比特幣該怎麼買？木頭姐發布最新報告，從四大優勢教你分配資產|數位時代 BusinessNext

比特幣該怎麼買？木頭姐發布最新報告，從四大優勢教你分配資產

比特幣在2024年要怎麼買呢？方舟投資近日發布了一份「Big idea 2024」報告，針對新一年的比特幣發展，做了詳細的分析，有4大利好值得關注。

利空影響大多已經結束

而從方舟報告可以看到，包括 FTX 最近宣布計劃全額償還債權人、Celsius 向一家新企業分配 30 億美元和股權分配作為破產解決方案，以及三箭、LUNA 創辦人被捕並面臨清算在內，2022 至 2023 年間引發加密貨幣熊市的幾大危機，大部分已經進入收尾階段。

此外在熊市中，比特幣也展現出「避風港」的亮點，在 2023 年初美國地區銀行歷史性倒閉期間，比特幣的價格在同一時間段裡上漲了 40% 以上，凸顯了其作為金融工具，能夠有效對沖交易風險的作用。

2024 牛市 4 大利好，該怎麼分配資產？

而作為方舟的原始指標，鏈上市場平均值一直是比特幣風險規避和資金進場之間的可靠分界點，從歷史上看，每當比特幣的價格高於鏈上市場平均值時，通常表明牛市的早期階段已經開始。

對此，方舟也列舉 2024 年的 4 大利好供投資人參考：

1. 比特幣現貨 ETF 推出： 2024年1月11日上線的比特幣現貨 ETF，為比特幣奠定了基礎成長，為投資人提供更多直接、受監管和流動的方式，透過在主要證券交易所交易，減少學習曲線與相關的操作複雜性，讓一般投資人也能直接投資比特幣。
2. 比特幣減半： 比特幣減半大約每 4 年發生一次，透過減少開採新比特幣的獎勵，達成對衝通膨的作用，歷史上，每次減半事件都恰逢牛市的開始，而這一次減半預期會在 2024 年 4 月開始，將比特幣的通膨率從 1.8% 降至 0.9%。
3. 機構接受： 得益於比特幣持續的韌性和表現，傳統機構投資人的觀念正在轉變，比特幣不再只是投機，而是在多元化投資組合中的戰略投資工具，這點從貝萊德執行長 Larry Fink 對比特幣的立場轉變就可以看出。
4. 監管動態： FTX 和 Celsius 破產推動了更多透明開放的全球加密貨幣監管，包括潛在的美國法案通過、監理框架的建立，以及在歐洲加密資產（MiCA）監管中，強制要求錢包提供商和交易所申請加密貨幣許可的相關規範。

而針對最佳投資配置，方舟也將 2023 的數字上調至 19.4%，到 2024 年更只高不低，回顧以往，2015 年的最佳配置為 0.5%，2022 年的最佳配置為 6.2%，逐年攀升的佔比可以看出，比特幣作為投資工具的地位正在日益增長。

在 AI 快速進入企業營運核心的時代，數據不再只是被動的分析素材，而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據，例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據，但因這些數據分散於不同系統，缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據（Metadata）定義，導致難以整合與分析，同時，也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰，Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務，如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案，並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程，從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用，讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化，大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎，以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設？

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出，在 AI 驅動的時代，數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是：建構標準化的數據採集與處理管線，透過統一的工程規範，確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性；其次是定義語義清晰的元數據（Metadata）體系，確保數據能夠被 AI 理解與使用，從而產出具備可靠性的產出結果；再來是打破企業內部的「數據孤島」，透過完整整合線上（Web/App）行為與線下（POS/CRM）會員資訊，建構全方位的會員數據輪廓，精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後，數據的價值隨時間遞減，AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」，因此，數據的持續更新與自動化維護，不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳，還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說，在 Vpon 團隊的協助下，台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料，並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析，將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應，並基於此高效率基礎，進一步開發不同業務主題的預測與分群模型，提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實：Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」？

有了堅實的數據底座後，下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出，在變化快速的零售與數位行銷市場中，速度就是競爭力。然而，仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去，當行銷或業務人員需要數據支持時，通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求，才會進到後續的資料清理、建模與分析，最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程，不僅拖慢了決策效率，更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程，將數據處理轉化為數據服務，透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐，讓非技術人員不用編寫程式碼，即可自行組合維度，大幅縮短從需求到執行的距離，將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入，不僅有助於提升效率，更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力，讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

以 AI Agent 重塑數據使用方式，讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度，更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示，在數位轉型的過程中，許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合，更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據，有鑑於此，Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據，極大化第三方數據成效：

第一，以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表，即時掌握市場動態，加速決策下達與決策品質。

第二，透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限，可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三，藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向（Rule-based）轉變為關聯導向，以關聯分析擴大受眾範圍，協助品牌找出更多潛在客群。

第四，推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因，釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材，藉此優化廣告投放內容，持續提升轉換率。

陳文謙表示：「透過 AI Agent 的輔助，品牌不僅能更快完成數據分析，也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議，降低跨部門溝通成本，讓數據真正參與決策流程。」

鏈結數據生態夥伴，以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率，Vpon 也持續拓展數據生態圈，協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示，跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺，但透過數據整合與 AI 分析，品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明，透過雙方的獨家合作，企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源，深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型，以及不同客群的價格敏感度與回購行為等，將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察，成為品牌出海的重要工具。

簡言之，對零售品牌而言，跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器，也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局，讓品牌在拓展國際市場時，可以更有效率地接觸潛在客群，放大行銷效益。

展望未來，Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務，幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環，希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長，打造互利共贏的數據生態。