打造「萬事皆可賭」的Polymarket:他22歲在浴室創業,如何5年內靠「真相定價」翻出億萬身價?
打造「萬事皆可賭」的Polymarket:他22歲在浴室創業,如何5年內靠「真相定價」翻出億萬身價?
「萬事皆可賭」?

什麼叫「萬事皆可賭」?基於區塊鏈的去中心化預測市場平台Polymarket,給出了答案。小從「馬斯克一週發幾篇貼文」、「今天最高溫」,大至「總統選戰結果」,都是能Polymarket下注的題材。

Polymarket是在2020年創立的,由年僅27歲的Z世代青年謝恩.卡普蘭(Shayne Coplan)創辦。根據《Fortune》報導,**Shayne Coplan已經成為世界上最年輕的白手起家億萬富翁。

值得注意的是,Polymarket的核心撮合目前不抽交易費,營收能見度有限。因此Shayne Coplan致富的原因在於公司估值飆升帶來的股權價值。

2025年10月,NYSE母公司ICE宣布對Polymarket投資高達20億美元,交易後估值約90億美元;多家媒體與財經資料指出Shayne Coplan持有約一成以上股權,身價因此突破十億美元。

這是典型的「高估值私募→創辦人股權市值暴漲」路徑,與公司當下的營收規模並不必然一致。

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Polymarket近期獲得洲際交易所集團投資,估值飆升至90億美元,也使得創辦人卡普蘭成為最年輕白手起家億萬富豪。
圖/ Shayne Coplan
Polymarket如何玩透「跋筊」?

Polymarket是一個用穩定幣USDC在區塊鏈上買賣「事件結果股份」的去中心化預測市場,它就像是一間線上賭場,針對當前或未來事件的各種結果可能性進行投注,每個市場結果以「是」(yes)、「否」(no)的股份來區分。

以美國總統選舉「川普是否勝選?」為例:

你用USDC在「特朗普勝選?」市場買入「是」股,若當前價格0.62美元,代表隱含機率約62%。

成交 :買100股花62美元。
市場變動 :民調利好,價格漲到0.70;你賣出100股,收到70美元,實現8美元利潤。
結算 :選後若川普確實勝選,「是」每股兌付1美元;若未勝,「是」歸零,「否」每股兌付1美元。

總之,最終預測正確的贏家每股將能得到1美元的收益,而收益會以穩定幣USDC支付。

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Polymarket上,大大小小的事情都能成為一場賭局──一個預測市場。
圖/ Polymarket
賭場?少年CEO認為是「真相市場」

針對外界在Polymarket貼上的「賭場」標籤,卡普蘭認為預測市場是一種集結群體智慧與資訊的手段,更強調平台是「事件驅動的資訊與定價機制」,價格反映群體對事件機率的最佳估計,屬於預測與對沖工具,而非娛樂性博彩。

在技術上,Polymarket與賭場最大的差別在於「賭局沒有莊家」,平台不會從賭金中抽成。卡普蘭曾在X上分享Polymarket的理念,直言「價格由市場而定而非業者,沒有『莊家』設定賠率。」

卡普蘭表示:「這是看不見的手,而非天平上的拇指,背後的理念是:如果人們不同意價格,他們就有機會透過購買認為定價過低的一方獲利。」

從紐約證券交易所將分發Polymarket數據的合作也可看出,Polymarket的價值並非透過賭局斂財,而是依託賭局產生的數據,可供大量決策參考。

當然,預測市場上進行的仍是大大小小的賭博,使得這項產業可說遊走在灰色地帶。Polymarket也一度在2022年惹上官司,遭美國商品期貨交易委員會控告,不僅被迫退出美國長達3年之久,還支付了140萬美元罰款,直到今年9月才獲准重返美國市場。

在浴室創業,擬打造能信賴的資訊來源

卡普蘭創辦ㄖPolymarket,是起源於對區塊鏈技術的熱愛。他是以太坊2014年發行時,最年輕的參與者,在紐約大學攻讀電腦科學學位期間,更決定輟學轉投加密貨幣領域。

但輟學後,最初幾年他可說一事無成。根據《彭博社》報導,他投入加密貨幣領域幾年後捉襟見肘,甚至一度付不出房租,只能變賣身邊物品換取金錢。直到2019年,他開始鑽研經濟學家羅賓.漢森(Robin Hanson)對預測市場的觀點,注意到這種模式背後具有的龐大潛力。

不久,新冠疫情爆發。他認為正是時候開發一款預測市場平台,讓待在家裡無法出門的大眾,能夠一起在線上預測現實世界的發展,便在自家的浴室裡克難創業,拿洗衣籃當桌子墊著他的筆電。

卡普蘭曾透露,當時他看見疫情下假消息滿天飛的亂象,希望Polymarket能成為一個值得信賴的消息來源,尤其是疫情方面,平台成立後的第一批預測市場,就是疫情相關議題,例如某座城市何時解封、疫苗什麼時候會好。

去年11月,他在一篇回顧草創期的貼文中透露,那時身無發文的他獨自創業,總部就是浴室中臨時搭設的辦公室,「當時我完全沒想到Polymarket會改變世界。」

雖然成立不到3年,Polymarket就被美國政府盯上,因提供未註冊市場遭處於罰款,還不得不禁止美國民眾使用。但儘管面臨眾多阻力,仍無法阻止Polymarket持續茁壯,2024年美國總統大選更使得這個平台成為各方關注的資訊來源,確立在預測市場產業的關鍵地位。

Polymarket能比任何民調更快速反應選情變化,例如一場辯論會後某方的賠率旋即上升,提供了更為迅速果斷的市場預期。

據媒體統計,截至2024年美國總統大選投票日前,Polymarket上針對這個議題的投注金額累積達到32億美元。

Polymarket「幾乎沒收入」,變現成當務之急

然而縱使賭金如此龐大,Polymarket沒有從中獲得一毛錢,不從賭金抽成是他們作為預測平台的原則,但這也衍生出一個外界持續想問的問題: Polymarket怎麼賺錢?

事實上,目前Polymarket還沒有明確的商業模式,如同前面所述,官網上的聲明提到,他們不僅不從賭金中抽成,用戶存入或提取USDC也不必向平台支付任何手續費,開闢營收管道可能是他們的當務之急。

Polymarket投資者1confirmation創辦人尼克.托曼諾(Nick Tomaino)曾在去年11月坦承,Polymarket的收入「非常低」,目前他們主要依靠燃燒投資者的資金營運,但不可能永遠這樣下去。

而近期獲得洲際交易所集團投資,或許將是Polymarket創造收入的關鍵時刻。洲際交易所集團會分發Polymarket的數據,這很有可能為Polymarket建立營收,並且代幣化合作同樣具有可能創造服務費用等收入來源。

另外,在公佈獲得投資後不久,卡普蘭在X上暗示了Polymarket發行自家代幣的可能性,他在一則貼文中列出了市值前4大的加密貨幣,以及「$POLY」。Polymarket可能發行代幣的傳言已經流傳了好一段時間,先前他還轉推了一些談論Polymarket可能發行自家代幣的貼文。

不過卡普蘭對Polymarket的下一步怎麼走,似乎不太擔心,「最好的還未到來,順其自然吧。」在公佈獲得洲際交易所集團投資的貼文最後,他如此寫道。

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資料來源:FortuneBloombergForbes

責任編輯:李先泰

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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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