幣圈日報|Coinbase通過監管審核!將可向美國用戶提供期貨商品
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2023.08.17 | 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。

Coinbase通過監管審核!將可向美國用戶提供期貨商品

全美最大加密貨幣交易所 Coinbase 宣布,他們通過了美國期貨協會 NFA 監管的批准,可正式為符合條件的美國用戶(包含散戶)提供加密貨幣期貨商品服務,其中包含了比特幣及以太幣期貨。根據官方公告表示,NFA 監管遵從美國期貨商品委員會 CFTC 的規定,受其批准的服務意味著接受良好的監管標準。

柴犬幣 SHIB 擴容生態 Shibarium 正式上線卻難以止跌

發行在以太坊上的知名迷因幣項目柴犬幣(SHIB),其開發團隊宣布 專為柴犬幣而生的以太坊 Layer2 擴容方案 Shibarium 正式上線,將能強化柴犬幣的去中心化金融 DeFi、遊戲等生態應用。

柴犬幣 Shibarium 將以 SHIB 幣、BONE 幣、TREAT 幣、LEASH 幣這四大柴犬幣生態的原生代幣作為主要通貨,其中以柴犬幣作為 Gas Fee 燃料費單位,並積極建設更多相關遊戲、NFT 搭建於 Shibarium 以構成良好的社群互動,屆時也將推出 DoggyDAO 使柴犬幣的治理更加去中心化。

截稿前柴犬幣價格報 0.00000936 美元,過去 7 天下跌了 1.8%,過去 24 小時柴犬幣更是下跌了 6.3%。

以太幣期貨 ETF 競賽,比特幣現貨的第二戰場?

根據彭博分析師 Eric Balchunas 表示,目前包含 Grayscale 灰度、Valkyrie、VanEck 在內等知名機構,共提交了 16 份以太坊期貨相關 ETF 的申請。

這類 ETF 投資的並非是以太幣現貨,而是以太幣的期貨合約。然而令人惋惜的是,自 2021 年 8 月的第一份申請開始,當前美國證券委員會 SEC 並沒有批准過任何一次 ETF 的提交。

🛎️延伸閱讀: 全球首檔「比特幣現貨ETF」上市!即時追蹤交易所數據,還能購買「綠色標籤」顧環保?

「從加拿大看比特幣現貨 ETF 的未來!」

by 加密基金 Purpose Investments 分析師 Gorast、Haan

近期知名幣媒 CoinDesk 分享了兩位業界分析師,對於比特幣現貨 ETF 即將帶來的相關想法。分析師表示,比特幣現貨 ETF 已經在加拿大實行多年,其雖然中心化,但在妥善的監管下從未發生因不當的資產管理所造成的損失(如 FTX),駭客及欺詐的可能性將進一步降低。

此外從加拿大的例子中可以發現,傳統金融投資者確實對受良好監管的比特幣產品感興趣,並在當初也吸引了數十億美元的資金流入產品。

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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