加密貨幣錢潮來了！傳統「老錢機構」擁3大優勢搶進，國泰金點名2種數位資產最有潛力|數位時代 BusinessNext

加密貨幣錢潮來了！傳統「老錢機構」擁3大優勢搶進，國泰金點名2種數位資產最有潛力

加密貨幣市場從過去無人可管的灰色地帶，逐漸走向合規元年。在Web3時代下，台灣金融巨頭如何將傳統優勢延伸到數位資產領域？

傳統金融如何跨入數位資產領域？國泰金控點出三大關鍵優勢

過去一年，世界各國對加密貨幣的監管框架趨於明朗，傳統金融機構也開始爭相推出合規的加密貨幣現貨ETF，擁抱Web3新世界。依據加密貨幣數據平台CoinMarketCap統計，2025年全球數位資產總市值更已突破4兆美元。

與此同時，台灣也逐步確立了加密貨幣市場的法治框架。但值得追問的是， 在區塊鏈去中心化、高透明度的特性之下，台灣金融巨頭要如何將傳統優勢延伸到數位資產領域？

關於這個問題，國泰金控資訊長吳建興認為，台灣金融機構若想抓住數位資產領域的機會，必須掌握三大核心優勢： 信任與合規、廣大客群與通路，以及技術賦能與生態共建。

核心優勢一：都是要買幣，何不跟老字號買？

在台灣銀行業者長年處於嚴格的金融監管體系下，風險控管、反洗錢（AML）、內稽內控等方面的標準，遠高於多數虛擬資產服務提供者。

長年累積下來的「信任資本」，能為客戶帶來安全感和可靠性。當用戶需要將其資產託付或進行大規模、高價值的數位交易時傳統金融機構（例如銀行）的合規與穩健背景，就成為最值得信賴的選擇。

這項優勢為銀行切入虛擬資產託管等服務提供了堅實的基礎，也是傳統金融機構最難以被Web3原生業者複製的優勢。

核心優勢二：銀髮客群廣！龐大通路具開發潛力

傳統金融機構坐擁龐大的客戶基礎和成熟的服務網路，將是用戶進入數位資產世界的最佳引導者。

除了安全、可信賴之外，銀行能透過理專團隊和實體分行，向廣大的中高齡層客戶進行數位資產的風險教育和專業諮詢，解決一般大眾對虛擬資產普遍存在的信任與操作門檻問題。

此外，在服務體驗上，金融機構也能將RWA投資、穩定幣支付等數位資產服務直接整合到現有的App、網路銀行和財富管理平台中，向客戶提供一站式服務體驗，降低使用門檻。

核心三：技術賦能與生態共建

其實早在多年前，包括中國信託、國泰金控等金融機構，就已展開對區塊鏈技術的研究與應用探索。例如，國泰金控攜手國泰世華銀行、國泰產險推出多個產業區塊鏈應用，如：環球貿易共享區塊鏈、電動車車聯網區塊鏈、產險聯盟區塊鏈，並投入研究用於身分驗證的去中心化錢包。

隨著監管框架逐漸明朗化，在有了明確的遊戲規則後，包括現實世界資產(Real World Assets，RWA)、穩定幣機制等創新應用的「代幣化」，終於有機會從概念走向產品。

面對區塊鏈與加密貨幣帶來的新技術，吳建興將這些數位資產應用歸類為「老酒新品」。吳建興認為，這些新技術背後的本質，其實還是傳統金融活動，只是「技術升級」後，可以更高效、更安全的執行。

以跨境支付為例，不管是目前使用的SWIFT系統，還是未來可能採用的穩定幣技術，從用戶的角度來看，最終目的其實都是「支付」，只是兩者在運作方式、轉帳效率和交易成本上有很大的差異。

不過，在眾多發展與研究的專案中，國泰認為在監管許可的情況下，最具潛力、最可能在近幾年被大量實際應用的，就是穩定幣與RWA的技術。

穩定幣和RWA為何受矚目？

穩定幣與RWA，是目前數位資產領域中最多金融機構正在關注的兩大創新，因為這兩者都具備了將Web3技術導入傳統核心金融業務的潛力。

前者穩定幣，錨定了法定貨幣價值（如美元），作為Web3經濟中的「鏈上現金」，能夠取代傳統高成本、耗時的跨境支付系統，實現秒級清算，大幅提升跨境支付、交易清算的效率並降低成本。

而後者RWA的價值，則體現在普惠金融和資產活化上。例如，房地產、債券、股票等價值較大、缺乏流動性的實體資產，就可以透過將原本數千萬的單位拆分為更小的份額，轉化為區塊鏈上的數位憑證，即所謂的「代幣化」（可以想像房地產之於REITs的拆分邏輯）。

在台灣，RWA被視為相對容易落地的領域，因為其涉及的資產本質上還是屬於現行法規的範疇。目前，主管機關正在積極研究如何透過行政命令或配套法規，來規範未來RWA的運作與代幣發行流程。

至於穩定幣，金管會則正在研擬相關的執法建議，預計將定義穩定幣的資產架構和發行規範，並作為未來《虛擬資產專法》下的重要配套法規。

監管框架是創新發展與用戶信任的關鍵

面對Web3浪潮來襲，國泰對數位資產的策略非常務實，「先求合規，再談發展」。吳建興明確指出，作為受到高度監管的金融機構，所有的創新都必須嚴格在法律框架內進行。

基於這樣的認知，國泰勇於踏出第一步—透過銀行公會，參與穩定幣的法規架構研擬，並參與RWA POC實證，希望協助台灣數位資產規範落地。吳建興直言， 「像穩定幣這樣的新應用如果想要真正大規模落地，最終還是要看《虛擬資產專法》這張入場券什麼時候發下來。」

此外，在內部營運方面，國泰設立了「FinTech溝通平台會議」，每季都會定期開會。這個會議會由負責產品的團隊、搞技術的工程師、公共事務策略溝通人員，以及把關法律合規的人一同參與，確保他們在導入任何新技術時，都能同時兼顧業務需求、技術可行性、且完全合法。

吳建興認為，傳統金融機構在虛擬資產領域的最大優勢，就是其長期累積的「信任」資產。他強調：「因為金融業高度被監管，所以我們不管是風險控管、AML、內部的這些內稽內控，相對來說會讓客戶比較安心，覺得比較可以信任。所以我覺得這也是我們金融機構在虛擬資產領域中，佔到的最大優勢。」

延伸閱讀：美參院通過《GENIUS法案》！穩定幣強制錨定美債：全球「美債販賣機」時代來了？

責任編輯：李先泰

「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。

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%。

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。

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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