冷錢包結合實名制交易, 他幫客戶守護200億美元資產
冷錢包結合實名制交易, 他幫客戶守護200億美元資產
2022.11.01 | 區塊鏈

比特幣(Bitcoin)價格在今年4月首度站上6萬美元。當幣值水漲船高,往往引發駭客覬覦,國際上加密貨幣交易所被駭事件時有所聞,甚至淪為不法的洗錢工具,如何守護加密貨幣資產安全,成為持有者最關心的事。

如同「把錢存銀行」這個令人感到安心的行為,將加密貨幣存在「冷錢包(Cold Wallet)」,是目前業界普遍認為是相對安全的儲存方式。而由台灣區塊鏈新創庫幣科技(CoolBitX)於2016年推出的冷錢包「CoolWallet」,從推出至今已銷售近30萬套,仍維持零駭客攻擊紀錄,用戶遍及歐美亞洲等地區。

不同於市面上常見的USB造型冷錢包,CoolWallet是全球第一款「卡片形式」的冷錢包,外型就像信用卡,很適合用戶隨身攜帶。

庫幣創辦人歐仕邁解釋,駭客從前之所以能夠劫走用戶電子錢包裡的錢,主要是透過木馬程式侵入手機和電腦,偷走錢包裡的「私鑰(private key )」地址,就好像拿到銀行帳戶的提款卡密碼一般。

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歐仕邁自2013年開始研究加密貨幣,不僅在網路上爬文,還把比特幣的白皮書都讀了一遍,他曾表示:「我在英國念MBA時,主修新創管理,同學都在想畢業後要做什麼題目,我當時認為,區塊鏈是未來十年產業的大方向,因此決定投身其中。」
圖/ 蔡仁譯攝影

相對來說, 冷錢包是將私鑰存在卡片,平常不會連網,駭客取得不易 。他隨手掏出「一張」冷錢包,示範在加密貨幣交易時,卡片會與手機App連線,但只會傳輸「公鑰(public key)」、餘額等非敏感資訊,如同銀行戶名與餘額,即使駭客偷走也沒用。

另外,駭客透過email釣魚的方式,誘導用戶將錢包裡的加密貨幣傳輸到錯誤地址的常見盜竊手法,也對冷錢包起不了作用。

庫幣是採用「二加一次驗證」的資安防護專利技術,當App準備把錢發送到其他地址時,用戶不但需要在手機上完成臉部辨識,還要按冷錢包卡片上的確認鈕,確認金額、幣種、地址後才能真正完成交易,等於又多了一道防護手續。

歐仕邁表示,CoolWallet的售價落在3,000~5,000元,主要客群是持有1萬美元以上加密貨幣的高資產用戶。目前,庫幣冷錢包儲存的加密貨幣總資產超過200億美元,還在持續增加中。

防制洗錢,「實名制」讓幣圈交易更安全

除了解決加密貨幣資產被駭走的困擾之外,庫幣的服務對象也擴及加密貨幣交易所,協助解決加密貨幣的匿名性(Anonymity)遭到違法濫用的痛點。

一般來說,加密貨幣交易所主要會碰到3種洗錢手段: 資助恐怖主義和暗網交易、從事非法行為,以及行賄收賄問題 。然而,以往加密貨幣在交易時,幾乎沒辦法查到交易最終受益人是誰,只能看到加密貨幣在不同公鑰地址之間移轉,因此,有心人士便利用這項匿名特性,用於從事洗錢等不法行為。

2019年,聯合國旗下防制洗錢金融行動工作組織(FATF)為打擊洗錢與恐怖份子的資金來源,修訂轉帳規定(travel rule),規範加密貨幣交易所在交易進行時,必須搜集並傳送消費者的個人可識別資訊。
法規的修改,促使虛擬資產服務供應商(VASP)嗅到商機,庫幣團隊在2020年推出「Sygna Bridge軟體服務」,提供全球交易所「 實名制 」服務。

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庫幣科技創辦人暨執行長 歐仕邁指出,加密貨幣產業須獲政府監管與核可,得到信任才能做大。圖為庫幣的冷錢包產品。
圖/ 蔡仁譯攝影

導入Sygna Bridge後,交易所彼此就能知道錢匯到哪個用戶、哪個交易所,甚至可因應不同國家法規要求,取得用戶其他資訊,像日本會要求用戶地址與ID號碼等。當然,為保障用戶隱私權,交易所發送用戶資料的過程中,會做點對點加密,只有交易所能取得用戶資訊,庫幣本身看不到。

歐仕邁有感而發地說,在交易所實名制登場前,他曾受聯合國邀請,分享如何協助日本金融巨頭SBI做實名制冷錢包,但現場業者幾乎高達99%反對實名制,「事實證明我們判斷是對的,這項法規最終受到各國政府採納。」

截至目前,Sygna Bridge服務已廣及全球10個國家、約26家業者與庫幣簽署合作計畫導入。歐仕邁認為,「政府強化監管是一個去蕪存菁的過程,不合規、太小的交易所會為了避免被罰,選擇退出市場,留下合規、正派經營的交易所。」今年7月,台灣政府也從善如流,將虛擬通貨平台納入洗錢防制管理,共8家業者納管。

歐仕邁認為,唯有合規的業者愈多,才愈能得到政府的支持,一般大眾也會更信任加密貨幣產業,縮短加密貨幣與主流市場的距離。

責任編輯:張庭銉

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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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