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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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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