中美貿易戰揭開全球商業風暴的序幕,資本市場遭受一波波巨浪衝擊。新冠肺炎迫使各國祭出鎖國政策、歐盟對共同發行債券紓困有兩極化的看法、財報醜聞(例如2019年底Luckin Coffee的營收造假)與企業破產頻傳、供應鏈(Supply Chain)面臨停工缺料的風險,以及由種族歧視導致的大規模衝突。一連串重大事件,交織出國家、企業到個人層次的對立與不信任。

在此,本文無意討論國家層級的對立,其中涉及國防安全、經貿政策、科技產業佈局的策略與機密。在國家利益的考量下,難以透過公開討論、形成共識。然而,在企業層級的問題,卻有機會運用新興科技,降低對立與猜忌,甚至重新設計信任機制,達成多贏的局面。

貿易戰改變許多遊戲規則,讓企業戒慎恐懼。從供應商到終端消費市場,都可能面臨突如其來的政策限制。能力有限或者資源不足的企業,可能被重新洗牌,或遭市場無情淘汰。年初,從武漢(全球汽車與製藥產業的工業重鎮)開始的疫情,導致史無前例的封城措施,讓許多供應鏈面臨實質的斷鏈危機。企業伴隨各國不同調的停工、復工與封城命令,需要在不同區域靈活地重組供應鏈,避免零組件與原物料的斷鏈風險。

然而,企業結盟需要互信。在初啟合作階段,各國的法規保障、監管力度都不盡相同,企業文化也有差異。若無法有效保護產品設計、訂單細節等商業機密,參與廠商各有保留,將形成許多障礙,不利合作。大環境的不確定性,迫使企業需有快速適應的能力;否則,難以成為具有競爭力的供應鏈。在多數情況下,若加入國際級大型供應鏈,中小企業還需解決資金窘迫的問題。若連合作企業間都缺乏互信,金融機構將更加保守,無法成為中小企業資金的後盾,形成惡性循環。

在全球環境快速變化、具有高度不確定性的時代,企業需要面對三大挑戰:一、找到兼具能力與信譽的供應商;二、在保留敏感資訊的前提下,根據實際商業合作需求,取得安全、及時、可信的共享資訊;三、當爭議產生時,有低成本、高透明度、可解決問題的機制。

前述三個挑戰,如果透過區塊鏈(Blockchain)的協作系統(Collaboration System),有機會一併解決。大眾對於區塊鏈的印象,可能仍停留在比特幣(Bitcoin)等加密貨幣的報導。在資訊領域,區塊鏈所帶來的虛擬通貨(Cryptocurrency),常被稱為「區塊鏈1.0」。隨著以太坊(Ethereum)的問世(全球第二大加密貨幣的發行方;根據CoinMarketCap的資訊,在今年六月中,以太幣的市值已超過250億美元),提出「智能合約(Smart Contract)」的開放式語法架構,可設計在區塊鏈系統運作的自動化流程,具有多元應用的高度潛力。至此,可視為「區塊鏈2.0」的新紀元。

區塊鏈是由加密演算法、分散式系統(可想像成多台電腦主機,分散在全球各地,並透過網路互相連結)以及眾多參與者所組成的點對點交易記錄帳本,又稱為分散式帳本(Distributed Ledger)。每一筆交易,都會持續堆疊、同步保存在各網路節點,留下無法竄改的時間註記。透過「智能合約」的運行,企業可參與區塊鏈協作聯盟,在保護隱私的前提下,呈現透明可信的歷史營運紀錄,吸引潛在客戶。

若採用區塊鏈的系統設計,大企業可有效搜尋到具備優質營運記錄的供應商。因為難以竄改區塊鏈系統記錄,供應商不但可保護現有客戶機密,也能揭露足以吸引新客戶的營運資訊。試想,若UNIQLO打算尋找西非的布料織品供應商,該如何在有限的時間與成本下,驗證潛在供應商的供貨能力?如果非洲有紡織產業的國家級區塊鏈供應鏈聯盟,能提供成員過去的透明記錄與客戶評價,UNIQLO將可解決第一個問題。

其次,區塊鏈系統對參與者提供高彈性、可自訂隱私揭露程度的管理機制,並由整個分散式系統保證記錄的真實性。在以往供應鏈的運作,該如何相信供應商已備妥原物料或零組件,原本是個困難的信任問題。企業通常只能透過商業合約,在供應商無法準時供貨時索賠。供應商本身的資訊系統,大多不會開放給客戶查詢細節;一方面有資安風險,另一方面也包含諸如成本、零件來源的商業機密。然而,區塊鏈系統可透過「智能合約」,讓各項商業流程自動產生。例如,供應商在接到訂單後,自動向已完成驗證的上游廠發出訂單,讓下游客戶看到執行細節—即使無法確知供貨來源。區塊鏈技術可提供聯盟成員兼顧隱私,又能有效協作的平台。

最後,若要執行「智能合約」,必須清楚定義流程,不像傳統商業談判,可避免交易雙方認知落差的問題。由於能明確定義責任與權益,可避免許多潛在紛爭。若仍有爭議或問題產生,往往可藉機學到經驗,將特殊、例外狀況寫入「智能合約」,持續進化,讓系統變得更有「商業智慧(Business Intelligence)」。

當然,區塊鏈系統並非完美,智能合約也需仰賴參與者的深入溝通與整體規劃,把商業模式轉化成可執行、易於追蹤查詢的資訊系統。然而,考量目前企業面臨的信任危機,區塊鏈的分散式加密架構,應該是頗具吸引力的解決途徑。

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