區塊鏈到底怎麼用?讓 IBM 區塊鏈實驗室總監 Nitin Gaur 告訴你

Fintech 正熱,而在各項新型態金融服務崛起的同時,為了解決金融體系的資訊障礙,同時保障安全性,區塊鏈便成了兵家必爭之地,而其中,又以 Linux 基金會推行, IBM 參與開發的超級帳本計畫最受矚目。今天全球 IBM 區塊鏈實驗室的總監 Nitin Gaur 來到台灣,要為大家揭開區塊鏈的神秘面紗。
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Fintech 正熱,而在各項新型態金融服務崛起的同時,為了解決金融體系的資訊障礙,同時保障安全性,區塊鏈便成了兵家必爭之地,而其中,又以 Linux 基金會推行, IBM 參與開發的超級帳本 (Hyperledger) 計畫最受矚目。今天全球 IBM 區塊鏈實驗室(Blockchain Labs)的總監 Nitin Gaur 來到台灣,要為大家揭開區塊鏈的神秘面紗。

什麼是區塊鏈?

由於區塊鏈技術現在尚未普及,也沒有搭配金融機構的實際案例可供參考,想要應用此項技術的業者缺乏具體的想像,總覺得區塊鏈聽來撲朔迷離。Nitin Gaur 形容,區塊鏈的架構應用起來,其實就像網路一樣,只不過是「Internet of  Value」,是專門用來交換有價物的網路,是聯網的共享帳本,也因此區塊鏈的範圍也是如同網路一樣可以劃分為「私有」和「公開」,能決定要和哪些單位分享這個網路。

區塊鏈技術的最大特性之一就是不可變更,任何記錄都會永遠留存,而且擁有四大構成要素:

  1. 共享帳簿:已經確立的紀錄就無法更改,每一次更動,都是另外加在舊有紀錄上,而區塊鏈成員能夠同步所有的紀錄。
  2. 安全隱私:每一筆記錄都可由成員確認查核,紀錄難以竄改。
  3. 共識:記錄要經所有參與者同意、認證。
  4. 智慧合約:搭配物聯網等技術,可以自動履行基本業務邏輯,不必人工撰寫,重複審查。

省時省錢又安全

根據 Nitin Gaur,區塊鏈省時又省錢。傳統金融流程中每經過一個單位都需要更新一份副本,非常耗時,有時候流程卡住,自己的資金也跟著下不來,而區塊鏈讓各個單位直接交換資訊,省下了時間,也省下了各個中間單位的手續費。

光是交換資訊還不夠,安全性也很重要,區塊鏈不可更改的特性,加上所有成員都能看到紀錄,使得竄改紀錄格外困難。而隱私部分,則是可另外針對特定資訊加密,不用擔心資訊全都露。

區塊鏈的應用

區塊鏈就像網路一樣,小至企業內各部門的聯通、不同公司間的資產交換,大到本地甚至全球的股票、債券市場交易都能比現在更快速地流通。在金融方面,不管是證券、貿易、聯貸、零售銀行或是公開紀錄,都能透過區塊鏈達到更好的成本效益。

Nitin Gaur 舉例,現今常用信用狀來證明可信度,不過一間公司通常得申請多張針對不同對象的信用狀,而區塊鏈的成員只要申請一份信用證明,就能在同一個區塊鏈內使用該信用範圍的權限。

還有像企業債,常為了不到一個月的短期借貸花三到四天請款,區塊鏈可以讓現金更快到達客戶手中。

另外像是紙本商業合約管理不易,用區塊鏈就能快速管理金流和販售流程,Nitin Gaur 在這裡舉了智慧冰箱的例子,未來智慧冰箱可以透過區塊鏈和智慧合約,自動訂購雜貨和付款,不用再經過層層帳務系統。

由於製造流程中的廠商都會留下紀錄,區塊鏈也可以用來追蹤製造商,比如現在飛機的每個零件都要記錄、編號,才能知道是哪家生產的,若透過區塊鏈的交易紀錄,每根螺絲的製造商都能一覽無遺。

IBM 的角色:區塊鏈協定的制定者

那麼 IBM 在區塊鏈領域扮演什麼樣的角色呢?雖然 IBM 的 Bluemix 雲端平台推出針對區塊鏈的 BaaS (Blockchain as a Service) 相關服務,也和倫敦及日本證券交易所合作探索區塊鏈應用,不過 Gaur 說 IBM 目前重心放在 Hyperledger 開源專案,也就是希望能建立起區塊鏈的協定,就像 http、TCPIP、Java 一樣, 而至今 IBM 已經貢獻了 4.4 萬行程式。

在推動協定之後,未來 IBM 也將致力於推動相關服務與平台,並且持續擴展團隊,雖然目前無法透露 IBM 區塊鏈團隊規模, 不過預計 3 週內就會公布區塊鏈的具體計畫。

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Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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