儘管加密公司仍面臨許多挑戰，業者依然積極採用 AI 技術

為什麼企業將加密技術與 AI 結合

人工智慧結合區塊鏈技術，已成為加密產業提升營運效率、優化用戶體驗的關鍵策略。產業領導者積極布局，將 AI 創新應用於合規、風險控管、客戶服務及產品開發等多元業務場景，推動整體流程升級。

區塊鏈分析公司 Chainalysis 的網路威脅情報主管 Jacqueline Burns-Koven 表示，公司正積極探索如何運用 AI 優化合規、風險控管、調查及成長型產品，進一步提升客戶體驗。「和所有企業一樣，我們透過應用 AI 加速業務流程並提升效率，進而獲得實際效益。」Burns-Koven 認為，這一方向符合產業趨勢，即運用 AI 簡化複雜流程並降低營運成本。

在加密貨幣稅務領域，AI 正改變用戶處理報稅的方式。加密稅務軟體業者 ZenLedger 宣布與 AI 金融公司 april 合作，運用 AI 簡化報稅流程。ZenLedger 聯合創辦人兼執行長 Pat Larsen 指出，新產品將基於 april 技術，引導納稅人進入統一流程，融合聯邦與州規定，並以智能方式決定後續提問順序。「這與傳統報稅軟體依表單順序提問、聯邦與州表單分離且經常重複問題的方式截然不同。」Larsen 表示，這種智能流程大幅降低加密稅務申報的時間與複雜度。

april 聯合創辦人兼 CTO Daniel Marcous 進一步介紹技術細節。他說，AI 賦能的 april 能涵蓋多種常見稅務場景，包括加密與數位資產收入。april 採用「tax-to-code」流程，讓大型語言模型辨識稅表內容並轉換為軟體程式碼，最終由稅務工程師團隊審查與修正。這種 AI 高效結合人工專業的混合模式，確保結果的準確性與合規性。

AI 賦能的 DeFi 應用

AI 也推動多種去中心化金融（DeFi）場景，拓展數位資產的估值、交易與管理新可能。AI 基礎設施公司 Upshot 聯合創辦人兼執行長 Nick Emmons 表示，公司正建構去中心化網路，讓不同 AI 模型彼此學習。Emmons 認為，模型互學能產生元智能，使網路整體效能與智慧水準大幅超越單一模型。

Emmons 說明，Upshot 的 AI 模型已賦能多種原本難以實現的 DeFi 應用。例如，AI 可優化長尾加密資產（即交易不頻繁但具流動性的資產）的價格預言機。傳統定價機制因交易稀少難以精確定價，而 AI 能聚合多元數據產生可靠估值。Emmons 指出：

「AI 能運用多維資訊，而非只依賴成交數據，持續產出更頻繁的價格更新。這代表我們有機會將更多資產類型納入 DeFi 生態設計空間。」

Emmons 進一步舉例，表示 Upshot 即將推出由 AI 驅動的「watch perps」，即以 AI 生成的手錶價格預言機。這項創新展現 AI 能為原本流動性不足的資產創造市場。他說：

「單一手錶無法提供足夠即時的資訊支撐市場，但 AI 模型可並行處理大量數據，實現高頻高精度的價格預言機，將數位資產轉化為鏈上代幣化表現。這將大幅拓展數位資產的邊界。」

AI 增強型收益策略

Emmons 進一步指出，AI 賦能的 DeFi 金庫正逐步落地，推動自動化投資策略邁向新階段。DeFi 金庫本質上是根據鏈上條件自動複利與自動管理的資金池。但他也強調，目前鏈上運算能力有限，「因此用戶可獲得的收益受限。」算力瓶頸一直限制鏈上策略的複雜度。

為解決這一問題，Emmons 認為可運用 AI 模型提升資料處理效率。「AI 可以將策略編碼成可上鏈的金庫應用，應用於做市等多種場景。」就是透過鏈下處理複雜數據，再於鏈上執行最佳化策略，AI 能創造更複雜的收益生成機制。

雖然相關應用仍處於初期階段，RoboNet 已成為專注長尾及同質化資產市場的 AI 驅動 DeFi 協議。RoboNet 基於 Upshot 技術，可創建由機器學習模型管理的鏈上金庫，透過自動流動性最佳化策略實現收益。這是 AI 驅動 DeFi 實務的真實案例，也為未來發展提供參考。

AI 與加密結合的挑戰

AI 能提升加密產品效率，但在落地過程中仍面臨諸多挑戰，必須妥善因應以保障安全及成效。這兩項新興技術結合帶來特殊風險及管理難題，開發者、監管者及用戶都需高度重視。

信任與透明度問題

例如，Emmons 指出，採用 AI 建構 DeFi 協議時，模型創建者必須具備可信度，否則將衍生一系列風險。許多 AI 系統具備「黑箱」特性，使金融應用面臨潛在漏洞。他表示：

「偏見與操控風險不可忽視，因此有必要以去中心化架構重塑 AI 技術堆疊。多模型機制可互相制衡，降低偏見，提升智慧來源的透明度。」

Emmons 也認為，零知識（ZK）證明能為機器學習模型提供密碼學級驗證，保障模型完整性。「Upshot 已推出相關產品，將旗艦價格預測模型的結果以 ZK 電路驗證，為無許可協議提供運算與安全保障。」這為解決 AI 驅動加密應用的信任問題帶來新方案。

Marcous 補充，他主張生成式 AI 與稅務專家、工程師協作可降低風險，因有人為參與。「在 april，我們會對全產品進行嚴格測試，並需通過美國國稅局及州政府監管測試後，方可上線。」他強調，「人機協作」流程確保 AI 產出在上線前經專業人員審查，提升安全性。

監管不確定性

儘管上述措施有助於降低風險，但 AI 應用監管空白仍可能持續困擾加密產業。例如，AI 究竟是服務用戶最佳利益，還是偏向投資人或模型開發者，難以界定。這種不透明性帶來利益衝突，AI 系統對用戶財務結果的影響也讓責任認定更為複雜。

因此，部分國家已設立專責機構推動 AI 監管。例如，阿聯酋總統、阿布達比酋長 Sheikh Mohamed bin Zayed Al Nahyan 簽署法律，設立「人工智慧與先進技術委員會」。阿布達比政府公告指出，「該委員會將負責人工智慧及先進技術在阿布達比的研究、基礎設施與投資相關政策和策略的制定與執行。」這是全球首批 AI 監管政府架構之一。

美國證券交易委員會（SEC）主席 Gary Gensler 也曾警告，AI 可能對傳統金融體系構成威脅。未來美國或將進一步明確 AI 相關監管政策。隨著監管逐步完善，AI 在金融領域的合規環境預期將產生深刻變化。

未來展望

這些發展具有深遠意義。Emmons 認為，AI 終將融入社會所有關鍵職能。在此之前，他指出加密產業可能率先採用傳統金融體系已落地的 AI 技術。他說明：

「加密屬於金融創新領域，這類 AI 更適合金融場景。此外，經典機器學習模型較易與可驗證架構結合，相應的密碼學工具可更快落地，而生成式 AI 上線速度會較慢。」

這種務實路徑意味，加密產業將優先採用傳統金融領域成熟的 AI 方案，逐步過渡到更先進的 AI 技術。隨著技術成熟與監管完善，AI 與加密的融合有望重塑數位資產的生成、交易與管理方式。

常見問題

加密企業為什麼要使用 AI 技術？具體應用場景有哪些？

加密企業運用 AI 進行詐欺偵測、風險管理、交易優化及市場分析。AI 透過模式辨識加強安全性，自動化交易監控，提高價格預測準確度，並提供個人化體驗。這些應用明顯提升營運效率與交易量。

AI 在加密貨幣交易與風險管理中的應用有哪些？

AI 分析歷史市場數據，用於風險預測與交易機會辨識。其可即時偵測異常與可疑模式，提升安全性。機器學習模型自動評估與緩解風險，最佳化投資組合決策，降低潛在損失。

加密企業在應用 AI 時面臨哪些主要挑戰與風險？

加密企業在 AI 落地過程中面臨技術複雜度、治理與監管不確定性、資料安全風險、市場採納障礙，以及區塊鏈與 AI 跨領域人才短缺等問題。這些因素顯著延長開發週期並提高營運成本。

AI 在加密貨幣反詐欺與反洗錢（AML）中扮演什麼角色？

AI 可即時監控交易，辨識可疑活動與模式，提升詐欺偵測及反洗錢合規效率。也能自動化報告流程，減輕監管壓力，提升企業營運效率。

AI 技術在加密貨幣交易所安全防護中扮演什麼角色？

AI 可即時偵測與防禦安全威脅，自動因應異常，辨識詐欺交易，並透過持續監控與異常偵測，提升交易所整體安全水準。

監管機構對加密企業使用 AI 有哪些要求與限制？

監管機構要求加密企業建立適用 AI 的合規體系以管理交易與風控，強調演算法透明與監督，並採行「最低有效監管」策略，以促進 AI 驅動金融服務創新。

AI 驅動的加密項目與傳統項目相比有哪些優劣勢？

AI 驅動的加密項目透過自動化與動態市場反應，實現更高效率與更快決策。但也面臨更高技術複雜度、落地風險及 AI 演算法潛在安全隱憂，這些問題在傳統項目中影響較小。

AI 在加密產業面臨哪些資料隱私與合規挑戰？

AI 在加密領域面臨未經授權資料重用導致的隱私風險、敏感資訊外洩的資料安全問題，以及如 GDPR、CCPA 等法規所產生的合規挑戰。企業需實施嚴格資料治理、加密及透明用戶同意管理，以保護個人資料並確保符合法規要求。