矽谷銀行48小時崩潰實錄:史上首次由推特引發的銀行擠兌,是怎麼發生的?
矽谷銀行48小時崩潰實錄:史上首次由推特引發的銀行擠兌,是怎麼發生的?

3月10日美國矽谷銀行(Silicon Valley Bank ,SVB)倒閉的消息震撼金融圈和科技業。部分媒體人認為,造成矽谷銀行倒閉的原因之一,正是因為儲戶們在社群媒體、電子郵件等平台上的訊息交流,使得大批投資人因為恐慌及從眾心理而一窩蜂地去提領存款,最終導致矽谷銀行的擠兌現象,並連帶影響整個銀行業。

沒有社群媒體,就不會發生擠兌現象?歷史上首次由推特引發的銀行擠兌案

「如果沒有社群媒體,矽谷銀行的擠兌現象很有可能不會發生。」美國知名商業新聞網站Business Insider的科技記者卡莉(Kali Hays)這樣認為。

矽谷銀行的倒閉之所以與眾不同,在於它發生的速度如此迅速且毫無預警。3月8日以前,矽谷銀行還是一家總資產約2,000億美元、信用評等處與良好「A等級」的大型銀行;然而, 短短兩天,就引發股價大幅跳水、儲戶紛紛提領現金等現象 ,最終只能黯然宣布倒閉。

矽谷銀行 silicon valley bank
3/8日以前,矽谷銀行還是一家總資產約2,000億美元、信用評等處與良好「A等級」的大型銀行;然而,在短短兩天內就迅速宣布倒閉。
圖/ shutterstock

除了內部資金鏈出現問題、美國聯準會大幅升息及全球經濟環境不景氣等背景因素影響,不少專家表示,過於發達的社群媒體使得資訊流通極為迅速,用戶們在各平台上大肆討論,恐慌情緒不斷蔓延,使得擠兌現象越發劇烈。

這股焦慮情緒主要經由推特發散,上周四「SVB」這個關鍵字在推特被轉發了約20萬次,眾多科技新創執行長和風險投資人在推文中提到,他們即將從矽谷銀行撤資,並呼籲客戶們盡早做好準備,以確保自身資金的安全。

截至上周五為止,儲戶們共計撤出約420億美元。美國聯邦眾議院金融服務委員會主席派翠克·麥克亨利(Patrick McHenry)形容這是歷史上首次「由推特引發的銀行擠兌案」,顯示在如今這個數位時代,社群媒體的力量有多麼強大。

延伸閱讀:一週內三家銀行倒下,穩定幣也受波及!穩定幣真的穩嗎?

專家:從未看過如此快速倒閉的銀行,儲戶的恐慌不應在數小時內蔓延

綜觀歷史上著名的銀行倒閉案,如2008年因金融海嘯而受到波及的華盛頓互惠公司(Washington Mutual Inc.)和印地麥克銀行(IndyMac),它們通常會在面臨財務危機數天到數周後,才開始產生擠兌現象。

湯瑪斯·瓦爾塔尼揚(Thomas Vartanian)是《美國金融恐慌的200年》("200 Years of American Financial Panics")一書的作者,在歷經1980年代後期的儲貸危機及2008年金融海嘯後,他談到自己從未看過如此快速倒閉的銀行。儲戶們當然會因為銀行的財務問題而產生失去信心、恐慌焦慮的現象,但它應該會在數周而不是短短幾小時內蔓延。

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過去,銀行擠兌指大批儲戶湧入銀行,並要求提款的現象。

起初,儲戶提領現金的速度可能是較小範圍且有秩序的,但在周四晚上科技業和投資圈開始有風聲傳出後,包括有「矽谷天王」之稱、知名企業家與風險投資專家彼得・提爾(Peter Thiel)建議他的投資公司關閉在矽谷銀行的帳戶,推升此次全面性擠兌風暴。

過去,銀行擠兌指大批儲戶湧入銀行,並要求大量提款的現象,為了安撫儲戶的心情,銀行通常會將現金堆放在櫃台,瓦爾塔尼揚表示,人們會因為能夠實際看到錢而平靜下來;然而,時代已然轉變, 只要銀行準備金減少的消息開始在社交平台上大量傳播,無論資訊是否為真,儲戶們就會因為從眾心理而開始感到擔憂 。同時,由於網路銀行的發達,人們不再需要親自到銀行櫃檯提領現金,只要透過網銀轉帳,即可快速提取存款,種種因素都加快了銀行擠兌的速度,間接使得矽谷銀行陷入崩潰。

擠兌現象讓新創公司間的Slack群組都活躍了起來

矽谷銀行以對新創友善而聞名,全美將近一半的科技、生技新創企業都是其客戶,還包括相關產業的風險投資人(VC)跟私募股券基金投資人(PE)等,因此矽谷銀行的倒閉,無疑是對於美國科技產業及新創公司的一大重創。

這些客戶原本擁有的優勢,在此次風暴中反而成了劣勢,矽谷銀行的客戶們因為所屬產業的緣故,能夠快速掌握資訊的流通,當矽谷銀行面臨資金問題的消息一傳出,這群投資大佬、科技新貴或是企業家們的應變速度同樣也非常快速,推特上也鋪天蓋地的傳出他們將要從矽谷銀行撤資的消息。

「稱職的董事會成員或股東,應該要建議公司盡快提領出現金。」這是歐洲投資公司Mangrove的執行長馬克·特魯什茲(Mark Tluszcz)在周五的推文;而舊金山員工績效管理公司Confirm.com的執行長大衛·莫瑞(David Murray)則是在周四早晨收到一封來自投資者的電子郵件,信中表示矽谷銀行正在發生擠兌現象,並建議多數人立刻撤出資金。

莫瑞表示,這些新創公司擁有一個共同的社群,彼此用Slack互相交流、分享資訊,而現在,他能夠透過Slack實時看見其他人的恐懼。「通常這些聊天群都已經沒有在運作,但在那天,所有的Slack群組都活躍了起來。」

新創公司們用Slack互相交流、分享資訊。
莫瑞表示,新創公司們擁有一個共同的社群,彼此用Slack互相交流、分享資訊,而現在,他能夠透過Slack實時看見其他人對於矽谷銀行倒閉案的恐懼。

相關消息層出不窮,在各個社交平台上大肆流傳,用戶們已經難以分辨這些資訊的真實性,即使部分企業家,如金融軟體新創公司Runway的創辦人Siqi Chen於事後刪除推文,並表示「對於銀行擠兌現象搧風點火,對於每個人而言都是糟糕的表現。」但這些恐慌情緒早已擴散出去,簡單的刪除文字根本無法止息儲戶們的焦慮心態。

然而,諷刺的是,這些迅速挑起爭端的投資人和新創企業家,旗下的產業正是在這件事中最受影響的一群。

「我們就像在搬起石頭砸自己的腳。」風險資本家馬克·薩斯特(Mark Suster)在推特呼籲大家保持冷靜,但是幾乎無人理會他的話語。

消息的大範圍擴散,容易演變成集體恐懼

Open AI的執行長山姆·奧特曼(Sam Altman)於事件發生後,在個人推特寫道:「現在這個世界的速度已經改變,人們說話、提領現金的速度變得更加快速。」

透過本次震撼全美、甚至全世界的矽谷銀行倒閉案,不難看出在資訊流通的這個時代,社群媒體掌握著多麼強大的操控能力。當一個消息開始大範圍地擴散,無論真偽與否,很快會演變成集體恐懼,讓消息的接收者感到焦慮、或因從眾、跟風效應而採取行動,最後可能將導致嚴重的後果。

延伸閱讀:美國矽谷銀行倒閉,導火線是什麼?「矽谷雷曼時刻」引發骨牌效應

資料來源:InsiderFortuneGlobalNewsTheWallStreetJournalcoloradoboulevard.netskynews

責任編輯:陳建鈞、林美欣

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「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。

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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%。

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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。

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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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