台灣「死人連署」公投連環爆,靠區塊鏈能杜絕不法嗎?
台灣「死人連署」公投連環爆,靠區塊鏈能杜絕不法嗎?
2018.10.09 | 策略

韓國積極擁抱區塊鏈技術,首爾市長朴元淳日前揭露了一個「首爾區塊鏈城市計劃」,政府總共編列1233億韓元預算,要將首爾打造成一個由區塊鏈驅動的智慧城市,整個計畫預計將包括五大領域以及14項公共服務,目標是在2018年~2022年間推動一系列跟區塊鏈發展有關的倡議和教育。

自由和公正的選舉,是健康民主國家的基石,台灣年底大選將近,截至目前共有七個公投案綁大選,但近期卻傳出有偽造的死人公投連署書,區塊鏈技術會不會是解方呢?

砸1233億韓元,首爾要朝區塊鏈城市邁進

今年六月韓國選舉時,朴元淳曾多次表達對區塊鏈技術發展的支持,他曾說分散式帳本技術(DLT)是「第四次工業革命的核心技術」,也會是未來城市的發展基礎。

日前朴元淳在蘇黎世出訪時,宣布區塊鏈城市計畫,目標在2018~2022年期間,投入1233億韓元(約新台幣35億元)在五大領域以及14項公共服務中,發展區塊鏈產業生態系。朴元淳表示,這項計畫包括勞動福利、車輛歷史管理、證書發放、捐贈管理、選舉投票。

KOREA
首爾市長朴元淳在蘇黎世出訪時,宣布區塊鏈城市計畫,目標是在2018~2022年期間,投入1233億韓元在五大領域以及14項公共服務中,發展區塊鏈產業生態系。
圖/ shutterstock

舉例來說,許多臨時的約聘工並沒有正式的勞動合約或是就業保險,這些人可以透過政府的區塊鏈App註冊,接著勞工福利組織和保險公司來做為運作的節點(node),就可以利用分散式網路共享勞工的資訊,來制定相對應的保險規劃。

此外,首爾市政府未來還打算投資603億韓元打造兩座商業中心,預計到了2021年將能進駐200家區塊鏈新創,商業中心內也會設有兩個教育中心,目標在未來5年內培訓730名區塊鏈專家。

透明有效率,韓國曾導入區塊鏈選舉

事實上,韓國過去就曾經在選舉中導入過區塊鏈技術,去年(2017)年初在京畿道的一場地方選舉中,就使用了由韓國新創公司Blocko所開發的區塊鏈電子投票系統。

當時Blocko官方表示,區塊鏈可以將像是選民姓名、投票內容、投票時間等資訊,通通記錄在區塊鏈裡面,好處是可以降低投票的時間以及管理成本,去中心化的特性也能防止資料遭到竄改,可以將選舉制度的權力、信任,從選舉負責當局身上轉移出去。

blockchain
南韓許多政黨都曾對區塊鏈技術表達高度興趣,希望能透過數位化、分散式的投票系統,來顛覆從候選人提名到投票的整個選舉過程。
圖/ shutterstock

南韓許多政黨都曾對區塊鏈技術表達高度興趣,希望能透過數位化、分散式的投票系統,來顛覆從候選人提名到投票的整個選舉過程。今年八月,南韓最大在野黨「自由韓國黨(LKP)」議員羅卿瑗曾在一場會議中表示,正密切關注區塊鏈發展,「區塊鏈民主是自由韓國黨未來的方向,我們的許多支持者年齡較大,且集中在某些關鍵地區,透過新的數位管道,可以讓我們有所轉變,接觸到不同族群。」

另一個在野黨「正確未來黨」議員金觀永談到:「我們可以用區塊鏈來改變我們的政黨結構,讓決策過程更加民主、有效率,好處是可以讓我們對黨員的意見做出更快速的反映。」

死人公投一大堆,區塊鏈會是解方嗎?

自由和公正的選舉,是健康民主國家的基石,因此有許多區塊鏈的倡議者認為,這項技術能將選舉的透明度、公平性、效率提升到新的境界。

因此不只是韓國,今年(2018)八月日本的筑波(Tsukuba)也首度嘗試透過區塊鏈來投票,筑波是一座以科學研究聞名的城市,投票內容是讓當地居民來決定科技發展項目,包括城市聲控導航設備、改善癌症診斷設備等,可以從13個項目中選擇自己覺得最值得投資的項目。

選民使用日本在2015年推出的身分證 My Number Card 做為身分依據,把卡片放在機器上驗證完成後,就可以開始投票,接著系統會將投票結果加密儲存,確保資料無法被竄改、刪除,筑波在一開始推行時也遭遇不少阻饒,筑波市市長Tatsuo Ugarashi分享:「我之前以為區塊鏈操作很麻煩,但其實很簡潔易懂。」

VOTING
台灣今年年底大選將有七個公投案綁大選,過程中發現有許多偽造的死亡連署,若未來能逐步導入區塊鏈技術輔助,或許就能避免偽造連署書的風險,以及降低事後審查的人力成本。
圖/ shutterstock

此外,瑞士小鎮楚格市(Zug)因為低稅率湧入大量的密碼貨幣公司進駐,因此有了「密碼貨幣矽谷」的封號,今年六月進行一次實驗性的區塊鏈投票,參與的民眾透過區塊鏈市民卡 eID 系統進行公投實驗,想了解選民是否同意,未來市政府將區塊鏈系統作為公民投票的機制。

台灣今年年底大選將有七個公投案綁大選,過程中發現有許多偽造的死亡連署,若未來能逐步導入區塊鏈技術輔助,或許就能避免偽造連署書的風險,以及降低事後審查的人力成本。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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