金管會虛擬資產專法陳報行政院,穩定幣納管、打詐成焦點
金管會虛擬資產專法陳報行政院,穩定幣納管、打詐成焦點
虛擬資產專法草案陳報行政院,穩定幣納管成關注焦點

金管會於10月13日向立法院財政委員會提出業務概況報告,強調在健全金融市場發展與強化風險監理的六大重點工作事項中,加速金融科技創新與發展,以及落實消費權益保護與普惠金融,成為施政核心。

在金融科技領域,金管會證實已積極研訂「虛擬資產服務法」草案,該專法已於114年6月27日陳報行政院審議。此專法旨在加強對虛擬資產服務及市場的管理,以更全面地保障虛擬資產交易人的權益。

值得注意的是, 這部專法草案中已涵蓋了「穩定幣發行及管理」 的相關章節。金管會規劃,待法案公佈施行後,發行人必須經過主管機關許可,才能在境內發行穩定幣,並需要符合相應的監理要求。 此舉意味著台灣對於虛擬資產的態度正從觀察階段邁向積極納管,特別是針對具有潛在金融穩定風險的穩定幣類別,預計將建立起明確的監管框架。

四家銀行試辦虛擬資產保管業務,RWA代幣化驗證完成

除了頂層的法規設計外,金管會也透過試辦機制,鼓勵金融創新並探索新興業務的可能性。 目前,金管會正在推動「虛擬資產保管業務」的主題式業務試辦,並已核准4家銀行參與試辦。 金管會指出,後續將以這些試辦結果作為重要參考,用以增訂相關規範並擬定政策,以期在保障安全的前提下,發展虛擬資產的保管服務。

此外,在金融創新的前沿,金管會的「RWA代幣化小組」(現實世界資產代幣化)也已完成階段性任務。該小組自114年1月提交期中報告後,便持續進行概念驗證的實證作業,並已於114年9月25日完成期末(實證)報告。這顯示 台灣在探索資產代幣化這一新興金融模式上,已進入實務驗證階段。金管會同時也持續優化金融科技實驗制度,預計在114年第4季完成「金融科技發展與創新實驗條例」修正草案的研議,藉此參酌國外作法並擴大創新領域。

跨部會金警聯手165,防制虛擬資產遭非法使用列入查核重點

面對數位浪潮帶來的金融詐騙挑戰, 金管會將「防制詐騙」議題列為年度檢查的重點 ,並全面強化打詐措施,尤其是針對虛擬資產遭到詐欺利用的風險。金管會督導銀行公會舉辦了 「金融科技打詐高峰會」,並成立了「防範金融詐騙委員會」,展現公私部門協力的決心。

同時,金管會宣佈啟動「金警聯手165」防詐宣導活動,計劃在年底前舉辦165場宣導,並成立「防制詐欺聯繫平臺」,增進跨領域合作。

特別針對虛擬資產的監理,金管會已採取多項跨部會合作措施。 其中包括與中央警察大學簽署合作備忘錄,旨在共同防制虛擬資產遭非法使用。 此外,金管會亦於9月5日與法務部合作,辦理了防制虛擬資產遭詐欺利用的教育訓練。這些行動透過跨部會合作,不僅強化了防制詐騙的能力,同時也加強了對新型態業務的監理力度。金管會的報告指出,這些措施是落實消費權益保護的關鍵環節,確保民眾能獲得基本的保險保障與金融服務。

本文授權轉載自《加密城市》

關鍵字: #金管會
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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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