幣圈新聞|對抗通貨膨脹!土耳其持幣比例過半數
幣圈新聞|對抗通貨膨脹!土耳其持幣比例過半數
2023.09.04 | 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。

土耳其調查超過半數持幣,通脹使人們開始接受加密貨幣

全球第五大加密貨幣交易所 KuCoin 在一項 500 名用戶的調查中發現,土耳其受訪者的加密貨幣持有率從 40% 成長至 52%,而該調查也顯示土耳其國民在通貨膨脹的影響之下,對加密貨幣的興趣及接受度顯著提高。

根據該調查,58% 受訪者是為了積累長期財富;37% 受訪者則是為了將加密貨幣作為價值儲存的解決方案。此外 71% 受訪者持有比特幣,45% 持有以太坊及其他穩定幣。

以太坊創辦人 Vitalik 已出清 MakerDAO 代幣

最新幣圈新聞指出,以太坊創辦人 Vitalik Buterin 已在 CoW Protocol 出售共 500 枚(約價值 58 萬美元)的 MakerDAO 原生代幣 MKR,當前 Vitalik 已不再持有 MKR 幣。

有趣的是,上週五 MakerDAO 創辦人 Rune Christensen,發布一篇關於 MakerDAO 未來將可能建立在 Solana 的分叉鏈上,並表示新分叉鏈將成為以太坊及 Solana 之間的安全橋梁,而以太坊創辦人是在此之後出售代幣。

Gala Games 創辦人指控!聯合創辦人竊取自家代幣

知名 GameFi 平台 Gala Games 執行長 Eric Schiermeyer,指控聯合創辦人 Wright Thurston 在 2021 年竊取了 86 億枚原生代幣 GALA 幣,並從中獲利了 1.3 億美元,以及指控 Wright Thurston 數次創辦多層次營銷型公司來欺騙用戶。

與此同時,聯合創辦人 Wright Thurston 正面臨另一起美國證券交易委員會 SEC 的指控,其控告他所創辦的 Green United 綠能項目發行的 GREEN 幣,並不是用戶透過「挖礦」獲得,而是由創辦人自行決定的,存在著欺詐行為。

截稿前 GALA 幣價格報 0.0167 美元,過去 24 小時下跌 9.3%,過去 7 天下跌 GALA 幣價格下跌 12.9%。

「大家對於『歷史高點』的誤解!」

by Web3 遊戲 KOL Jonny

Jonny 在推特上表示,許多人都會根據「歷史高點」來去判對山寨幣現在的價格是否合理,但他認為「歷史高點」並不是適合的判斷基準。

Jonny 就 Gala Games 的 GALA 幣為例,當初 GALA 幣的歷史高點為 0.74 美元,而當前價格為 0.018 美元,但若仔細計算就能發現,0.74 美元的幣價意味其市值為 370 億美元,這接近動視暴雪收購案的一半價格(690 億美元)。

他認為雖然這樣的市值確實是有可能的,但市場背景不斷變動的情況下,我們並不能同日而語,應以幣價當下的價格以及項目未來的發展,作為投資決策的基準,而非關注「歷史高點」。

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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