Uber台灣頭號員工打造NFT入口網站！搜羅逾6,000個項目，保護玩家不受騙|數位時代 BusinessNext

儘管最近幣圈與NFT圈正在經歷令人洩氣的熊市，也讓人開始反思究竟略帶「虛幻」的NFT價值與功能是什麼？

「我越來越不喜歡NFT三個字。」Minty Score創辦人吳罡道出自己的真實想法，「NFT是一個數位憑證的技術，跟數位藝術作品本身無關，它更像是一個社群與會員的機制。」

如果對於吳罡這個名字有點熟悉，那是因為他曾是Uber台灣第一號員工。在Uber待了7年的時間後，吳罡接觸到了正在崛起的NFT，但也發現當時有關各項NFT的資訊雜亂無章，無論是人人競爭、搶購NFT的牛市；還是市場冷清、玩家也逐漸冷靜的熊市，人們都有「理解自己買的NFT到底是什麼」的需求，這也是吳罡創辦Minty Score這個資訊集合平台的原因，「我們把各項NFT依照熱門程度排名，讓社群可以看到更完整的資訊，以及最熱門的項目。」

當Uber台灣的天字第一號員工遇上NFT

2013年，吳罡從美國學成歸來，無意間透過友人認識了牽線，了解到Uber想在亞太地區拓展新加坡以外的第二個市場，「我當時都還不太知道這家公司在幹嘛。」吳罡笑著自嘲道，就這麼誤打誤撞地加入Uber，從營運經理一路做到台灣區總經理，一路到2020年離開。

吳罡表示，從零開始建立Uber在台灣的事業跟成立一間新創公司一樣具有挑戰性，包含市場定位、政策與法規的應對等等，儘管辛苦，卻也讓他愛上創造新服務的感覺。對吳罡來說，這份經驗是非常寶貴的，敏捷、彈性與快速調整的韌性成為他創辦Minty Score的養分。

2021年，吳罡在Uber共同創辦人Jeff Jones的推薦下接觸到無聊猿這個NFT項目，引起了他對NFT的興趣。「我覺得很像小時候玩卡牌的感覺，那種開卡牌包與蒐藏的新鮮感很有趣。」不過，再怎麼有新鮮感，雜亂的資訊與繁雜的流程很容易將熱情與新鮮感消磨殆盡。

「我要發現一個項目可能得去推特查詢，然後再去Discord看大家的討論，然後再去官網找資料，或者去Opensea（NFT交易平台）看項目的等級、價格等等，資訊量太大了，所以想嘗試把入口網站的概念帶進NFT。」吳罡說。

給你最熱門，也最優質的NFT項目

2021年10月，吳罡正式成立NFT資訊站Minty Score，除了彙整了大量NFT項目資訊外，Minty Score還為這些項目排名，讓NFT社群更容易挖掘優質的NFT項目。

吳罡表示，Minty Score上的NFT項目來源包含團隊自行爬梳資料、項目方主動提供2大主要管道，而排名的核心機制則是「熱門程度」，參考標準包含該項目在Discord的會員數、推特粉絲人數、社群上討論的聲量以及網頁瀏覽量等等，「我們也讓用戶主動回報NFT項目是否存在風險，避免讓大家買到有問題的項目。」

截至6月30日為止，Minty Score上的項目已經達到5,499個，每個月以500個項目左右的速度在新增，月瀏覽量約有20萬人次。吳罡也表示，儘管廣納全部的NFT項目是件「不可能的任務」，但是Minty Score仍會視此為終極目標。

當越多的項目出現在網站上，社群的選擇就越多，不過排行榜的變化非常微妙——前十名乃至百名，幾乎都會是那些鐵打不動的熟面孔，僅僅會有小幅變換與波動，中段班的排名競爭則會比較激烈，「所以目前我們就是靠下廣告的方式盈利，讓流量可以變現。」吳罡說。

重點是社群經營！目標打造讓各個NFT項目都進入的元宇宙

隨著網站經營，吳罡與NFT社群走得越來愈近，Jeff Jones無意間又推了吳罡開啟第二個創業題目的想法。

「Jeff認識無聊猿的創辦團隊，他們想要做一個給社群玩的小遊戲，所以跑來找我合作，」吳罡回憶，他們最後做出了《Apes vs. Mutants》這款遊戲，短短6天的時間內就吸引了3萬名擁有無聊猿的用戶們共襄盛舉，「事後我們收到很多回饋是，用戶們想要用自己的NFT當遊戲角色，然後也有很多不同NFT項目的團隊也想要做給自己社群玩的遊戲，我們發覺這是個需求。」

吳罡表示，NFT只是一個證明所有權的數位憑證技術，與數位藝術品本身無關，而更像是數位的會員機制，就好像你得到一張印有無聊猿的會員卡，所以你可以參加無聊猿舉辦的所有活動。「圖片本身除了欣賞別無用途，優秀的NFT項目從來都不只是發行NFT而已，還要經營社群、有後續的規劃，那如果可以讓社群用自己的NFT進入元宇宙去互動、遊戲，這會很有意思。」

Arcade Metaverse這個構想就在吳罡的腦海裡誕生了，不過Arcade Metaverse不僅僅是單單可以社交、購物與破關的虛擬世界，吳罡還希望打造獨立性與新鮮感，也就是透過與遊戲開發商或是NFT項目方合作出專屬的限時活動以及小遊戲，讓各個NFT項目可以在共同的元宇宙世界一起交流。

目前Arcade Metaverse已經與60個項目合作，並預計今年第3季正式推出，「一切都還有很多可能性，歡迎各個項目方都來與我們討論合作的可能性。」吳剛笑著說道。

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本文授權轉載自：創業小聚

責任編輯：傅珮晴、錢玉紘

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。