowitz、Union Square Venture、DFJ，以及多間銀行和紐約證券交易所。Coinbase在2015年1月籌得7,500萬美元，是當時創投機構在比特幣相關新創的最大筆投資，最近一輪籌資為去年7月，籌得1,050萬美元。

比特幣投資在2015年初達高峰，近期再獲關注

根據研調機構CB Insights統計，比特幣和其底層技術區塊鏈的相關投資，在2013年間攀升，並於2015年初達到高峰，不過在那之後便開始走下坡，直到2016年才又出現另一波高峰。

而比特幣新創再度被投資人注意，也與比特幣價格上漲息息相關。在今年一月，比特幣衝破1,000美元門檻，創下2013年以來的歷史新高。

今年3月，比特幣行情再度高漲，價格更是首次突破黃金，且迄今仍持續攀升，在上週創下2,779.08美元的歷史新高，光5月的漲幅就超過60%。

比特幣在最近復甦的原因有以下幾點：首先，受到進來人民幣匯率波動大以及部分國家經濟波動大影響，許多民眾為了避險而將資金轉為投入比特幣市場。此外，比特幣容易跨國交易的特性吸引更多人使用，且在信用卡尚未普及的新興市場中，比特幣成為更方便的線上購物交易方式。

今年4月，日本發布新版支付服務法，將比特幣列為合法的支付方式，也讓比特幣兌日圓大漲。日本樂桃航空也在本月宣布，今年底前將開放接受以比特幣支付票款。

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。

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。」

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。

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。

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。