【幣圈日報】法官無視SEC批准Voyager收購案|微信支付正式串接中國央行數位貨幣
【幣圈日報】法官無視SEC批准Voyager收購案|微信支付正式串接中國央行數位貨幣
2023.03.09 | 區塊鏈
微信支付正式串接中國央行數位貨幣,第 2 個支援「數位人民幣」的平台

根據《Forkast News》報導,中國最受歡迎的社交網路應用程式微信(WeChat),已經將中國央行數位貨幣(CBDC)功能,新增到微信支付(Wechat Pay)中,成為繼支付寶(Alipay )之後,第 2 個支援數位人民幣的支付平台。

微信支付是目前擁有超過 10 億月活躍用戶(monthly active users)的支付平台,用戶可透過該平台,向支援數位人民幣的商家付款,例如麥當勞訂餐和帳單支付。未來,微信還計劃實現用戶之間,直接以數位人民幣進行交易。

這項新推出的服務,讓微信支付成為支援數位人民幣的第 2 個平台,第 1 個平台是阿里巴巴集團的支付寶應用程式。微信支付目前由阿里巴巴集團的主要競爭對手騰訊控股(Tencent Holdings)所有。

延伸閱讀:火力全開推央行虛擬幣!微信錢包正式串接數位人民幣,中國人民買單嗎?

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台灣新店區豪宅開價 77 枚比特幣!屋主現身說法

媒體《動區 BlockTempo》持續關注台灣賣屋網站上刊登的消息,近日採訪對象為一名現年 47 歲的林姓屋主,他表示準備以加密貨幣比特幣(BTC)、以太坊(ETH)等交易方式,出售其位於新北市新店區的豪華住宅大樓,開價 77 枚比特幣。

該豪宅主人表示,加密貨幣是常見通貨,買賣雙方都能接受就能成立交易,並表示願意接受等值的市值前 3 至前 5 大的主流加密貨幣報價,尤其對於頭期款用比特幣支付,再以銀行貸款的方式支付屋款,是資金運用的好選擇。

延伸閱讀:18顆比特幣買房有找!銘傳大學31坪房求售,屋主在想什麼?

Binance.US 獲美國法官批准收購 Voyager 資產,無視 SEC 反對

加密貨幣交易所龍頭幣安的美國分支 Binance.US,在 3 月 8 日發推表示,很高興美國紐約南區破產法院同意了收購案,「我們的目標一直是能盡快向用戶返還資產,非常歡迎 Voyager 用戶來到 Binance.US。」

加密貨幣借貸平台 Voyager 自從去年 7 月破產至今,經歷 SBF 假冒救助者、FTX 破產、美國監管機構的阻撓。在 3 月 3 日起長達 4 天的聽證會,破產法官 Michael Wiles 對美國證券交易委員會(SEC)的反對意見表達懷疑立場,在聽證會的最後 1 天,批准 Binance.US 對 Voyager 的 10 億美元收購案。

柴犬幣「第 2 層解決方案」Shibarium 本週發布公測版本

號稱狗狗幣殺手的柴犬幣(SHIB),其開發者 3 月 8 日在推特上公告,SHIB 的「第 2 層(Layer 2)解決方案」Shibarium 將在本週公開測試版本,未來幾天將會陸續公布更多詳細資訊。

MakerDAO 社群提案加倉 7.5 億美元,要投資「更多」美國國債

去中心化穩定幣 DAI 發行商 MakerDAO 社群近日發起了一項提案,建議額外投入 7.5 億美元資金,將美國國債投資部位,從原本的 5 億美元一口氣拉高至 12.5 億美元。

自去年 10 月開始執行以來,MIP65 提案(美國國債治理提案)為 MakerDAO 帶來超過 200 萬美元的收入。隨著美國國債收益率持續攀升,社群建議繼續加倉 7.5 億美元,以最大化資產收益。

提案發起人、DeFi 資產管理公司 Monetails 的執行長 Allan Pederson 解釋,他希望額外投入的資金分配使用「階梯策略」,即每兩週投資一次 6 個月期的美國國債,以靈活、高流動性的方式在 MakerDAO 的儲備金庫上產生更多收入。目前,此提案正在社群投票中討論。

GBTC 折價幅度縮小至 35%!轉型現貨 ETF 勝訴機率升為 70%

3 月 8 日,灰度(Grayscale)與美國證券交易委員會(SEC),正式針對「將 GBTC 轉為比特幣現貨 ETF」的訴訟案,在美國哥倫比亞特區上訴法院展開辯論。

法院對 SEC 的論點持懷疑態度,認為 SEC 此前已經批准了比特幣期貨產品,如今卻拒絕核准比特幣現貨 ETF 的原因不夠充分。彭博高級訴訟分析師 Elliott Z. Stein 隨後發推文稱,在聽完灰度與 SEC 辯論後,他認為灰度勝訴機率提高到 70%,並表示法院最終裁決可能需要等待 3 至 6 個月的時間。

GBTC 是灰度所發行的一檔代表固定一定數量比特幣的基金,追蹤比特幣的價格報酬。截稿當下,數據顯示 GBTC 市場最新價格收盤上漲 9.6%,折價幅度縮小至 35%,為去年 11 月 7 日以來的最低數值。

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本文授權轉載自:鏈習生

核稿編輯:高敬原

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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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