人才需求激增45%!「幣流追蹤師」是什麼工作?有哪些必備技能?薪資水準在哪裡?
人才需求激增45%!「幣流追蹤師」是什麼工作?有哪些必備技能?薪資水準在哪裡?
2025.05.13 | 區塊鏈
區塊鏈時代的「尋金獵犬」

隨著區塊鏈技術與加密貨幣日漸普及,不僅重塑了金融交易的樣貌,也同時開創了前所未有的職涯機會。加密貨幣犯罪的日益複雜化,對於精通「幣流追蹤」專業人才的需求也急遽上升。

根據研調機構The Crypto Recruiters的報告,截至2025年,Web3職位發布量與去年同期相比增長45%,區塊鏈產業新增了10萬名員工,總數超過46萬。

美國招聘網站ZipRecruiter也顯示美國「加密貨幣調查員」年薪範圍廣泛,平均達到約7.5萬美元(約為新台幣243萬元),頂尖者更超過11.65萬美元(約為新台幣378萬元)。而「區塊鏈分析師」平均也有7.6萬美元(約為新台幣246萬元),頂尖者超過12.4萬美元(約為新台幣402萬元)。

面對詐欺、洗錢到駭客攻擊等挑戰,「區塊鏈幣流追蹤」這門專業應運而生,它透過分析區塊鏈上的交易數據,追蹤資金的流向,協助執法機關打擊犯罪,也為企業提供風險管理的重要工具。

幣流追蹤不僅是維護數位資產安全、打擊金融犯罪的關鍵技術,同時也衍生出了如區塊鏈分析師、反洗錢合規專員等新興職業,這些職位在保障區塊鏈生態系統的健全運行中,扮演著不可或缺的角色。

這項新興領域正展現出巨大的職涯發展潛力,對於即將踏入職場的畢業新鮮人來說,或許是一個值得關注的機會。

哪些工作可能會用到幣流追蹤?

反洗錢合規專員/金融犯罪防制專員:

隨著加密貨幣逐漸融入金融體系,反洗錢合規變得至關重要。

其中反洗錢(Anti-Money Laundering,縮寫AML)合規專員的主要職責,便是防止和偵測金融機構被犯罪分子利用進行洗錢活動。他們在金融機構(如銀行、證券公司、保險公司等)或相關監管機構中工作,負責確保機構遵守反洗錢法規和內部政策。

而隨著加密貨幣與傳統金融在業務上逐漸重疊,區塊鏈相關企業(如交易所、錢包服務商等)也需要AML專員,協助遵守相關的法律法規,建立有效的洗錢防制機制。

他們需要識別可疑交易,具體包含監控客戶的交易行為、分析交易監控案例,確保調查合理且準確,並向監管機構報告。

以台灣交易所在求職平台列出的需求來看,想應徵反洗錢合規專員,需要至少2年以上在虛擬資產服務業者(VASP)或金融機構的反洗錢相關經驗。此外,若具有法學和商學相關學歷,或是持有反洗錢等類似憑證,也是這項職位的加分項。

台灣就業市場對反洗錢(AML)及金融犯罪防制(FCP)專員的需求顯著且廣泛。各大求職平台如 104 人力銀行、Yourator、1111 人力銀行等,均可見大量相關職缺釋出。這些職位的名稱多元,包括「洗錢防制暨法令遵循人員」、「法遵暨洗錢防制部-法令遵循人員」、「【法遵總處】洗錢防制處專責人員」、「風控/法遵專員」、「資深法遵經理」、「法令遵循處-法遵人員」、「金融犯罪防制專員 (FCP)」,以及職責範圍涵蓋 AML/合規的「內部稽核主管/專員」。

區塊鏈資安人員:

區塊鏈安全研究員致力於保護區塊鏈網路和應用程式的安全。他們需要深入研究區塊鏈技術的漏洞,開發新的安全技術,並應對各種潛在的威脅,例如駭客攻擊、智慧合約漏洞等。

對這類職位來說,幣流追蹤或許不是最重要的技能,但仍是具加分項的技能。畢竟資安人員除了定期進行風險評估與管理之外,面對幣圈發生的重大資安事件,也必須快速建立相關資安事件響應計劃,或是協調資安事件的調查和處理。

而透過鏈上追蹤可疑的交易,可以協助他們提早發現和預防各種安全事件。

全球對此類人才需求旺盛,美國相關職位的薪資水平相當可觀。

Coinbase的資深區塊鏈安全工程師年薪範圍為17.5萬至20.6萬美元;其他多個遠端區塊鏈相關技術職位,年薪常超過10萬至15萬美元。

雖然台灣區塊鏈資安職位的薪資透明度較低,因此沒有太多相關的報告或數據可以檢視實際的薪資區間,但基於全球市場的高需求、所需技能的高度專業性,可以推斷,台灣有經驗的區塊鏈資安專業人員,其薪資水平應顯著高於傳統IT資安職位。

區塊鏈調查員(私企)/檢調人員(執法人員):

區塊鏈金融犯罪近年來越來越嚴重,調查員通常需要具備豐富的調查經驗和敏銳的觀察力,能夠即時發現和處理各種犯罪行為,例如洗錢、詐欺、市場操縱等。

區塊鏈調查員主要的工作,就是利用專業工具追蹤和分析加密貨幣在區塊鏈上的流動,識別可疑交易模式,並撰寫詳細的調查報告,為後續的法律行動提供技術支持和證據。

而檢調人員作為執法者,負責接收報案、立案偵查,透過各種手段蒐集證據,同樣也會需要一定的區塊鏈技能,或是與區塊鏈調查員合作分析鏈上數據,並最終將犯罪嫌疑人移送法辦。檢調人員擁有法律賦予的權力,例如聲請搜索票和扣押裁定,以更全面地打擊犯罪。

近年也有不少民間企業提供類似的服務,包括專業諮詢和區塊鏈交易紀錄分析技術,將技術性的帳本記錄轉化為分析報告,以利客戶在司法、商業領域的使用。

國際上的大型加密貨幣公司或金融科技公司中,大多會有類似的職位,其中分析師和調查相關角色的薪酬通常較高,如Coinbase的分析師職位年薪常超過10萬美元。

目前,在台灣這還屬於較為新興的職位,薪資透明度極低,樣本數也不多。

但考慮到此職位可能需要較為獨特的混合技能(技術+分析+調查/合規)、並在高風險高價值加密貨幣交易中扮演較為關鍵的角色,可以推測,台灣有經驗的專業人員, 其薪資可能達到或超過資深的AML合規專員或數據分析師水平。

幣流追蹤在企業端與執法單位有何不同?

曾為台灣檢調、司法人員開設多堂區塊鏈實戰課程睿科金融科技公司,其創辦人蔡孟凌表示,幣流追蹤的應用面向廣泛,但從技能需求和最終目的來看,可以明顯區分為2大範疇。

首先,是企業內部。例如加密貨幣交易所或其他金融機構,為了風險管理和合規需求,也需要具備幣流追蹤的能力。這種應用主要著重於預防和監控,透過分析鏈上數據,識別潛在的反洗錢和打擊資恐(CFT)風險,包含監控客戶的交易行為是否異常,判斷資金來源是否可疑,以及追蹤非法資金是否流入或流出平台。這部分的工作可能更側重於建立預警機制、執行KYC/AML流程,以及符合監管要求。

然而,另一種層次的幣流追蹤,是專門為辦理刑事案件的檢調和偵查人員所需要的技能。這類工作不僅僅是監控和預防,更涉及到深入的調查和取證,目的是要將犯罪事實釐清,並在法律層面上將犯罪者繩之以法。

蔡孟凌多次強調,這需要更專業的知識和經驗,例如對犯罪心理的理解、熟悉法律程序和證據規則,以及能夠運用更複雜的分析技術來追蹤經過多層混淆的資金流向。由於幣流追蹤的結果往往會作為法律證據,因此法律知識,特別是在證據認定和報告撰寫方面,也至關重要。

「解釋數據其實很仰賴這個解釋的人的背景,」蔡孟凌接著說,「他有沒有法律背景、或是有犯罪偵查思維很重要。因為我們在追的是犯罪人,我們追的不是一般人,所以我們需要知道犯罪人在想什麼、需要知道犯罪人的特性是什麼。」

她以一個生動的例子說明,許多技術背景出身的專業人士,在進行幣流追蹤時可以很順暢的操作,也可以循線追一筆資金追得很深,但他們不一定了解犯罪份子這樣操作背後的意義是什麼,或是這些資金在經過這麼多層的轉手後,在法律意義上是否還可以被證明是同一筆資金。

因此,在蔡孟凌表示,雖然企業內部可能也需要基礎的幣流追蹤能力來做風險控管,但真正要將幣流追蹤應用於刑事案件偵查,則需要交由具備法律和偵查專業背景的人員來執行,才能確保調查的準確性、合法性以及最終的法律效力。

怎麼進入相關產業?

對於蓬勃發展的加密貨幣產業,許多人抱持著高度興趣,尤其是在近年來金融犯罪日益複雜化的背景下,「幣流追蹤」這個新興領域更是備受矚目。

不少人好奇,究竟要具備什麼樣的背景和技能,才能踏入這個充滿挑戰與機遇的產業?

蔡孟凌表示,自己從小就對犯罪學有濃厚興趣,大學和研究所都專攻犯罪防治。她最初對加密貨幣並不了解,但隨著相關犯罪增加,她開始將其犯罪學的專業知識和調查技巧應用於這個新興領域。

而加密貨幣金流調查公司Chainvestigate執行長陳采履。則畢業於台大法律系,因緣際會進入一間同時代理區塊鏈分析軟體的加密貨幣交易所工作。由於他在交易所負責反洗錢業務,並協助執法機關推廣和演示幣流追蹤系統,從而開始接觸並學習相關技能,之後也考取了國際證照。

對於想要進入相關產業的新鮮人,他們給出以下3點建議。

建議一:找實習機會

對於有志進入幣流追蹤產業的新鮮人而言,積極尋找實習或入門機會是至關重要的一步。蔡孟凌表示,許多區塊鏈安全公司、金融科技公司,甚至是加密貨幣交易所的合規部門,都可能提供寶貴的實習機會,表現優異者更有機會獲得轉正的機會。

建議二:參與線上、線下活動建立人脈

同時,建立廣泛的人脈網路也至關重要。透過積極參與區塊鏈、金融科技、網路安全等相關的線下或線上研討會、講座等活動,可以拓展視野,了解產業最新趨勢,並與業界人士建立聯繫。加入相關的線上社群,參與討論,與同行交流學習,也能獲取最新的資訊和職涯機會。

建議三:考取相關證照

根據個人的職涯發展方向,考慮考取相關的證照,例如區塊鏈分析工具的認證或國際反洗錢師(CAMS)等專業證照,都能為求職履歷增添亮點,證明自己具備一定的專業知識和技能。

隨著加密貨幣市場的持續擴大以及犯罪手法的日益翻新,能夠有效追蹤和分析數位資產流向的專業人士,將會在維護金融安全和保護投資者權益方面扮演越來越關鍵的角色。

陳采履最後也表示,「未來在犯罪防治這一塊,我相信無論是公家機關或私人機構,相關的職缺額一定會變得越來越多。」

延伸閱讀:「10年後,可能連iPhone都不需要了!」蘋果Safari將導入AI搜尋:Google霸主地位不保了?

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
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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。

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