「鏈上金庫」存放奢侈品！擬真鑑賞全靠NFT分身，資產代幣化市場有多大？|數位時代 BusinessNext

「鏈上金庫」存放奢侈品！擬真鑑賞全靠NFT分身，資產代幣化市場有多大？

奢侈品不一定要放在保險箱！有業者推出「鏈上金庫」服務，替奢侈品打造一比一的虛擬分身，潛在買家還能做到擬真鑑賞，資產代幣化商機有多大？

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幫奢侈品打造「虛擬分身」！如何連動？

代幣化收藏平台Americana為用戶推出「物品保管」服務，讓收藏家將有價值的實體物品（如名錶、珠寶），存放於Americana的倉庫中保管，特別的是，會同時生成一個NFT作為該物品的「虛擬分身」，並將保證書等相關資訊上鏈儲存，由於上鏈資料無法竄改，也能作為日後查核的依據。

Americana執行長弗雷表示，公司由收藏家團隊組成，「物品保管」服務就是要解決自身身為收藏家，所遇到的種種問題，透過與社群溝通找到痛點，並打造解決方案。

長久以來，民眾透過銀行等保管平台存放貴重物品，缺點在於，這些物品一旦放入銀行保險箱或第三方倉庫之後，持有者若想販售該物品，就需要從保險箱取出給潛在買家鑑賞，若不購買，則得將珍貴物品重新放入倉庫，一來一往過程非常麻煩，這是Americana想透過區塊鏈技術，來改變現況。

「物品保管」服務如何運作？買家如何鑑賞？

Americana在2022年完成690萬美元的種子輪融資，並由創投公司776 Management領投，知名的NFT交易市場OpenSea也參與了投資。

Americana執行長傑克·弗雷（Jake Frey）擁有豐富的數位開發經驗，其工作室Frey Labs就曾服務過蘋果、Snapchat、Shopify以及Twitter等公司。

弗雷表示，Americana可以讓安全保管的實體資產，以數位方式（NFT）在網站上展示、分享以及交易。網站上架的物品，都通過鏈上保證書認證，因此能夠以NFT的方式，在不需要取出實體物品到情況下交易。

該服務能夠保管的物品範圍很大，球鞋、奢侈品、藝術品之外，就連古董車都能夠放入Americana的倉庫並做鏈上紀錄，目前在網站中可以看到勞力士、珠寶、寶可夢卡牌，甚至是Moto Guzzi重機。

整個過程會先從諮詢開始，接著團隊會與運輸專業人士制定接收計劃，收到資產後，會先經過身分認證、代幣化和紀錄，然後再被安全儲存。

經過驗證後，會使用一台巨大的3D攝影測量機，幫物品數位化，機器配有八個鏡頭，可以拍攝非常清楚的360度照片。當用戶在Americana平台網頁上觀看時，也能點擊、旋轉或是放大商品細節，感受到比較高的真實感。

最後，物品的數位分身會被鑄造為以太坊上的NFT。除了作為真實性證明、來源紀錄和數位掃描之外，該資產也包含了一份保險單。當藝術家直接進行作品託管時，二級市場的版稅也會被寫入智慧合約當中。

對於保存空間是否能確保藝術及奢侈品受到照顧，弗雷表示，Americana與藝術品運輸及託管公司Crozier Fine Arts合作，其儲存設施具有嚴格的氣候與溫度控制，物品持有者可以不用擔心品質問題。

花旗銀行：2023年資產代幣化規模上看5兆美元

將現實世界資產代幣化（RWA），是近期最火熱的議題之一，除了藝術品、奢侈品之外，股票、債券、房地產與碳信用，都能夠透過代幣化增加資產的流動性。

本月，就有用戶透過代幣化百達翡麗手錶在NFT借貸協議平台Arcade中抵押，借到了35,000美元。

花旗銀行今年3月底的報告也指出，預計到2030年，代幣化數位證券市場規模，將成長至4到5兆美元，發展潛力驚人。

根據外媒《BeInCrypto》報導，現實世界資產帶幣化是加密領域目前少數幾個健康增長的領域之一，且目前代幣化美國國債價值已經突破6億美元。

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資料來源：CoinDesk、Decrypt、BeInCrypto

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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