區塊鏈金融成犯罪溫床!美監管單位呼籲「降低匿名性」,隱私、創新怎麼拿捏?
區塊鏈金融成犯罪溫床!美監管單位呼籲「降低匿名性」,隱私、創新怎麼拿捏?
2023.04.26 | 區塊鏈
美國幣圈與監管之間,到底在吵什麼?

加密貨幣的一大特色是匿名性(anonymity),可以維護使用者隱私,不曝光真實身份,雖然錢包上的交易紀錄都會在鏈上留下痕跡,但也有機會成為非法金融犯罪利器,新技術的一體兩面,形成投資者與監管的爭議點。

近來,美國政府強化區塊鏈金融的監管力道,其中美國商品期貨交易委員會(CFTC), 就敦促企業減少加密貨幣的匿名性來管理風險,譬如驗證使用者的數位身份 ,或避免使用將加密貨幣交易與其他交易混合的混幣器;CFTC委員還透露,國會兩院也正在考量,擬定解決匿名和數位身份問題的新法律。

面對監管壓力漸增,譽為「SPAC借殼上市之王」的創投富豪帕利阿皮蒂亞(Chamath Palihapitiya)25日,在他共同主持的All-In Podcast頻道上直呼「加密貨幣在美國已死」,儘管在他眼中,加密貨幣公司可能是對創業活動最具威脅的企業,但同時,幣圈推動新創經濟的進步邊界,也遠比其他產業來的多。

不只美國證券交易委員會(SEC)特別針對幣圈,CTFC上個月也以違反多項規定為由,起訴幣安與執行長趙長鵬;另一方面,Coinbase在25日,請求美國聯邦法院強制SEC釐清加密貨幣監管規定,美國幣圈與監管機構的紛爭烽火四起。

SEC與CFTC為何攜手向加密貨幣施壓?過去SEC主要監管「股票證券」,CFTC則是主掌「衍生性金融商品」,但加密貨幣橫跨這兩個市場,兩大機構也因而槍口朝外。

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維護金融隱私,又要降低匿名性風險,怎麼做?

根據《華爾街日報》報導,CFTC主要的執法工具是發佈行政命令,有權對違反其規定者處以罰鍰,也能夠永久禁止相關機構或人員,參與美國的衍生金融商品市場,或勒令停止買賣符合大宗商品定義的加密貨幣(如比特幣、以太幣和部分穩定幣)。

CFTC今年3月,針對區塊鏈成立新的科技諮詢委員會(TAC),發起TAC的委員克莉絲汀.戈登史密斯.羅梅洛(Christy Goldsmith Romero),25日出席倫敦城市周(City Week 2023),在主題演講「非法金融與數位金融的其他主要風險」致詞時, 呼籲幣圈應降低加密貨幣的匿名性,以此作為管理數位資產相關投資風險的手段。

綜合外媒《Cointelegraph》報導,羅梅洛強調,政府和產業需要正視加密貨幣對非法金融散發魅力的主要特徵,即「匿名性」,為了降低非法金融風險對金融穩定、市場誠信與國家安全造成的威脅,必須解決加密貨幣交易的身份驗證所伴隨的挑戰。

「混幣器」讓洗錢更容易,怎麼防?

羅梅洛補充,儘管公共區塊鏈提供了一定的透明度和可追溯性,但交易者使用「混幣器」和匿名強化技術,增加了潛在的重大風險。

「所有加密貨幣公司,都該盡可能與混幣器和匿名強化技術保持距離,同時仍適當地為客戶,提供具備金融隱私的服務。」

💡加密貨幣混幣器(crypto mixer) :又稱混幣服務,是一種將許多使用者的加密貨幣混在一塊,以混淆資金來源與所有者的技術,由於比特幣、以太坊和大多數其他公鏈都是透明的,任何人都可以查閱所有交易的公共帳本,許多人或機構為達到更具隱私的交易層級,使用或提供這項服務,收取總混合貨幣的百分比作為交易費用(1~3%)。

混幣雖然保障交易者的隱私,但亦能將非法得來的資金混合達到洗錢效果,因此身分驗證來追溯犯罪就非常重要。

羅梅洛特別提到,最近受到美國財政部制裁的兩個混幣器:Blender和Tornado Cash。根據她的說法,Tornado Cash涉嫌參與駭客洗錢70億美元,其中包括背後有北韓朝鮮政府支持的駭客組織Lazarus Group,所盜取的數百萬美元,該組織透過參與網路攻擊,以協助非法核彈和洲際導彈計劃。

延伸閱讀: 北韓竊取加密資產金額達6.3億美元!駭客如何把偷來的比特幣「洗乾淨」?

羅梅洛相信,加密金融公司可在不仰賴混幣器和匿名強化技術的情況下,為客戶維護金融隱私(financial privacy),同時解釋「金融隱私」跟「匿名性」之間的差異。

以傳統金融(TradFi)機構為例,通過客戶盡職質調查(KYC)、反洗錢(AML)和打擊資助恐怖主義(CFT,又稱反恐融資)來驗證客戶身份,從而確保金融隱私措施,而不依賴強化匿名技術。

另一方面,羅梅洛也鼓勵加密貨幣交易所與去中心化金融(DeFi)機構,驗證使用者的數位身分。

「DeFi服務通常不是完全去中心化的,而是由可以驗證身份,並可能為此負責的中央方維護。」

羅梅洛認為,在現有的科技架構下,足以提供數位身分並開發更多相關技術,她還透露美國國會正思考解決匿名性與數位身分問題的新法律,政府將持續優先防範加密貨幣被用來非法金融。

參考資料:CointelegraphCoindesk

核稿編輯:高敬原

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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