韓國大媽要哭了,南韓政府將立法禁止虛擬貨幣交易
韓國大媽要哭了,南韓政府將立法禁止虛擬貨幣交易

南韓政府近來頻頻打虛擬貨幣投機行為,本周傳出南韓官方打算立法全面禁止國內虛擬貨幣交易所交易加密貨幣,作為比特幣交易活躍市場之一的南韓,在消息一出後,也讓南韓Bithumb虛擬貨幣交易所的比特幣交易價格應聲下跌,跌幅高達20%。

計劃立法禁止所有交易所,從事虛擬貨幣買賣

南韓一直以來對於虛擬貨幣的立場都相當嚴格,2017年九月韓國金融服務委員會(FSC)才停止首次代幣發行(ICO)所有形式的交易,[緊接著在12月,南韓政府曾暗示未來有可能禁止虛擬貨幣交易,以及禁止金融機構從事虛擬貨幣交易。][1]

「虛擬貨幣存在很大的疑慮,司法部正在準備一項禁止虛擬貨幣透過交易所買賣的法案。」南韓司法部長朴相基(Park Sang-ki)在本周表示,司法部已經跟財政部、金融主管機關經過充分討論,這項法案除了將禁止所有交易所交易加密貨幣,還會包括禁止使用匿名加密貨幣帳號、禁止金融機構向無資格交易所提供支付和清算服務等。

南韓民眾相當熱衷虛擬貨幣投資,在司法部長朴相基周四宣布可能立法禁止後,隨即引發比特幣、瑞波幣和以太幣等主要加密貨幣價格下跌,其中比特幣跌幅高達20%,加密貨幣市場整體市值跟週四一早相比,漸少了大約1060億美元。

目前韓國是除了日本、美國以外第三大比特幣交易國,不僅總交易額占全球逾五分之一、比特幣交易規模甚至占全球的20%,是南韓在全球經濟所占比重的10倍,一旦禁令法規正式生效,勢必會對全球虛擬貨幣交易帶來不小衝擊。

Bitcoin
南韓比特幣交易規模占全球的20%,一旦禁令法規正式生效,勢必會對全球虛擬貨幣交易帶來不小衝擊。
圖/ shutterstock

法案需待議會投票通過,仍需耗時數個月

不只要立法禁止交易,南韓當局幾乎是多管齊下管制虛擬貨幣,就在幾天前韓國警方及主管機關以涉嫌逃稅為由,突襲南韓最大虛擬貨幣交易所Bithumb和Coinone,南韓國稅廳帶走交易資料和帳本,Coinone內部人員表示:「警方認為我們從事賭博工作。」從去年就開始陸續對Coinone展開調查。

南韓當局之所以會大動作規範交易所,主要是認為虛擬貨幣交易以非理性的方式過度升溫,因此必須出手遏止這股投機風潮,全球央行對虛擬貨幣的立場也趨向一致,認為虛擬貨幣雖然不是法定貨幣,但還是必須重視潛在的風險。

禁令消息宣布後的幾個小時,南韓青瓦台發言人尹永燦也出面說明,表示禁令尚未完全底定,目前僅是政府考慮的方案之一,就算法案草擬完成也必須通過南韓議會297位議員投票通過,過程約略需耗費數個月或甚至數年,因此禁令並不會在短期內生效。

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國家 各國政府對虛擬貨幣態度
韓國 禁止金融機構採用比特幣進行交易,打算立法全面禁止國內所有交易所交易加密貨幣。
日本、美國 不禁止,不支持。
加拿大 將ICO、加密投資基金納入監管沙盒項目。
中國 官方禁止首次代幣發行(ICO),關停比特幣交易所,管制挖礦用電。
台灣 金管會採觀望態度,視為虛擬商品。
[1]: https://www.bnext.com.tw/article/47629/south-korea-bitcoin-regulations-anonymous-accounts "緊接著在12月,南韓政府曾暗示未來有可能禁止虛擬貨幣交易,以及禁止金融機構從事虛擬貨幣交易。"
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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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