金管會再次開鍘!四大VASP業者裁罰累積逾550萬,違規事項有哪些?
金管會再次開鍘!四大VASP業者裁罰累積逾550萬,違規事項有哪些?
2024.11.29 | 區塊鏈
發生什麼事?
  • 台灣金管會於2023年對虛擬資產服務提供業者(VASP)加強檢查,並在2024年11月25日公告,對現代財富科技有限公司(MaiCoin)與幣託科技股份有限公司各裁罰150萬新台幣。
  • 主要原因包括未完善客戶審查、交易監控不足及異常交易應對不當,顯示兩家公司在洗錢防制法(AML)與打擊資助恐怖主義(CFT)上有所缺失。
MaiCoin、幣託交易所違反洗錢防制法,遭金管會裁罰150萬元

隨著虛擬貨幣市場的快速發展,全球監管機構對於洗錢防制與打擊資恐的要求日益嚴苛,台灣也不例外。

金管會於2023年12月針對國內虛擬資產服務提供商(VASP)展開專案檢查,發現多家業者在內部控管與法規遵循上有所缺失,包括未落實客戶審查、交易監控不足等問題。

MaiCoin違規事實

  1. 未依規定辦理客戶審查及強化客戶審查措施。
  2. 未依規定將金管會所揭示之可疑交易態樣納入監控、交易監控態樣未具有效性、未因應客戶之洗錢風險等級訂定不同交易監控門檻值。
  3. 未能確實記錄客戶之交易情形。
  4. 對交易異常之客戶,有逕予註銷其註冊資格,未對其交易予以調查並評估是否申報可疑交易報告、未於規定期限內向法務部調查局申報可疑交易報告。

金管會依據《洗錢防制法》第5條第2項、第7條第5項、第8條第4項及第10條第5項規定,處現代財富新臺幣150萬元罰鍰。

幣託違規事實

  1. 對客戶審查措施有未確實瞭解客戶與公司建立業務關係之目的及性質、未確實瞭解高風險客戶之財富來源及未確實辨認法人客戶之實質受益人等情事。
  2. 對交易之持續監控有未詳細檢視客戶所進行之交易是否與客戶及其業務、風險相符,並於必要時瞭解其資金來源等情事。
  3. 對紀錄之保存有未能確實記錄客戶交易資料等情事。
  4. 對疑似洗錢或資恐交易處理,有符合公司所定可疑交易態樣,惟未觸發警示且未進行調查等情事。

金管會依據《洗錢防制法》第5條第2項、第7條第5項、第8條第4項及第10條第5項規定,處幣託公司新臺幣150萬元罰鍰。

截至目前,金管會已對台灣四家VASP業者開出罰單,累積罰款金額突破550萬新台幣,顯示出金融監管對洗錢防制的高度重視。

  • 王牌數位152萬元
  • 現代財富150萬元
  • 幣託150萬元
  • 幣錸102萬元

這些業者過去在國際與本地法規未明確的背景下,未能建立足夠的內控措施,導致現今檢查結果無法符合標準。

隨著台灣即將於2024年12月1日啟動VASP登記制,未來業者將需重新審核並達到更嚴格的合規標準,對業者而言是一大挑戰,同時也是提升產業透明度與穩定性的契機。

MaiCoin與幣託的回應:強化內控、自我要求

在金管會官網公告後,MaiCoin與幣託分別發布聲明,承諾立即改善內控機制。

MaiCoin表示將以更高標準進行自我要求,並落實用戶資產保護原則;幣託則成立專案團隊,加強內部稽核與教育訓練,提升全員的合規意識。

此外,幣託也表示將分享合規經驗,與其他業者合作創造更安全透明的投資環境。

延伸閱讀:金管會宣布交易所「登記制」12/1上路!什麼是登記制?對業者有哪些影響?
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本文授權轉載自:Web3+

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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