Libra,Facebook發行的密碼貨幣對於金融業、企業商家行銷廣告、產品開發會有什麼影響
Libra,Facebook發行的密碼貨幣對於金融業、企業商家行銷廣告、產品開發會有什麼影響
2019.09.13 | Facebook

貨幣要有人用,流通才有價值,自有人類以來,物質或服務都會有個媒介交換。而在媒介被越多人接受之後,那個媒介才有價值。

密碼貨幣也是拜半導體科技發達所賜,帶動行動運算科技更快更先進,網路科技也更發達下,讓原本只能在實驗室與研究室需要大量演算法運算的電子密碼貨幣可以逐漸應用於世,因此漸形成新的價值交換媒介。

至於密碼貨幣的建構概念還有實現技術,跟修正版本還有進步技術等文獻資料及相關知識,可以透過網路Google搜尋資料或是Youtube影片教學,在此不敘述說明。這裡僅分享我個人的幾點看法:

  • 密碼貨幣之後將怎麼影響金融體系
  • 然後可能會發展出怎樣的金融體系
  • 還有對未來企業商家,想透過社群媒體平台廣告自己的產品進而賺錢獲利,會有什麼影響
  • 以及人工智慧時代的產品發展跟開發,對企業商家又會產生什麼變化

Facebook發展至今會員使用人數已達20幾億,儼然成為一個「線上大國」。當這大國的會員都用臉書幣,那麼臉書幣將會成為全球最大的金融貨幣系統,相對使用者的消費行為,還有投資等生活花費行為,將成為黃金數據──這才是真正的數據油田,且是精煉過的黃金鑽石油田。

對於「金融產業」方面:

Facebook有這那麼大的密碼貨幣系統,且密碼貨幣系統具有轉換交易速度快,手續費少,又有智能合約,更可以發展加密特性的金融衍生產品、保險產品,甚至銀行的借貸產品也可以。

也就是說金控公司的所有業務它都能做,還有因為臉書幣是具有智能合約可以程式邏輯化的,所以或許也可以做出交易所,這樣其實就會波及到華爾街的利益了,難怪華爾街會跳腳。

所以對金控銀行業華爾街來說,可說是金融界的工業革命了。

不過如果彼此談好合作,或許將把金融跟華爾街拉到一個更進步的層次,至於這個情況可能就要很後面了,畢竟臉書幣Libra Coin才剛發表,還有很多進步想像空間。

對於企業商家「行銷」方面:

Facebook夾帶著大量的會員數據,再加上發行的密碼貨幣,如果都通用的話,那麼精準的消費數據將可以讓廣告商的廣告投放更精準、更離不開Facebook相關平台。

廣告商離不開,一般使用者會員也離不開,因為對廠商投放所需要數據更精準,讓一般使用者在使用貨幣消費上更方便了。

另外臉書也已導入AI,如果再加上金融黃金油田數據,那麼將會把AI發揮最大功效,到時食衣住行育樂的廠商想要透過社群媒體廣告行銷賺錢,都將離不開FB相關社群平台,一般使用者每天睜開眼睛生活所需的食衣住行育樂,也都離不開臉書了。

一般廣告行銷,會先透過流量導流,再行銷客戶購買。這些購買行為需要收錢,所以一般會串接其他平台的金流,導致FB在金流上抓不到客戶真正購買產品的數據。

但是如果今天購買成交的金流都在Facebook解決(就算是實體的話,更不需要POS機,只要手機或是平板等行動裝置就可以當POS機,省成本又省力),那麼這些金融交易數據將使Facebook搭配既有的會員數據更精準地知道,哪些是真正買家,哪些不是買家。

對於企業商家「開發產品或服務」方面:

再者透過這些數據,可以更精準知道客戶想要怎麼樣的產品、怎麼樣的文案內容才能讓客戶掏錢購買,那這些數據再餵到Facebook的AI系統,是不是就可以分析出要什麼產品、服務跟廣告文案內容,才更符合客戶的口味呢!

因為以前企業認為,消費者應該喜歡怎樣的產品或服務,那就生產或建立這樣的服務給消費者,但是現在反過來了,消費者心中希望能看到企業真正懂他們要什麼的產品或服務,而不是企業自我認為的那樣。

那是不是透過這樣的金融與會員數據,加上AI精煉推薦,更能完全掌握機制來知道是否更貼近消費者心中真正想要的產品或服務,再展現出給消費者真正需要的產品或服務,營造出三贏局面,企業商家賺到錢、Facebook也賺到錢,消費者獲得真正要的產品或服務。

這樣不就會讓人更想在Facebook相關平台,進而自然提高Facebook相關平台的黏著度了不是嗎?

再者,如果Facebook將這個產生「消費者真正會購買的產品」開發建議系統數據,賣給廣告商的企業商家,是不是能再賺一筆,這樣Facebook的股價不就又會更高了。

結論與未來展望:

當然看到這裡,會認為那商家跟消費者不都被鎖在FB相關平台了?

其實也不全然,因為還有Google、Amazon、Apple、Microsoft等組織,不會眼睜睜讓它壟斷的。它們本身也是數據公司,並非省油的燈,也會跟進發展加密貨幣,或者更有策略地搶客戶。

實際上,Google、Amazon、Apple、Microsoft等組織,它們擁有足夠的資源與技術人才,也可以馬上進行自己的密碼貨幣計畫。但當一個潮流的創造者,一定會有諸多阻礙與發展成本,所以初期應是先觀望Facebook的Libra,是否能優先得到歐美等強國的支持。所以近來就有美國政府與金融相關機構針對Facebbok的Libra聽證會,要求FB詳細解譯Libra的發展能否完全符合美國政府的監管。

其實這樣的趨勢有點像19世紀汽車剛發明時,本來英國可以站在汽車主導地位,結果因為看不懂趨勢而訂定了以現代來看讓人哭笑不得的「紅旗法案」,結果讓英國失去了汽車主導地位。

所以美國政府如果看得懂趨勢,知道不能像英國這樣重蹈覆轍的話,就會採取積極開放態度發展密碼貨幣。相信在數位網路資源占有全球大約8、9成的基礎上,加上美國在全球強權的主導地位,將會使美國在未來數位網路密碼貨幣時代裡,除了處於領導地位的傳統美元外,也同時擁有密碼貨幣的數位美元,在全球貨幣領導地位上相輔相成。

屆時全世界將是密碼貨幣流通的時代,相對的,加密貨幣始祖主如比特幣、乙太幣等的價格,也將很有機會創下高價。

最後,畢竟時代跟科技再怎麼進步,還是要符合「人性」跟「方便性」──生活方便性、商家賺錢方便性。最後就變成,看各大科技數據公司的服務哪個方便、人性化,勝出的那個,才是人們願意被黏著的平台。

(本文由Jason Chu授權轉載自JL趨勢生活站

責任編輯:陳建鈞

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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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