一統「貨幣語言」!全球首創的「穩定幣翻譯器」,如何用三年時間釀成?
一統「貨幣語言」!全球首創的「穩定幣翻譯器」,如何用三年時間釀成?
2023.08.07 | 區塊鏈
一統「貨幣語言」!還能解決美元稀缺難題

整個宇宙只有一顆太陽,中文稱為「太陽」、台語叫「日頭」、英文叫「Sun」,雖然不同語言用字不同,但背後指的都是同一個東西。

各國使用的貨幣,其實也都是要描述「價值」,只不過單位各有不同。目前國際上以使用美元為大宗,在換算各國貨幣價值時,也會以美元來換算、對照。

如果全世界都說同一種語言、用同一種貨幣,生活將會方便許多。

Unitas基金會所推出的「Unitas協議」,就是一個貨幣翻譯機, 能把任一種貨幣,以用戶習慣的幣別呈現,不只如此,還能夠解決印度等新興國家「美元稀缺」的問題。

Unitas協議主網,已經在七月底正式上線,是全球第一個推出「單位幣」概念的DeFi(去中心化金融)協議,除了能一統「貨幣語言」,打通不同遊戲虛寶、點數,以及金融機構間結算的高牆,也將成為可能,甚至吸引了萬事達卡資深副總加入,為什麼?

歷時三年研究,為何需要貨幣共通語言?

Unitas協議的概念,起源於專注解決「美元稀缺」問題的交易所XREX。

印度、中南美洲等新興國家的中小型企業,長期面臨美金取得不易的困擾,也就是當地央行美元存量有限,不是所有人都能順利用盧比(印度法幣)兌換到美元。

這會導致難跟其他國家貿易往來很困難,無法取得重要的物資、原料、商品,許多小型商戶與進出口商,近年開始採用「美元穩定幣」解決這項問題。

XREX所提供的服務,是讓使用者可以用手上的貨幣兌換比特幣、穩定幣(USDT)等加密貨幣,再跟其他使用者兌換成美元,解決美元稀缺帶來的貿易難題。

三年前,XREX共同創辦人暨營收長蕭滙宗,腦中曾浮現發行「傳統型穩定幣」的構想。舉例來說,在印度當地找到合作銀行,將兩億盧比(INR)存在合作的銀行中,並以這兩億盧比為基礎,在區塊鏈上發行代幣。

但蕭滙宗、黃耀文兩位創辦人在評估過後,認為當地的銀行風險等級都太高,實在沒辦法安心把大量的用戶的錢,壓在銀行當存款發盧比穩定幣,一但銀行倒閉,穩定幣的儲備就會出問題。

其實兩人想解決的問題,就是讓用戶享受美金高流動性的同時,又能用熟悉的計價單位來報價、交易和溝通,「Unitas協議」就是答案。

過去三年,經過無數的數學模擬與研究,終於在2022年成立非營利組織「Unitas基金會」,並在今年二月發布白皮書《Unitas:一個去中心化、外生資產超額儲備、以美金計價的單位穩定幣協議》、七月底上線Unitas協議主網。

基金會的成員除了蕭滙宗、黃耀文,還包括了萬事達卡資深副總斯蒂芬瑞安(Stephen Ryan)、ACE王牌數位創新集團創辦人潘奕彰、XREX交易所共同創辦人,都是對於區塊鏈技術、跨境支付有興趣的專家。

「單位穩定幣」是什麼?

貨幣有「價值儲藏、交易的媒介、計價的單位」三大功能。

以穩定幣的始祖美元穩定幣USDT來說,背後的價值儲藏有美金、美債;並可以透過區塊鏈技術,做到快速的全球交易,但「計價的單位」會是一個普遍問題。

美金的價格、一台iPhone 14的售價,多數人都能在腦中浮現相對應數字,但一般人對印度法幣盧比、奈及利雅法幣奈拉(NGN)則毫無概念。

蕭滙宗解釋,「就像一公尺跟一百公分是一樣的,只是我們使用描述的單位不同,但若把主角換成『錢』,大家就會搞混。」

透過Unitas協議而生的「單位幣」,其實並非一個新的幣種,而是一個「貨幣價值翻譯器」,背後以美金穩定幣(USDT、USDC都有)為基礎,可以把等值的錢,轉換成各國人民熟悉的單位。

每種Unitas穩定幣都是以「價值儲藏來源+國家代碼」來命名,例如「單位幣USD91」,代表價值儲藏(Store of Value)的來源是美金,用來表述印度盧比(+91)價值。

目前第一批開放鑄造的單位幣,包括:表述印度盧比價值的USD91、表述阿聯酋迪拉姆價值USD971、表述越南盾價值的USD84,以及表述美金價值的 USD1。

以印度為例,當地進口商要付錢給供應商,要先把印度盧比換成美元穩定幣USDT,出售貨物後,進口商則會換回滿手印度盧比現金,過程中匯率、利潤和成本計算難控制。

若改成使用「單位幣USD91」交易,因為背後代表「一印度盧比」的價值,可以更簡易與印度盧比轉換,也能用更好的匯率換回美元穩定幣。

黃耀文解釋,持有「單位幣USD91」跟持有美金穩定幣是一樣的,差別在於,單位幣可以讓使用者在交易時,用最熟悉的當地貨幣單位來思考。

遊戲虛寶、點數都能受惠

Unitas基金會雖然是非營利組織,但每筆交易都會收取收續費,作為營收維持日常作。

黃耀文預告,Unitas協議今年會推出智慧合約,交易所、遊戲廠商只要經過串接,就能提供轉換「Unitas 單位幣」服務,目前XREX已經上架此服務,接下來會持續拓展合作對象。

Unitas協議最主要的功能,就是提供金流的結算、價值的換算,除了加密貨幣交易所等應用場景,蕭滙宗表示,現在不同支付平台的點數價值都不同,也很適合當成金融機構之間的結算工具。

同理,遊戲廠商之間虛擬武器、點數的交易,也能使用Unitas協議簡化結算工作,不同平台間的點數、金流,都能夠做到即時同步。

萬事達卡資深副總為何也被吸引?

Unitas基金會成員組成,橫跨傳統金融與區塊鏈領域專才,成員之一的現任萬事達卡資深副總斯蒂芬瑞安(Stephen Ryan),尤其引人注意。

蒂芬瑞安曾在Visa、萬事達卡(Mastercard)兩大信用卡公司任職,也在Paypal擔任過顧問,熟悉傳統金融運作,對於解決跨境B2B支付問題有很大的興趣。

去中心化穩定幣議題很敏感,蒂芬瑞安在不離開萬事達卡職務的情況下,向公司提出加入Unitas基金會申請,萬事達卡內部非常謹慎,不僅看了完整的Unitas白皮書,還花了非常多的時間研究背後風險,最終才點頭答應。

黃耀文觀察,打動身為傳統金融人蒂芬瑞安的原因,是他過去曾經經營拉丁美洲市場B2B支付業務,深知美元稀缺問題帶來的影響,「在一次討論中,當時他(蒂芬瑞安)一聽到這個概念(Unitas協議),就說這絕對是產業的『Game Changer』(意即顛覆現有產業規則)。」

過去十多年,金融科技(FinTech)從業人員,也一直朝「普惠金融」(Inclusive Financin)方向努力,讓人人都能享有金融服務,但仍有許多法規、實務上的困難待突破。

區塊鏈技術將有機會打破枷鎖,在金融的世界裡,讓所有人擁有共通交流的語言。

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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