貿易戰下台灣的下一波成長引擎,選擇區塊鏈的機會與隱憂
貿易戰下台灣的下一波成長引擎,選擇區塊鏈的機會與隱憂

未來十年,將是台灣最好的時代。

很多人不會同意這句,首先投資人都會反對。投資不怕價格跌,怕的是不確定性。在中美貿易戰下,光美國總統川普的下一步就無從預測,今日川普又來了:3000億美元商品、10%關稅無預警在Twitter開徵,為貿易戰新一回合拉開序幕。官方理由是中國打算重談協議,沒有依承諾買「大量」的美國農產品,也沒有禁止成癮蘗物出口到美國。

這場貿易戰,就像一對失去互信基礎的情侶,雙方都不願把分手說出口。中國是無心的女友,川普帶領的美國像恐怖男友:女方想以拖待變,男友則令人完全猜不透。

我認為,期待新人來,中美貿易問題就會解決,是過度樂觀,當自由貿易的精神招牌已被這一輪貿易戰正式砸掉,日韓也決定用拳頭來決定新的兩國貿易秩序。

貿易新秩序已發生,幻想下一屆換美國總統就能結束這一切,是不切實際的。

我在《現在開始,是台灣最好的時代 — 年輕人,把握機會》一文已強調,台灣有能力在大國博弈中獲利,靠的是過去長久累積的工業、貿易實力;現在我更認為,除了延續既有的優勢,更重要的是:

開始尋找下一世代的成長引擎。

有許多新的機會正在成形,區塊鏈(Blockchain)就是其中之ㄧ。

台灣可成為全球區塊鏈試點場域

區塊鏈的現況是處於技術發展早期階段,大規模殺手級商業應用尚未出現(Facebook的Libra Coin仍持續在與美國政府溝通,短期內不樂觀),大型商業應用除了交易所外,也未見落地,可說正處在應用爆發與沈寂的十字路口上,這就是台灣的新機會。

為什麼台灣適合?台灣有的是多元,可並存的文化價值、蓬勃公民運動及長期運作的民主制度,而民主可本身就是一場試誤的過程。相較於AI科技,發展AI需要大量的產業資料,台灣屬淺碟型經濟,先天內需市場小、產業規模與其他大國無法相比,這是先天上的不足。

這些台灣擁有的特質,很適合提供成區塊鏈的小型試驗場,因為區塊鏈本身也是不同價值觀衝突下的產物,如果台灣能夠成為一個好的示範場域,試驗區塊鏈的「去中心化」價值能帶來什麼,立下典範並且輸出世界。

目前,許多區塊鏈潛在應用已經在台灣發生、落地。

台灣區塊鏈產業地圖

首先,台灣的區塊鏈產業已經有相當完整的生態,超過10家加密貨幣交易平台、6個區塊鏈基礎建設團隊、2家代表性錢包業者、超過7家區塊鏈技術服務公司,還有無數對沖基金、加速器、區塊鏈媒體等挹注心力,台灣的區塊鏈產業在亞洲已經有不小的影響力。

政府態度

政府的態度也是關鍵之一,不誇張的說,台灣公部門是區塊鏈技術應用的世界前段班。舉例來說,台灣公部門正在運用區塊鏈技術於調查局蒐集證據、特殊執業證書管理(例如律師證書),甚至國民數位身分證,也很可能運用到區塊鏈的身份認證技術。

未來,STO(Security Token Offering)的募資法令(3,000萬元以下)也即將施行,雖然我認為目前的募資草案略顯保守、限制過多,如果未來能夠滾動式調整,仍可為台灣金融資本市場注入一股活水。

隱憂1:詐欺套路多

傳銷、不肖業者,目光早就看上了區塊鏈這個新興詞彙,用複雜的商業模式、華而不實的辭藻來包裝,骨子裡到處吸金,讓不熟悉此道的投資人受騙投錢,如前些日子跑路的資金盤Plus Token。

台灣法院審理的判決也顯示了這點,涉及虛擬貨幣的刑事判決,有68%以上是詐欺案件。

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圖/ 蘇文杰《論新興洗錢犯罪手段之實證研究-以比特幣之虛擬貨幣為研究中心》

隱憂2:投資糾紛無適當解決機制

這兩年,ICO(Initial Coin Offering)項目失敗、交易所資產被駭層出不窮,但因為缺乏適當的糾紛解決機制,讓問題在台灣衍生出更多爭議,例如數位資產平台業(交易所)並非金融消費者保護法所稱的「金融服務業」,有關金保法的規定 — 評議機制投資人無從適用。結果是,讓不少ICO項目投資人、交易所用戶求償無門,只能四處投訴,也大大打擊市場信心。

結語

這兩大隱憂,會讓有關政府機關,對於此類區塊鏈發展有所疑慮,對實際投入區塊鏈產業的業者來說,是劣幣除良幣。如何解決這兩個問題,讓這顆引擎能順暢發動,成為下一個關鍵。

最壞的時刻,也可能是最好的時代。對台灣的青年人材來說,有中美貿易戰帶來台灣在全球貿易體系的新定位,又有台美同盟這個保護傘,這可說是千載難逢的機會,現在開始,是時候一同創造台灣的新時代。

不過更重要的,就像我前面所說,是尋找台灣下一世代的成長引擎,我相信區塊鏈可以為台灣帶來不同的機會。

接下來,就看我們怎麼選擇、如何把握了。

(本文由果殼 Mr.Shell授權轉載自Medium

責任編輯:陳建鈞

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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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