讓DeFi變簡單全靠「AI聊天」!首個智慧DeFi平台登場,REYIELD有哪些業界創舉?
讓DeFi變簡單全靠「AI聊天」!首個智慧DeFi平台登場,REYIELD有哪些業界創舉?
2023.11.02 | 區塊鏈
DeFi 平台導入AI!用「聊天」打碎門檻

疫情期間,台灣掀起全民投資熱,許多人開始買股票、存股,在鏈上的世界,2020年也是DeFi(去中心化金融)大爆發的一年。

不同於傳統金融,仰賴券商、交易所或銀行提供金融工具,DeFi把交易規則用程式碼,通通寫在智慧合約中,完全自動化的提供服務,沒有第三方機構、人力介入,宛如鏈上華爾街。

DeFi有公開透明、自由度高等好處,加上沒有人力、設備運作成本,往往能提供更好的利息、利潤,因此吸引很多人參與其中。

但現在的DeFi平台通常使用門檻較高,需要有基礎的區塊鏈知識、投資經驗才能使用,不適合新手小白,而人工智慧(AI)可以改變現況。

在區塊鏈領域深耕多年的連續創業家張瀚林,在今年(2023)九月推出了台灣首個智慧DeFi平台「REYIELD Finance」,特色是結合OpenAI,透過「聊天對話」的方式,打通操作門檻,還整合了多個 Uniswap v3 流動池,更是業界首創。

DeFi 平台為何需要再優化?兩大原因看懂

張瀚林有多次創業經驗,2017年在當時台灣最大交易所Cobinhood負責ICO(首次代幣發行),共募得了1800萬美金等值以太幣(ETH),曾打造出一年內交易量突破8600萬美金交易量的產品。

這次,張瀚林選擇DeFi領域再創業,原因有兩個。

第一,是想讓DeFi工具變得親民,成為人人都會使用的投資工具;第二,去年交易所FTX出包時,多家加密貨幣借貸平台像是BlockFi、Voyager,也都受牽連相繼倒閉,其中一大原因,是這些公司都宣稱將客戶資產存在鏈上,實際上是都是存放在交易所內。

「用戶沒有任何方式,可以追蹤業者如何使用自己的資產。」張瀚林認為,業者最優先的任務,是保護好用戶資產,而不是最大化自己的利益,「新手如果遇到不幸的事件,就會對區塊鏈有錯誤的認知。」

打造安全、好上手的DeFi平台,是REYIELD誕生的初衷。

什麼是REYIELD?從三大特色認識

REYIELD是台灣首個智慧DeFi平台,張瀚林跟團隊在今年上半年,就已經做出測試版,兼顧中心化交易所的好用以及區塊鏈精神,「用戶完完全全能掌控自己的資金,隨時想加入退出都可以,沒有任何鎖定期。」與同業想比,一共有三大特色。

特色一:結合OpenAI,「聊天」就能客製化投資方案

REYIELD之所以能消除DeFi使用的障礙,在於導入了OpenAI的API,AI聊天機器人如同一位服務專員,帶領新手進入DeFi世界。

初次使用REYIELD的用戶,告訴聊天機器人你的預計投入資產、期望收益、可以承擔風險程度等資料,就會得到一份客製化的投資建議,建立第一份投資組合後,慢慢累積經驗,新手就能找到適合自己的資產配置比例。

之後如果不滿意投資績效,也可以用打字的方式跟AI說,REYILED導入自動優化收益機制,系統會自動調整投資策略,讓用戶省去手動的時間。不過雖然用戶可以使用中文輸入問題,但REYILED目前只能夠回答英文的答案。

相較於過去用戶需要自己找資料研究、摸索工具,現在只需要透過文字聊天,就可以得到相對應成果。張瀚林透露,下一步還能夠協助用戶,預測投資標的的價格區間。

特色二:整合多個 Uniswap v3 流動池

Uniswap是全球最大的去中心化交易所,如同中心化交易所幣安(Binance)的地位,REYIELD在平台上,整合了多個 Uniswap v3 流動池,張瀚林說,這個做法目前在台灣市場是首例。

Uniswap在2021年推出最新的V3版本,引入「集中流動性」概念,讓流動性提供者(Market maker),在交易隊中指定的價格範圍內,做到更精準的價格控制,不僅替流動性提供者,提供了更高的交易費收益,還減少了套利者的交易機會,更大幅提高交易效率。

即便是資深玩家,過去如果不親自盯盤,獲利仍非常有限,REYIELD加入了自動再平衡機制,根據團隊實測,一天曾為使用者增加 20 次以上的獲利機會,回測工具顯示穩定幣交易對甚至可達成預期最高 50% 以上的年化報酬。

🛎️延伸閱讀: 一場裁員催生Uniswap!不會寫程式的31歲創辦人,如何打造全球最大DeFi王國?

特色三:一人一個智慧合約,讓駭客找不到攻擊目標

「市面上很多加密貨幣基金平台,都是收集用戶的資產後,透過智慧合約在Uniswap 上進行操作。」張瀚林觀察,所有用戶的錢都放在同一個智慧合約內,目標就很明顯,「駭客只需要攻擊這個合約就好。」

為了強化資金安全,REYIELD將用戶資金都分開,每一個人都有一個智慧合約,目標就分散了,「除非駭客本來就知道你的地址,」駭客鎖定攻擊目標的難度就提高。

下一步:發行100億顆代幣,可以幹嘛?

張瀚林預告,之後REYIELD也會推出100億顆自己的代幣,其中70%用於獎勵用戶、25%分給團隊,剩下的5%則會作為行銷空投使用。

現在用戶只要使用REYIELD的投資工具,就可以獲得代幣獎勵。用戶只要質押代幣,使用進階功能時,就不需要付額外費用;持幣者也有權力上架自己的工具。短期的目標,是希望總鎖倉價值(TVL)可以達到1000萬美金。

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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
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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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