2024 Q2 dApp報告

dapp行業在2024年第二季度的表現非常出色。自今年年初以來，目睹了一系列積極的發展，並正在經歷一個看漲的趨勢，沒有任何放緩的跡象。然而這種看漲情緒反映在基本指標和用戶參與度上，而不是代幣價格上。因為自2024年第一季度末以來，比特幣已經下跌了12%。本文重點不是代幣價格，而是分析更廣泛的前景，了解生態系統內的用戶行為和趨勢。

要點：

與上一季度相比，dapp行業的使用量增長了40%，每日獨立活躍錢包（dUAW）達1000萬個
社交領域在Web3中表現出色，dUAW激增66%，達到190萬
DeFi的TVL比上一季度下降了4%，降至1680億美元
Linea在DeFi領域大放異彩，TVL達11億美元，增長了420%
NFT迎來了自2023年第一季度以來最好的一個季度，交易量從1490萬美元增至40億美元
就交易量和主導地位而言，OpenSea排名第三，但在交易量方面以12%的市場份額領先於NFT市場。
雖然市場整體表現積極，但漏洞和駭客攻擊造成的損失總計為4.3億美元，較上一季度增長5%。

1. Dapp使用率創歷史新高

2024年第二季度對於dapp來說是一個非凡的季度，獨立活躍錢包（UAW) 數量創下歷史新高。現在每天有1000萬個UAW與dapp連接和交互，與上一季度相比增長了40%。

dapp的每條賽道都經歷了顯著的增長，進而推動了整體看漲。社交領域的增長最為顯著，自上季度以來增長了66%，平均每天有近200萬UAW。這種激增很大程度上是由當前對Web3參與的興奮所驅動，其中流行的dapp如fantasy.top,、UXLINK等吸引了大量的關注和使用。

區塊鏈遊戲繼續主導dapp，儘管其份額比上一季度略有下降（2%），與DeFi類似。相比之下，NFT和社交領域的市場份額有所提高，成為2024年第二季度的主要趨勢。

總體而言，本季度的市場情緒是看漲的，為後續對特定區塊鏈垂直領域的深入探索奠定了積極的基調。

2. DeFi的TVL微跌至1.68億美元

2024年第二季度，DeFi的TVL出現下降，從第一季度的1750億美元下降到第二季度末的1680億美元。

以太坊繼續主導DeFi領域，2024年第二季度的TVL達到1200億美元，比第一季度增長9%。Solana的TVL下降了10%，降至96億美元，主要是因為上一季度迷因幣的表現比本季度好得多，並使其TVL更大。但如今迷因幣的熱度有所下降。

Tron經歷了更劇烈的下滑，其TVL下降了17%，至80億美元。這主要是由於監管方面的擔憂。同樣，Arbitrum的TVL也下降了9%，降至40億美元。Arbitrum正面臨著來自其他Layer2網路和可替代的Layer1解決方案的激烈競爭。

相比之下，Base表現突出，TVL增長了44%達19億美元。該鏈的創新方法、強大的社區支持和戰略合作伙伴關係在其發展中發揮了關鍵作用。Linea也表現出了驚人的增長，在創新DeFi應用程式、戰略聯盟和空投挖礦推動下，用戶採用激增，其TVL飆升了420%，達10億美元。Linea是為數不多的沒有代幣的L2s之一。

至於最常用的DeFi dapp，Raydium和Uniswap V3的UAW增幅最大。這種激增主要是由於其在模因幣交易中的使用。這是本季度的主要趨勢，大多數用戶都在積極交易迷因幣。

3. NFT：2023年初以來表現最好的一個季度

NFT市場在2024年第二季度保持了看漲趨勢。NFT交易量達40億美元，增長3.7%；NFT交易數量增長28%，達1490萬。

NFT市場格局

從NFT市場的整體情況來看，Blur以31%的市場佔有率繼續占據主導地位，儘管這一比率比上一季度下降了50%。Magic Eden緊隨其後，憑藉BTC Ordinals獲得了成功，其主導地位從17%上升到22%。就交易量和主導地位而言，OpenSea排名第三，但以12%的市場份額在交易量方面成為領先的NFT市場。

交易量最高的NFT系列

本季度交易量排名前五的NFT系列與上一季度基本保持不變，但Runestone和fantasy.top除外。這兩個NFT系列在2024年第二季度都取得了令人難以置信的成功和人氣。

4. 安全洞察：漏洞和駭客

Web3行業的漏洞和駭客攻擊仍然是一個值得關注的問題。2024年第二季度因安全漏洞造成的損失高達4.3億美元，比上一季度增長5%。

以太坊和BNB Chain受影響最大，各占總安全事件的28%左右。Solana涉及約8%的事件，其餘36%發生在其他鏈上，包括Polygon和Arbitrum。

訪問控制問題雖然只占所有事件的23%，但卻導致了高達75%的資金損失。「其他」類別占事故總數的36%，造成的損失約占總損失的15%。閃電貸攻擊和騙貸事件各占13%左右，每起事件造成的損失約占總損失的1%。網路釣魚僅占事故的3%，造成的損失約占總損失的0.4%。這種分布凸顯了，雖然訪問控制問題不那麼頻繁，但其在財務上的破壞性要大得多。

五大駭客攻擊和漏洞

DMM Bitcoin駭客攻擊：日本中心化加密交易所DMM Bitcoin在5月31日盜竊案中損失了3.05億美元。

Gala Games事件：駭客利用GALA代幣合約的訪問控制漏洞，鑄造了50億枚GALA代幣，並以2180萬美元的ETH價格出售5.92億枚，導致價格下跌20%。

Lykke 交易所漏洞：瑞士中心化加密交易所Lykke在一次安全漏洞中損失超過2200萬美元後暫停了提款業務。

Sonne Finance漏洞：OP鏈上的Sonne Finance協議遭到駭客閃電貸攻擊，攻擊者分多次攻擊，共造成約2000萬美元的損失。

Holograph駭客攻擊：NFT協議Holograph遭受了價值 1440萬美元的駭客攻擊，原因是一名前開發人員利用智慧合約漏洞鑄造了10億個HLG代幣。

可以肯定地說，Web3行業必須在不同的區塊鏈平台上採用強大的安全實踐。這包括解決訪問控制漏洞，監視各種威脅，以及教育用戶安全實踐以降低未來發生事故的風險。

5. 結束語

Web3行業的看漲趨勢繼續蓬勃發展，獨立活躍錢包數量、NFT交易量顯著增長，DeFi和其他領域的創新也引人注目。L2解決方案的興起無疑將持續下去，越來越多的區塊鏈被推出，以增強可擴展性並降低交易成本。

作為Web3生態系統的重要組成部分，模因幣將繼續成為一個突出趨勢，保持其顯著的影響力和市場佔有率。SocialFi也將發揮重要作用，為Facebook和Instagram等現有平台提供替代方案，隨著用戶在去中心化世界中尋求新的社交網路體驗，SocialFi將變得越來越重要。

當前空投挖礦趨勢導致UAW激增，但這種增長可能無法持續。為了確保空投後用戶的長期留存，必須專注於提供絲滑的用戶體驗、穩健的路線圖和強大的開發團隊。

儘管面臨持續的安全挑戰，但在持續的熱情和進一步發展的潛力的推動下，Web3行業的勢頭依然強勁。

本文合作轉載自：PANews

為守護保戶資產，南山人壽集結客戶服務、數位、資訊三個部門的能量，自行研發「黃金眼 AI 防詐模型」，自 2024 年底完成開發後，截至今年 11 月已成功阻擋多起詐騙案件、攔阻金額累計逾新臺幣 900 萬元，並獲得 2025 數位金融獎等殊榮。

「黃金眼 AI 防詐」模型為什麼可以有效防詐、更好守護保戶資產？

南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟面帶微笑地解釋：「『黃金眼 AI 防詐』是透過龐大的保戶資料結合前線客服的實務經驗建構而成的模型，不僅克服了壽險業交易頻率低且詐欺樣本極度不平衡的挑戰，還能夠偵測在臨櫃辦理保單借款或解約的高風險個案，讓客服人員可以主動提醒與關懷，有效降低詐騙風險，守護客戶資產安全與信任。」

從詐保到詐財，壽險業面臨的風險加劇

過往，壽險業者面對的主要風險是保險詐欺，例如，透過偽造事故情節、虛構醫療紀錄等方式詐領保險理賠金，然而，隨著科技迭代與詐欺集團的組織化、專業化，這類手法已快速進化，從「偽造病歷、輕病久住、醫療共犯」等傳統模式，轉向結合數位科技與精準話術的跨領域詐財操作。

這一波詐欺風險不僅滲透力強、具備高迷惑性，也直接影響保戶資產安全。例如，詐欺集團利用假冒理賠諮詢等方式竊取保戶個資，再一步步誘導客戶辦理解約或申請保單借款，最後要求將資金匯到不明帳戶等，壽險業者面臨的風險範圍也從「詐領保險理賠」延伸到「詐騙保戶資產」。

李淑娟資深副總經理進一步指出，南山人壽每年要處理逾 35 萬件解約與借款案件，很難單憑人力在海量案件中精準辨識高風險個案。「為有效防堵詐欺事件，南山人壽除開發 AI 模型辨識詐保事件，更進一步研發黃金眼 AI 防詐模型，用前瞻科技主動攔截風險，強化保戶資產的安全防護。」

南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型守護保戶資產

在打造黃金眼 AI 防詐模型時，南山人壽面臨兩個挑戰：首先是壽險的交易頻率低，導致資料稀缺；其次，是詐欺樣本比例高度失衡，導致 AI 很容易誤判。為化解這些挑戰，南山人壽整合保戶行為、保戶與保單側寫資訊與情境因素等多模態資訊進行模型訓練，爾後，透過集成學習（Ensemble Learning）整合多個不同觀點的「專家模型」共同判讀，提升模型判斷準確性。

南山人壽數位專案經理蔡其杭表示：「以多模態數據源跟集成學習的策略打造黃金眼 AI 防詐模型後，我們除了將模型串連至臨櫃客服系統，以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級，協助客服人員快速識別高風險個案，主動介入並阻斷詐騙，更透過『自適應演進』與『外部資源擴充』兩個機制，持續優化模型辨識精準度。」

「自適應演進」指的是，客服人員會依據模型亮起的燈號，結合系統提供的關懷提問表，向臨櫃辦理解約或借款的保戶進行關懷詢問，如資金用途、是否接獲可疑來電等，藉此釐清是否存在異常情況，並將相關結果回貼標籤，作為後續調校模型的關鍵訓練素材，讓黃金眼 AI 防詐模型越用越精準。

「外部資源擴充」則是透過更多元的外部數據強化模型的防詐能力。例如南山人壽與內政部警政署刑事警察局簽署反詐騙合作備忘錄（MOU），在合規架構下共享情資，協助核對保戶是否曾有詐欺通報紀錄。蔡其杭補充，南山人壽目前正與電信業者合作，將其超過 1,400 項特徵因子導入模型，有效提升模型燈號判斷的靈敏度與可靠度，使黃金眼 AI 防詐成為更全面的金融詐欺偵測引擎。

蔡其杭表示，詐騙的手法日新月異，AI 阻詐模型除了能準確識別可疑的高風險案例外，更重要的是具備與時俱進、持續調優模型能力和效果的機制；如同維持客戶服務的品質一樣，刻不容緩。

李淑娟表示：「隨著模型的持續優化，黃金眼 AI 防詐模型的應用範疇將從目前的『臨櫃防堵』延伸到『全通路、跨產業、事前預警』的防禦機制，以事前預警的方式防堵詐欺事件。」舉例來說，當保戶撥打電話詢問保單借款或解約時，系統就會開始運作、提前識別風險，針對透過手機 APP 或網路平台辦理業務的數位客群，系統也會即時偵測，當出現高風險行為時即會立即展開關懷提問。

不僅從科技著手，南山人壽以 SAFE 逐步提升防詐安全網

值得特別注意的是，南山人壽並未將防詐視為單一的科技工程，而是從 SAFE–Skilled（防詐訓練）、Awareness（全民防詐）、Fintech（科技運用）、Engagement（聯防合作）–四個構面打造更完整的防護機制。

在專業技能方面，南山人壽不僅協助相關人員熟悉黃金眼 AI 防詐模型的操作模式，也持續透過內部教育訓練，以及跟刑事警察局等單位合作舉辦的工作坊等方式，全面提升員工識詐、阻詐的能力，達到 AI 人機互動的阻詐聯防保護網。

在防詐意識宣導方面，南山人壽除於全台 18 個分公司櫃檯播放刑事警察局提供的反詐騙影片，並在櫃檯明顯位置放置防詐文宣，協助來訪保戶掌握最新詐騙趨勢；更主動走入偏鄉、校園與新住民社群，並針對聽語障人士製作友善素材，以多元形式推廣防詐知識，降低詐騙事件發生的可能性。

在公私協力方面，李淑娟表示，南山人壽積極培育、鼓勵每一位壽險業務員成為「防詐大使」，在拜訪客戶時主動觀察各種異常徵兆，例如可疑的投資文宣或陌生人的頻繁出入，並將這些現場蒐集到的「軟性數據」提供回公司，作為模型判斷的補強資訊，以提升事前預警效果。

為了更好的保護高齡與失智等高風險族群，南山人壽也積極推動「保單安心聯絡人」機制，鼓勵保戶指定第二聯絡人，在其申請保單借款或終止契約時，可以主動通知聯絡人介入確認，降低詐騙風險；此外，亦針對受詐保戶提供「喘息關懷服務」，以低利紓困貸款協助保戶在遭遇詐騙後仍能穩定度過財務壓力，將防詐保護從事中攔阻延伸到事前預警與事後援助兩個層面，樹立產業新標竿。

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