幣託推千元不到冷錢包!「嗶」一下就能存,為何冒著虧錢風險也要推?
幣託推千元不到冷錢包!「嗶」一下就能存,為何冒著虧錢風險也要推?
2023.11.24 | 區塊鏈
幣託推自家冷錢包!還冒著影響流動性風險?

交易所幣託(BitoPro)在今年三月,把辦公室從新店搬到了小巨蛋附近,不只裝潢新穎,空間也大到可以在室內騎腳踏車。

跟著執行長鄭光泰去他的辦公室聊兩句,還散發出淡淡裝潢味的門,卻被鎖的緊緊的,連辦公室主人鄭光泰自己都進不去,最後找來同事救援才解鎖,「你看!這就是資安。」鄭光泰不免自嘲了一下。

不過「安全」確實是幣託現在最重視的事,12月即將推出自有品牌的冷錢包,讓用戶用最低門檻、最少成本自己管理自己的資產,幣託也是全台第一家推出自有冷錢包的業者。

這款冷錢包不只是一張薄薄卡片,背後更是幣託長達一年多的打掉重練,甚至還冒著影響交易所流動性的風險,但幣託團隊還是決定要做,為什麼?

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千元不到可入手!幣託冷錢包有哪些特色?

幣託將在12月11日正式開放預購冷錢包,相較於市面上動輒3000元新台幣的售價,幣託冷錢包1,499元新台幣定價親民很多,而且第一個月早鳥只賣999元,是現在卡片型冷錢包最便宜的一款。

幣託冷錢包共有藍、黑兩款,開賣後還會有兩款特殊卡面陸續推出,今天《WEB3+》也受邀親自體驗,霧面的外觀、輕薄的設計,拿在手上除了有質感,收納也方便,業者透露,之後也規劃推出結合悠遊卡的「二合一」款式。

這款冷錢包最大的特色,是跟交易所無縫接軌,沒有螢幕、不需要充電,只要將卡片靠近手機,就能透過NFC(近場通訊)感應連結幣託新版App,在手機上直接管理冷錢包內的虛擬資產,操作過程完全無線。

如果你的資產目前存在其他冷錢包也沒關係, 幣託專案經理韓宗錡說,自家的冷錢包的傳輸規格跟坊間主流產品相同,與其他冷錢包之間互導資產也都沒問題。

鄭光泰在體驗會上一再強調,這款冷錢包的硬體採用「超軍規安全規格」,晶片經軍規安全等級 CC EAL6+ 的嚴格測試以及FIPS 140-2 Level 3 ,具有防物理竄改機制。

卡片本身找來以製作信用卡卡片起家的「台灣銘板」合作生產。台灣銘板有多年做信用卡卡片的經驗,信用卡本身的資安等級就高,鄭光泰說,這款冷錢包具備超出信用卡的超高安全性。

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推冷錢包可能影響利潤!幣託為何還要推?

過去幣託也曾經跟冷錢包業者聯名,但鄭光泰發現使用率非常差,因為交易所、冷錢包是兩個不同的品牌跟系統,操作上有很多流程,「用戶就會覺得很懶不想用。」

但歷經FTX倒閉等眾多大事件後,鄭光泰覺得用戶的資產保護實在太重要,每個人都應該要有正確觀念。

所以幣託團隊從去年開始投入冷錢包研發,為了解決體驗很卡的問題,還把用了九年的App整個打掉重寫,讓軟硬體之間可以順暢溝通、交換資訊。

幣託在設計上捨棄了螢幕、電池,採用手機NFC感應,不只大幅降低了製造成本、讓售價更低,同時也減少了硬體潛在的漏洞。

推冷錢包可能影響利潤?

自己做冷錢包的交易所並不多,專案經理韓宗錡解釋,這是因為如果用戶都把錢放在冷錢包,站在交易所的角度來說,不只會影響資產的流動性(因為錢不是放在交易所),以及降低在交易所交易的動力(因為要移出資產很麻煩),其實是存在風險的。

但後來鄭光泰想了想,覺得他當初成立幣託,目的就是要做加密產業的基礎建設、做用戶教育,而這些事情都需要時間累積,不是一兩天可以做到,「所以在利潤跟安全教育之間,我們選擇了後者。」

關鍵字: #交易所
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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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