比特幣攀新高後一個月內腰斬!估特斯拉已虧損1.25億美元,恐影響Q2財報?
比特幣攀新高後一個月內腰斬!估特斯拉已虧損1.25億美元,恐影響Q2財報?

比特幣週日(5月23日)午後再次下殺、已較4月中旬的歷史最高峰崩落超過50%。美國億萬富翁庫班(Mark Cuban)將這波殺盤走勢形容為 「大平倉」(great unwind) 。根據外媒計算,特斯拉持有的比特幣部位已陷入虧損。

數日前才剛慘崩30%的比特幣才剛收復失土,上週五(5月21日)卻再次下挫,主因是中國國務院副總理劉鶴對比特幣挖礦及交易行為提出警告,直言需要更嚴格的監管來保護金融系統。

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圖/ shutterstock

延伸閱讀: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?

CoinDesk報價顯示,比特幣24日稍早一度下探31,179.69美元,較4月中旬寫下的歷史最高峰(64,829.14美元)慘崩51.9%。比特幣目前(台北時間24日上午7時8分)來到34,328.23美元、較24小時前下挫9.36%。

以太幣24日稍早也一度下探1,733.58美元,較5月中寫下的歷史最高峰(4,382.73美元)暴跌60.45%。以太幣目前(台北時間24日上午7時9分)來到2,093.30美元、較24小時前下挫11.24%。

庫班將這波下殺走勢怪罪於比特幣以外加密貨幣的過度槓桿及投機 。他23日透過Twitter表示,「我認為這是一波『大規模的平倉行動』。」他說,交易者貸款買進以太幣,用以太幣借進替代幣/穩定幣,再以之資助高年利(APY)的幣別配對,透過SLP(簡單分類帳協議)加以堆疊,把殖利率最大化。一旦以太幣崩至「災難點位」,交易者就會被迫平倉、拋售、清算並償還。

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圖/ 截圖自Twitter

比特幣驟跌,造成特斯拉損失1.25億美元

根據知名財經網站霸榮(Barron’s)23日的計算,特斯拉的比特幣投資帳面上已陷入虧損。報導指出,特斯拉2月8日宣布了15億美元的比特幣投資部位,當時報價約為38,000美元,而1月27日特斯拉舉行2020年第4季財報電話會議(當時該公司未揭露比特幣部位)至2月8日為止,比特幣均價則為36,700美元。

霸榮透過均價計算顯示, 特斯拉Q1底很可能持有約42,000枚比特幣,而近來報價崩跌,該公司的資產減值損失大約已達1.25億美元 。報導稱,除非比特幣從現在起能一路反彈至6月底,否則特斯拉7月公布Q2財報時,可能就得認列比特幣相關的資產減損。

話雖如此,特斯拉市值目前仍高達5,600億美元,這樣的損失其實微不足道。

僅供報導用途_shutterstock_777484921_特斯拉.jpg
圖/ Sheila Fitzgerald via shutterstock

延伸閱讀:女股神加持也沒用!特斯拉市值蒸發近3千億美元,全因比特幣拖累?

特斯拉4月26日於美股盤後公布第一季財報時曾透露,出售了價值2.72億美元的比特幣,但在扣除其他債務及義務後,獲利僅有1.01億美元。

比特幣5月19日閃崩1萬美元、直逼3萬美元大關,但隨後又在數小時內重返4萬美元關卡,為史上最大幾次劇烈振幅之一。英國金融時報20日報導,建立完善的資產市場裡,交易者以現金作為資助槓桿的擔保。然而在加密貨幣市場,人們經常使用的擔保卻是比特幣。這意味著,倘若比特幣慘跌,槓桿很快就會爆倉。加密貨幣基金Nickel Digital經理人David Fauchier直指,比特幣下殺期間,市場不到一小時就經歷了兩次「流動性雪崩」。

本文授權轉載自:MoneyDJ理財網

責任編輯:文潔琳、錢玉紘

關鍵字: #特斯拉 #比特幣
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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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