Bybit駭客攻擊後,DeFi如何有效應對市場動蕩?
Bybit駭客攻擊後,DeFi如何有效應對市場動蕩?
2025.02.24 | 區塊鏈
DeFi如何有效應對市場動蕩?

在Bybit遭遇14億美元駭客攻擊後,加密貨幣市場面臨嚴重衝擊,DeFi(去中心化金融)平台如何應對這一史上最大規模的駭客事件,以及潛在的傳染風險和USDe價格波動,成為了加密領域關注的焦點。本文將深入探討此次攻擊對Aave、Ethena及USDe的影響,分析DeFi系統如何應對這一事件,並探討Proof of Reserves(儲備證明)是否能夠防止超過2000萬美元的清算。

在攻擊發生後,Chaos Labs團隊與bgdlabs、AaveChan和LlamaRisk共同成立了應急小組,評估Aave可能面臨的風險和系統性風險。

應急小組重點關注了幾個核心問題:Bybit的償付能力狀況、是否存在更大規模攻擊的可能性,以及考慮到sUSDe的敞口,任何破產或減記可能對Aave造成的影響。

Ethena Labs確認其資金是通過Copper.co託管的,但市場仍擔憂Bybit無法兌現損益可能導致的連鎖反應,以及USDe是否會面臨更深度的脫鉤風險。

對Bybit破產風險的分析顯示,主要存在三個方面的隱患:USDe對沖失敗導致的敞口風險、ETH價格下跌引發的連鎖清算風險,以及潛在的DeFi傳染風險。

這促使相關方需要準確量化損失以決定是否採取凍結sUSDe市場等措施。通過透明度儀錶板可以看到Ethena在Bybit的ETH配置情況,而Ethena Labs的抵押品則安全地存放在Copper.co場外,這種託管解決方案和場外結算機制使Ethena和USDe有效地規避了類似FTX交易所的破產風險。

在假設4億美元的「帳面」名義ETH頭寸無法平倉,且ETH價格在Copper.co釋放資金前下跌25%的情況下,Ethena可能面臨1億美元的未對沖損失。不過,考慮到6000萬美元的保險基金,USDe的總支持損失預計僅為0.5%。

基於風險相對可控的判斷,Aave準備了風險應對方案,並持續監控事態發展。

在價格方面,USDe在不同交易場所出現了明顯的價格偏差。在Bybit平台上,由於恐慌性拋售和缺乏即時套利,USDe/USDT一度跌至0.96美元。

相比之下,鏈上定價表現更為穩定,僅出現短暫脫鉤至0.994美元的情況,並很快通過套利恢復。這種差異主要源於贖回機制和預言機的作用。

與CeFi不同,USDe的贖回可通過Mint and Redeem(鑄造與贖回)合約在鏈上持續且原子化地進行。USDe的鏈上贖回機制運行順暢,數小時內完成了1.17億美元的贖回。Ethena Labs還將贖回緩衝區提升至2.5億美元,並通過持續補充維持價格穩定,直到USDe恢復錨定。由於USDe贖回的原子化特性,白名單贖回者迅速在Curve上彌合價差。

然而,預言機的異常放大了市場風險。Chainlink的USDe/USD價格預言機偏離鏈上價格,下跌至0.977美元,儘管贖回機制仍在正常運作。

這一偏差導致Aave上2200萬美元的清算,交易者因二級市場價格波動被清算,儘管其USDe資產的抵押狀況良好。

這凸顯了預言機機制的改進空間,一個整合儲備證明的智慧數據源或許能夠提供更準確的USDe估值,避免不必要的清算。考慮到即時贖回,而不是僅依賴於加權平均交易價格。這樣的智慧預言機可以:

  • 防止不必要的清算
  • 維持資本效率
  • 降低市場壓
哪些地方可以改進?

風險、價格和儲備證明數據必須協同工作,而不是孤立存在,以確保價值並在壓力下保持DeFi系統的韌性。價格預言機應反映真實的抵押品支持,而不僅僅是二級市場價格。

整體來看,DeFi生態系統承受住了這次壓力測試。Bybit團隊通過保持透明溝通穩定了市場,Ethena Labs團隊迅速消除了風險敞口,確保贖回順利進行,而Aave則在沒有產生壞帳的情況下有效控制了風險。

這次事件表明,為了建立更具韌性的系統,行業需要更智慧的預言機和風險感知基礎設施,在確保安全的同時提高資本效率。下一次重大壓力測試的到來只是時間問題,行業需要未雨綢繆。

本文合作轉載自:PANews

關鍵字: #駭客 #交易所
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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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