【未來商務展】Web3行銷、職缺大增！Blocto李玄：產業更成熟並走向主流|數位時代 BusinessNext

NBA、Twitter創辦人傑克·多西（Jack Dorsey）等名人發行NFT（非同質化代幣），讓2021成為區塊鏈技術進入大眾視野的一年，也讓Web3逐漸成為描述此一產業的代表詞。不過在此之前，區塊鏈相關應用如同尚未開發的荒地。

曾任職加密貨幣交易所Cobinhood、區塊鏈錢包Blocto創辦人李玄觀察，2017年以前，使用區塊鏈的都是非常小眾的技術人士，有一大部分人背後的動機是賺錢，比方說，過去發幣不容易，曾掀起一波ICO（首次貨幣發行）浪潮。

2020年則是一個分水嶺，許多人在智慧合約的基礎上，開發出許多新應用，比方說Defi（去中心化金融），名人、藝術家及企業發行NFT推了一把，區塊鏈產業進入主流。從工作機會到賺錢商機，許多可能性正蠢蠢欲動，李玄清楚勾勒出了Web3發展的重要三階段。

第一階段：從一秒處理7筆交易，到每秒10萬筆

「區塊鏈是什麼？它想做的就是全球交易網路。」這在早期區塊鏈發展是一大難題，李玄點出，區塊鏈的第一款應用比特幣，每一秒只能處理7筆交易、以太坊每秒處理20筆，對照信用卡組織Visa每秒處理2千筆交易，可以理解區塊鏈技術不太可能滿足線時交易需求。

「支付都無法支撐了，更不用說還要其他功能。」李玄說，這是區塊鏈技術一開始的困境。

之所以這麼慢，是因為要完成一筆交易需要有礦工處理記帳，過去幾年內，區塊鏈的共識機制逐步優化，現在已經能夠處理更高的交易清算量。

比方說，Solana鏈每秒可以處理五萬筆交易、Aptos鏈宣稱每秒可以達到10幾萬筆交易，「現在的區塊鏈跟過去相比，效能大幅提升，已能支撐現實生活中的用量。」

第二階段：智慧合約出現，應用百花齊放

區塊鏈剛誕生時，大多僅能用來支付交易，李玄說，如果想要多增加一個新功能，就必須重新開發出一條新的區塊鏈，非常麻煩。

2015年以太坊提出智慧合約機制，跟其他區塊鏈不同的是，以太坊的記帳功能是大家共用的，且可以使用程式碼在鏈上寫程式，全世界的人都可以看到上頭這些程式碼運作的方式跟邏輯。

在這之後，區塊鏈上的功能越來越多，若用智慧合約製作一個在區塊鏈上的保險產品，理賠的條件、金額、進度、資料全部都在鏈上，只需要統整一下鏈上資料，就可以知道這筆理賠是否能通過；而傳統保險，理賠資料還需要經過人工審核確認，效率、透明度大不相同。

第三階段：進入主流市場

「2021年，NFT讓整個產業走入大眾市場，產業有很大改變。」李玄觀察，從職缺需求上來說，2020年以前還是以軟體開發人才需求為大宗，近期，行銷、業務等職缺需求越來越多。

「這代表產業趨向成熟。」李玄解釋，早期只要有好的技術、做出產品，就會有很多人來使用，不過現在越來越多人透入此產業，以NFT發行平台來說，光是台灣本土成立的，少說就有三家，因此需要投入更多資源做推廣，才能被使用者看見，行銷、業務這類支援性角色才漸漸變多，「這跟網際網路發展軌跡很像，把產品做好已經不是唯一。」」

同時，區塊鏈產品的使用門檻也大幅降低，李玄觀察，過去一名沒有技術背景的新手，從理解遊戲規則，到設定好一個錢包，平均需要花上三小時，且轉換率小於5%。

Blocto為了降低一般人使用區塊鏈服務的門檻，用戶只需要有一組Email帳號，10秒鐘就可以註冊好錢包，存放自己的虛擬資產合收藏品，且不需要具備任何基礎知識，「我想在做的事情，就是讓一般人好上手」。正因如此，許多大公司想做NFT項目時，紛紛找上Blocto協助，像是CNN、Yahoo奇摩都是代表客戶。

展望下一步，李玄認為，區塊鏈技術會持續向逐流市場靠攏，他預測，將經濟機制結合遊戲的「GameFi（遊戲金融）」，以及社交結合經濟機制的「SocialFi（社交金融）」，會是繼NFT後下一個重點趨勢。

責任編輯：錢玉紘

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「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。

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%。

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。

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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