【鏈習生幣圈日報】車廠BMW導入區塊鏈獎勵計劃｜中國推出首個由國家支持的NFT平台|數位時代 BusinessNext

今日新聞重點

火必開放 Pi 幣現貨交易
BMW 將區塊鏈技術整合日常營運，並透過 BNB 鏈結算交易
微策略明年將推出比特幣閃電網路應用軟體
中國推出首個由國家支持的 NFT 平台
加密交易機器人服務商 3Commas 密鑰洩漏

新聞一：火必開放 Pi 幣現貨交易，但並未開放出入金功能

知名加密貨幣交易所火必宣布，將於 12 月 29 日 17:00 開放 Pi 幣的現貨交易，但在 Pi Network 主網成功上線前，將會持續將 Pi 幣的出入金功能關閉。

此前消息，火必表示由於 Pi Network 社群用戶「強烈推薦」即將到來的主網上線事宜，因此將待 Pi Network 主網升級成功後，將第一時間對 Pi 幣進行上幣審核。

新聞二：BMW 汽車計畫將區塊鏈技術整合日常營運，並透過 BNB 鏈結算交易

知名德國汽車品牌 BMW 計畫將區塊鏈技術整合到日常營運中，該公司已加入區塊鏈基礎設施公司 Coinweb 作為去中心化架構提供商，並將使用 BNB Chain 來結算交易。

BMW 表示這將會分成兩個階段進行。首先，去中心化技術將被整合日常營運中，目標是自動化耗時的手動流程，並簡化公司的汽車金融服務；第二階段將會看到 Coinweb 為 BMW 的客戶忠誠度計劃開發定制的 Web3 應用程式。

該計劃將使用基於區塊鏈的獎勵計劃來激勵客戶，客戶在生態系統中的等級和地位將取決於他們通過各種行為獲得的忠誠度獎勵。此外，車主將能夠使用他們的獎勵從 BMW 以及未來的相關生態系統購買商品和服，並透過 BNB Chain 來結算交易。

新聞三：微策略明年將推出比特幣閃電網路應用軟體

以比特幣作為儲備資產的美國知名企業微策略（MicroStrategy）創辦人 Michael Saylor 在推特上分享，他的公司將在 2023 年推出由比特幣閃電網路提供的應用軟體和解決方案，例如支持企業營銷的解決方案以及針對企業網站的網絡安全解決方案。該公司的比特幣部門將更深入地關注如何不僅是購買和持有比特幣，同時還可以為生態系統作出貢獻。

Michael Saylor 表示，每位行銷長都將能夠分發到一些比特幣，並透過比特幣閃電網路，作為用戶給予評價或完成調查等活動的獎勵。「公司有團隊致力於此，並希望在明年之前推出一些東西，預計第一季度會有所表現。」Saylor 補充道。

閃電網路是比特幣區塊鏈上的 Layer 2 支付協議，允許鏈下交易，提高支付吞吐量並降低交易費用。

新聞四：中國推出首個由國家支持的 NFT 平台

中國推出了首個由國家支持的 NFT 平台「中國數字資產交易平台」，該平台由三個國有和私營實體運營，包括政府支持的中國技術交易所和中國文物交流中心，以及私營公司華版數字版權有限公司。此外，其使用的區塊鏈被稱為「中國文化保護鏈」。

根據該國法律，NFT 在中國不能使用加密貨幣購買，且不被稱為 NFT，而是數字收藏品。

值得注意的是，此次消息強調了「二級交易」這四個字。據悉，此前國內 NFT 平台一般只支持發行功能，不支持二級交易功能，即不允許用戶與用戶之間交易 NFT。

延伸閱讀：推「官方版NFT交易平台」！禁止加密貨幣的中國，看見什麼機會？

新聞五：加密交易機器人服務商 3Commas 密鑰洩漏

加密交易機器人服務商 3Commas 的用戶密鑰（API）外洩，駭客於週三公布了一萬多個密鑰，並表示將會在未來幾天內繼續隨機公布。

3Commas 執行長 Yuriy Sorokin 於週三的一條推文中證實了此次的洩密事件，並立即要求幣安 Binance、KuCoin 和其他支持串接 API 的加密貨幣交易所撤銷與 3Commas 相關的所有 API。自今年 10 月起，3Commas 用戶因密鑰外洩損失了至少 600 萬美元，但據與外媒 CoinDesk 交談的用戶稱，此數字在最近幾周持續上升中。

新聞六：美國 FASB 將制定加密貨幣會計準則

據《華爾街日報》報導，美國財務會計準則委員會（FASB）計畫在明年敲定多項關鍵會計規則，包括要求公司披露更多關於加密貨幣持倉的細節，以及在損益表中列出某些費用。FASB 主席 Rich Jones 表示，他希望其中許多項目可以在新的一年完成。其中包括至少三個核心項目，兩個關於支出披露，一個關於披露所得稅。

此外，FASB 將為持有比特幣和其他加密貨幣資產的公司制定明確的會計和披露規則，並預計於 2023 上半年發布。這將不會影響太多公司，因為只有少數非加密企業持有加密貨幣。

今年 9 月，FASB 將 NFT 和某些穩定幣排除在加密貨幣會計審查之外。

新聞七：FTX 前執行長 SBF 下週出席紐約法院受審

加密貨幣交易所 FTX 前執行長 Sam Bankman-Fried（SBF）將於 1 月 3 日被美國紐約南區地方法院傳訊，SBF 面臨兩項電信詐欺指控和六項共謀指控，涉嫌洗錢和違反競選財務規定。

此外，SBF 還面臨來自美國聯邦監管機構、商品期貨交易委員會（CFTC）和證券交易委員會（SEC）的民事訴訟。

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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