为什么中央银行正在探索区块链和代币化货币政策

为什么中央银行在探索区块链? 中央银行正谨慎地进入区块链领域,这并非出于潮流,而是因为整个货币基础设施——从结算网络到资产托管——正日益被编码成软件。金融行业正在将货币市场基金、国债甚至银行存款进行代币化。据大西洋理事会统计,目前已有134个司法管辖区在研究或试点中央银行数字货币(CBDC),这一数字自2020年仅为35个明显上升。商业银行警告称,如果不能将代币化存款在像Solana这样的公共区块链或像R3 Corda这样的私有账本之间转移,它们面临被淘汰的风险。 中央银行主要关注两个问题:如果储备金和债券变成智能代币,像公开市场操作、常设设施和存款利息等传统操作还能否正常运作?以及当货币政策机制被直接嵌入代码时,货币传导效率是否能得到改善?这些问题支撑着“松树项目(Project Pine)”、新加坡的“守护者项目(Project Guardian)”、英格兰银行的批发CBDC沙盒和日本多年的零售CBDC试点等一系列试验。 什么是代币化货币政策? 代币化货币政策是指中央银行的资产和负债,以上述程序化代币在分布式账本平台上表示。国际清算银行(BIS)描述了一个生态系统,在这个生态系统中,货币和证券共存于一个公共账本上,并由智能合约执行货币操作,取代传统的基于批次的夜间实时全额结算(RTGS)系统中的流程。在这个系统中,政策工具被编码:存款利息支付变为自动化的“优惠券”,在每个区块结束时自动入账;回购与逆回购协议成为条件资产交换,在到期时自行清算;抵押品的折让比例变为可调参数,瞬间影响所有交易方。松树项目(Project Pine)使用以太坊兼容的权限链上的ERC-20代币,展示了这些概念的应用。 与传统货币政策的不同 像Fedwire或英格兰银行的RTGS这样的传统系统,在每个夜间批次中操作,需人工干预。而代币化系统能够在几秒内原子性地完成交易,保持不可篡改的审计追踪,还可以即时更新政策,无需等待交易方的操作。BIS指出,资产与结算合一的这类系统降低了操作风险和延迟。 理解松树项目(Project Pine) 松树项目由BIS创新中心和纽约联邦储备银行于2024年底联合启动,旨在开发一套原型工具箱,让中央银行测试通过区块链环境中的智能合约实现常用工具——如存款利息、回购操作和资产购买——的可行性。2025年5月发布的测试中,模拟轻松和危机两种情境: - 正常情况下,一天期逆回购以预设利率自动抽走储备。 - 流动性突发时,紧急借贷机制在几秒内启动,稳定利率。 - 资产购买则实现即时竞标接受、分配计算和数字储备的结算,用于代币化债券。 测试中模拟了商业银行和可编程区块链平台,自动化支付、抵押估值和政策执行,展示未来全天候代币化金融系统的可能运作。 全球配套努力 其他中央银行也在进行类似的试点。新加坡的守护者项目(暂时在2025年5月24日下线)曾测试在共享分布式账本上无需依赖Swift的实时回购交易,使用代币化存款和政府债券。英格兰银行的双轨策略允许以代币化的批发货币与RTGS余额共存;行长安德鲁·贝利强调如果代币化存款遇到障碍,将做好推出批发CBDC的准备。日本的零售CBDC试点已进入实地阶段,支持每秒数万笔交易,涵盖隐私保护功能,以类似现金的匿名性满足用户需求。 这些举措共同表明,程序性、实时透明和原子结算是切实可行且高效的方案。不过,仍有一大挑战:如何在不扰乱信贷创造或中介流程的前提下,将整个金融体系迁移到这些新技术上。 松树项目的架构与意义 松树项目的数字货币框架是多层次的:底层是可编程区块链(Besu);中层是代表存款的ERC-20等代币化资产;最顶层则是实现货币政策的智能合约。该项目首次证明了关键的中央银行工具可以重建为智能合约,从而实现更快的部署(可能在几秒内)、更灵活的操作和简化的流程。 合作机构及测试范围 包括澳大利亚、加拿大、英国、墨西哥、瑞士、欧盟和美国在内的七个主要中央银行参与了松树项目的工具箱设计和测试协议。虽然这些研究未必意味着未来一定采纳,但为后续研发奠定了基础。测试涵盖多种经济场景,包括利率上调、债务危机,探索不同时间尺度、系统规模、流动性状况和借贷方式,验证系统的稳健性。 代币化货币政策面临的关键挑战 随着中央银行考虑应用区块链技术,主要面临法律、操作和概念上的挑战: - 互操作性:目前大多数区块链仍作为孤立网络存在,具有各自的协议,这不同于统一的传统金融基础设施。碎片化可能引发支付延误和资金锁定。专家警告,一家区块链的主导可能带来脆弱性。 - 法律终局性:许多法域尚未承认区块链数据为具有法律效力的所有权凭证,链下“黄金记录”依然是法律上的必需品,这限制了代币化金融的推广,除非相关法律得到调整。 - 网络抗攻击能力:智能合约为代码程序,易受漏洞影响。不同于传统系统中人工干预,“代码即法律”意味着出错可能导致严重后果。一些国家如日本已在建设应对网络攻击、技术故障和合约异常的备用机制。 - 隐私与透明:监管机构和银行需要透明度以管理风险、防止犯罪,而用户则要求隐私,尤其是日常交易。探讨中的方案包括分层披露、零知识证明和匿名券,以平衡隐私与透明。 结语 代币化货币政策在速度、灵活性和操作效率方面展现出巨大潜力,但要实现全面推广,还需克服诸多跨学科的难题。中央银行必须与立法者、网络安全专家和金融机构合作,共同建立安全、公平且韧性的可编程货币基础设施。
Brief news summary
到2025年,全球134个司法管辖区的中央银行都在积极探索和试点央行数字货币(CBDC),以实现金融体系的现代化。这些努力主要集中在资产的代币化,包括货币市场基金、政府债券和银行存款,旨在评估可编程代币如何提升货币政策和运营效率。值得注意的项目包括由国际清算银行创新中心与纽约联储合作的“松树计划”、新加坡的“守护者计划”、英格兰银行的批发CBDC沙盒,以及日本的零售CBDC试点。例如,“松树计划”开发了一个基于区块链的原型,支持自动利息支付、回购协议、即时结算和不可篡改的审计记录,从而减少传统支付系统中的风险和延误。尽管可编程性和实时更新带来了诸多优势,但仍面临重大挑战,如系统之间的互操作性、数字货币的法律承认、“代码即法律”框架下的网络安全问题,以及在隐私和透明度之间找到平衡。这些努力彰显了升级金融基础设施时确保信贷中介稳定的复杂任务。全球持续的合作旨在建立安全、高效且公平的数字货币系统,这将塑造未来的金融格局。
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证券交易委员会发布关于经纪-交易商加密资产活动、转让代理区块链应用的常见问题解答——出版物
2025年5月15日,美国证券交易委员会(SEC)交易与市场部门的工作人员发布了关于加密资产活动和分布式账本技术的常见问题解答(FAQs)。这些FAQs为经纪自营商的加密资产托管以及转让代理使用区块链维护主证券持有人档案提供了指导。 同时,SEC工作人员与金融业监管局(FINRA)的总法律顾问办公室宣布立即撤回2019年7月发布的关于经纪自营商加密资产托管的联合声明。此次撤回和新公布的FAQs共同构成SEC更广泛旨在澄清各类加密资产活动监管框架的举措之一。5月19日,SEC主席保罗·阿特金斯(Paul Atkins)在SEC发言人会议上表示,他已指示工作人员开始起草正式的加密相关规则提案,同时继续审查之前的工作人员指导意见。 此前撤回的联合工作人员声明曾强调,经纪自营商在托管加密资产证券方面面临重大挑战与风险,特别是在遵守联邦证券法方面。新的FAQs旨在澄清这些法律在加密资产证券中的适用。 **关于加密资产活动与分布式账本技术的FAQs** 该指南主要针对经纪自营商和转让代理,涉及以下关键问题: - **经纪自营商的财务责任:** 根据1934年证券交易法第15c3-3(b)规则(客户资金保护规则),仅适用于证券,而不适用于非证券的加密资产。如果这类加密资产被归类为证券,即使未有证书,也可以在符合条件的控制地点建立控制。遵守2020年特别目的经纪自营商(SPBD)声明为自愿,提供临时安全港,且不会修改客户资金保护规则。 - 经纪自营商的托管和资本要求允许在现货加密交易所交易基金(ETPs)相关的实物创造和赎回中提供便利。基础资产的自有持仓必须计入净资本计算中。比特币或以太坊的持仓可能被视为易于变现,以适用《交易法》第15c3-1条规定的20%减值规则。 - 作为投资合同的加密资产若未根据1933年证券法注册,则不受1970年证券投资者保护法的保护。因此,证券投资者保护公司(SIPC)不保护经纪自营商持有的非证券加密资产客户索赔。 - 为保护破产情况下的非证券加密资产,经纪自营商可签订协议,将此类资产视为《统一商法典》第8条中的“金融资产”。此外,从事非证券加密资产相关业务的经纪自营商应保存类似证券的记录,以保障投资者权益并便于审计。 - **转让代理:** 代理加密资产证券发行人的人员若从事《交易法》第3(a)(25)节定义的五项行为之一,或涉及在第12节注册或有效注册、或满足豁免条件的证券,就可能需要向SEC注册。 - 经过注册的转让代理在完全遵守相关证券法规的前提下,可以使用分布式账本技术作为其官方的主证券持有人档案。其可在区块链上保存交易数据,同时将个人信息存放在链外,只要这些记录保持安全、准确、最新且能迅速提供给SEC。 工作人员最后鼓励行业参与者与他们沟通,提出问题并寻求帮助,以了解经纪自营商和转让代理规则在加密资产活动及分布式账本技术中的适用情况。 **联合工作人员声明的撤回** 与FAQs同时发布的,还有SEC工作人员与FINRA于即日生效撤回的2019年7月8日关于经纪自营商加密资产托管的联合声明。新FAQs对加密资产托管持更为宽松的态度,而早期声明则对经纪自营商遵守客户资金保护和其他规则的能力提出质疑。 **结论** 这些FAQs为经纪自营商和转让代理提供了关于加密资产证券监管处理的必要澄清。此次发展彰显SEC逐步从零散执法和非正式指导,迈向更正式、制度化和一致的加密资产监管框架的决心。

制造业中的人工智能:利用机器学习优化生产流程
人工智能(AI)正日益改变制造业,通过显著提高效率和生产力。其应用使企业能够降低成本、减少停机时间、提升运营绩效。一个主要的应用领域是预测性维护,利用机器学习算法分析设备传感器的实时数据,监测设备状态、早期发现故障迹象,并预测维护需求。这种主动维护方法有助于避免昂贵的故障停产,减少停工时间和维修费用,并延长设备使用寿命。 除了维护,AI还通过分析大量生产数据,革新流程优化,识别瓶颈、低效环节和资源配置不合理的问题。它提供可操作的洞察,帮助简化工作流程、提高产量、减少浪费、改善产出,而无需大规模资本投资。此外,AI驱动的自动化通过智能机器人提升制造的灵活性和精度,这些机器人可以完成重复、危险或高度精准的任务。它们通过学习数据,保持产品质量一致并适应变化,支持定制化生产和快速产品线调整。 采用AI的制造商报告称生产力和全球竞争力有了显著提升。AI使企业能够更快响应市场需求,提升产品质量,降低成本,缩短生产周期——在不断变化的消费者期待和激烈的国际竞争中,这些都是关键优势。AI也推动供应链管理创新,通过优化库存、改进需求预测和管理供应商关系,增强抗风险能力,应对全球中断和需求波动。 然而,向基于AI的制造转型也面临挑战,包括投入基础设施,如物联网传感器和强大的数据系统,以捕捉和处理大量数据。同时,员工技能提升也至关重要,以便有效协作和理解AI系统的输出。尽管存在这些难题,AI的长期利益是显而易见的。随着技术进步,AI将不断推动创新、提升效率和可持续发展,成为制造运营的核心,重新定义最佳实践,提升性能标准。 总之,人工智能通过预测性维护、流程优化、智能自动化和供应链管理,大大提升制造业水平。通过整合AI,制造商实现了前所未有的生产力、竞争力和创新能力,为在不断变化的全球市场中取得成功奠定基础。持续采纳AI,将塑造制造业的未来,使生产系统更加智能、更具弹性和可持续发展。

Tangem 以美国专利区块链智能戒指进入十亿美元可穿戴市场
瑞士楚格,2025年5月28日——瑞士加密硬件钱包制造商Tangem宣布已获得其第三项美国专利(专利号12307443),涉及一种区块链启用的智能戒指,正式标志着该公司进入快速扩展的穿戴式金融市场。 该专利智能戒指允许用户通过将戒指靠近智能手机,安全存储加密货币密钥并签署区块链交易。戒指配备的安全芯片在内部进行加密签名,确保私钥保持安全且从不暴露——这是在专利审核过程中确认的关键安全特性。 Tangem还在开发基于戒指的非接触式加密支付功能,旨在结合易用性与自我管理的特点,打造穿戴式金融解决方案。 “这项专利验证了我们的安全架构,并将Tangem定位为穿戴式金融领域的领导者,”CEO安德烈·库雷尼克(Andrey Kurennykh)表示,“我们正在构建一个平台,旨在让去中心化金融更加易于访问,同时保障安全和用户控制。” 这是Tangem在2025年获得的第三项美国专利,此前还获得了关于私钥备份系统和集成安全自我管理的加密支付卡的专利,支持日常交易。 Tangem的增长正值智能戒指市场持续保持两位数的复合年增长率,主要受消费者对穿戴式支付和身份验证解决方案的兴趣推动。公司预计在授权许可、嵌入式金融合作伙伴关系以及直销方面具有巨大潜力。 “Tangem戒指体现了我们将密码学完整性与实际日常实用性相结合的长远愿景,”库雷尼克补充道。 关于Tangem Tangem致力于开发自我托管的加密钱包,包括Tangem Wallet Card和Tangem戒指。公司总部位于瑞士楚格,服务范围涵盖220多个国家,并积极扩展其知识产权组合,以推动加密托管、支付和数字身份领域的创新。 联系方式 公共关系与沟通部门 达丽娅·比斯(Daria Bys) TANGEM [email protected]

Polygon Labs 与市场制造商 GSR 联合推出专注于去中心化金融(DeFi)的区块链
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人工智能在教育中的应用:个性化学习体验
人工智能(AI)正迅速变革教育领域,通过提供个性化学习体验,满足每个学生的独特需求。随着传统教学的不断发展,基于AI的平台越来越多地定制教育内容、学习节奏和教学方法,以提升学习者的参与度和学习效果。人工智能在教育中的一个显著优势是其分析大量学生表现数据的能力。借助先进的算法和机器学习技术,AI系统能够实时监控个体的学习进展,识别优势与困难之处。这些数据驱动的洞察力使教育技术能够调整内容的传递方式,确保教材符合每个学生的熟练程度和学习风格。 定制化的教育内容解决了教育中的一个长期难题——学生的学习速度和偏好各异。有些学生能够迅速掌握概念,而另一些则需要更多时间和不同的讲解才能充分理解。由AI驱动的适应性学习能够动态调整课程,根据需要提供额外的练习或补充资源。这种适应性营造出一个更具包容性的学习环境,让没有学生被落下。此外,AI工具还帮助教师在教学早期发现学习盲点。通过识别具体的误解或技能不足,教师可以采取及时而有针对性的干预措施,防止学生落后,并推动持续改进。例如,AI分析可能会推荐个性化的练习题、鼓励同伴合作,或提醒教师重新讲解某些主题。 AI的整合还为教师带来了便利,自动化批改作业和行政任务等日常繁琐工作,让教育者可以更多地专注于激发学生兴趣、培养创造力以及发展批判性思维技能,这些技能对当今世界至关重要。此外,AI驱动的平台还能满足多种学习方式——视觉、听觉和动手操作,通过提供视频、互动模拟和游戏化课程等多样化内容形式,提升学习者的动力与参与度。 随着AI技术的不断进步,其构建一个更高效、更具包容性的教育生态系统的能力也在不断增强。由AI生成的持续反馈循环能够根据学生的实际表现不断优化教学方法和学习材料,推动持续改进。然而,在教育中引入AI也带来了重要的考量。教育者和政策制定者必须重视数据隐私、伦理AI的使用以及技术的公平获取问题。适当的教师培训也是必不可少的,以确保能够有效整合AI技术到教学实践中,最大化其益处,减少潜在的挑战。 总之,人工智能正在通过提供适应多样化需求的个性化学习,改变教育方式。借助数据驱动的洞察,AI不仅提升了学生的参与度,还支持早期发现学习差距,使教师能够提供更有针对性的帮助。随着这项技术的不断发展,未来的教育系统有望变得更加包容、适应性强和高效,为培养未来所需的人才发挥重要作用。

危地马拉的银行巨头将区块链技术应用于汇款业务
危地马拉最大银行工业银行(Banco Industrial)与数字资产服务提供商SukuPay合作,将区块链技术融入其银行服务,旨在提升客户的跨境交易体验。SukuPay的基于区块链的支付解决方案已被集成到工业银行的手机应用Zigi中,用户可以无需国际银行账户号码(IBAN)或数字资产钱包,便能无缝进行国际汇款。每笔国际交易收取0

马克·库班表示,Anthropic的CEO错误:人工智能将创造新工作,而不会取缔初级岗位
马克·库班声称,人工智能将创造就业岗位,而非消除它们。 他在回应Axios于周三发布的一次采访中发表了这些评论。采访中,Anthropic的CEO达里奥·阿莫迪(Dario Amodei)声称,人工智能可能会消除所有入门级办公室职位的50%。 “有人需要提醒这位CEO,曾经有超过两百万的秘书,还有专门负责办公室口述的员工。他们是白领岗位中首批面临取代的人,”库班在周三的一篇Bluesky帖子中写道。 他补充说:“新公司和新岗位将会从人工智能中涌现出来,促进总就业增长。” 阿莫迪告诉Axios,他预计未来一到五年内,失业率可能会升高10%到20%。他强调,政府和人工智能公司都应停止“粉饰太平”,不要掩盖人工智能对金融、法律和咨询等领域的入门级职位带来的影响。 “多数人还没有意识到这即将发生,”阿莫迪说。“听起来难以置信,人们也只是不相信。” 这并非库班首次淡化人工智能对白领工作的影响的严重性。 去年十二月,库班曾对Business Insider的劳埃德·李(Lloyd Lee)表示,人工智能对公司劳动力影响的程度取决于“公司如何有效实施人工智能”。 “每家公司都不同,”他解释道。 在三月的一期“YMH”播客中,库班表示怀疑人工智能能否完全取代艺术家。 “人工智能不会去访问你的银行账户,然后为你制作电影或播客,”他说。 在随后的采访中,库班将人工智能描述为“又一个创造性工具”,并指出它不能作为“决策者”。 “我见过一些公司用分析来决定一个电影厂或唱片公司应该发行什么,但他们屡次失败。这和用人工智能取代所有人是一样的。可能只是新鲜玩意儿,但不会成功,”他说。 库班和Anthropic都没有回应Business Insider的采访请求。