Coinbase測試介面遭曝光!疑偷偷開發預測市場與代幣化股票功能
Coinbase測試介面遭曝光!疑偷偷開發預測市場與代幣化股票功能
Coinbase隱藏頁面外洩,預測市場功能提前曝光

美國最大加密貨幣交易所Coinbase再度掀起話題。科技研究員Jane Manchun Wong近日在X上發佈多張截圖, 顯示Coinbase正在測試內建的預測市場平台,甚至包含代幣化股票交易介面。 這些畫面疑似來自Coinbase官網與App的公開程式碼,經過逆向解析後被意外揭露。

科技研究員 Jane Manchun Wong 近日在 X 上發佈多張截圖,顯示 Coinbase 正在測試內建的預測市場平台,甚至包含代幣化股票交易介面。
圖/ X/@wongmjane

截圖顯示,預測市場將由Coinbase Financial Markets與KalshiEX LLC合作提供,後者是目前美國唯一受監管的預測市場業者。畫面中可見清楚的「Predictions」標籤、二元合約介紹、常見問答與操作指南,並支援$USD與$USDC進行交易。

Wong指出,外洩後Coinbase立即將相關測試頁面下架,更增加外界對功能即將上線的猜測。

市場關注的是,Coinbase今年多次強調要打造「萬物交易所」(everything exchange),預測市場與代幣化股票正是其佈局的核心項目。如今在正式發佈前被提前曝光,使得市場期待感與討論熱度瞬間升高。

預測市場成新戰場,Coinbase與Kalshi合作具監管優勢

從外洩的功能細節可看出,Coinbase的預測市場並非實驗性產品,而是一套完整、接近成熟的交易服務。所有預測合約皆採用二元結構,事件發生將給予1美元、不發生則為0美元,合約價格反映市場共識機率,使用者可在結算前自由交易「Yes」或「No」倉位。

由於Coinbase選擇與Kalshi合作,這意味著平台將受美國商品期貨交易委員會CFTC監管,合法性優於未受監管的預測協議。依照截圖內容,未來的市場類型將涵蓋政治、科技、加密、經濟、體育、科學與娛樂產業,並持續新增事件。

值得注意的是,預測市場熱潮正在快速擴大。 Polymarket今年交易量已突破數十億美元,Kalshi的累積成交量則達到170億美元。Google Finance、Yahoo Finance近期更開始整合預測市場數據,顯示預測合約已從小眾工具變成主流金融的新介面。

Coinbase搭上這波浪潮,意味著預測市場將第一次大規模進入美國合規交易所,並提供可能成為「下一個期貨或選擇權」的新型衍生產品。

代幣化股票與ETF功能現身,交易所業務邊界被重新改寫

Wong外洩的另一批截圖顯示,Coinbase也在測試「Stocks」與「ETFs」功能,介面看似可直接交易代幣化股票,含規範論述與下單按鈕。截圖中雖未出現具體股票名稱,但足以證明Coinbase正嘗試將傳統金融資產「上鏈」並整合至其交易App。

這項佈局早有跡象。Coinbase副總裁Max Branzburg今年7月曾公開表示,公司計劃將「所有資產上鏈」,包含股票、債券與早期代幣銷售。其它交易所如Kraken、Robinhood也已開始提供代幣化股票,顯示這將是交易所下一個競爭主軸。

若Coinbase真的在美國市場推出合規股票代幣化服務,將代表傳統券商與加密交易所的界線徹底消失,投資人能以單一App同時交易比特幣($BTC)、以太幣($ETH)、股票、ETF,甚至押注重大事件結果。對於已擁有數千萬使用者的Coinbase而言,這將是一項極具破壞力的整合。

12月17日成關鍵時刻,Coinbase或迎來「新紀元」

在外洩前一天Coinbase曾公開表示「請於12月17日直播中揭曉」。官方日前也發佈預告,稱將迎來「Coinbase System Update」,包含重大產品發佈、商業戰略更新與「很多很酷的新東西」。而在外洩引起巨大關注後,Coinbase並未否認這些功能,也尚未針對此事有任何評價。

Coinbase 日前也發佈預告,稱將迎來「Coinbase System Update」,包含重大產品發佈、商業戰略更新與「很多很酷的新東西」。
圖/ X/@coinbase

分析人士認為,Coinbase正試圖從「加密交易所」轉型為「全資產交易平台」,預測市場、代幣化股票、$USDC結算能力與合規衍生性金融商品版圖皆是其核心拼圖。此次外洩反而加速了市場對該公司12月17日活動的期待。

無論Coinbase最終推出哪些功能,有一點已逐漸明朗: 未來的交易所,不是單純讓用戶買賣比特幣的場所,而是將成為整合資產、資訊、預測與市場情緒的金融中樞。 此次外洩事件不只是新功能曝光,更像是一場金融業態轉變的提前預告。

本文授權轉載自《加密城市》

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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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