Citi и Swift успешно протестировали расчёты от фиатной валюты к цифровой

cryptonews.ruPublished on 2025-03-20Last updated on 2025-11-21

Banking-гигант Citi и глобальная межбанковская сеть Swift объявили об успешном завершении испытаний системы расчётов, которая позволяет проводить платежи от фиатной валюты к цифровой с синхронизацией в формате Payment-versus-Payment (PvP). Это один из наиболее значимых шагов по интеграции традиционной финансовой инфраструктуры с блокчейн-технологиями.

Что протестировали Citi и Swift

В рамках испытаний была реализована модель, которая сочетает:

  • существующую инфраструктуру Swift, уже подключённую к глобальной банковской системе;
  • блокчейн-коннекторы, связывающие банковские счета и цифровые реестры;
  • оркестраторы, управляющие логикой процессов и последовательностью операций;
  • смарт-контракты, обеспечивающие автоматические и гарантированные расчёты.

Задача эксперимента — добиться синхронизированного расчёта между фиатными и цифровыми активами таким образом, чтобы обе стороны сделки получали средства ровно в один момент времени, исключая риск непоставки.

Что такое PvP?

Payment-versus-Payment (PvP) — это механизм, при котором расчёт между двумя валютами происходит одновременно.
Этот формат:

  • исключает риск того, что одна сторона отправит средства, а другая — нет;
  • повышает безопасность международных платежей;
  • особенно важен в высокорискованных средах, связанных с цифровыми валютами и токенизацией активов.

Современные блокчейн-решения позволяют расширить PvP-модель на цифровые активы, CBDC и токенизированные валюты.

Прорыв в совместимости TradFi и блокчейна

Эксперимент показал:

Традиционные банки могут выполнять расчёты через блокчейн

Citi доказала, что существующая банковская инфраструктура может взаимодействовать с цифровыми реестрами без полной перестройки внутренних систем.

Swift может стать глобальным «координационным центром» цифровых валют

Вместо замены Swift, блокчейн стал дополнением, позволяющим использовать сеть как точку синхронизации для разных цифровых и фиатных систем.

Универсальные коннекторы и смарт-контракты ускоряют расчёты

Механизм полностью автоматизирован, что снижает операционные риски и позволяет проводить расчёты почти в реальном времени.

Что это означает для будущего финансов

Эксперты считают, что подобные испытания — это подготовка к инфраструктуре CBDC, токенизации активов и цифровым финансовым инструментам, которые потребуют точного, быстрого и безопасного взаимодействия стран и банков.

Инициатива Citi и Swift показывает направление развития отрасли:

  • цифровые валюты будут использоваться в международных расчётах;
  • банки будут взаимодействовать с блокчейн-сетями напрямую;
  • Swift станет критическим мостом между разными системами, включая токенизированные активы, стейблкоины и CBDC.

Перспективы развития

Следующим этапом может стать:

  • расширение количества банков-участников;
  • тестирование PvP-расчётов с токенизированными активами (RWA);
  • подключение национальных цифровых валют (CBDC);
  • использование смарт-контрактов для более сложных условий платежей.

Этот эксперимент подтверждает: глобальная финансовая система уже входит в эпоху гибридных расчётов, где фиат и цифровые валюты функционируют синхронно.


Материал не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией. Информация носит ознакомительный характер, любые решения вы принимаете на свой риск.

Related Reads

How to Detect AI-Generated Videos? A Review of Dynamic, Traceable, and Explainable Detection Systems

**How to Detect AI-Generated Videos: A Survey on Dynamic, Traceable, and Explainable Detection Systems** With rapid advances in AI video generation (e.g., Sora, Veo), creating highly realistic, multi-minute videos is now possible, widening the gap with detection research. Current AI video detection, often limited to unreliable binary classifications, is insufficient. This survey, accepted at ACL 2026, reframes the goal as **"factual fidelity verification"**—checking if a video's content (who, when, where, what) aligns with the real world perceptually and cognitively. It categorizes AI-generated videos into three paradigms: **Local Manipulation Videos (LMV**, e.g., face swaps), **Audio-Visual Editing (AVE**, e.g., lip-syncing), and **Generative Video Synthesis (GVS**, fully synthetic videos like Sora's). Detection challenges evolve from visual artifacts in LMV to multi-modal inconsistencies in AVE and higher-level world knowledge violations in GVS. The core proposal is a **Vision-Language Dual-View framework** with four hierarchical layers: 1. **Layer 1 (Intrinsic Visual Cues):** Analyzes low-level signal statistics, noise patterns, and physiological signals. 2. **Layer 2 (Spatiotemporal Consistency):** Checks for temporal coherence in object motion and scene dynamics. 3. **Layer 3 (Cross-Modal Consistency):** Verifies alignment between video, audio, and text within the video. 4. **Layer 4 (Language-Guided World-Level Reasoning):** Uses external knowledge, facts, and physical laws to judge semantic plausibility and factual correctness. The survey traces a shift in detection focus from lower layers (1 & 2) toward higher, language-involved layers (3 & 4). It also reviews evolving evaluation metrics and datasets tailored for each video paradigm. The conclusion advocates for a **dynamic, evidence-first detection system** that moves beyond simple classification. Future trustworthy detection requires combining visual evidence (from CV) with semantic reasoning and explanation (from NLP & multimodal AI), ultimately creating traceable and explainable judgments about a video's adherence to real-world constraints.

marsbit29m ago

How to Detect AI-Generated Videos? A Review of Dynamic, Traceable, and Explainable Detection Systems

marsbit29m ago

It Turns Out the First Real-World Application of AI x Crypto is in Security Auditing

The article explores the surprising trend where AI's first major impact on crypto has been in security auditing, not in areas like trading or analytics. It details how AI-powered tools are dramatically lowering the barrier to finding smart contract vulnerabilities, enabling attackers to scan thousands of contracts and execute exploits within minutes. This has rendered traditional, manually-produced audit reports with their month-long validity periods increasingly obsolete, creating a critical "structural crack" in the old security model. Cases like Drift Protocol and KelpDAO show that even extensively audited protocols can be hacked through social engineering, operational flaws, or infrastructure misconfigurations beyond pure code review. Attackers are also using AI to find and exploit vulnerabilities in years-old, deployed contracts. Notably, OpenZeppelin's co-founder has expressed a grim view that "all DeFi is insecure" due to AI's asymmetric advantage. In response, the audit industry is undergoing a fundamental shift. While there's a short-term spike in defensive re-audits, the long-term business model is changing. Firms are developing AI-assisted systems and moving from one-time report deliveries towards embedded, continuous services like real-time monitoring and formal verification. Examples include AI tools uncovering critical, previously missed vulnerabilities in heavily audited protocols like Curve Finance and Zcash. The conclusion is that security must become a continuous investment, not a one-time checkbox, and audit firms must rapidly evolve their tools and service models to survive.

marsbit36m ago

It Turns Out the First Real-World Application of AI x Crypto is in Security Auditing

marsbit36m ago

Never expected that the first tangible application of AI x Crypto is in security auditing

Unexpectedly, the initial major application of AI in the Crypto sphere has turned out to be security auditing. In 2026, DeFi has faced significant security challenges, with 121 hacking incidents resulting in approximately $942 million in losses. While AI was expected to first impact areas like quantitative trading, its initial breakthrough has instead transformed security auditing by drastically lowering the cost and skill barrier for finding smart contract vulnerabilities. The traditional audit model is facing obsolescence. Advanced AI models, such as Claude Mythos, enable attackers to scan thousands of contracts and identify vulnerability patterns at scale, compressing the time from discovery to execution to mere minutes. This renders the month-long validity of traditional audit reports ineffective. Notably, attacks now frequently target well-audited, established protocols by exploiting business logic flaws, operational security weaknesses, and even years-old historical contracts, demonstrating that old audit reports offer zero protection. This pressure is forcing a fundamental shift in the industry. In the short term, a wave of defensive re-auditing is occurring, driven by projects seeking to meet new AI-era security standards and regulatory requirements. In the long run, audit firms' business models are diverging. The one-time report delivery model is declining in value, as evidenced by platforms like Code4rena shutting down. Leading firms are now pivoting towards AI-powered defense, integrating continuous monitoring, real-time on-chain risk detection, and embedding security directly into the development phase, as seen with tools like OpenZeppelin's Skills system. Ultimately, the era of "audit once, secure forever" is over. Security must become a continuous, embedded infrastructure investment for projects. For audit companies, survival depends on proactively transforming from traditional service providers into platforms offering AI-native, ongoing security solutions.

链捕手43m ago

Never expected that the first tangible application of AI x Crypto is in security auditing

链捕手43m ago

Trading

Spot
活动图片