台北區塊鏈週11月登場！早鳥票正式開售，首波講者名單曝光|數位時代 BusinessNext

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##### 台北區塊鏈週11月登場！早鳥票正式開售

台北區塊鏈週即將來襲啦！此次活動旨在為業界專家、愛好者及公眾提供一個全面而深入的學習與交流體驗。大會將於2023年12月11日至16日在台北隆重舉行，並專注於區塊鏈技術與Web3整合領域的最新趨勢和發展。

這次大會的演講者陣容相當強大，主辦方已公布了首批受邀的演講嘉賓，他們在各自的專業領域都有卓越的成就和廣泛的認可，本次多元化和高度專業的演講者陣容，正是大會致力於為參與者提供全面學習和交流機會的鮮明展示。

目前，大會的早鳥票已正式開售，為區塊鏈愛好者、專業人士以及行業創新者提供了一個絕佳的參與機會。

台北區塊鏈勢必將成為區塊鏈與Web3發展趨勢的重要指標，吸引業界精英和領先的創新者共聚一堂，共同探討和塑造這一新興領域的未來，請把握這一罕見的機會，參與這場將影響區塊鏈和Web3技術未來走向的重要盛會。

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##### 今年講者有哪些？

以太坊創辦人布特林（Vitalik Buterin）

布特林（Vitalik Buterin）是以太坊的聯合創辦人，對電腦科學和密碼學都有深刻理解。

作為協議領域的重要人物，布特林的見解對於理解區塊鏈技術的基礎方面至關重要，布特林在台北區塊鏈週的線上討論，將闡明以太坊的演變及其對Web3生態系統的貢獻，影響關於去中心化協議未來的討論，布特林將會以線上的形式，參與台北區塊鏈週活動。

林之晨

林之晨在新創加速器AppWorks擔任主席和合夥人，AppWorks是一家由創始人建立的領先初創加速器和風險投資公司，林之晨同時也是電信和科技集團台灣大哥大總經理。

林之晨將從創業和電信行業兩方面豐富的經驗帶到會議，可以從採納的角度提供見解，憑藉在商業和技術管理方面的背景，林之晨在推動台灣大哥大的成長和創新方面發揮了重要作用。

鑒於林之晨職業生涯的企業焦點，林之晨在活動中的參與可能會強調區塊鏈與電信以及大規模企業解決方案的交集，林之晨的見解將提供一個實際的角度，闡述企業如何利用區塊鏈和Web3技術。

Jeff Miyahara (Tokyo Jeff)

被稱為「東京Jeff」的Jeff Miyahara是NFT領域中知名的重要角色KLKTN的首席內容官（CCO）。

Jeff是KLKTN背後的願景家和策劃者。作為標誌性的日本-韓國唱片製作人和詞曲創作人，他在全球製作了超過290位J-POP / K-POP和國際藝術家的作品，實體和數字銷售總量超過4000萬份，為他的名字贏得了無數的榮譽。

Jörg Roskowetz

擁有深厚的人工智慧和技術架構背景，Jörg 的專業知識將人工智慧與區塊鏈之間的鴻溝連接起來。

他在會議上的存在，凸顯了人工智慧在Web3生態系統中日益重要，闡明了人工智慧和區塊鏈技術如何協同作用，創造更智能和去中心化的應用。Jörg 將提供有關將人工智慧融入區塊鏈項目的見解，探索在各行業中以人工智慧為驅動的創新潛力，以及它們對Web3未來的影響。

Sebastien Borget

Sébastien Borget 是The Sandbox去中心化元宇宙的聯合創始人兼首席運營官，該虛擬世界允許玩家使用NFT和該平台的主要實用性代幣SAND來創建、遊玩、擁有、管理和盈利自己的體驗。

此外，Sébastien於2020年成為區塊鏈遊戲聯盟的主席，該非營利組織擁有500名業內關鍵成員。他將就即將到來的趨勢提供見解，以及企業如何在2024年更好地在元宇宙中發掘品牌價值。

Zaf Chow

Zaf 是Web3發展和採用的倡導者。作為前Animoca Brands的數字策略和合作夥伴關係總監，她在推廣NFT和元宇宙的大規模採用方面扮演了關鍵角色。

現在在Artifact Labs，她領導與藝術和文化機構的合作，利用區塊鏈技術解決現實世界的挑戰。她在Artifact Labs的工作將傳統與創新融合，反映了由技術塑造的不斷變化的藝術景觀。通過使機構能夠應對數字時代，Zaf 使它們走向永恒的韌性。她在台北區塊鏈週的參與表明她將關注數字藝術所有權的不斷變化的景觀，代幣化以及將NFT整合到藝術市場中。

John Nahas

John 擔任Ava Labs的業務發展副總裁，擁有豐富的知識，數十年的經驗使他能夠建立起關鍵性的強大合作夥伴關係，這對於成功進入市場至關重要。

憑藉在商業和技術領域的深厚背景，John的專業知識涵蓋了區塊鏈協議的複雜運作。他的見解將在促進有關協議開發的進展和挑戰的討論中起到關鍵作用，以及它們如何對區塊鏈技術在Web3框架中無縫集成到各行業和應用中的貢獻。

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核稿編輯：高敬原

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。

「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。

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。

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。

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。

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。