cointelegraphPublicado a 2026-07-31Actualizado a 2026-07-31
国际清算银行（BIS）宣布，其Agorá项目已成功完成了具有真实价值的代币化批发跨境支付测试。此次试验有28家金融机构和央行参与，通过17种交易场景，结算了约80万瑞士法郎（约合100万美元）的资金。测试利用代币化的央行储备和商业银行存款，完成了以瑞士法郎、欧元、英镑、日元、韩元和美元计价的支付，平均结算时间仅约80秒。参与方包括英国央行、法国央行、日本央行、韩国央行和瑞士国家银行，以及摩根大通、花旗银行、德意志银行、法国巴黎银行、瑞银集团、渣打银行和三菱日联金融集团等商业银行。Agorá项目于2024年启动，旨在探索代币化商业银行存款和央行储备如何改善跨境批发支付。今年5月，项目曾报告其原型系统展示了在多货币、多司法管辖区的原子结算能力。BIS表示，7月的试验标志着该项目的一个重要里程碑，随着项目推进，相关测试将持续进行。
国际清算银行表示，项目阿果拉完成了代币化批发跨境支付的真实价值测试，有28家金融机构和央行在17种交易场景下结算了约80万瑞士法郎（约合100万美元）。
国际清算银行周四表示，测试使用代币化的央行准备金和商业银行存款来结算以瑞士法郎、欧元、英镑、日元、韩元和美元计价的支付，平均结算时间约为80秒。
参与者包括英格兰银行、法兰西银行、日本银行、韩国银行和瑞士国家银行，以及摩根大通、花旗银行、德意志银行、法国巴黎银行、瑞银集团、渣打银行和三菱日联金融集团等商业银行。
项目阿果拉是国际清算银行于2024年发起的一项倡议，旨在探索代币化的商业银行存款和央行准备金如何改进跨境批发支付。今年5月，该项目报告称其原型展示了跨多种货币和司法管辖区的原子结算。
国际清算银行表示，7月份的试验标志着一个重要的里程碑，随着项目阿果拉的推进，测试将继续进行。
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QBIS的Agorá项目在批发跨境支付试验中结算了多少金额？
ABIS的Agorá项目在批发跨境支付试验中，结算了约800,000瑞士法郎（约合100万美元）。
QAgorá项目的试验涉及哪些主要中央银行？
A试验的主要中央银行参与者包括：英格兰银行、法兰西银行、日本银行、韩国银行以及瑞士国家银行。
Q试验中使用了哪些技术来改进支付结算？
A试验使用了代币化的中央银行准备金和商业银行存款来进行结算，并且能够实现跨多种货币和司法管辖区的原子结算，平均结算时间约为80秒。
QAgorá项目是哪一年发起的，主要目标是什么？
AAgorá项目于2024年由BIS发起，其主要目标是探索代币化的商业银行存款和中央银行准备金如何改善批发跨境支付。
Q除了中央银行，还有哪些类型的金融机构参与了此次试验？
A除了中央银行，还有多家商业银行参与了试验，包括摩根大通、花旗银行、德意志银行、法国巴黎银行、瑞银集团、渣打银行和三菱日联金融集团。
Bank AI: Un Paso Revolucionario en el Futuro de la Banca Introducción En una era marcada por avances rápidos en tecnología, Bank AI se encuentra en la intersección de la inteligencia artificial (IA) y los servicios bancarios. Este proyecto innovador busca redefinir el panorama financiero, mejorando la eficiencia operativa, las medidas de seguridad y las experiencias del cliente a través del poder de la IA. A medida que iniciamos esta exploración de Bank AI, profundizaremos en lo que implica el proyecto, sus dinámicas operativas, su contexto histórico y los hitos significativos. ¿Qué es Bank AI? En su esencia, Bank AI representa una iniciativa transformadora destinada a integrar la inteligencia artificial en diversas operaciones bancarias. Este proyecto aprovecha las capacidades de la IA para automatizar procesos, mejorar los protocolos de gestión de riesgos y mejorar la interacción con el cliente a través de servicios personalizados. Los objetivos principales de Bank AI incluyen: Automatización de Funciones Bancarias: Al aprovechar las tecnologías de IA, Bank AI tiene como objetivo automatizar tareas rutinarias, reduciendo la carga sobre los recursos humanos y mejorando la eficiencia. Mejora en la Gestión de Riesgos: El proyecto utiliza algoritmos de IA para predecir e identificar riesgos, fortaleciendo las medidas de seguridad contra el fraude y otras amenazas. Personalización de Servicios Bancarios: Bank AI se centra en ofrecer productos y servicios financieros a medida al analizar datos y comportamientos de los clientes. Mejora de la Experiencia del Cliente: La implementación de soluciones impulsadas por IA, como chatbots y asistentes virtuales, tiene como objetivo proporcionar a los usuarios interacciones más humanas, revolucionando la forma en que los clientes se relacionan con los bancos. Con estos objetivos, Bank AI se posiciona como un jugador crucial para hacer que la banca sea más eficiente, segura y centrada en el usuario. ¿Quién es el Creador de Bank AI? Los detalles sobre el creador de Bank AI siguen siendo desconocidos. Como tal, no se ha identificado a ninguna persona u organización específica en la información disponible. El anonimato que rodea el inicio del proyecto plantea preguntas, pero no resta valor a su ambiciosa visión y objetivos. ¿Quiénes son los Inversores de Bank AI? Al igual que con el creador del proyecto, no se ha divulgado información específica sobre los inversores u organizaciones de apoyo de Bank AI. Sin esta información, es difícil delinear el respaldo financiero y el apoyo institucional que podrían estar impulsando el proyecto hacia adelante. No obstante, la importancia de tener una base de inversión sólida es fundamental para sostener el desarrollo en un campo tan innovador. ¿Cómo Funciona Bank AI? Bank AI opera en varios frentes innovadores, centrándose en factores únicos que lo diferencian de los marcos bancarios tradicionales. A continuación se presentan las características operativas clave: Automatización: Al aplicar algoritmos de aprendizaje automático, Bank AI automatiza varios procesos manuales dentro de los bancos. Esto resulta en la reducción de costos operativos y permite a los trabajadores humanos redirigir sus esfuerzos hacia actividades más estratégicas. Gestión Avanzada de Riesgos: La integración de la IA en las prácticas de gestión de riesgos proporciona a los bancos herramientas para predecir con precisión posibles amenazas como el fraude, asegurando que la información y los activos de los clientes permanezcan seguros. Recomendaciones Financieras Personalizadas: A través del aprendizaje continuo a partir de las interacciones con los clientes, los sistemas de IA desarrollan una comprensión matizada de las necesidades del usuario, lo que les permite ofrecer asesoramiento personalizado sobre decisiones financieras. Interacciones Mejoradas con el Cliente: Utilizando chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA, Bank AI permite una experiencia más atractiva para el cliente, permitiendo que los usuarios obtengan respuestas a sus consultas rápidamente, reduciendo así los tiempos de espera y mejorando los niveles de satisfacción. En conjunto, estas características operativas posicionan a Bank AI como un pionero en el sector bancario, estableciendo nuevos estándares para la entrega de servicios y la excelencia operativa. Cronología de Bank AI Entender la trayectoria de Bank AI requiere un vistazo a su contexto histórico. A continuación se muestra una cronología que destaca hitos y desarrollos importantes: Principios de 2010: La conceptualización de la integración de la IA en los servicios bancarios comenzó a ganar atención a medida que las instituciones bancarias reconocían los beneficios potenciales. 2018: Se produjo un aumento notable en la implementación de tecnologías de IA cuando los bancos comenzaron a utilizar herramientas de IA como chatbots para el servicio al cliente básico y sistemas de gestión de riesgos para mejorar la seguridad. 2023: La sofisticación de la IA siguió avanzando, con la introducción de la IA generativa para tareas más complejas como el procesamiento de documentos y el análisis de inversiones en tiempo real. Este año marcó un salto significativo en las capacidades que la tecnología de IA proporcionó a los bancos. 2024-Estado Actual: A partir de este año, Bank AI está en una trayectoria ascendente, con investigaciones y desarrollos en curso que están listos para mejorar aún más las capacidades en las operaciones bancarias. La continua exploración de aplicaciones de IA sugiere desarrollos emocionantes que aún están por venir. Puntos Clave Sobre Bank AI Integración de la IA en la Banca: Bank AI se centra en adoptar la inteligencia artificial para agilizar los procesos bancarios y mejorar las experiencias de los usuarios. Enfoque en Automatización y Gestión de Riesgos: El proyecto enfatiza fuertemente estas áreas, con el objetivo de cambiar la carga de tareas rutinarias mientras se mejoran los marcos de seguridad a través de análisis predictivos. Soluciones Bancarias Personalizadas: Al aprovechar los datos de los clientes, Bank AI permite servicios bancarios a medida que satisfacen las necesidades individuales de los usuarios. Compromiso con el Desarrollo: Bank AI sigue comprometido con los esfuerzos de investigación y desarrollo continuo, asegurando su adaptabilidad y relevancia continua a medida que la tecnología sigue evolucionando. Conclusión En resumen, Bank AI ejemplifica un paso crucial hacia adelante en la industria bancaria, aprovechando la inteligencia artificial para remodelar los paradigmas operativos, mejorar la seguridad y promover la satisfacción del cliente. A pesar de las lagunas en la información sobre el creador y los inversores, los objetivos claros y los mecanismos funcionales de Bank AI proporcionan una sólida base para su evolución continua. A medida que la tecnología de IA sigue avanzando y fusionándose con el sector bancario, Bank AI está bien posicionado para impactar significativamente en el futuro de los servicios financieros, mejorando la forma en que entendemos e interactuamos con la banca.
248 Vistas totalesPublicado en 2024.04.06Actualizado en 2024.12.03
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967 Vistas totalesPublicado en 2025.05.09Actualizado en 2026.06.02
