「別再憑空編故事!」摩根大通CEO強硬否認因政治封鎖銀行帳戶
「別再憑空編故事!」摩根大通CEO強硬否認因政治封鎖銀行帳戶
多名客戶指控遭關戶,摩根大通捲入「政治性停帳」風暴

摩根大通這幾週遭多名企業與個人控訴無預警關戶,引發外界質疑銀行是否基於政治立場採取差別待遇。川普媒體執行長、前國會議員Devin Nunes指出,自家企業曾遭摩根大通停帳,且此情況並非孤例,他聲稱超過400名與川普相關的個人與組織,於司法調查中銀行資料遭特別檢察官JackSmith大量調取。

加密支付平台Strike執行長Jack Mallers也在上月表示,自己的摩根大通個人帳戶遭到關閉且未獲合理說明,再度引發市場對「Chokepoint 2.0」的疑慮。另外,非託管交易平台Shape Shift的行銷主管亦分享相似經驗,指稱銀行做法已造成寒蟬效應。

面對網路批評延燒,外界懷疑摩根大通是否刻意封殺特定族群或產業,尤其是與加密貨幣或保守派政治陣營有關者,使「政治停帳」成為輿論焦點。

戴蒙強硬否認政治因素:規則才是問題,別再「幻想故事」

摩根大通執行長傑米・戴蒙(Jamie Dimon)於Fox News節目上回應爭議,語氣罕見強硬。 他直言:「人們該長大了,別再憑空編故事。」戴蒙強調銀行確實會關閉部分客戶帳戶,但原因從不與對方的政治或宗教立場相關。

「我們確實關戶,對象裡有民主黨人、有共和黨人,也有不同宗教信仰者,但從來不是因為這些身分。」他說。

戴蒙指出,銀行依法需在法院傳票下向政府提供資訊,而不是「想給就給」。外界常批評銀行「配合政府調查」即是政治操作,但戴蒙強調這是所有金融機構必須遵守的法律義務 ,「我在好幾任政府底下都遵守同樣的規範,其中很多規定我也不認同」。

他反倒批評現行「停帳制度」本身存在問題,依賴媒體報導、風險判斷或可疑活動就可能導致銀行終止服務,讓客戶無所適從。「我不喜歡停帳,我已經呼籲改革這套制度15年了。」

美國行政部門啟動調查,金融監管與政治拉鋸加劇

隨著加密企業與保守派人士抱怨長期被金融體系排拒,美國政府也開始介入。川普總統於今年8月簽署行政命令,要求金融監管機關調查「是否存在對數位資產產業或特定政治族群的停帳行為」。

戴蒙則透露,摩根大通已向政府提出改革建議,包括縮減不必要的資料回報要求,降低銀行在法律壓力下被迫停帳的機率。他強調問題根源不在銀行,而是監管制度過於僵化,使金融機構無法擺脫風險控管壓力。

值得注意的是,戴蒙也公開批評雙方政黨皆曾施壓銀行。「民主黨、共和黨都來找過我們,不要裝成只有某一邊會這樣。這種政治化操作已經持續很久了。」

在輿論沸騰、監管審視升溫的背景下,摩根大通的停帳爭議已成華爾街、科技圈與加密產業共同關注的「金融言論自由」議題。隨著行政部門調查展開,未來銀行如何平衡法遵、風險控管與社會觀感,恐將成為下一階段的監管焦點。

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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