RWA不只是把資產搬上鏈!日本、美國都在搶建「金融新底座」,台灣如何避免代幣化孤島?
RWA不只是把資產搬上鏈!日本、美國都在搶建「金融新底座」,台灣如何避免代幣化孤島?

如果還把現實世界資產(Real World Assets, RWA)代幣化理解成「把股票、債券或基金搬到區塊鏈上」,可能已經落後這一波市場發展了。從日本Progmat、美國DTCC,到銀行穩定幣與代幣化存款,可以看到RWA的競爭重心正從產品層,轉向金融基礎設施,而互通與標準化正在成為新的競爭關鍵。

單打獨鬥時代過去了!股東陣容決定基礎設施能走多快

日本市占領先的證券代幣化平台Progmat近期完成大規模遷移,將逾4,520億日圓(約30億美元)的數位證券,從Corda私有帳本架構遷移至以Avalanche L1 為基礎、兼顧機構治理與開放生態互通的新架構。遷移過程未中斷金融機構營運,權利移轉處理速度提升約3至5倍。這顯示承載真實金融資產的代幣化基礎設施,已逐漸具備更換底層技術架構的能力。

Progmat最值得關注的重點,不在於技術突破了多少,而是背後的協作模式。三菱UFJ、三井住友、瑞穗、SBI與JPX等不同的金融集團和市場機構,選擇跨越集團邊界共同投資建設。

過去我曾認為,跨機構的「聯盟模式」必然會犧牲決策效率。但Progmat的遷移證明了一件事:當面對數十億美元規模的真實營運資產時,跨機構的治理協調與標準共建,其價值完全不亞於技術突破。這意味著一種全新的市場分工正在成形——金融機構在前端的「產品與客戶」上互相競爭,在後端的「基礎設施」上攜手合作。

光讓資產上鏈只算是半套,「鏈上付錢」才是關鍵考驗

我日前前往東京與日本金融機構交流,期間大家談得最多的不是資產如何上鏈,而是資金如何上鏈。把資產做成代幣已經不是最困難的部分,真正的挑戰在於「資產腿(Asset Leg)」與「資金腿(Cash Leg)」能不能同步交割。

簡單來說,每一筆金融交易都包含「貨(資產)」與「錢(資金)」。過去的代幣化往往只做半套:資產變成了鏈上的 Token,但付款依然走傳統銀行的跨行電匯。這種「單腳跳」的方式,讓買賣雙方仍要承擔交割時間差與違約風險。

只有當資產腿與資金腿能在同一套或可互通的基礎設施上完成券款對付(DvP),實現「一手交錢、一手交貨」的秒級結算,代幣化才能真正降低交割風險與對帳成本。

這也是為什麼市場開始發展出不同的「鏈上資金」路徑,包含跨國流動性高的穩定幣、符合銀行監理的代幣化存款,以及由央行發行、被視為最安全結算資產的批發型央行數位貨幣(wCBDC)。

例如三菱UFJ、三井住友與瑞穗今年六月共同推動日圓穩定幣並成立跨行協議會,本質上就是一項結算基礎設施工程。穩定幣並非獨立於 RWA 之外的新賽道,而是用來解決RWA資金腿問題的重要工具。

跳脫發行噱頭,真正決定勝負的地方在金融後台

過去大家討論RWA,重點大多放在前台如何發行新產品,但國際市場真正的突破,其實發生在後台清算與交割體系的重構。

這領域最具代表性的案例,就是全球最大的證券結算機構——美國證券集中保管結算公司(DTCC)。DTCC在2026年7月宣布完成首批代幣化證券的有限規模生產環境交易。這起事件之所以引發業界高度關注,是因為DTCC掌控著全球最核心的金融資產交割網絡。當這種重量級機構開始在真實環境處理代幣交易,代表RWA擺脫了實驗室測試階段,正式打通傳統金融體系的運作心臟。

證券代幣化完成後,接著要看它能不能順暢融入既有的金融後台流程,像是交割結算、質押借貸、附買回交易(repo)與保證金管理等。

如果鏈上資產無法像傳統股票一樣靈活拿去抵押或借貸,就無法發揮真實的金融價值。當代幣化開始改變市場後台的運作機制,RWA 就轉型為全新的市場架構。

同樣的後台重構也在台灣展開。金管會、集保與金融機構推動的RWA代幣化概念驗證,以國內債券、外國債券與基金為標的,並在模擬環境中串接存款代幣完成款券同步交割(DvP)測試;另一條試驗路徑則由集保配合央行,驗證有價證券代幣化與數位貨幣(wCBDC)的款券同步交割。

走出試驗階段,台灣需聯手破除「代幣化孤島」

日本以銀行聯盟推動穩定幣,美國由DTCC推進證券代幣化與鏈上交割,同時大型銀行發展代幣化存款。技術與制度不同,但答案逐漸一致:下一代金融基礎設施,不是任何單一機構能獨自完成的工程。
台灣目前最需要避免的,並非技術落後,而是各家金融機構各自做完 PoC(概念驗證)測試後,卻形成彼此無法互通的「代幣化孤島」。
競爭者在基礎設施上合作,在產品與客戶上競爭。技術問題往往能靠投資解決,但共通標準、治理機制與利益分配,才是決定RWA能否真正規模化的關鍵。

關鍵字: #區塊鏈
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門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理
門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理

快速展店背後的挑戰 如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言,展店代表商機與成長,但當門市數量快速增加,營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店(C-store)、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言,總部需要面對的不只是據點數量增加,更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理,往往以單一門市為單位,各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形,或進行跨區域管理時,往往需要投入大量人力逐一確認資訊,不僅增加管理負擔,也提高維運成本。

此外,零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝,甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式,容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性,也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此,現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備,而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊,並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

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圖/ 晶睿通訊

從既有設備開始升級 降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求,許多企業最大的挑戰並非是否需要升級,而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言,全面汰換既有架構不僅成本高,也可能影響門市日常運作。因此,能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構,成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構,企業可以從既有設備開始,逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求,同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置,新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值,並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外,訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構,也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理,企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整,精準配置資源,降低一次性投入壓力,也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言,安全管理不再是一套固定且難以調整的架構,而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理,或因應營運策略調整,都能以更彈性的方式完成管理升級。

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圖/ 晶睿通訊

AI 不只是安防工具 更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展,安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤;如今,智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為,協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」,甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言,AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則 讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測,協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert,管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件,將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例,店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務,總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert,管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境;當符合設定條件的畫面出現時,系統即可主動發出警報,協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言,這代表 AI 不只是協助辨識既定事件,更能依據不同營運需求,讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查 Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後,如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡,往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search,管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境,例如,當家長反映孩童可能在門市附近走失時,店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面,只要在 Think Search 輸入「昨日上午,牽著小女孩的男性」等自然語言描述,系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面,快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤,還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault,建立事件時間線與人物移動路徑,協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運 讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景,若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近,遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常,主動確認並協助顧客處理失物問題;人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢,作為空間配置與人力安排的參考;車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理,而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用,企業能在既有設備基礎上,進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言,AI 的價值已不只是「看得更清楚」,而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊,並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則,到 AI 搜尋與事件調查,再延伸至顧客服務與營運分析,雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具,逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。

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圖/ 晶睿通訊

85°C 北美導入 VIVOTEK AI 雲端安防平台 加速 80+ 門市智慧營運升級

隨著零售產業持續朝向多據點與數位化營運發展,如何在快速展店的同時兼顧營運效率、安全管理與服務品質,已成為企業的重要課題。

為支援持續拓展的營運需求,85°C Bakery Cafe 北美導入 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台,透過雲地整合架構與 AI 智慧應用,將原本分散的監控系統整合至單一平台,全面提升多據點管理效率、事件處理速度與日常營運效能。

此案例呈現零售企業如何從既有設備與架構出發,分階段導入雲端安防平台,並為未來智慧化管理與 AI 應用建立基礎。

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85°C Bakery Cafe North America 如何透過 VIVOTEK 雲端安防平台打造更智慧的門市管理模式

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