Libra還沒發幣，支付巨頭就跑光光！背後凸顯什麼問題？|數位時代 BusinessNext

會員大會召開前夕，Libra協會成員接連離去

Libra協會預計在美國時間14日，於瑞士日內瓦舉辦第一次會員大會，正式公布首波Libra合作成員名單，並確認各參與方擔任的角色。在這重要日子登場的前夕，Paypal、Visa、Mastercard、Stripe等幾乎所有美國支付巨頭都選擇離開Libra聯盟，無疑是一大警訊。

開出第一槍的PayPal，官方沒有明確說明退出原因，僅表示不排除未來與Libra合作可能，現階段將專注發展自身核心業務；支付平台Stripe表示，Libra有改變線上交易的潛力，Stripe未來會保持開放的態度，持續跟Libra合作；eBay發言人回應：「我們非常尊重Libra協會的遠見，但目前將專注優化自家的支付系統。」

預計在2020年發行的密碼貨幣Libra，從六月份官方揭曉白皮書以來，一直面臨許多挑戰，各國監管機構也紛紛喊話，希望Facebook暫停計劃。

Libra目前面臨幾個較大的問題，因為密碼貨幣去中心的特性，會增加資本移動管理難度，背後暗藏洗錢、隱私、逃漏稅等風險疑慮；此外，Libra會對現行支付體制及流動性帶來衝擊，影響金融穩定性。美國聯邦準備理事會主席鮑威爾（Jerome Powell）曾說，在解決這些隱憂之前，Libra沒有運作的條件。

怕踩到紅線，金融大咖選擇切割Facebook

為什麼只有金融支付業者選擇退出？答案就暗藏在VISA的回應中，官方表示雖然現階段不加入聯盟，其中的因素包括「Libra聯盟必須滿足所有監管要求」，未來仍會持續評估合作可能性。

全世界在金流處理上，對於洗錢、詐欺的問題，都有明確的法規規範，當Libra推出後，各國政府意識到，去中心化概念的密碼貨幣，恐怕難以符合過往法規的規範， 這將讓Paypal、Visa、Mastercard、Stripe這些專門處理金流的公司陷入困境。

美國參議員布萊恩·夏茲曾說：「Facebook似乎希望從參與金融活動中受益，卻不必承擔被監管的責任。」一旦洗錢等情事未來真的發生，相較Spotify、Lyft等，VISA、Mastercard等金融產業將成為外界批評的箭靶，因此才在Libra聯盟大會召開前選擇退出，暫時跟Facebook切割。

Libra負責人：計畫仍會持續推動

隨著14日首次會員大會召開，Libra協會發言人表示，會議會如期舉行，且會公布第一波正式合作名單，朝打造安全、透明、消費者友善的全球支付系統，為數十億的人們打破金融障礙的目標努力。

面對全球監管機構及政府的質疑，Facebook 執行長祖克柏（Mark Zuckerberg）將在本月23日，出席美國眾議院金融服務委員會的聽證會，屆時他將針對外界對於Libra的種種疑惑說明。

隨著金融成員紛紛推出Libra，外界不免憂心未來發展，Libra負責人馬庫斯（David Marcus）認為，不需要用近期的新聞，來臆測Libra的命運，就算面臨挫敗，Libra計畫依然會持續推動下去，不會停止。（臉書幣Libra核爆級發布，以區塊鏈之名揪團「打群架」？）

即便Libra短期內不會走向結束，但前方將有更嚴峻的考驗等著，這條打造全球新支付系統的大夢，將越來越艱難。

責任編輯：陳映璇

「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。

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%。

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。

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。

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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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