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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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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