1000元客家幣登記最後機會!一文看懂怎麼領、何時用?
1000元客家幣登記最後機會!一文看懂怎麼領、何時用?
2025.07.29 | 區塊鏈
「1000元客家幣」7月1日開始登記!抽籤、領取、流程資格一次看

近期,台灣客家委員會將發放「客家幣」,共計28萬份,每份價值新台幣1000元。今日(7月2日)起,符合資格的民眾可開始進行登記,預計中籤者可於8月1日將此數位券匯入應用程式中使用。

值得注意的是,此客家幣計畫不僅是推動客家文化的措施,它更扮演著台灣中央銀行數位貨幣(CBDC) 發展的重要角色。中央銀行將藉由此次客家幣的發放與使用,首次啟動CBDC的實地應用,是台灣在數位金融基礎建設上邁出了關鍵一步。

領取資格

  • 客語能力認證者: 無年齡限制,只要通過2025年度客語能力各級認證,即可領取。若通過不同腔調認證,亦可分別領取。符合此類資格者,客委會已於7月1日起寄送客家幣紙本QR Code信件。
  • 已獲表揚之客語家庭成員: 通過認證者將直接列為發放對象。若原先透過拍攝影片獲得表揚,亦可更新「講客生活」影片,經確認後納入發放名單。

以上兩類成員無須登記, 從7/1起會陸續收到以掛號寄送的紙本客家幣QR Code。

  • 一般民眾(18至49歲): 需於指定登記期間內透過App完成登記,並經抽籤中籤後方可使用。

登記與抽籤時程

登記時間

自7月1日上午9時 起至7月30日中午12時 止。民眾可透過17家合作銀行或電子支付機構的數位錢包App進行登記。

合作的金融與電支機構,包含台銀、土銀、合庫、第一、華南、彰銀、上海、兆豐、台企銀、農金資、中華郵政、元大、永豐、玉山、台新、中信、一卡通。

如果沒有上述的銀行帳戶,可以透過台北富邦、國泰世華銀行、高雄銀行、王道銀行、台中商銀、瑞興銀行、新光銀行、聯邦銀行、遠東銀行、凱基銀行、連線銀行及南農中心的金融帳戶,註冊一卡通帳號,並開通數位券帳戶。

分流登記(7月1日至7月5日)

為分散登記流量,此期間採身分證字號尾數分流:

  • 7月1日(二):身分證字號尾數0、1
  • 7月2日(三):身分證字號尾數2、3 (今日適用)
  • 7月3日(四):身分證字號尾數4、5
  • 7月4日(五):身分證字號尾數6、7
  • 7月5日(六):身分證字號尾數8、9
  • 全面登記(7月6日至7月30日): 自7月6日起至7月30日中午12點止,所有符合資格者皆可進行登記。

抽籤時間:

2025年7月30日下午2時,客委會將依身分證字號尾數進行抽籤,並於活動網站公布結果。

消費使用方式

發放日期

中籤者的「客家幣數位券」將於8月1日 成功匯入App內。

使用範圍

民眾可在全國11個縣市(桃園市、新竹縣、新竹市、苗栗縣、台中市、南投縣、雲林縣、高雄市、屏東縣、花蓮縣、台東縣)、70個客家文化重點發展區中,掛有「(我)講客」標誌的客家幣合作店家進行消費。

結帳方式

臨櫃結帳時,只需出示客家幣QR code供店家掃描,或掃描店家TWQR並輸入消費金額後,即可完成抵用。客家幣可不限次數使用,直至金額用畢。

使用期間

自2025年8月1日起至2026年6月30日止。

加碼優惠

客委會為鼓勵18至49歲民眾踴躍登記,與15家合作金融機構合作,針對優先登記之中籤民眾提供 加碼優惠100元,總計4萬5000份,採先搶先贏,送完為止。(實際加碼優惠以各家機構說明為主)

客家幣背後的重要意義:CBDC的實地測試

此次客家幣的發行,不僅是一項文化推廣與消費刺激措施,它更扮演著台灣中央銀行數位貨幣(CBDC)發展的關鍵角色。

「客家幣」作為首個零售型CBDC的實地應用案例,最重要的任務就是累積實務經驗,並驗證平台的可行性。也就是說,央行對CBDC的研究已正式進入實戰階段。

什麼是央行數位貨幣(CBDC)?

央行數位貨幣 (Central Bank Digital Currency, CBDC) 是由中央銀行發行,供一般民眾和企業使用的數位形式法定貨幣。它與現行流通的紙鈔和硬幣同為央行負債,具備法定貨幣地位,提供穩定且受央行支持的數位支付工具。

台灣央行自2020年9月至2022年6月期間,已與外部技術團隊及銀行合作,完成了「零售型CBDC試驗計畫」,並成功開發出「雙層式CBDC雛型平台」。

雙層架構中的第一層,是中央銀行。中央銀行是CBDC的發行方,就像印製新台幣紙鈔一樣,央行負責鑄造(發行)數位形式的CBDC,並將這些數位貨幣分配給下一層的金融機構。

第二層則是商業銀行等中介機構。這些機構包括我們日常接觸的商業銀行、電子支付業者等,他們從央行那裡獲得CBDC後,會進一步向一般民眾和企業提供服務。

例如:

  • 錢包開立:就像我們在銀行開立帳戶一樣,民眾可以透過這些機構開設數位錢包來存放和管理CBDC。
  • 支付服務:民眾可以使用這些數位錢包進行日常的消費、轉帳等支付行為。

台灣央行在研發CBDC的基礎上,為了提升政府發放數位券的效率和整合度,特別建立了一個專門處理金流的「數位公共建設金流平台」。同時,這個平台會與數位發展部負責的「發放平台」合作,形成一個完整的系統,讓未來政府發放各類數位補助或回饋金時,能有更順暢、更有效率的數位化流程。而這次的「客家幣」計畫,就是這個整合系統首次實際應用的案例。

央行表示,將在客家幣試行期間收集使用者意見,以持續優化平台功能,並強化其安全性、效率與操作便利性,為未來全面推行零售型CBDC奠定技術與制度基礎。

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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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