【觀點】LINE Pay綁定CBDC可以嗎?台灣應用的機會在「大型結算」,關鍵是什麼?
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##### 支付滲透率超過50%!央行數位貨幣成熱潮

從2015年世界經濟論壇的金融科技研究報告發表開始,全球的數位經濟就已經緊緊的與金融科技緊密結合,而在各種的金融科技的發展之下, 支付相關應用場景,一直為全球各國名列第一名的場景,並保有超過50%以上的使用滲透率。

然而,各種支付科技(包含加密貨幣的應用)也衝擊到各國金融主管機關,以及中央銀行在法律以及監管上的困難,進而也有中央銀行發行數位貨幣(CBDC, Central Bank Digital Currency)的想法與規劃。

##### 什麼是央行數位貨幣?類型有哪幾種?

然而在實務上,何謂中央銀行數位貨幣(CBDC)?在財金公司111年度金融資訊系統年會的中央銀行楊金龍總裁的專題演講中,有明確的定義與說明。

楊金龍總裁指出:央行貨幣沒有信用風險與流動性風險,是我國支付系統健全運作的基礎。

而央行貨幣可以分為「央行準備金」及「現金」二種支付基礎。準備金是處理金融機構間,跨行支付交易的清算資產,而現金則是社會大眾,目前唯一能直接取得的實體貨幣。

因此,現金是大眾唯一可以使用的央行貨幣,但除了現金外,亦有金融卡、信用卡、儲值卡、銀行帳戶以及電子支付帳戶,等不同多元電子或行動支付的方式。

也因此就有了是否把「央行貨幣數位化」的探討與研究。也因此,未來的中央銀行數位貨幣,可以依央行現行使用用途做分類。

央行數位貨幣類型 對應到現行實體應用
批發型(wholesale)CBD 大額(批發)支付央行準備金
通用型(general purpose)CBDC又稱零售型(retail)CBDC 零售支付的現金
##### 央行數位貨幣可帶來哪些效益?

在實體用途確認對應後,再來推動央行數位貨幣的效益性分析。

在促進支付健全上面,央行作為提供貨幣的信任機關,發行數位貨幣可以解決許多金融科技對於支付所造成的問題,近幾年各國央行也都紛紛投入發行CBDC對於數位經濟效益的研究。

根據一些相關的研究指出,發行CBDC會簡化支付系統、更有成本效益、提供普惠金融等等的優點。

另外根據花旗銀行最新的研究報告指出,CBDC有助於縮短結算週期的效益性。然而上述優點也與一般民眾為了持有數位貨幣,而衍生的設備與通訊成本而效果打折,除非央行能發行可免費更新的記名儲值卡,供一般民眾儲存數位貨幣,或提供能抵銷持有數位貨幣成本的普惠金融決策。

##### 央行數位貨幣是怎麼運作的?

由於央行數位貨幣必須依賴數位資訊系統來運作,因此必須考量在營運架構平台技術要如何運行。

在營運架構上,依現在傳統貨幣體系是雙層式架構,簡單說雖然央行貨幣是由中央銀行發行,但一般民眾與企業,仍須透過銀行的中央機構角色取得貨幣(現金)來使用。

但在央行數位貨幣,其實是可採用單層式架構,由央行向使用者直接發行數位貨幣使用,這也是數位貨幣在架構上的一個特點。

其次,央行數位貨幣依操作模式的技術,又可以分為「帳戶型CBDC」或「代幣型CBDC」。

帳戶型CBDC是存放在中央銀行的帳戶中,帳戶型CBDC的用戶需要先在中央銀行開設一個帳戶,然後才能使用CBDC進行交易;帳戶型CBDC的運作方式,類似於傳統的銀行帳戶,只是它使用的是數位貨幣。

而代幣型CBDC是以數位代幣的形式存在,代幣型CBDC的用戶可以直接使用CBDC進行交易,而不需要先在中央銀行開設帳戶;代幣型CBDC的運作方式類似於加密貨幣,但它由中央銀行發行和管理。

##### 台灣央行數位貨幣的發展

台灣的中央銀行這幾年對於CBDC,也一直保持高度的關注。

從2019年楊金龍總裁兼任央行後,就成立了數位貨幣小組。也先後在2020年6月完成了第一階段「批發型CBDC可行性技術研究」,並於2022年6月完成第2階段「通用型CBDC試驗計畫」。

根據央行資料,楊金龍總裁強調,CBDC的推動不只是現金數位化,還涉及到支付系統革新,並且影響金融穩定及貨幣政策的執行,需秉持BIS與主要國家央行共同訂定的3項基本原則「無害」、「共存」及「創新與效率」持續規劃。

此外在立法院備詢時表示,央行持續推動央行數位貨幣(CBDC)研究計畫,楊金龍總裁認為央行數位貨幣的使用「茲事體大」,雖已完成第2階段的試驗,但第3階段試驗要3年後才會完成,至於實際的使用時間目前還不曉得。

最新八月的新聞指出,澳洲央行與數位金融合作研究中心(DFCRC),也發布了一份調查結果報告,主要探討澳洲CBDC的試點項目宣佈試點成功,但澳洲央行也同時宣布幾年內,不会針對CBDC做出任何决定。

相較幾年前各國對於CBDC的熱度,今年各國則是在是考慮整個支付機制的複雜度下,對於推動CBDC都採取了審慎的態度。

##### 台灣央行數位貨幣,有哪些應用場景?

對於推動CBDC確實茲事體大,但是回到台灣本身支付機制與國際應用場景上,仍要回到支付系統的本質及其場景的選擇,也就是到底是推動批發型(大型結算)或通用型(小額支付)的CBDC,才是重點。

先說結論,筆者認為通用型(小額支付)在台灣的支付環境可能發展不起來,而批發型(大型結算)會有機會,但會卡在監管法令上。
##### 通用型CBDC場景推動解析

首先,在現行的台灣電子支付環境下,台灣的使用度高的電子錢包,例如:Apple pay、LINE pay、街口支付等等,幾乎大多數都是採用信用用卡綁定支付的方式,而我國的電子支付使用者,也已經很習慣這樣的支付行為。

但是試想一下,如果未來台灣現行的電子錢包,是直接綁定CBDC當成現金使用的話,這會是現在各家銀行願意提供的服務嗎?銀行透過綁定信用卡的方式進行電子支付,其中會有一定的手續費收入,如果改成使用CBDC,這部分的手續費收入是否就會不見?同時反而更進一步的變成營運上的成本。

根據第2階段「通用型CBDC試驗計畫」是採雙層式架構下,表示央行數位貨幣必須透過銀行流通,因此在台灣如果要推動CBDC如沒有各家銀行的配合,台灣推動CBDC本身會是有一定的困難的。

除非央行願意帶頭建設,至少包含可連結轉帳交易的存款帳戶APP,或儲值卡來進一步推動CBDC的初期經營,並且將智能合約應用落實於儲值卡,或存款帳戶APP中的電子簽章功能,以利CBDC真正成為數位經濟的價值交換小幫手。

另外舉個例子,筆者本身是Taiwan Pay的愛好者,Taiwan Pay的方式是可以直接綁定金融卡,因此是由消費者帳戶直接扣款,其實非常的好用,但為何大多數各家民營銀行卻不願意採用金融卡方式與Taiwan Pay介接。

其實從現行台灣支付歷史,已說明不會耗用客戶存款的信用卡已成為支付主流了,所以發行CBDC在市場推動上,其實有可能不是技術做不到,而是從市場推廣層面,在如果無法整合現有電子錢包,在沒有銀行配合下,要在使用滲透率上的提升會有一定的因難。

雖然政府可以提供一個CBDC專用的電子錢包,以及負責相關營運,但這應該也不是各國央行以及金融主管機關應要做的事,除非CBDC能成附帶創新價值,且透由央行著手規劃新數位經濟遊戲規則,例如數位貨幣連結智能合約,與非屬地主義的全球通行政策、甚至讓全球半導體業者均可透過台灣央行發行的美元/台幣雙幣CBDC帳戶,來進行晶片採購活動並簽立智能合約、到期履約等應用,並實際縮短SWIFT等結匯算時間。

##### 批發型CBDC場景推動解析
換言之,批發型(大型結算)可能才會是台灣CBDC應用的主要場景,原因是今年花旗銀行報告已指出,CBDC有助於縮短結算週期這件事。

相信大家如果使用過台灣外匯就可以知道,透過正常的SWIFT管道匯一個款到美國,大約要一週的時間對方才可以收到款項,這個時間其實這對於一般企業的現金流或產業的供應鏈金融,都會是一個時間成本。

也因此各國支付類型的金融科技公司(包含虛擬貨幣公司),都把如何促進國際跨境支付作為作為支付金融科技的主要應用場景。

在台灣現行的大金額支付結算系統,已經有財金公司負責營運管理,也因此在國內大金額或批發型結算市場,似乎並沒有要採用CBDC的急迫性需求。

但是要開放國內和國外的支付金融科技公司,利用CBDC(或穩定幣)進行跨境結算,也許可以是一個方向。當然,是否可以結合CBDC作為此類跨境結算、雙幣帳戶(美元等同美元外匯儲備)、多幣帳戶的業務與機制,也許是未來央行可以研究的一個方向,同時需要熟悉全球支付、身分驗證與監理科技等專家學者的協助,以解決一定的監管困難。

##### 央行數位貨幣成功關鍵是什麼?

最後,筆者對於CBDC的推動,基本上還是採取一個開放樂觀的態度。

但是基於台灣的電子支付時空背景下,筆者認為推動CBDC實際的困難不會是在技術層次,而是對於 支付基礎環境、消費者使用支付的習慣、以及如何進行相關的監管 ,才會是台灣是否推動CBDC以及推動成功的關鍵因素。

本文作者:政治大學金融科技研究中心顧問/研究員 謝焸憲

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核稿編輯:高敬原

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

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