「證券型代幣」規範將初定,業界熱議:3000萬元門檻、自然人是否參投?
「證券型代幣」規範將初定,業界熱議:3000萬元門檻、自然人是否參投?

過去一年,跟區塊鏈(blockchain)相關的技術應用,在全球百花齊放,許多與比特幣、以太坊競爭的開放公鏈相繼冒出頭,依附在公鏈上的新創,也推出各類的去中心化應用程式(DApp,Decentralized Application)。

不過,底層技術仍不穩定,在效能有待提升、用戶數不足的情況下,區塊鏈也面臨缺乏商轉方案的質疑,源鉑資本創辦人暨執行長胡一天認為:「隨著2017年資金驅動的投機狂潮逐漸平息,全球虛擬資產行業,快速經歷了一場汰弱留強的健康調整。」

ICO崩盤,STO崛起

在今年的《未來商務展》上,COBINHOOD暨DEXON共同創辦人陳泰元曾表示,許多ICO項目並非真的想做技術,只是抱持投機心態,因此,ICO市場很快泡沫化,「劣幣逐良幣,有在做事的公司,很多沒拿到資金。」錢全部跑到不好的幣上,ICO市場終究走上崩盤。

投資人信心全無,為了設立停損點,便開始拋售,也導致幣價一路走跌。在如此的環境背景下,STO(證券型代幣發行)成為今年最為熱門的區塊鏈話題。

STO的全名是「Security Token Offer」,指的是能符合現行的監管框架(例如美國SEC),來公開發行代幣(token),過程中會經過一系列的審核、調查,不少人認為這將是IPO的2.0版本。

STO
為了回應STO發展,在今年年初,金管會證期局已經研議要在6月底以前,要完成STO相關規範。
圖/ shutterstock

為了回應STO發展,在今年年初,金管會證期局已經研議要在6月底以前,完成STO相關規範,目前已經有初步的STO監理規範架構。本月也特別召開公聽會,聽取各方意見,以目前金管會提出的架構規劃來看,STO定義可被分為「分潤型」與「債務型」,並將採取「分級監理」規範,以募資金額3,000萬元上下做為區隔。

簡單來說,募資金額規模在3,000萬元以內的,可以依照《證券交易法》第22條豁免,只要跟金管會申報生效,就可以發行STO,且僅開放給投資機構與財力達3,000萬元以上的專業投資人認購;但如果募資金額超過3,000萬元,就需要先進入沙盒實驗,再依照未來實驗結果研議細節,另外在發行流程上,無論募資案額度大小,都採用「單一證券平台」供投資人認購,並由平台確認發行公司符合發行條件。

經過公聽會蒐集各方意見後,金管會主委顧立雄表示,內部會再討論,預計6月底會對外公布規範。

Maicoin劉世偉:3,000萬元的募資規模限制應該要提高

源鉑資本(Kyber Capital)本周舉辦「2019春夏策略展望會」,談起STO公聽會,台灣數位貨幣交易所Maicoin集團創辦人兼執行長劉世偉認為,區塊鏈STO的最終的願景,是讓台灣資本市場與國際接軌,因此與當地監管機關的持續密切交流是必須的。

「STO正好是一個世代交替的機會,因為現在年輕世代不再著眼傳統金融商品,而是選擇擁抱新興金融產品,」劉世偉談到:「這也是為什麼,我希望藉由促進STO監管框架,來讓台灣的區塊鏈產業有更多資金流動與市場發展的機會。」

不過,劉世偉認為3,000萬元的募資規模限制應該要提高,同時呼籲將投資人資格開放給一般自然人,他解釋:「目前數位貨幣交易所的用戶中,有七成年紀都低於35歲,台灣有多少35歲以下的人,擁有3,000萬淨資產呢?」

源鉑資本
Maicoin集團創辦人兼執行長劉世偉(右二)認為,3,000萬元的募資規模限制應該要提高,同時呼籲將投資人資格開放給一般自然人。
圖/ 源鉑資本

事實上,認為3,000萬規模太小的不只劉世偉,立委許毓仁就表示,建議將規模拉高到300∼500萬美元,才能有助於新創透過STO籌資。許毓仁認為,讓3,000萬元以上的STO募資案通通進入沙盒處理,並不是一個面對創新經濟的態度,他建議金管會態度應該更開放,用滾動式的立法推動STO,同時也認為投資人應擴大到一般民眾。

STO的目標應該是無國界、無法用議價交易,單一STO應該是要可以在多家平台上交易,交易平台資本額的門檻也不應該這麼高。劉世偉補充:「我們希望STO能夠有更多民眾的參與,一起為台灣新創提供更多的資金活水、幫助產業升級,進而達到台灣產業國際化、改善勞工薪資環境。」

源鉑資本創辦人暨執行長胡一天則觀察:「STO作為面向全球群眾募資的網路金融創新,需要搭配可持續發展的監理框架,讓有實力、負責任的新創企業接受市場競爭、遵法合規的考驗。」他認為金管會擬開放的債權型STO,將有機會成為協助中小企業在地創生、全球創富的金融推手。

源鉑資本觀察,各國政府制定虛擬資產及證券型代幣發行與交易監管開放政策框架,都是有助於區塊鏈行業穩健正向發展的有利因素,新創團隊應該持續深耕技術實力,而非短線炒作概念融資。

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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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