【鏈習生幣圈術語】交易量排名世界前五，退出日本市場的交易所Kraken有何來頭？|數位時代 BusinessNext

交易所Kraken有何來頭？

Kraken 是一間位於美國的知名老牌中心化交易所，最初於 2011 年創立，目前交易量在 CoinMarketCap 上排名前五，提供現貨、合約、場外交易、理財等多種服務。

Kraken 創辦人暨前執行長Jesse Powell，曾在 FTX 破產事件後發表過：「只有自己保管的加密貨幣錢包才是最安全的，用戶們可以從 Kraken 或其他交易所提領出來。」體現出 Kraken 隨時有信心承受用戶的擠兌。

Kraken 也曾因在 2020 年於美國設立數位資產銀行 Kraken Bank，為美國用戶提供實體的加密貨幣託管服務，致力於開展更廣闊的業務，並為用戶提供良好的消費者體驗。

🐶 每日幣圈梗圖／迷因

當我向朋友解釋加密貨幣所帶來的去中心化
同時我的加密貨幣卻都放在中心化平台

😎 幣圈大佬觀點

全球最大交易所幣安 Binance 執行長 CZ 趙長鵬：「如果你對幣安有疑慮，歡迎隨時提領你的資金。」

CZ 趙長鵬在幣安快問快答影片中，回答了近期常見的社群提問，以下我們列出幾點值得注意的問答。

Q：如果用戶提領所有資金的話，幣安會發生什麼事？

A：不會有事，幣安有著超過 100% 的資金儲備，我們不會去碰用戶資產，若有任何疑慮都歡迎提領。

Q：今年你有哪些人生第一次做的事情嗎？

A：我今年造訪了 33 個國家和他們的監管機構，其中包含許多首次接觸的用戶群體。

Q：為什麼我們的加密貨幣投資總是「買了就跌；賣了就漲」。

A：很抱歉，那代表你不適合交易，請長期持有 HODL。

Q：如果幣安倒閉，幣安所收購的 Trust Wallet 熱錢包會被影響嗎？

A：完全不會，Trust Wallet 的私鑰是用戶自己保管的，倒是各位要記得備份助記詞呀。

獨立電影製作人／法學教授 Brian Frye：「NFT 應該要是證券！」

Brian Frye 在知名幣圈媒體 Coindesk 上表示，NFT 產業很懼怕美國證券委員會（SEC）的監管，但若 NFT 正式被界定成為證券，未來反而會更加強大！特別是當 SEC 徹底了解 NFT 的運作模式，它們反而會採取輕度的監管政策。

「當我們買藝術品的時候，其實是買下了藝術家用畫布作為載體的『物理代幣』，該物理代幣的真正價值，則因為它是『藝術家的產物』。」Brian Frye 表示，NFT 只是去除了藝術品的物理屬性，用更方便交易、保存的方式，呈現藝術品真正的價值——藝術家的產物。

「那人們為什麼會花 100 萬美元購買藝術品或 NFT 呢？是因為我們希望以更高的價格出售它，我們實則是希望透過該藝術家的『影響力』來獲利。」Brian Frye 總結道，他認為這完全符合美國最高法院對於證券的定義。

去中心化勞工權益自治組織 Labor DAO 創辦人 Larry Williams Jr.：「DAO 可以改善勞工工會的運作模式。」

Larry Williams Jr. 在 The Agenda Podcast 節目中提到，他認為 DAO 和一般企業最大的差別在於，DAO 非常利於建立「傾聽」勞工心聲的環境，用來確保團體目標的一致性，並更公平的分配資源。「大型傳統工會的量級很大、資金充足，但獨立工會通常不會擁有那麼多資源，這時候 DAO 組織和區塊鏈技術就派上用場了。」

theCaféDAO 創辦人補充道：「工會的形成是因為，員工和高層之間產生了資訊斷層，我們能期望 DAO 組織不會出現這種現象。」

本文授權轉載自：鏈習生

責任編輯：高敬原

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。

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。

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。

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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