沃爾瑪進軍加密市場！OnePay將支援BTC與ETH，開放交易與支付|數位時代 BusinessNext

沃爾瑪進軍加密市場！OnePay將支援BTC與ETH，開放交易與支付

沃爾瑪旗下OnePay將支援比特幣與以太幣交易，實現加密資產日常支付，並透過合規與安全機制，打造美國版的超級金融應用程式。

OnePay將支援比特幣與以太幣交易，打造美版超級金融應用

美國最大零售商沃爾瑪（Walmart）正透過旗下金融科技平台OnePay，全面進軍加密貨幣市場。根據《CNBC》報導，OnePay預計於2025年底前，在其行動銀行應用程式中開放比特幣（$BTC）與以太幣（$ETH）的交易與託管服務。這項計劃不僅讓美國民眾能直接透過熟悉的零售品牌接觸加密資產，也被視為加密支付邁向主流應用的關鍵轉折點。

OnePay是沃爾瑪與創投公司Ribbit Capital在2021年共同成立的金融科技公司，目標是打造一款「全方位金融應用程式」，整合儲蓄、信用卡、貸款、電信資費與數位錢包等功能。此次與加密基礎設施公司ZeroHash合作，將為用戶提供受監管的加密交易與資產託管解決方案。

支援加密資產支付，將與實體購物體驗無縫整合

根據內部消息人士透露，OnePay將允許用戶在App內持有比特幣與以太幣，不僅可進行買賣，更能將加密貨幣兌換成現金，用於沃爾瑪店內購物或償還卡片餘額。這意味著，消費者將能以幾乎零門檻的方式，直接在日常生活中使用加密貨幣，進行點對點支付或儲值。

這項舉措讓加密應用從過去侷限於交易所與專業用戶的世界，真正走向街頭巷尾與家庭日常。隨著OnePay已躍升為美國App Store和Google Play金融類前五名的應用程式，其影響力不容小覷。根據統計，目前OnePay已管理高利儲蓄帳戶、發行金融卡與數位獎勵錢包，具備一定的用戶基礎。

若將來OnePay支援更多加密資產（如$USDC、$USDT等穩定幣）並擴展至國際匯款功能，沃爾瑪有潛力成為全球最大加密支付入口之一，對傳統銀行與金融科技公司構成直接挑戰。

主流零售信任背書，補齊加密產業信任缺口

儘管加密產業發展迅速，但對於初次接觸者而言，仍存有操作複雜、安全性不足與詐騙風險等疑慮。沃爾瑪此番進軍加密領域，強調「安全、簡單、合規」，預計將採用強化KYC驗證、多重身份驗證與透明收費架構，並透過受信託的託管機構與合規交易商進行資產管理。

ZeroHash在今年成功募資1.04億美元，估值達10億美元，顯示其基礎設施技術備受業界認可。沃爾瑪選擇與其合作，也顯示對安全性與穩定性的高度重視。 與Coinbase、Kraken等專業交易平台不同，OnePay將以「支付優先」為核心，協助使用者把加密貨幣融入生活，而非僅作為投資標的。

這樣的設計，不僅對使用者友善，也為政策監管單位釋放訊號： 加密資產不再是投機工具，而是支付體系的一部分。 對於推動《GENIUS 法案》與開放401(k)加密投資選項的川普政府而言，這將是一次值得鼓勵的民間創新實驗。

市場布局明確，2025年或成加密支付爆發關鍵年

根據CoinGecko的數據顯示，隨著比特幣價格近日突破121,000美元、穩定幣總市值首次突破3,000億美元，加密市場進入強勁復甦期。

沃爾瑪此時宣佈啟動OnePay加密服務，無疑具備戰略眼光。根據市場預期，一旦OnePay於年底前在多州同步上線加密功能，其他大型零售商與支付平台勢必加速跟進。

尤其在過去銀行數位化進展遲緩、P2P支付缺乏普及的背景下，OnePay有望重塑零售與支付的交集，成為「美國版微信支付」的有力競爭者。若能順利擴展至國際轉帳、加密紅包或供應鏈金融等場景，其影響力將不亞於一場新型態金融革命。

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。

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。」

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。

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。