【觀點】一條鏈一個錢包好麻煩！統一帳戶是加密錢包演化的聖杯？|數位時代 BusinessNext

【觀點】一條鏈一個錢包好麻煩！統一帳戶是加密錢包演化的聖杯？

在以太坊推出ERC-4337、EIP-3074和7702後，我們正見證 EVM錢包的使用者體驗與帳戶結構逐步走向以智能帳戶為基礎的統一帳戶之路。

觀點文章呈現多元意見，不代表《WEB3+》的立場

加密錢包的終局之路？

在 Ethereum 推出 ERC-4337、EIP-3074 和 EIP 7702 之後，我們正見證 EVM 錢包（Wallet）的使用者體驗（UX）與帳戶結構逐步走向以智能帳戶（Smart Account）為基礎的統一帳戶（Universal Account）的終局之路。

加密錢包可以是以下的呈現形式：第三方錢包擴展、超級應用、特定應用、或嵌入式錢包。

不論是什麼形式都面臨著使用者在不同錢包、不同鏈之間來回切換的碎片化體驗。這樣的切換對於新手使用者而言，是極大的門檻，甚至對於資深使用者來說也是一種困擾。

因此，以終為始來看，統一化使用者體驗（Uniform UX）是加密錢包追求的終極目標。

統一化使用者體驗的實現意味著錢包將提供一個基礎層的一致性功能，讓每個 DApp 和使用者都能享有簡單且統一的操作體驗，解決目前多鏈錢包所面臨的痛苦點，著手改進這些已經折磨我們一段時間的問題：

資產橋接的煩惱：在多鏈的世界中，橋接代幣就像跨國換錢一樣困難又費時。
每條鏈都要原生代幣支付 Gas：在多條區塊鏈上進行交易，就像你要開很多車，但每一臺車都需要不同的燃料，這樣的操作成本和麻煩程度讓人卻步。
不知道在哪個鏈，還要手動連接：每次切換不同的鏈時，就像你走到某個城鎮，卻不知道要搭哪條公車線，還得自己查找資訊，非常不直覺。
多鏈設定中的多次點擊：每次在多鏈之間交易都需要點擊很多次，就像你每次購物結帳都得重複輸入地址、付款方式，這樣的使用者體驗令人頭疼。
開發人員的負擔：開發者需要為每個鏈分別建立一套機制，就像每次做一道菜都要準備不同的鍋具和食材，完全不能複用，這樣的負擔非常大。
嘗試新應用的難度：想在不同鏈上試用新的應用程式，就像去不同國家遊玩，但每次都得重新辦簽證，根本無法隨心所欲。

統一錢包如何解決目前的痛點？

統一錢包的 UX 指的是創造一個無縫的 Web3 體驗，讓這些問題迎刃而解，DApp 可以透過在統一的框架和 UX 上建構自己的使用者體驗，不需要重複發明輪子，也能利用錢包中的智慧功能輕鬆解決各種需求。

贊助交易：就像某些應用允許你免費使用，他們可以和錢包合作，贊助一些交易，這樣使用者就不用每次都自己掏錢加油（Gas）。
使用任何代幣支付 Gas：想像你可以用信用卡、現金、甚至是點數支付燃料費，這樣的彈性會讓使用者感覺更加友好。
批量交易：如果你要買很多東西，但可以一次性結帳，而不必一個一個輸入卡號，這樣是不是方便多了？在錢包層級，我們希望批量處理交易，讓 Dapp 能為使用者帶來更流暢的體驗。
權限 / 會話金鑰：透過智能帳戶，應用程式可以在需要額外權限時提供更高級的功能，就像你給朋友一把臨時的家門鑰匙，他們可以在你不在的時候幫你澆花，而你不用擔心安全問題。
跨多個 L2 的交易：使用者不需要手動切換鏈，只需要設定好想做的事情，錢包就能自動選擇最好的鏈來處理，就像導航軟體幫你選擇最快捷的路線一樣，讓使用者完全不用操心。
這些痛點的解決方案，不應只是錢包自己在努力， DApp 也應該共同建設一個更好的使用體驗。例如，恢復帳戶功能應該由錢包來支援，而非每個 DApp 各自為戰。這樣的合作能讓我們真正達成 Web3 世界中統一、簡單、強大的使用者體驗。

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「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。

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%。

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。

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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