【觀點】從台幣升值 10% 的風暴看金融系統的未來
【觀點】從台幣升值 10% 的風暴看金融系統的未來
2025.05.14 | 區塊鏈
你的錢真的是你的嗎?

台幣從 33 元飆到 29.7 元,創下近年最猛烈的升值。5 月 5 日早上,當民眾瘋狂湧入各大銀行 App 搶購便宜外幣時,災難發生了—台新、國泰、中信等多家銀行的 App 全面當機。出口商抱頭哀號,換匯民眾對著「系統暫停服務」的畫面乾瞪眼,網路銀行變成「數位墓地」,ATM 成了「金融界的盆栽」。

這場「外匯之亂」像一記警鐘:當金融風暴來襲,你的錢真的是你的嗎?

中心化金融的「信任危機」

根據央行資料,台幣自 2024 年底升值近 10%,出口商因拋匯損失數十億,企業囤美元卻被匯率反噬。更慘的是,交易量激增讓銀行系統「全面崩潰」。台新銀行坦承「使用流量超過 App 負荷」,國泰世華系統顯示需要排隊 5 分鐘,多家銀行直接暫停服務。

央行總裁點名「市場禿鷹」炒匯,高喊「嚴密監控」卻被酸「躺平」,搞得民眾只能邊滑手機邊罵街。

這不只是技術問題,而是信任危機。中心化金融把你的資產鎖在銀行伺服器裡,匯率波動、系統當機,甚至政策翻臉,都讓你毫無招架之力。

非託管錢包則是:私鑰在手,資產我有

相比之下,比特幣網路自 2009 年上線以來從未停機;以太坊即使在最繁忙時期,也只是交易費用上升,而非系統崩潰。這種差異源於架構設計的根本不同:傳統銀行的中心化伺服器容易形成單點故障,區塊鏈的分散式節點則具備天然的抗壓能力。

當傳統金融「卡機」,區塊鏈的「Own Your Asset」理念從幣圈迷因搖身變成救命解方。非託管錢包讓你握緊私鑰,甩開對銀行的依賴。根據 CoinMarketCap,2025 年穩定幣交易量已突破 1.2 兆美元,顯示越來越多使用者轉向區塊鏈尋求避險。

比如,一家台灣服飾出口商用錢包存 USDT,當匯率亂象來襲時直接轉換資產,省下高昂匯差。資金到帳時間從 3-5 個工作日縮短到幾分鐘,手續費也從 2-3% 降到不到 1%。

根據 Dune Analytics,2024 年全球非託管錢包活躍地址已超 1.2 億,成長 30%。這波趨勢不只關乎技術,更是一場金融自主的覺醒。當銀行當機,區塊鏈上的使用者卻能隨時打開錢包,檢查私鑰,繼續交易 — 這就是「Own Your Asset」的真諦。

在這次台幣升值風暴中,許多企業和個人尋求避險管道。傳統的遠期外匯合約手續繁複、門檻高,不適閤中小企業或個人使用。穩定幣提供了更靈活的選擇。USDC、USDT 這類錨定美元的加密貨幣,透過市場機制維持價值穩定,無需央行式的行政幹預。當市場出現價差時,套利者會自動進行調節。

金融基礎設施的現代化需求

當然,非託管錢包不是萬靈丹。私鑰丟了,資產就「人間蒸發」—— 這可比忘記銀行密碼慘多了。台灣近期虛擬幣詐騙案(如 ACE 交易所風波)也提醒我們,使用者教育和監管仍是痛點。不過這次事件凸顯了台灣金融基礎設施亟需現代化。許多銀行系統仍在使用數十年前的技術架構,就像用老舊的水管系統應對突如其來的大水量,自然容易爆管。

新加坡的 PayNow 系統整合了區塊鏈技術,實現了跨行即時轉帳;日本的銀行聯盟正在測試基於區塊鏈的結算系統。這些創新並非要顛覆現有體系,而是在保留銀行優勢的同時,引入區塊鏈的效率和透明度。

未來的金融體系,很可能是傳統金融與區塊鏈金融的混合體。關鍵在於如何找到兩者的最佳結合點,創造出既安全合規,又高效便利的金融服務。

台幣亂象像一面鏡子,照出中心化金融的裂痕,也點燃了「Own Your Asset」的火花。KryptoGO 的非託管錢包不只是科技玩具,而是 Web3 時代的通行證 —— 從穩定幣避險到 AI 驅動的支付,再到去中心化身份的未來,它讓你成為資產的真正主人。

下次當銀行當機、央行聲明又開始「猜謎」,就打開自己偏好的非託管錢包,檢查你的私鑰。金融風暴或許難免,但有了非託管錢包,你至少能淡定地說:「我的資產,我說了算。」

對我來看,作為 Web3 從業者,我們不是要顛覆銀行,而是要與傳統金融攜手,共同建構更強韌、更高效、更普惠的金融體系。當下一次金融風暴來臨時,希望我們有更好的基礎設施來應對挑戰。

關鍵字: #區塊鏈
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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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