憂淪為富豪洗錢、避稅工具,中美都將嚴格管制加密貨幣!比特幣漲勢到盡頭了嗎?
憂淪為富豪洗錢、避稅工具,中美都將嚴格管制加密貨幣!比特幣漲勢到盡頭了嗎?
2021.05.21 | 區塊鏈

今年在特斯拉、PayPal等企業加持下一路瘋漲的密碼貨幣,近期卻接連遇上中美兩國政府揚言干預密碼貨幣交易,認為對金融體系的穩定可能造成危害,將加強相關的管制措施。

擔憂比特幣淪為逃稅工具,聯準會擬加強密碼貨幣監管

聯準會主席傑洛姆.鮑爾(Jerome Powell)擔憂,比特幣的密碼貨幣可能成為富豪們躲過國稅局耳目的避稅天堂,聲稱未來將對密碼貨幣的移轉進行管控,所有價值超過1萬美元的密碼貨幣轉移,都必須向美國政府申報。

在鮑爾宣佈這個打算後,比特幣價格一度下跌了5%。鮑爾指出,美國政府應該將注意力放在這些不適用傳統規範的創新技術,認為密碼貨幣等發明「可能對用戶,或者整個金融體系帶來潛在風險。」

駭客Hacker
比特幣淪為駭客收取贖金、有錢人避稅的工具已久,美國計畫對這樣的現象進行管制。
圖/ shutterstock

美國財政部長葉倫(Janet Yellen)先前也曾多次發表對密碼貨幣抱持的疑慮,曾指出比特幣是一種極為低效率的交易方式,每筆交易都需要耗費龐大能源,並抨擊許多密碼貨幣主要被用於非法交易,認為政府應該祭出一些規範辦法,防止密碼貨幣淪為洗錢工具。

今年5月,葉倫也重申美國缺乏管理密碼貨幣的辦法,暗示美國政府可能會建立新的規範,或者跨部門合作確保密碼貨幣不會被濫用。

儘管密碼貨幣已在4月達到2兆美元的規模,美國政府認為包括洗錢、逃稅在內,密碼貨幣已經成為金融體系中的重大問題。除要求轉移價值一萬美元以上的密碼貨幣需申報外,美國財政部認為密碼貨幣交易所、託管商也應對部份交易進行回報。

對美國政府來說,這不僅可以減少避稅問題,促進稅收正義,還可以幫助美國政府進一步了解不斷發生的駭客勒索事件。前陣子美國最大燃油輸送公司Colonial Pipeline遭到駭客入侵,輸油管線一度癱瘓,最終支付約500萬美元比特幣贖金才得以恢復。

資安專家認為,過往勒贖案對外披露過少資訊,透明度不足才會導致諸如此類的案件一再上演。對密碼貨幣的監管有助於改善這樣的情形。

美國證券交易委員會主席蓋瑞.詹斯勒(Gary Gensler)則表示,他希望政府對密碼貨幣交易所有更多管理規範,認為密碼貨幣是高度不穩定的資產,更多保障對這些密碼貨幣的投資者們來說都是件好事。

中國嚴打密碼貨幣,比特幣價格大跌3成

稍早,中國更對密碼貨幣祭出全面封殺。中國人民銀行宣佈,由於密碼貨幣並非真實的貨幣,不允許在市場上使用,禁止旗下金融單位以密碼貨幣定價、提供密碼貨幣交易、抵押等服務,或發行與密碼貨幣有關的金融商品。

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正加緊腳步推出數位人民幣的中國,稍早也宣佈禁止金融單位使用密碼貨幣,或出售與密碼貨幣有關的商品。
圖/ shutterstock

延伸閱讀:比特幣單日慘崩30%!以太幣、狗狗幣也難倖免,幣圈為何突遭血洗?

儘管專家聲稱,這項禁令是由央行公佈,由於尚沒有實際的監管規範出爐,因此沒有法律強制力,但當日比特幣價格依舊受到重創大跌逾30%,一度跌落至3萬左右。

根據劍橋大學的統計,中國是全球最大的比特幣礦場,貢獻逾65%的比特幣生產。然而從2017年開始,中國便開始嚴打密碼貨幣,不僅禁止了初次代幣發行,也限制密碼貨幣交易,使得業界人士紛紛出逃海外。

中國正計畫在2022年的冬季奧運以前推出數位人民幣,試圖在科技公司逐漸取代銀行主宰支付支付市場的趨勢下,取代一部分現金的同時保持對金流的監控。難以受政府管理的密碼貨幣,也自然成為打擊的對象。

對於像數位人民幣這樣的央行數位貨幣(CDBC),美國聯準會也強調不會受到中國步調的影響,他們正在與麻省理工學院研究關於CDBC的技術,預計第三季對外公佈結果。

資料來源:金融時報ReuterBloomberg

責任編輯:錢玉紘

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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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