【幣圈日報】Steaker資產贖回進度延宕|迪士尼關閉元宇宙部門
【幣圈日報】Steaker資產贖回進度延宕|迪士尼關閉元宇宙部門
2023.03.29 | 區塊鏈
台灣 Steaker「都是 NSCA 的錯」,資產贖回進度延宕

此前受 FTX 暴雷事件牽連而暫停運營、台灣加密貨幣理財平台 Steaker 於 3 月 28 日宣布資產贖回進度延遲,並將責任歸咎於收購公司 National Standard Capital Asia(NSCA),宣稱因為 NSCA 掌握了 Steaker 的錢包私鑰,導致無法為用戶處理資產贖回。已多次與 NSCA 商討,但仍無法達成共識。

據了解,NSCA 收購 Steaker 後取得的剩餘資產不到 50 萬美元,相對於 Steaker 用戶損失的 1067 萬美元資產,只有不到 5%。雙方將繼續協商,尋找合理方案。

延伸閱讀: Steaker創辦人黃偉軒遭收押!區塊鏈新星光芒變暗,如何走到這一步?

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迪士尼裁員 7000 人,元宇宙部門「團滅」

根據《華爾街日報》援引知情人士的報導,華特迪士尼公司(The Walt Disney Company)已經解散了其元宇宙部門,該部門 50 名員工全數「團滅」。

這個小團隊於 2022 年 2 月成立,旨在建構迪士尼獨有的元宇宙,集實體與虛擬世界於一身。當時,迪士尼執行長 Bob Chapek 指派 Mike White 為該部門高級副總,負責主導元宇宙戰略規劃。

此次解散元宇宙部門是迪士尼大規模人事重組計劃的一部分。預計在未來兩個月內,迪士尼將裁撤約 7000 名員工。

延伸閱讀: 迪士尼裁撤「元宇宙」部門!什麼原因讓米奇從虛擬世界中出局?

比特小鹿將上市納斯達克,估值約 11.8 億美元

美國證券交易委員會(SEC)已宣布比特小鹿科技集團(Bitdeer Technologies Group, BTG)的上市相關登錄申請文件(F-4 文件)生效,這份文件與比特小鹿和 Blue Safari(一間特殊目的收購公司) 早前宣布的業務合併有關。

Blue Safari 計劃在 4 月 11 日舉行臨時股東大會,以獲得股東批准業務合併等相關事項。合併後的 BTG 將成為納斯達克(NASDAQ)上市公司,估值約為 11.8 億美元,股票代碼為「BTDR」。

比特小鹿是目前全球最大的礦機共享平台之一,其創辦人是大名鼎鼎的比特幣白皮書翻譯者、比特大陸共同創辦人吳忌寒;比特小鹿也是一家挺過 2018 年熊市、一路走來的雲挖礦公司,它們的礦機已經搬到北美、歐洲合規礦廠。

Voyager 出售給 Binance.US 的計畫「再次」陷入困境

美國紐約南區地方法院已宣布 暫停 Voyager 出售其資產給 Binance.US 的計畫,以回應美國政府提出的緊急中止申請。該法院在 3 月 19 日和 3 月 23 日舉行了會議和口頭辯論,考慮各方陳述後,決定批准政府的緊急動議。地方法官 Jennifer Rearden 表示,將很快發布一份意見書,說明作出這一裁決的理由。

自從 2022 年 7 月 Voyager 宣布破產以來,該平台的用戶就一直無法進行加密貨幣的存取與提取,此前雖然已經出現了一線曙光,但希望現在卻再度被澆熄。

ConsenSys zkEVM 更名為 Linea,提供可擴充套件性的 Layer 2 解決方案

知名熱錢包 MetaMask(小狐狸)背後的開發商 ConsenSys,在 3 月 28 日宣布將 Layer 2 解決方案ConsenSys zkEVM 更名為 Linea,並向所有開發人員、協議或使用者開放測試。

ZK 是以太坊擴展的未來趨勢之一。ZK-rollups 透過將交易「滾動」到鏈外執行的方式,來幫助緩解交易擁堵。

Linea 使開發人員能夠不受限制地構建可擴充套件的 DApp(去中心化應用程式)。此外,透過 MetaMask 和 Truffle(一個開發環境,用於以太坊 DApp 的測試框架和部署管道)等原生整合,Linea 將零知識證明(zero-knowledge proof, ZKP)和 EVM 等效性相結合,為開發人員提供靈活性和可擴充套件性,而無需 ZK 技術專業知識。

OKX 宣布成立香港實體,正在申請虛擬資產牌照

全球交易量排名第 2 大的加密貨幣交易所 OKX 宣布成立香港公司,計劃在當地申請虛擬資產服務提供者牌照,並遵守當地監管要求。OKX 全球機構業務部總經理黎智凱(Lennix Lai)表示,監管和牌照是加密貨幣產業成功的關鍵,而香港有巨大發展潛力,將持續投資人才並與監管機構合作,以打造本地生態圈。

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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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