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

往下滑看下一篇文章
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓