「錢存進來,就不是你的了」幣圈羅賓漢明搶42億美元,真的不用還!為什麼?
「錢存進來,就不是你的了」幣圈羅賓漢明搶42億美元,真的不用還!為什麼?
2023.01.07 | 區塊鏈

加密交易平台Celsius欠42億美元不用還,為什麼?

加密貨幣平台Celsius因為受到熊市、三箭資本破產等事件影響,2022年六月暫停用戶提款,隔月就申請破產重組。

最新進展出爐,破產案主審法官Martin Glenn於1月4日宣布,用戶存放於該平台上計息產品「Earn」,有約42億美元的加密貨幣資產,全部都屬於Celsius。這項結果讓Celsius不僅不用償還用戶債務,也可任意處置資產,包含變賣其中約1800萬美元的穩定幣,並可用該筆資金進行破產重組。

「你要他的息,他要你的本」,Celsius是這樣賺錢的

Celsius Network(以下簡稱 Celsius)是一家於2017年成立的中心化的加密貨幣借貸平台,扮演有如Web3世界的銀行角色。

用戶將資產存入交易所錢包後,Celsius再將部分用戶的存款借給其他機構,並進行高利率放貸來賺取利息,並回饋給用戶。

2022年4月Celsius對外表示,交易所擁有高達170萬名用戶、管理約超過200億美元資產,旗下計息產品「Earn」更提供18%的年利率給使用者,吸引許多散戶將加密資產存放至平台。

兩個月後,事情急轉直下。在Terra UST脫鉤暴跌後,6月12日Celsius宣布為了「因應市場的極端狀況、穩定流動性以保護用戶資產完整性」,將暫停用戶提款。一個月後(7月),Celsius正式向美國紐約南區法院申請破產重組,約60萬個存戶血本無歸。

Celsius為何不用償還42億元用戶資產?

主管Celsius破產重組的紐約南區法院日前(4日)宣布,用戶存放於平台上計息產品「Earn」、約42億美元的加密貨幣資產,是屬於Celsius平台方的,而不是用戶的。

這項判決對於使用該產品的散戶投資人極為不利,因為他們被視為無擔保借方,在法律清償順序上在擔保借方後。這項判決對已損失慘重的用戶來說無疑是雪上加霜。

主審法官Martin Glenn表示,「 Celsius在使用條款中寫得非常清楚,計息產品Earn帳戶裡的資產是屬於Celsius的。 」條款中寫到:「 當Celsius收到用戶存入Earn帳戶的加密資產時,該加密資產就成為了Celsius的資產。

正因如此,法官Martin Glen宣判Celsius得以變賣Earn帳戶裡約1800萬美元的穩定幣資產。儘管這項決議受到美國受託人、監管機構的反對,但各個關係團體都同意,Celsius目前的流動性岌岌可危,必須產生足夠的金流繼續進行第11章破產重組、以及持續營運,這筆1800萬的資金應該足夠支撐公司未來數個月的營運。

美國法院對於Celsius事件的判決,將連帶影響去年 (2022) 受一連串中心化交易所倒閉、在這些中心化交易所購買類似「Earn」的高年利率產品的受災用戶。究竟在這一系列對中心化交易所的訴訟後,加密貨幣市場的監管及安全性是否會更完整,有待繼續觀察。

「幣圈羅賓漢」被起訴,他錯在哪?

就在法官宣布42億美元屬於破產平台Celsius的隔天,美國紐約檢察總長Letitia James對 Celsius的前執行長Alex Mashinsky提起訴訟,起訴原因為在2018年~2022年六月期間,對公司的狀況作出錯誤聲明,鼓勵資金持續流入,進行詐欺,導致數十萬人受害。根據《路透社》報導,Mashinsky 試圖將自己塑造為當代羅賓漢。

她在聲明中表示:「Alex Mashinsky在擔任Celsius執行長期間,曾承諾會帶領投資人走向財務自由,卻帶他們走向財務毀滅之路。」

這項起訴控告Alex Mashinsky作出的錯誤聲明包含:Celsius的總用戶數、向投資人宣傳的投資策略、投資標的的本質等等,並聲稱資金被安全地運用在低風險、可信任的事業體上。此外他還錯誤地宣稱Celsius平台比銀行更安全。

「太多人的生活被毀於一旦,我將代表數千名的紐約受害者,替他們討回公道。」檢察總長此次訴訟,試圖永久禁止Alex Mashinsky在紐約州從事任何與證券獲商品發行、銷售的相關業務,並禁止他擔任美國任何一間公司的管理要職。

對此,截稿前Alex Mashinsky 及Celsius的委任律師都尚未回覆。

資料來源:DecryptCoindeskForbes

本文授權轉載自:Web3+

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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