把幣借出去領利息、借幣來加碼投資,什麼是加密貨幣借放貸?
把幣借出去領利息、借幣來加碼投資,什麼是加密貨幣借放貸?
2024.06.27 | 區塊鏈
什麼是加密貨幣借貸?

加密貨幣也能用來借、放貸。隨著數位資產的崛起,金融世界也在不斷演變,加密貨幣貸款融合了傳統貸款與加密貨幣的優勢,帶來更具彈性的投資方式。

加密貨幣持有者在不出售代幣的情況下,也能獲取資金,成為一種獨特的流動性獲取方式。加密借貸平台的興起,更是大大簡化了這一過程,讓此類投資方式變得越來越常見。

什麼是加密貨幣借放貸?

加密貨幣借放貸,其實就是一種貸款模式。

簡單來說,貸方可以將加密貨幣鎖定在管理資金的資金池中賺取利息;借款人則可以在不清算其持有的加密貨幣的情況下獲得資金,並透過提供抵押品(通常是其他加密貨幣),來獲得穩定幣或法幣的貸款。

在這樣的模式下,貸方可以透過收取利息和手續費來獲取收益,而借款人也可以獲得現金流,用於交易和其他用途。

會出現這樣創新的工具,主要是因為去中心化金融(DeFi)平台的興起,透過智慧合約來自動化借貸流程,消除了對中介機構的需求,並增強了透明度和安全性。由於區塊鏈上所有交易記錄都公開且不可篡改,就可以提高整體系統的信任度和安全性,再加上智慧合約自動化交易條款的執行,也可以在一定的程度上減少人為錯誤或被騙的可能性。

在DeFi中通常會使用Wrapped Bitcoin(WBTC),它是一種ERC-20代幣,且價值與比特幣掛鉤。也就是說,用戶可以在以太坊、Arbitrum、Polygon或Solana等智慧合約網路中,借貸「比特幣」。

加密貨幣借放貸的4大優勢

保存持有量

借款者不需要出售比特幣,也可獲得現金。這讓用戶能夠保持對數位資產的擁有權,並可能從未來的價格上漲中受益,同時還可以獲得現金流以滿足當前的財務需求。

更快速

加密貸款通常提供比傳統貸款更快的審批流程,可以更快速的獲取資金,這在需要立即流動性以解決財務或機會的緊急情況下特別有利。

高流動性與靈活性

加密貨幣借放款的一大特色在於,無論地理位置或信用記錄如何,都可以在全球範圍內使用。使用者可以隨時決定是否要進行放貸,或是自由選擇貸款金額、用途和還款方式,並根據個人財務需求和情況獲得流動性。

收益

在加密貨幣平臺上借出加密貨幣,可以為用戶帶來相當不錯的利率,甚至超過傳統儲蓄帳戶的利率。

加密貨幣借放貸的3大風險

波動風險

加密貨幣市場的波動相當巨大,這為加密貨幣貸款帶來了一定的風險。當貨幣價值下跌時,可能會影響用戶的收益率或還款能力,甚至導致強制平倉。

另外,貸款利率也會受到市場波動的影響,如果利率在貸款期限內上升,借款人將面臨更高的借貸成本。利率的可變性會影響貸款的整體負擔能力,並隨著時間的推移影響借款人的財務穩定性。

監管風險

雖然目前世界各國對於加密貨幣的監管越來越重視,但相較傳統金融來說還是較不完善。而不斷變化的監管環境,以及缺乏相應的風險控制措施,也就為加密貨幣借放貸帶來了不確定性。

抵押風險

加密貨幣沒有由傳統機構投保,在駭客攻擊或貸方破產的情況下,可能會導致抵押品損失。此外,部分放貸平台可能出現資金匯集不足、系統運作問題影響放貸業務穩定度、後門攻擊等,或甚至使放貸人面臨欺詐、破產和安全漏洞等風險。

在進行此類貸款之前,借款人必須瞭解抵押品管理流程、貸款資格標準、潛在的貸款違約後果。代幣一旦離開錢包,就有可能面臨成為駭客和詐騙的目標,或甚至無法立即提現。由於代幣將被鎖定一段時間,因此這段期間也無法對市場做出反應或操作。

結論

市面上有大量的放貸平台,每個平台都有其特點和優劣,其中比較知名的包括Celsius Network、Bitfinex、MakerDAO等(較適合老手使用),用戶可以根據自己的需求和風險承受能力進行選擇。而許多中心化交易所也都有提供各種借貸借幣的功能,對於新手較為友善,用戶也可以根據個人投資需求進行操作。

加密貨幣借放貸代表了傳統金融與數位資產世界的創新融合。雖然加密貨幣借放貸提供了更快、更方便的投資工具,借款人和貸方更需要對潛在的風險和收益有清楚、明確的認識。另外,選擇合適的平臺、進行深入的研究並制定有效的風險管理策略,才能避免陷入更大的投資風險陷阱之中。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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