Silvergate宣布倒閉、存款全退給客戶!為何會損失逾2千億元?對幣圈影響多大?
Silvergate宣布倒閉、存款全退給客戶!為何會損失逾2千億元?對幣圈影響多大?
2023.03.10 | 區塊鏈

2023.3.9日更新
美國加密貨幣友善銀行Silvergate宣布關閉銀行、清算資產。

Silvergate本來只是一家小銀行,搭上加密貨幣熱潮,對區塊鏈業者態度友善、提供相關金融服務,過去五年股價翻倍飆漲。不過,去年交易所FTX破產後,合作客戶大量動用現金,讓Silvergate存款見底,經營陷入危機。

官方聲明表示:「 鑑於最近的產業和監管發展,Silvergate認為,結束銀行業務和自願清算是最好的一條路。

根據本週三(9日)公布的清算計畫,所有存款將全額退還給用戶,但Silvergate沒有說明將如何解決其業務的賠償。

Silvergate已請投資銀行諮詢公司Centerview Partners擔任財務顧問,以及律師事務所Cravath, Swaine & Moore提供法律服務。

損失80億美元客戶存款,Silvergate銀行面臨崩潰

美國加密貨幣友善銀行Silvergate,去年底受到了交易所FTX垮台的影響, 導致去年的第四季損失了超過80億美元(約為新台幣2400億元)的加密貨幣客戶存款。 正如當時監管機構預測,Silvergate的核心業務正面臨崩潰邊緣。

Silvergate遲遲未繳交年度財政報告,同時還傳出,正被美國司法部詐欺部門刑事調查,導致股價暴跌。與此同時,交易所Coinbase、對沖基金Galaxy Digital、穩定幣發行商Circle和Paxos和其他加密貨幣公司,也都宣布將停止透過Silvergate接受或發起付款。

Silvergate在文件中表示,會計師事務所需要更多時間來完成某些審計程序,並且「目前正在分析監管和其他詢問與調查」,尤其在文件中提到「超出預期的額外投資證券的銷售」以及「這些後續事件對其持續經營的影響」,Silvergate到底發生什麼事?是幣圈的錯,還是自己本身的問題?

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Silvergate為何走向死亡?

Silvergate成立於1988年,並在2013年正式進軍加密產業。提供的產品主要可以分成三大類:借貸、即時支付系統「Silvergate Exchange Network」(SEN)和DIEM穩定幣。

由於對加密貨幣友善的銀行數量相當稀少,因此許多交易所和交易機構,便成了Silvergate的用戶,並且做到了傳統銀行系統、加密業務,以及法幣和加密貨幣之間的溝通聯繫作用。

對美國的加密貨幣產業來說,可以選擇的銀行選擇範圍越來越少,只有少數銀行像Silvergate一樣加密貨幣友善。

創新的業務模式,讓Silvergate牛市(市場向上)期間達到業績最高點,根據Silvergate的數據顯示,Silvergate在2021年達到業務的巔峰,例如即時支付系統「Silvergate Exchange Network」(SEN)的交易量在2021年上半年達到4060億美元,但到2022年下半年下滑至2300 億美元。

而在Silvergate公開的數據中,最引人注目的下降之一就是「存款問題」。

Silvergate每季合作的數位資產客戶的數量,在上一季約有1,620人,其中大多數是機構投資者、還有100多個數位資產交易所。然而,這些加密客戶的存款,從去年第三季近120億美元暴跌至年底剩不到40億美元。

但,Silvergate主要的加密貨幣客戶因為去年的各種大事件,需要處理倒閉、破產和法律糾紛等各種問題,而這些都需要即刻動用他們的流動現金,導致Silvergate金庫很快就要見底了。

一家傳統受監管的存款機構,如果沒有存款基礎,基本上就無法生存。再加上客戶中的幾家知名大企業都正在斷絕業務往來,因此存款金額顯然還會持續下降。

巨額資金的蒸發,並不是Silvergate面臨的唯一一個危機。

在FTX事件後,美國對於加密貨幣監管開始進行大動作的「清掃」工作。Silvergate也同樣需面對來自美國監管機構的壓力,特別是這些監管機構一直堅持認為,銀行不應與加密貨幣業務有所關聯。根據外媒《CoinDesk》對Silvergate過去幾年財務報告的分析,過去作為其優勢的加密貨幣業務,確實正在拖累它的財務狀況。

雖然,Silvergate在加密貨幣牛市(市場向上)期間達到業績巔峰,但其實Silvergate的商業模式核心早已出現問題。

Silvergate吸引現金的一大原因,是靠著特定資產的交易進出,甚至有許多人在Silvergate持有資金的目的,就是為了這項服務。概念上有點類似「西聯匯款(Western Union)」等匯款公司持有的浮動現金,但Silvergate的存款移動速度比較慢,只要市場對加密貨幣興趣下降,存款人就會慢慢離開。

外媒《華盛頓郵報》甚至指出,如果Silvergate倒閉,可能將成為第一家因「不良負債」而非「不良資產」而倒閉的銀行,因為壞帳都是出自於存款。 總結來說,Silvergate的危機,並非幣圈所造成,而是自己的風險控管沒做好。

Coinbase斷絕合作,後續影響有哪些?

交易所Coinbase是第一個宣布不再接受或發起銀行付款的公司,作為美國唯一一家公開上市的加密貨幣交易所,Coinbase表示,「鑑於最近的事態發展,並且出於謹慎考慮。」將終止與Silvergate的支付交易。

此後,Silvergate最大客戶之一Paxos和美國穩定幣發行商Circle,也都宣布暫停了即時支付系統「Silvergate Exchange Network」(SEN)交易。

Silvergate目前的不穩定,將加劇美國立法和監管機構,對於銀行與數位資產風險的爭論。

哥倫比亞大學里奇曼商業、法律和公共政策中心的資深研究員托德貝克(Todd Baker)說:「這證實了許多監管機構的擔憂,如果Silvergate倒閉,將成為銀行與加密公司接洽時,應更為保守的一個例子。」

不過,即使沒有發生倒閉的情況,Silvergate目前的營運狀況,也已讓監管機構態度更加謹慎。

投資機構Capital Alpha Partners董事總經理伊恩卡茨(Ian Katz)表示,如果最後結果影響不大,監管機構就會認為他們目前所採取的方法是正確的。

不過,數位資產管理公司Wave Financial去中心化金融主管亨利埃爾德(Henry Elder)認為,Silvergate目前的困境,將使其他銀行更加不願意與加密企業合作,進而產生寒蟬效應,「在情況更加明朗之前,你肯定不會看到任何企業,以加密貨幣銀行的身份出現。」亨利埃爾德說。

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資料來源:cnbcBloombergforbescoindeskThe Washington Post

本文授權轉載自:WEB3+

核稿編輯:高敬原、錢玉紘

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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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