同質化的非同質代幣?基於區塊鏈核實的資產所有權碎片化
同質化的非同質代幣?基於區塊鏈核實的資產所有權碎片化
2021.09.08 | 區塊鏈

NFT浪潮來襲,把區塊鏈科技的應用又推上另一個風口。所謂NFT,稱作非同質代幣,原本的意義是讓「數位創作」可以被證明出原著,並藉此與其他的「複製品」有所區隔。例如,一段推特的文字,一首網路歌曲,一件遊戲中的虛擬裝備……,在原創作者或原IP發行方的授權之下,該數位內容可以被賦予適當的「身份驗證」。有了這樣的憑證,某種層度上開啟了蒐藏的可能,自然也就有了交易的價值。

數位創作有這樣的需求,其實現實世界中的各類「資產」,在買賣雙方交易之前,也都有證明其為真的必要。舉凡珠寶,藝術品,名人簽名,NBA球員卡……,不光是要有「正版」的說明文件,甚至都還會有第三方機構,提供鑑定,查核與背書。例如AIS(Art Identification Standard),就提供了藝術領域的識別服務,搭上區塊鏈的風潮,也打算拓展到數位藝術的領域,協助交易雙方進行跨鏈(Cross-chain)鑑別,避免賣方將同一作品,上架到不同的區塊鏈的情況。

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圖/ Modex

NFT由於其不可分割,不可替代,不可互換的特性,又結合著區塊鏈去中心化,無法竄改的優勢,自然成為各種資產在交易過程中,驗證真實性的工具之一,也因此,具有商業化的潛力。這點,無論是數位還是實體作品,其運作的邏輯都一樣,而且若是應用在真實世界的資產,還可以有另外幾個很時髦的名詞:數位化(Digitalization),虛實整合(Online-to-offline)。

當然,NFT也衍伸出很多的討論,以及必要性與否的問題,亦即,很多時候我們可能會需要「數位化」來降低成本與增加效率,但並非一定得用區塊鏈或NFT不可,再說了,去中心化是否真的有那麼厲害?倒也未必。畢竟,真實性與否與原創作者和原IP發行方關係密不可分,少了他們的授權與適當的法律框架,你隨便擷取一段數位內容發成NFT,也不會有任何意義,而人類社會在經濟活動與治理上,本就仍有「中心化」的需求,不可能什麼都去中心化。

區塊鏈的核心價值

其實,與其一直談NFT,可以換方向聊聊區塊鏈技術中,另一個有趣的功能:所有權碎片化,讓眾多的用戶,可以以適當的代幣經濟(Token Economy)模型,共同主張擁有某一項權利,或某物件(數位或實體)的所有權。

當然這也不是什麼了不起的發明,在人們所熟悉的市場上,早有很多類似的應用,舉例來說,當我與3個朋友想一起買下一棟海邊度假小屋的時候,我們可以共同出資,以協議規範所有權和使用權,更進階一點,我們可以設立「特殊目的公司」(Special Purpose Vehicle, SPV),讓公司去擁有房產,而我們一夥人,按照出資額度去擁有相同比例的持股,間接等於將「物」的所有權碎片化,讓不同的人分別持有。

而區塊鏈就是把這一過程加以數位化,很好的工具,利用智能合約設定好條件,把標的物的產權(或任何必要資訊)紀錄在鏈上,發出的token可作為任何形式的憑證(舉例:所有權,受益權,使用權……),如此便可完成共同持有,共同管理的目的。甚至,因為全部都數位化了,在買賣,處分,移轉,與分潤的機制上,相比傳統過程,似乎可以更有效率,交易更方便,且突破國界的限制。

簡單來說,把一個現實中的SPV模式搬上區塊鏈,同時發出相對應數量的權益型代幣,就可以實現多人共同持有單一物件的可能,而且發行過程很簡單,只要你願意相信區塊鏈與數位化技術。

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圖/ shutterstock

藝術品市場中的所有權碎片化

好,那在藝術品的市場中,這就非常有意思了。一幅作品,可以被多個買家同時「蒐藏」,某種層度上算是開啟了大眾參與的機會,以及降低購買成本與持有風險的問題。

那有人可能會問,買了部分的所有權卻不能真正持有,那豈不是很怪?解套方法有很多,例如既然是採取類似SPV的方式共有,那開股東會決定輪流放在誰家不就好了?更進一步,也可以集體決議是否「租借」給其他單位,還可以賺一筆租賃收入(收入按「持幣」比例分配)。

又或著,搭配現在很成熟的藝術微噴(Giclée)印刷,採取按股權比例發行限量版畫的方式,依然可以滿足用戶想要親自接觸到「實體」的需求。這時候,你可以主張擁有「一部分」原著的所有權,另一方面,你也可以在家中掛上一幅限量版的藝術微噴,同時滿足擁有和觀賞的需求。

這個模式,誠然,還有許多細節需要設計,也尚需測試市場上的消費者願不願意接受。但邏輯上,我們可以打造更多元且透明的藝術市場,且開啟將所有權與使用權分離的運作模式,同時,更能夠強化藝術本身的商品與金融屬性(這麼做好不好見仁見智)。

但是,這樣還有一個很大的問題,若要充分發揮所有權碎片化的優勢,仍可以利用區塊鏈技術,卻不會是NFT,或嚴格說起來,不會是基於ERC721的代幣,而更像是之前用作首次代幣發行(ICO)與證券型代幣發行(STO)中的ERC20代幣。因為要能夠「股權化」,勢必得「同質化」,就像我手中的1股,理論上跟你手中的1股具有同樣的價值,這樣才能公平分配,並達到數位SPV的目的。

那怎麼辦?也不是沒有解法。最簡單粗暴的方式,就是再多一層架構就好,把各自負責的功能清楚分開,NFT就專門用於認證唯一性,而基於ERC20的代幣,就扮演分配所有權與治理(governance)的角色,形成一種「同質化的非同質代幣」(Fungible Non-Fungible Token)即可。

責任編輯:吳佩臻、陳建鈞

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

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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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