貸款詐騙案層出不窮,區塊鏈能修補「信任」?這家新創讓金控大戶、純網銀搶合作
貸款詐騙案層出不窮,區塊鏈能修補「信任」?這家新創讓金控大戶、純網銀搶合作

三家純網銀首度同台參展,今年的FinTech Taipei顯得格外熱鬧,各家銀行紛紛端出創新產品較勁。不過就在LINE BANK、中國信託展區之間,有一家新創出現在金融機構而非新創展區,顯得格外引人注目。

「這次花了不少錢卡到這個好位置。」區塊鏈新創BSOS執行長黃朝秋笑著說。成立剛滿一年的BSOS,已經是多家國內大型金控的合作夥伴,更有許多不能公開的大型專案正在進行中,當密碼貨幣熱潮回歸冷靜後,區塊鏈技術究竟可以如何顛覆金融產業?

傳統金融供應鏈存在「信任」問題

問起為什麼創業?曾在華碩任職6~7年的黃朝秋淡淡的說,過去的他壓根沒想過這件事,跟多數人一樣,他曾經只想把手上的工作做好,安穩過日子,對於未來沒有太多想像。

五年前他加入獵豹移動擔任App產品負責人,受到環境的感染,選擇踏入區塊鏈的世界。但黃朝秋並非區塊鏈信仰者,「我以前是做產品的,不是幣圈的人。」BSOS著眼的是應用,要從產品服務角度切入區塊鏈領域。

BSOS
就在LINE BANK、中國信託展區之間,BSOS出現在金融機構而非新創展區,顯得格外引人注目。
圖/ BSOS

看了騰訊區塊鏈白皮書,與業界人士交流後,BSOS認為「區塊鏈供應鏈金融」,無論是在產業前景或區塊鏈技術發展都相對有前景,那BSOS究竟想解決什麼問題?

我們生活周遭每天使用的產品,都是透過供應鏈中各方參與的廠商、企業共同努力才得以生產。供應鏈中通常有一個最核心的企業,搭配上下游的廠商,其中供應商和經銷商往往是中小企業,有可能因為大公司撥款帳期較長,需要向銀行貸款,尋求資金挹注,這就是所謂供應鏈金融(Supply Chain Finance)。

傳統的供應鏈金融,面臨資訊透明度差、單據難以驗證真實性、交易追溯困難等問題,金融機構無法快速有效驗證融資資料的真實性。 貸款詐騙案例層出不窮,且高度仰賴人工審核,也讓業務成本無法降低,是目前供應鏈金融的一大痛點 。

舉例來說,許多中小企業會用發票融資,銀行將該公司帳上未付結算作為抵押品,來發放貸款,可是供應鏈中的參與方,很多時候使用規格不一的帳本,資訊透明度不佳,就有可能導致上述問題。

但供應鏈中的三方,都希望貸款可以成功,銀行想賺錢、供應商想借錢、核心企業想維持過往的帳期,但卻怕被倒帳、收到假數據,彼此存在極大不信任。

區塊鏈有效降低風控成本,大型金控積極導入

黃朝秋認為,傳統供應鏈金融背後存在極大的信任危機,區塊鏈很適合用來解決這項問題。 BSOS開發出了BridgeX 技術,這項技術可以快速建立供應鏈區塊鏈數據協作平台,利用區塊鏈不可竄改的特性,把供應鏈個個參與方的資產數據,加密存證後上鏈。

不過,區塊鏈只能確保資料不被竄改,不能確保資料的正確性,因此,BridgeX有一套「多方背書」的制度,也就是供驗鏈中的各方,像是核心企業、會計師、物流商,都可以針對每個數據節點作驗證,便可形成一連串真實可信、可追溯、不可竄改的資產歷程紀錄。

往後供應商申請融資時,區塊鏈平台可以提供金融機構完整可信的融資資產履歷,降低風控成本,以及作惡的風險,大幅提升供應鏈金融的運作效率。「對銀行來說,這已經是從已知用火,進步到工業時代的差別。」黃朝秋說。

Logistics
黃朝秋認為,傳統供應鏈金融背後存在極大的信任危機,區塊鏈很適合用來解決這項問題。
圖/ shutterstock

BSOS針對區塊鏈供應鏈金融開發的BridgeX系統,可以快速在鏈上執行業務流程,透過自動化的智慧合約,維持系統的永續維護,即使不具備區塊鏈技術的IT人員,也能透過API,輕易串接自家系統。 成立才短短一年,BridgeX系統已經被國內外大型金控採用,甚至連純網銀業者也表示感興趣。

開放銀行信任問題,區塊鏈也是解方之一

不只是供應鏈金融,BridgeX系統能應用的場景非常多元,像是近期討論度極高的開放銀行(Open Banking),概念是銀行透過API,與第三方業者串接服務。然而,第三方業者整合多家銀行資訊,以及與使用者互動後所產生的新數據,存在數據歸屬與存放問題,各家金融機構如何共同維護這些資料,背後其實也是信任問題。(開放銀行興起,圖解全新金融生態系帶來的大變革)

open banking
第三方業者整合多家銀行資訊,以及與使用者互動後所產生的新數據,存在數據歸屬與存放問題,各家金融機構如何共同維護這些資料,背後其實也是信任問題。
圖/ 趨勢科技

BridgeX可以協助金融機構、第三方業者將原始資料加密上鏈,配合多層多簽的權限控管機制,確保資料寫入的真實性,開放銀行生態系中的參與方,就能安心在平台上共享數據,好處是不必仰賴單一中介機構,也不會因單一機構發生問題而造成系統崩壞,是開放銀行發展之下,具有潛力的解決方案。

與金融業合作,新創BSOS克服兩大困難

區塊鏈供應鏈金融仍是很新的概念,黃朝秋觀察,產業要真正成熟應用,還需要2~3年的時間。國內許多銀行雖然開發區塊鏈應用的技術仍不成熟,但傳統金融業對於新技術的態度正在轉變,這也是為什麼國內許多大型金控,紛紛找上BSOS建立平台。

跟民眾財產有重大關係,謹慎、保守是金融業一直以來的產業特性,對走在技術前端的區塊鏈新創來說,與金融業合作,如同與大象共舞。

BSOS
「對新創來說,每拖過一天,我們就離死亡更進一步。」BSOS執行長黃朝秋說。
圖/ 侯俊偉攝影

黃朝秋認為,一開始必須先把金控對於區塊鏈的知識,拉到雙方可以溝通的程度,但這卻不是最難的,「金融業的DNA就是很謹慎。」某次BSOS團隊只是跟客戶展示產品流程圖,對新創說,重點是討論產品功能,但是金融從業人員的重心,會放在流程圖上的模擬數字,「數字不是真的都不行,後來我跟他們說模擬數字可以編輯,」這才讓雙方慢慢找到合作默契。(台灣導入區塊鏈驗證創全球首例,這兩個地方的販賣機可以買酒)

另外一個挑戰,是銀行內部流程嚴謹,沒有任何一位員工可以單獨決定一件事情,專案進展時間往往拖比較久,雙方工作節奏有著天壤之別。「對新創來說,每拖過一天,我們就離死亡更進一步,後來我們也慢慢接受步調稍微不那麼快了。」黃朝秋靦腆的笑著說。

責任編輯:陳映璇

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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