幣圈日報|美國監管 SEC 警告,將對更多交易所、DeFi 採取法律行動!
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2023.09.20 | 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。

美國監管 SEC 警告,將對更多交易所、DeFi 採取法律行動!

美國證券交易委員會 SEC 加密資產和網路部門負責人 David Hirsch 當前表示,他們已經知悉並正在調查,與數月前起訴全美最大加密貨幣交易所 Coinbase 和幣安美國的行為相似的公司,並考慮採取更多法律行動。

David Hirsch 指出,他們仍發現有加密貨幣交易所及去中心化金融 DeFi 項目,同樣違反了《證券法》 ,為美國用戶提供未註冊證券。SEC 在今年六月連續對幣安美國和 Coinbase 採取大規模法律行動,先前也與 XRP 瑞波幣發行商 Ripple Labs 進行了長時間的官司,SEC 近期也對兩個 NFT 專案提出訴訟,美國監管嚴峻的現況或將持續。

Aptos 的 Petra 錢包整合 Coinbase Pay

由 Meta(前 Facebook)前員工創立的 Aptos Labs,最近為旗下 Petra 加密貨幣熱錢包,整合能將法定貨幣轉換為加密貨幣(反之亦然)的 Coinbase Pay 服務,讓用戶更容易進入 Aptos 生態。

此更新適用於 Petra 的手機及 PC 版本,透過 Coinbase Pay,Coinbase 用戶可以透過他們選擇的銀行、金融卡、信用卡,或甚至是 Coinbase 帳戶餘額,來將 Aptos 原生代幣 APT 無縫地添加到 Petra 錢包內,有助於擴展 Aptos 用戶群體。

Google 對惡意廣告採取行動,Mark Cuban 稱損失近 90 萬加密資產

億萬富翁 Mark Cuban 近期表示,由於他點擊了由 Google 所顯示的惡意廣告,並下載含有惡意程式的 MetaMask 小狐狸熱錢包,因而被詐騙了近 90 萬美元加密貨幣資產。

對此 Google 發言人 Davis Thompson 表示,為了對抗不法行為隱藏他們的身份並逃避 Google 政策。他們在過去幾年中推出了新的認證政策,加強廣告主的驗證,並增加檢測和防止協同騙局的能力。

「投資者最常犯的錯誤:投資老項目!」

by DeFi 研究員 DeFi Edge

DeFi Edge 在推特表示,在上一個加密貨幣牛熊循環中,許多投資者常犯的一個錯誤是過度分配資金到較陳舊的項目,只因為它們當前的價格看似打了「折扣」。然而事實證明,大多數這些項目從未再次達到它們的歷史最高價格(ATH)。

他表示下一個牛熊循環中的大贏家可能還沒有誕生,建議投資者應該根據這一觀點來調整自己的投資組合,雖然有些老項目在新的市場循環中會有所反彈,但我們必須謹慎對待倖存者偏差的謬誤,因為牛市的投機情緒遠大於投資本身。老項目亦然穩健,但這不代表大家會買到它漲。

由於目前市場上許多投資都是基於投機,所以顯然的人們對潛在的回報更感興趣。因此 Edgy 他傾向於採用「啞鈴」策略,即投資在以太幣、穩定幣和新市場敘事,其他一概不投資。

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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