香港「數位港元」先導計畫開跑！瞄準六大場景、16家公司入選，跟數位人民幣有關嗎？|數位時代 BusinessNext

香港「數位港元」先導計畫開跑！瞄準六大場景、16家公司入選，跟數位人民幣有關嗎？

香港政府發行中央銀行數位貨幣到第二階段，透過小規模前導試驗「數位港元」的實際應用案例，在16家入選參與試驗的公司中，瑞波CBDC平台能提供什麼服務？

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啟動「數位港元」先導計劃！瞄準六大場景

近來歐美政府對加密貨幣的投機性抱有敵意，強化監管力道並試圖打擊加密企業，導致西方投資者哀鴻遍野。反觀香港，在北京支持下當局採取積極態度，除了制定相對清晰的法律架構，在各活動公開擁抱加密貨幣，目標是成為「亞洲最大加密金融中心」。

眼看中國政府已經用數位人民幣支付公務員薪水（e-CNY），澳洲央行成功以電子澳元（eAUD）成功試驗外匯結算。

將選出16家來自全球金融、支付和科技界的公司參與首輪試驗，將進行14項試驗以深入研究數位港元的潛在用例。

應用領域包括全面支付、可編寫程式支付（無需信任中介的參與，使用者可以透過程式碼的協議完成零信任的數位資產的交易）、線下支付、代幣化存款、Web3交易結算、代幣化資產結算等6大場景，最快於今年11月的「金融科技周」公布初步試驗成果。

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從三軌策略，看懂數位港元計畫

早在2017年，香港政府就開始投入CBDC的研究，2022年9月20日，香港金管局官方聲明首度針對零售CDBC發表政策立場及發展方向，推出「三軌道方式」為未來可能推出的數位港元做準備。

第一軌道，是為數位港元奠定技術及法律基礎；第二軌道與第一軌道並行，深入研究數位港元的應用層面，以及執行層的運作及設計事項。

第三軌道，就是正式推出數位港元，主要是歸納第一及第二軌道的階段性成果，從而做出更全面的部署，並訂下上線時間表。

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2022年11月，香港金管局開放業界報名參與數位港元先導計劃，提交潛在用例的建議方案，以解決現存痛點，並為客戶帶來現有數位支付方式未能提供的獨特效益。

16家公司入選先導計劃，與「數位人民幣」無關

在16家入選公司名單中，除了滙豐銀行、渣打香港及中銀香港三大發鈔銀行，還有VISA、萬事達卡（Mastercard）、香港支付寶、香港電訊支付（HKT Payment）等支付企業。

其他還有ARTA-Emali、Giesecke+Devrient（G+D）、波士頓顧問公司、瑞波（Ripple Labs）等公司，以及中國建設銀行（亞洲）、中國工商銀行（亞洲）、恒生、眾安、富邦香港等銀行。

「透過反覆試驗，金管局可從每個結果汲取實際經驗，完善可能落實數位港元的方式。」香港金管局強調，現階段尚未決定會否及何時正式推出數位港元。

金管局副總裁李達志受訪時表示， 香港研發數位港元與中國大陸「數位人民幣」的試驗無關 ，包括歐美在內，全球各地共百間央行均有投入CBDC的研究，他也坦言雖然目前尚未有清晰用例，但希望及早做準備以銜接未來科技。

此外，香港金管局將成立CBDC專家小組，以促進政府、業界和學術界合作研究CBDC，團隊將由在地大學的頂尖學者組成，根據他們提供的意見，來持續探索CBDC的主要政策和技術事宜，例如私隱保障、網路安全和互聯互通。

此前，金管局總裁余偉文（Eddie Yue）曾在彭博亞洲財富峰會上表示，香港將收緊監管力道，避免FTX事件上演，而在本次數位港元先導試驗中表示：「這是金管局與業界聯手探索創新用例的良機，也為將來可能推出數位港元作好準備。我們感謝業界積極參與試驗，並期待試驗成果......希望研究和發展工作能與時俱進，並能將其所得轉化成切實商機。」

瑞波CDBC平台：不丹、帛琉都在用

瑞波公司入圍數位港元試驗同一時間，宣布正在推出一個CBDC平台，使用瑞波幣（XRP）分類帳（Ledger）的區塊鏈技術，以及強化功能的新私有分類帳，提供線下交易與非智慧手機應用功能，允許政府、中央銀行和金融單位發行專屬數位貨幣，並透過這個平台管理和定制穩定幣的生命週期，包括鑄幣、分發、贖回和銷毀。

持有大量數位貨幣的金融機構，將能夠使用瑞波的CBDC平台管理和參與機構間的結算與資產分配的功能。央行則能解決私人分類賬上的發行、批發、零售CBDC，也能執行線下交易。

瑞波央行事務和CBDC副總裁詹姆士．沃利斯（James Wallis）透過書面文件告訴外媒《Cointelegraph》：「香港金管局的第二軌道試驗項目，將影響當局在第三軌道啟用數位港元的任何決策。」

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瑞波提供香港金管局的建議用例為「代幣化資產結算」，試驗將在瑞波CBDC平台運作，「瑞波此前小規模試營運的合作夥伴，包括蒙特內哥羅（黑山共和國）、帛琉和不丹，都將使用我們的CBDC平台。」瑞波還將與台灣富邦銀行（香港）合作，在數位港元先導試驗下，打造用於房地產資產代幣化，和股權分配（Equity Distribution）的產品。

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參考資料：cointelegraph、港府新聞公報、Businesswire、Coindesk

核稿編輯：高敬原

「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。

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%。

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。

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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