發言再度惹議!摩根大通執行長:「加密貨幣唯一用例是犯罪」,加密社群大轟偽善!
發言再度惹議!摩根大通執行長:「加密貨幣唯一用例是犯罪」,加密社群大轟偽善!
2023.12.08 | 區塊鏈
摩根大通執行長再次重申反對加密貨幣的立場

比特幣現已成為市值第九大的資產類別、華爾街金融巨頭也紛紛一轉過去批評加密貨幣的態度,爭相投入比特幣現貨ETF申請。

除了監管阻礙外,加密貨幣走入主流的趨勢似乎已銳不可擋,幣圈也普遍看好比特幣現貨ETF將在明年通過,機構資金的湧入、加上比特幣減半週期,牛市似乎就在不遠處。

但在一票湧向加密貨幣的華爾街巨頭中,摩根大通(JPMorgan Chase)卻不改往日立場,其執行長傑米·戴蒙(Jamie Dimon)在美國時間6日出席美國參議院聽證會時,再度猛烈抨擊加密貨幣產業,與一直以來鼓吹強力監管的麻薩諸塞州(Massachusetts)參議員伊莉莎白·華倫 (Elizabeth Warren) 站在同一陣線。

華倫是對美國加密貨幣產業最不友善的參議員之一,認為加密貨幣多被用來從事非法行為,如洗錢及資助恐怖主義等,推廣加密貨幣強監管。在本週三參議院銀行委員聽證會上,華倫質詢一票華爾街金融巨頭,詢問他們是否同意加密公司也應遵循《銀行保密法》下的反洗錢規定。

出席名單包含富國銀行集團(Wells Fargo)、美國銀行、花旗集團、紐約梅隆銀行、高盛、美國道富銀行、摩根士丹利等執行長,他們均同意應遵守反洗錢規定。

其中,對華倫的看法表示強烈支持的,就數摩根大通的執行長傑米·戴蒙(Jamie Dimon)。

「我一直強烈反對比特幣及加密貨幣。如果我是政府,我會直接禁止。」

在此前, 戴蒙也曾公開批評比特幣為「去中心化的龐氏騙局」 ,並認為加密貨幣主要用途就是幫罪犯洗錢、避稅、以及讓毒販轉移資金。

摩根大通雖反對加密貨幣、但積極發展區塊鏈技術

有趣的是,摩根大通執行長戴蒙對加密貨幣雖然持反對態度,但卻積極發展區塊鏈技術,並有意識的在公開言論中區分兩者的不同。

摩根大通集團也是傳統銀行業中,最早擁抱區塊鏈技術的金融機構之一。從2020年便開始發展、並推出了自己的區塊鏈網路Onyx,更發行能在自己機構內流通的存款代幣JPM Coin,以1:1錨定美元

在對外的新聞稿中也宣稱,目前JPM Coin每天的傳輸總金額約為10億美元。摩根大通認為區塊鏈技術讓資金能即時傳送並驗證,加速資金在機構體系內的流動。 除了JPM Coin外,也正在開發「數位存款代幣」,希望能跨銀行機構使用。

社群批評摩根大通偽善,認為傳統金融創造的問題不比加密貨幣少

對加密貨幣敵對的態度,很快地為摩根大通執行長戴蒙招來負面批評。

有網友從《Good Jobs First》找到相關數據,指出 摩根大通為「全球第二大受罰銀行」,從2000年至今違規事件共272筆,總罰款及和解金額高達393億美元 ,其中有380億美元的罰款及和解金,都是在戴蒙上任執行長後發生的。

爭議項目包含在2002及2005年,涉及參與美國轟動一時的億萬富豪愛潑斯坦(Jeffrey Epstein)未成年少女性販運網絡案並從中獲利,摩根大通在今年決定和解,並支付7,500萬美元的和解金給政府(註:和解不代表有罪)。

另一項爭議項目則是在2008年,摩根大通因有意誤導投資人投資不良的信用貸款,造成2008年美國次級房貸風暴時投資人的鉅額損失 。在2013年,支付130億美元的罰款,為美國史上最大額的企業罰款。

而摩根大通的交易員也在2008年到2016年間,被抓到操縱多個金屬期貨市場價格,並以10億美元的金額在2020年達成和解,違規數量之多不勝枚舉。

社群語帶諷刺地説:「這就是所謂的偽善!看看摩根大通自己做了什麼。」

資料來源:CoindeskCointelegraphCointelegraph
核編輯稿:李朋叡

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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