無數量限制、可無限量購入!開放版數NFT掀全球熱潮,一文解密「OE」到底在紅什麼?
無數量限制、可無限量購入!開放版數NFT掀全球熱潮,一文解密「OE」到底在紅什麼?
2023.01.31 | 區塊鏈
##### 發生什麼事?

NFT(非同質化代幣)在2022年掀起一陣風潮,全球正式進入NFT元年。然而,下半年因NFT熱潮退去,再加上全球加密貨幣市場正式進入熊市(指市場向下),NFT的話題聲量也因此快速減少。

根據追蹤網站Non Fungible的調查指出,從2022年1月到2023年1月,NFT的銷售額和前一年相比下降了83%,從1月的銷售額28億美元,降至僅4.92億美元。

不過,最近開放版數(open edition,簡稱OE)概念的興起,又讓NFT關注度增溫。

原因,跟Manifold和Zora等NFT平台的崛起,讓鑄造的功能變得更平易近人,知名藝術家也開始嘗試OE NFT有關,因此再次掀起了一陣NFT熱潮。

最近幾個月,許多知名藝術家包括Terrell Jones、Lucréce和Marcel Deneuve,都加入了 OE的行列,而他們鑄造(mint)出來的NFT,也相當受到社群和粉絲的支持,NFT的價格也隨之快速成長。

什麼是開放版數(open edition)NFT ?

一般人過去對於NFT的認知,應該是「越稀有越好」。在NFT市場中,「1:1」這類獨一無二的收藏品,或甚至若能搶到限量版的作品,因為具有稀缺性,在交易市場中的價格自然也會更高。然而,OE NFT這樣的新型態交易,卻可能翻轉整個市場。

開放版數(open edition)是源自於傳統藝術品的用語,指的是沒有限制的列印、發行。將這個概念借鏡到NFT領域中,OE NFT指的就是數量沒有限制,且所有人都可以無限量購入NFT。概念上其實就有點類似買海報,藝術家會大量列印、發行,而每個人購買到的圖片也都會一樣。

通常,OE會由藝術家或是KOL自己主導,自行控制開啟和結束販賣的時間。創建者可以決定要在鑄造結束前的有限時間內讓用戶鑄造 NFT,或是開放鑄造時間永不結束。

OE NFT
open sea 平台上的一個 open edtion NFT,鑄造的所有圖片都一樣。
圖/ https://opensea.io/zh-TW/collection/opepen-edition
開放版數NFT有什麼特點?

OE NFT一般來說,大多會由藝術家或是KOL自己主導項目,雖然有些NFT項目可能會限制鑄造的時間段,但大多都不會限制發行的數量,且通常價格也不會太高。

另外,由於2022年底NFT鑄造平台Zora、Manifold等的智慧合約系統,都開放了鑄造功能,讓創造者在打造OE NFT時,不再需要高難度的技術、知識或是專業團隊,從新手到經驗豐富的NFT創作者,任何人都可以簡單又快速的做出自己想要的OE NFT。

對NFT創作者來說,OE NFT降低了開發的難度,創作者不需要懂任何相關的技術,只要創作出圖片,就可以快速發行。當鑄造NFT收藏品的用戶越多,在不同社群露出的機會就越大,因此可以快速提升創作者的知名度。

NFT收藏者33NFT表示,知名的匿名NFT藝術家 XCOPY最初的藝術品價格約為100美元左右,而在2021年作品以1,600 ETH (約702 萬美元)售出。但是現在較新的NFT藝術家,大多不願意以如此低的價格販賣1:1的作品,並且希望更快獲得更高的收益,因此選擇OE的方式發行。

知名藝術家Marcel Deneuve也表示,由於1:1這類獨一無二的作品形式,只有少數人買得起,而OE可以避免富裕的收藏家壟斷市場。

雖然也有不少創作者對於OE抱持的謹慎的看法或是有所疑慮,OE NFT是否只是一陣短暫的熱潮,亦或是將徹底改變NFT交易市場目前還不得而知。但可以確定的是,隨著OE在NFT生態系中越來越普遍,都將對於目前的領域帶來更多的創新與變革。

資料來源:nfteveningnftnowNFT News Pro

核稿編輯:高敬原

關鍵字: #NFT
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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