比Line Pay更厲害！Telegram推「聊天室傳幣」功能，銀行、通訊軟體誰該怕？|數位時代 BusinessNext

比Line Pay更厲害！Telegram推「聊天室傳幣」功能，銀行、通訊軟體誰該怕？

通訊軟體Telegram推出聊天室交易穩定幣USDT功能，會如何改變現在的金融、通訊生態？產生的好處，以及面臨的挑戰有哪些？

##### Telegram推出「聊天室交易USDT」功能！

一群好友出遊，最麻煩的事情之一就是分帳，每個人使用的銀行都不同，光是要確認銀行帳號，就要花費不少時間。近年社群與金融功能結合，Line Pay Money等電子支付服務，讓用戶能直接在聊天室內轉帳，方便度大大提升。

在幣圈常用的通訊軟體Telegram推出類似功能，用戶可以在聊天室內，向好友互相發送全球最大穩定幣USDT。再也不需要管朋友戶頭是哪家銀行，或是對方是否是台灣人，完全打破現在金融支付體系的限制，開啟跨國交易更多想像。

這項功能也對加密金融走向普及，有極大的幫助，同時也將改變現有的通訊生態，Web3通訊時代將來臨，金融、通訊業者誰該害怕？

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##### 讓付錢像傳訊息一樣簡單，聊天室付穩定幣厲害在哪？

Telegram原本就支援交易的幣種，包括比特幣BTC和自家的TON幣，現在又再新增了市值最大的美元穩定幣USDT。

用戶現在可以在聊天室內，向好友傳送穩定幣USDT，這代表Telegram用戶不再需要透過第三方平台，就能直接在聊天中交易加密貨幣。

USDT是一種美元穩定幣，價格通常會與美元維持相對穩定的匯率，具有和其他加密貨幣一樣的特性，但不像其他加密貨幣有價格波動大的問題，是許多不想冒太大風險新手入門的首選。

這項新功能在全球市場推出，就算使用者身處不同的國家或地區，也可以在Telegram上進行加密貨幣交易，打破國界限制，比電子支付Line Pay Money還方便。

這個功能對Telegram的使用者來說是重大突破，因為不僅可以讓使用者更輕鬆地進行加密貨幣交易，也強化Telegram作為一個全球性通訊工具的地位。

##### 聊天室整合加密幣的風險有哪些？

雖然Telegram錢包機器人的整合，可以提供很多好處，但在平台上使用穩定幣，也存在三個可能會面臨的風險。

風險一：安全風險

資安原本就是相當重要的議題，而在整合加密錢包後，使用者更要注意自己的Telegram帳戶是否被盜用或入侵。如果帳戶被盜用，駭客也有可能會盜取使用者的加密貨幣。

風險二：網路擁塞

與所有加密貨幣一樣，穩定幣交易也是在區塊鏈網路上處理的。但是隨著使用者增加、交易需求旺盛的時候，區塊鏈網路可能會「塞車」，導致交易處理速度變慢以及「交易費（gas fee）」增加。

風險三：詐騙

將加密貨幣整合到Telegram的錢包中，也增加了詐騙活動的風險。詐騙者可能會創立假帳戶或向用戶提供欺詐性投資機會來騙財。

##### Web3通訊時代來臨，誰該怕？

Telegram將加密錢包整合進聊天功能中，不過通訊軟體、社群本質上還是中心化，且有不少詐騙問題，未來會不會出現「具有聊天功能的加密錢包」來解決這些問題呢？

根據外媒《Cointelegraph》報導，「區塊鏈即時通訊」將逐漸取代現在大家常用的Telegram和Discord等社群通訊軟體，成為新的加密貨幣社交媒體平台。

通訊軟體的新時代將很快來臨，讓Web3通訊軟體成為區塊鏈生態系不可或缺的一部分，提供用戶安全、直接、去中心化的方式傳訊息，並與去中心化應用程式（DApp）進行互動。

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和Telegram或Discord等中心化且依賴中央伺服器的傳統通訊平台不同，Web3的訊息傳遞協議使用去中心化網路來打造一個環境，讓用戶可以在沒有中介的情況下，直接透過加密錢包傳訊息。例如Web3加密通信協議XMTP，就是透過獨立協議和去中心化網路，實現加密錢包間的通信。

Web3訊息傳遞協議的優勢之一，就在於去中心化的特性能確保訊息的安全性。傳統的通訊軟體，消息通常存在中心化伺服器上，因此容易有網路攻擊和數據洩露的問題。相比之下，Web3訊息傳遞協議使用加密演算法來保護訊息，也讓這些訊息幾乎不可能，被未經授權的設備攔截或解密。

此外，Twitter或Discord現在最大的問題，就是平台上到處都充斥著「官方假帳號」，進行詐騙和網路釣魚攻擊。但是Web3通訊軟體可以在鏈上快速進行驗證，就可以很容易證明傳訊息的人的真實性，並大大降低成為詐騙受害者的機會。

另外，由於通訊軟體在傳訊息時可以啟用「小額支付」的功能（其實就有點像付費簡訊），可以在一定程度上，減少垃圾郵件和網路釣魚。

當然，大部分的用戶在傳訊息時，不想要支付任何費用，那麼當「不是好友的陌生人」要傳訊息時，需要支付一定數量的代幣，這些代幣將被鎖定，如果訊息不是垃圾郵件，則可以退回給發訊者，可以解決現在網路垃圾郵件問題。

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##### Web3通訊軟體挑戰有哪些？

Web3通訊軟體也存在不少挑戰，首先是可擴展性，大多數區塊鏈網路目前的基礎架構，無法支撐傳統通訊軟體處理的巨量消息；第二，Web3通訊軟體目前還需要一定的技術才能使用，對於要真正邁入大眾生活還有一段距離。

不過，隨著市場上越來越多的擴展解決方案，以及大量新創投入應用程式開發，這兩個問題相信很快就能被解決。

Web3通訊軟體具有巨大的潛力，隨著世界變得越來越數位化，對安全、去中心化通訊的需求只會持續增加。Web3通訊軟體有可能徹底改變我們的傳訊方式，從而將隱私、安全和透明度提升到一個新的水平。而隨著數據開始逐漸往區塊鏈上移動，或許終有一天Discord和Twitter會被淘汰。

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資料來源：coindesk、cointelegraph、bitcoinist

核稿編輯：高敬原

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。