販賣機終於可以買酒了!台灣導入區塊鏈驗證創全球首例,最快這兩地可以體驗
販賣機終於可以買酒了!台灣導入區塊鏈驗證創全球首例,最快這兩地可以體驗

「智慧販賣機」是國內四大超商,在今年共同的關鍵字,少了人工盤點存貨,清點營收、銷售的數據自動勾稽到鄰近的超商門市,是替超商經營加值的秘密武器,校園、辦公大樓、百貨公司,都能見到販賣機蹤影。

不過,受限於身分認證技術,市面上的販賣機不能販售菸酒,在文創園區、Live House、河濱公園想要來杯啤酒,無法在販賣機購買,仍必須靠人力設攤販售,這樣的痛點很快將成過去式。

區塊鏈新創BiiLabs,與業安科技 (Yallvend)、數位身分股份有限公司(AuthMe)創下全球首例,結合區塊鏈與數位身分認證技術,讓傳統販賣機一秒升級,即便是無人販賣機,也能把身分驗證做到滴水不漏,販賣機經濟將迎來更多新商機。

日、德販賣機賣菸酒,身分認證仍存在漏洞

從國際案例觀察,目前日本、德國都能在販賣機販售酒類與香菸。以日本來說,符合購買菸酒的法定年齡,就可以申請一張身分驗證的實體卡,只要有這張卡,就能在販賣機買菸;德國則是透過護照、身分證、駕照等證件,讓機器驗證購買資格。

不過問題來了,無論是證件、購買憑證,販賣機都沒辦法辨別購買者是否是證件擁有者,兒子拿爸爸的證件、跟年長的朋友借證件,一樣都能購買成功,現行的身分認證機制,仍存在很大漏洞。

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目前日本、德國都能在販賣機販售酒類與香菸,但是現行身分認證機制,仍存在很大漏洞。
圖/ google

區塊鏈新創BiiLabs 與業安科技 (Yallvend)想出了一個方法,他們將BiiLabs的去中心化身份識別(Decentralized Identifiers;DID)技術,結合AuthMe的專利e-KYC解決方案,與業安販賣機升級模組整合,販賣機若販售須受購買年齡規範的產品,就能導入這套模組,一秒升級成具備數位身分驗證功能的販賣機。

販賣機結合數位身分認證,創下全球首例

BiiLabs透過DID技術,結合AuthMe的e-KYC解決方案,讓販賣機得以用數位化的方式做身分驗證,這樣的作法是全球首例。

第一要進行去中心化身份識別(DID),消費者必須先做「認識你的客戶(Know your customer:KYC)」,簡單來說就是驗明正身。消費者必須對護照拍照,接著感應護照上的IC卡,最後再用手機對本人拍一張照片,完成以上程序後,就能取得DID的KYC。

過去販賣機做身分驗證,最大的問題就是無法辨識站在販賣機前面的這個人,是不是證件擁有者。業安科技執行長黃建堯表示,當要購買時,透過掃碼登入系統,用手機進行人臉辨識,當系統確定是本人後,手機會回傳至販賣機,站在機台前的這位消費者符合購買資格,才會扣款給產品。每次購買都需進行人臉辨識,只要網路順暢都能在1秒以內完成身份驗證。

區塊鏈新創BiiLabs,與業安科技 (Yallvend)
當要購買時,需透過掃碼登入系統,用手機拍一張自拍照,當系統確定是本人後,手機會回傳至販賣機,確認購買者的資格。
圖/ BiiLabs

為確保身分不被竄改,手機進行身分驗證時,會產生專屬序號並簽章,在驗證確認前,透過API提供帶有時戳(time stamp)的電子收據,將ID身份、購買日期與地點傳回至販賣機。黃建堯認為,除了確保販賣機不會收到任何個資,又能確認購買人的真實身分,比起現行的機制都還要完善。

為了避免人臉辨識過程,有造假的可能及漏洞,AuthMe執行長李紀廣表示,從晶片證件取得包含年齡、照片等資料,全都受到數位簽章所保護,並無法被竄改,每次進行人臉辨識時,會檢查照片之數位簽章是否吻合。

AuthMe所提供的技術,除了驗證晶片證件資料及人臉辨識之外,更重要的是會透過AI進行活體辨識(Liveness Detection),來杜絕惡意使用者利用照片、影片甚至是3D列印的頭像對系統進行欺詐,進而將使用者身分驗證做到滴水不漏。

華山、松菸搶先實驗,逛展時體驗微醺暢快

菸酒在世界各國都是較為敏感的產品,尤其每個國家的法規、實體證件、仿偽特徵、資訊位置都不相同,要如何將數位身分驗證技術,轉移到不同國家的硬體周邊,是團隊在研發技術時,最主要的挑戰。

數位身份的概念,近年逐漸被各國政府接受,尤其販賣機、無人商店等新興商業模式的演進,BiiLabs共同創辦人暨執行長朱宜振認為,建立完整驗證機制絕對勢在必行。結合DID身份認證的智慧販賣機升級模組,是基於IOTA Tangle網路的分散式帳本技術,將資料儲存至區塊鏈中,能夠應各國政府數位身份認證的差異,進而降低業者開發成本。

華山1914文化創意產業園區_官方 FB
黃建堯透露,當技術開發完成後,計劃明年第一季在華山、松菸申請實驗場域。

一旦身分認證的問題可以被解決,這意味著,無人銷售的商業模式,將迎來更多可能性。黃建堯透露,當技術開發完成後,計劃明年第一季在華山、松菸申請實驗場域,並與幾個專注在特色啤酒的新創合作,推出具備數位身分驗證功能的販賣機,屆時,在文創園區優游漫步時,也能透過販賣機感受暢飲啤酒的快感。

責任編輯:陳映璇

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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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