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|數位時代 BusinessNext

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

受限於身分認證技術，市面上的販賣機不能販售菸酒，區塊鏈新創BiiLabs與業安科技創下全球首例，結合區塊鏈與數位身分認證技術，讓傳統販賣機一秒升級。

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。

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。

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。

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

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。