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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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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