幣圈日報|不滿「瑞波幣不是證券」判決!SEC申請上訴
幣圈日報|不滿「瑞波幣不是證券」判決!SEC申請上訴
2023.08.10 | 區塊鏈

「幣圈日報」是由一站式學習平台《鏈習生》所推出的主題報導,每日精選數則重要幣圈新聞、大佬觀點,替讀者畫重點,不漏接產業動態。

瑞波幣 XRP 一案仍未結束,SEC 已尋求中間上訴

當前市值前五大的跨國支付項目瑞波幣 XRP,其發行商 Ripple 在與美國證券交易委員會 SEC 的官司中獲得勝訴,法官判定瑞波幣在銷售給一般用戶時,不構成證券的定義。

然而 SEC 近期除了多次提及考慮上訴之外,近期已向法院申請中間上訴(Interlocutory Appeal),意圖讓法官再次對「瑞波幣在銷售給一般用戶時不構成證券的定義」的判斷進行重新審查。

一般而言,法官有資格拒絕中間上訴,而當中間上訴被拒絕後 SEC 只得尋求再度提出上訴,但這也要在 2024 年瑞波幣 XRP 一案完全落幕之後(尚有其他控訴未審理)。

SEC 在中間上訴的信件中表示,瑞波幣 XRP 發行商 Ripple 需要在 8 月 16 日之前對此中間上訴做出回應。

🛎️延伸閱讀: 美法官宣佈瑞波幣不是證券!長跑三年的訴訟案仍未定案,為何卻振奮了整個幣圈?

「PYUSD 的穩定幣戰略!」

by Web3 研究員 Taiki Maeda

Taiki Maeda 表示,PayPal 之所以推出 PYUSD 穩定幣,是基於其近幾年增長遲緩不前的關係。從 Tether(USDT) 的營收可以發現,穩定幣所帶來的收益相當可觀,其獲利方式在於將人們的資金投放至美國國債,就能夠持續的獲得利息收益,如此簡單以至於 MakerDAO 及 Coinbase 收入也依靠著美國國債。

PYUSD 的穩定幣戰略在於,透過在 PayPal 廣大的用戶群中推廣 PYUSD 以創造需求,最後再將人們鑄造 PYUSD 的資金投放至美國國債即可獲利。Taiki Maeda 認為美國國債固然有其風險,但來自政府的國債利息近期或可成為相當穩定的收入來源。

🛎️延伸閱讀: PayPal 推美元穩定幣「PYUSD」!搭起虛實金融橋樑,將成21世紀支付系統關鍵地基?

Aptos 整合微軟 AI 技術,將提供能建立智能合約的機器人

知名 Move 系公鏈 Aptos 宣布,他們正透過微軟的 Azure OpenAI,部署一個名為 Aptos Assistant 的聊天機器人,而該機器人將有助於建立智能合約及去中心化應用 DApp。

Aptos Labs 執行長 Mo Shaikh 在新聞中表示:「AI 與區塊鏈技術正在快速結合,其原因只有一個,因為他們都是這個世代的突破性創新,深深影響了網路的發展。」截稿前,Aptos 原生代幣 APT 幣過去 24 小時上漲 9%,過去 7 天上漲了 6.1%。

Maple 短期美國國債資金管理池,受 SEC 豁免!

去中心化 DeFi 借貸協議 Maple Finance 表示,其由代幣化短期美國國債所支援的穩定幣 USDC 資金管理池(manage pool),獲得了美國 SEC 的豁免,使美國用戶也能使用該資金管理池。

Maple 的穩定幣 USDC 資金管理池,會將資金投資於一個月的短期美國國債中,並獲得 4~5% 的年化收益率,這種變相的代幣化國債獲得了 SEC 的認可,對看好 RWA 真實世界資產代幣化的美國用戶而言,可視為利好。

本文授權轉載自:鏈習生

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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