SEC開大門!「創新豁免」一個月內啟動,擬全面更新市場規則
SEC開大門!「創新豁免」一個月內啟動,擬全面更新市場規則
推動「創新豁免」機制,SEC擬為加密產業打開快速通道

美國證券交易委員會(SEC)主席保羅・阿特金斯(Paul Atkins)近日在《CNBC》訪談中表示, SEC最快將於1個月內公佈「創新豁免」(Innovation Exemption)規則草案,為加密企業、特別是DeFi產業提供更快速的產品上線途徑。 此舉被視為美國監管態度從防堵轉向建設的重要象徵,顯示當局意圖以制度升級回應產業需求。

阿特金斯指出,部分證券法制定於近100年前,根本不適用於今日的數位資產環境,使企業面臨高度不確定性,因此SEC必須先行改革,而不必完全等待國會通過市場架構法案。

他補充,SEC將協助參議院正在推動的加密市場結構立法,包括釐清SEC與商品期貨交易委員會(CFTC)在數位資產監管上的劃分。同時,SEC內部正研擬「代幣分類架構」,預計數個月內公佈,協助界定哪些加密資產屬於證券。這是SEC過去多年未能突破的監管核心問題,如今首次朝明確化方向前進。

百年舊制不符時代,SEC擬全面更新開示與市場規則

阿特金斯強調,SEC最迫切的任務之一,就是更新長期阻礙創新的「老舊規則」。他表示,許多關於託管、交易結構與資訊揭露的規定在網際網路出現之前就已存在,從未針對鏈上資產存取方式進行修正。「當規則不合時宜,市場就無法有效保護投資人,也無法支持新創發展。」

他特別點出,美國上市企業數量已從30年前的水準腰斬,而其中一部分原因在於SEC的開示規範已經脫離「重大性」原則,使市值僅2.5億美元的企業,卻要遵守與千億規模公司相同的負擔。他批評,這樣的機制不但無助於投資人,反而壓垮中小企業的籌資能力。

阿特金斯亦透露,SEC計劃在2026年啟動一系列制度改革,使美國IPO市場重新活絡,也將使希望上市的加密企業,如Kraken、灰度(Grayscale)、BitGo等都能夠受惠。他今日於紐約證交所敲鐘並發表談話,暗示他將更明確闡述監管現代化路線。

國會推動數位資產法案,監管機構進入協作階段

目前,美國參議院銀行委員會與農業委員會正在推動《CLARITY法案》,目標是在12月完成初版內容。該法案將明確劃分SEC與CFTC的監管範圍,涵蓋交易所、託管、穩定幣與仲介機構義務等核心議題。

阿特金斯表示,即使法案尚未落地,SEC已具備足夠權限推進監管現代化,包括減少對加密企業的執法案件、對去中心化基礎建設(DePIN)提供無行動函(No-Action Letter)等。他強調,SEC不再採取全面緊縮策略,而是配合白宮方向,將加密視為有助金融市場創新的新興產業。

這也象徵著美國監管的重心正在轉移:從執法主導轉向制度建設,從「管制是否允許」轉向「如何更安全地允許」。

監管機構協同前進,《GENIUS法案》穩定幣架構同步推進

在SEC著手改革證券規則的同時,聯邦存款保險公司(FDIC)也公佈《GENIUS法案》最新進度。代理主席Travis Hill表示,本月將發布首版架構,2026年陸續提出發行商牌照、資本與準備金要求。這將成為美國首套聯邦層級的穩定幣監管制度。

外界普遍認為,SEC的市場結構改革與FDIC的《GENIUS法案》將構成美國數位資產監理的新雙軸,前者重整資本市場規則,後者建立美元穩定幣的國家級標準。

兩者搭配,意味未來的美國加密監管將更清晰、更一致,並更積極支援市場創新。

阿特金斯在訪談最後表示,美國正處於「重大轉折點」,百年前建立的規則架構必須重新設計,才能讓美國在全球金融競爭中保持領先。他預告的改革方向,被產業視為美國「監管翻篇」的正式開始。

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?

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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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