穩定幣也能「退款」?Circle計劃導入可逆交易,引發去中心化爭議
穩定幣也能「退款」?Circle計劃導入可逆交易,引發去中心化爭議
Circle考慮引入可逆交易,挑戰區塊鏈「不可更改」原則

穩定幣發行商Circle正在評估是否能為其發行的$USDC加入交易可逆機制。根據《金融時報》報導,Circle總裁Heath Tarbert表示, 團隊正「認真思考是否有可能讓某些交易具備可撤銷性」,以因應詐騙或爭議情況,並更貼近傳統金融的使用體驗。 這項想法若成真,將顛覆區塊鏈一貫強調的「交易不可更改」原則,可能引發去中心化社群的激烈爭論。

Tarbert強調,目標是在即時結算與交易保障之間取得平衡,類似信用卡在爭議交易中允許退款的做法。

他指出:「我們希望提供即時轉帳的便利,同時又不放棄最終結算的確定性,這當中本就存在一種緊張關係。」

此舉也代表Circle正試圖將穩定幣進一步導入主流金融體系。

擬透過新區塊鏈Arc設計補充協議層,支援爭議對帳功能

儘管Circle計劃加入交易保護機制,但根據目前規劃,新推出的Arc區塊鏈並不會直接支援交易「撤銷」功能, 而是考慮在區塊鏈之上設計補充協議層,例如透過雙方同意進行的「對向支付」實現類似信用卡退款的效果。 此設計理念已在Arc的LitePaper中被提及,未來可能由開發者模組支援爭議處理與退款流程。

Circle過去也曾發佈名為「退款協議」(Refund Protocol)的智慧合約,允許第三方調解支付糾紛,而無需直接保管資金。

Circle「退款協議」(Refund Protocol)示意圖。
圖/ Circle

Arc區塊鏈於8月正式亮相,主打金融機構應用場景,包括跨境支付與外匯結算,將$USDC作為原生Gas貨幣,並具備亞秒級最終結算與可選擇隱私功能。Circle表示,Arc將於今年秋季進入公開測試網階段,旨在打造一條符合合規與主流支付需求的穩定幣基礎鏈。

雖具凍結機制,Circle積極尋求更進階的資金保護選項

目前,Circle已具備凍結資產的技術能力,可依司法命令將指定錢包中的$USDC凍結,防止資產轉移。例如今年5月,Circle凍結了與Solana上的詐騙專案Libra Token有關的5800萬美元$USDC,後續經法院批准後於8月解凍。但此類作法仍無法回溯已完成的轉帳紀錄,也引發對應對速度與凍結效率的質疑。

數據顯示,Circle凍結的地址數與金額遠低於Tether。根據AMLBot 的 Dune Dashboard$USDC凍結地址僅347個、金額約1億美元,而$USDT的凍結總額已超過15億美元、涉及超過2400個地址。 這凸顯Circle對交易保護的需求逐步上升,並促使其思考更靈活的資金追回設計。

$USDC凍結地址僅347個、金額約1億美元,而$USDT的凍結總額已超過15億美元、涉及超過2400個地址。
圖/ Dune/@amlbot

穩定幣監管明朗化,Circle力圖搶占主流金融應用先機
今年7月美國通過《GENIUS 法案》,為支付型穩定幣建立專屬監管框架,要求發行方具備凍結、銷毀與回收資產的能力。此舉掀起穩定幣業者間的基礎設施競賽,Circle也在法規釐清後積極擴展產品應用。

截至目前,$USDC市值已達740億美元,僅次於Tether的1730億美元,穩居穩定幣第二大。Circle今年完成IPO上市後,加速拓展穩定幣跨境結算、企業支付與法規合規服務,並力圖以Arc、可逆交易機制與合規金融基建與傳統機構接軌,建立與Tether差異化競爭優勢。

Circle的新構想雖可能引起部分加密原教旨主義者反彈,但 在主流金融市場高度重視風控與交易保障的背景下,若能在「不影響區塊鏈透明性與效率」的前提下提供退款選項,將有望成為穩定幣進入更廣泛支付場景的重要里程碑。

關鍵字: #區塊鏈
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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