銀行導入區塊鏈成趨勢,但監管風險和責任歸屬成為兩大難題
銀行導入區塊鏈成趨勢,但監管風險和責任歸屬成為兩大難題

金融業是積極導入區塊鏈的產業之一,其中的兩大應用是國際貿易融資和身份認證。不過歐洲銀行業管理局(European Banking Authority,EBA)報告提醒,儘管區塊鏈確實可替銀行提高效率、減少成本,但同時也可能帶來更多監管風險。

銀行看好區塊鏈兩應用:跨國貿易融資、身份認證

目前銀行多採用許可制(permissioned)區塊鏈,也就是只有認證後的參與者才能驗證交易,且多數應用都結合智慧合約,在滿足特定條件時自動執行兩個實體間的協議內容。其中,跨國貿易融資是區塊鏈在金融業中的一大應用。

報告說明,過去貿易融資涉及大量文書工作、屬於勞力密集,且資產轉移過程不透明、付款經常延遲且容易出錯,也讓營運成本居高不下。不過導入區塊鏈和智慧合約後,可簡化貿易融資流程,並降低交易雙方的風險。

例如,一旦進口商的信用證受到銀行批准,智慧合約會自動通知賣家出貨,且過程中的相關數據都能登記在區塊鏈上,如收據、船運資料、交易狀態等,透明且不可篡改。

在台灣,中信金控旗下中國信託商銀五月底宣布與陽明海運合作,完成國內首例區塊鏈國際貿易概念驗證,透過運用區塊鏈技術成功加速海運及貿易融資流程。

另外一點是將區塊鏈用於客戶盡職調查(Customer Due Diligence,CDD)和身份認證上。報告指出,目前銀行為驗證客戶提供文件是否真實,多需要客戶臨櫃辦理,不過透過區塊鏈,只要第一間負責驗證客戶文件真實性的銀行,將文件的雜湊值(相當於該文件的數位指紋)放到區塊鏈上,之後其他銀行只需線上比對文件雜湊值,即可確認文件真實性。

對銀行來說,可減少檢驗文件真實性所需的時間和成本,對用戶而言,也能加快線上申請金融服務的速度,且無需臨櫃辦理。

舉例來說,西班牙國際銀行BBVA的區塊鏈計畫Fast Track Listing,目的即是在區塊鏈上建立客戶的數位身份,希望可加快交易速度、減少詐欺和洗錢等非法活動,號稱可將發行權證的審核時間從超過一週縮短到48小時,目前仍在概念驗證階段。

此外,韓國銀行聯合會(KFB)也預計在本月推出區塊鏈身份驗證系統BankSign,希望提供銀行業更快速簡單的身份驗證系統。

挑戰:不同地區的監理兼容性、責任歸屬

僅管區塊鏈能替銀行提升效率、減少成本,但EBA提醒,現階段將區塊鏈應用在貿易融資,仍有不少潛在的監管風險。

例如,參與分散式帳本的節點可能身處在不同司法管轄區,因此應受哪些國家監管、適用法規、智慧合約的法律地位,都有待釐清。

同樣的,BBVA執行長托瑞斯(Carlos Torres)上個月也指出,區塊鏈技術仍有不少挑戰要面對,包含如何讓不同地區的稅務和金融監理機關可以彼此兼容,但他仍認為區塊鏈仍是值得探究的技術。

而在身份認證上,雖然這項應用尚未商用,但報告也提醒可能替銀行增加合規風險,例如,某間銀行驗證文件的過程出錯,將影響到其他間參與銀行,且每間銀行所處的國家對驗證的標準或流程不同,不一定能套用相同的驗證標準。

其他風險還包含,由於區塊鏈網路是由多節點所組成,不同地區對區塊鏈上數位身份和智慧合約的法律效力也不同,且分散式特性也會讓責任歸屬更難劃分;整體來說,誰被允許加入帳本、當機制有問題時誰負責修復、當有成員不遵守規定時如何處理,都是管理上面臨的挑戰。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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