Banco de Corea insta a la emisión de stablecoins respaldadas por el won liderada por bancos

TheNewsCryptoPublicado a 2026-02-23Actualizado a 2026-02-23

Resumen

El Banco de Corea (BOK) ha insistido en que la emisión de stablecoins vinculadas al won sea liderada por bancos comerciales, advirtiendo que las monedas digitales emitidas por entidades privadas podrían debilitar la política monetaria y crear riesgos cambiarios y de estabilidad financiera. En un informe presentado a la Asamblea Nacional, el BOK describió estas stablecoins como "sustitutos similares a la moneda" y subrayó que su implementación debe considerar no solo beneficios industriales, sino también impactos en políticas monetarias, estabilidad cambiaria y riesgos financieros. El banco central expresó preocupación sobre el posible uso de stablecoins para evadir regulaciones cambiarias y afirmó que permitir su emisión por entidades no bancarias violaría los principios de separación entre banca y comercio. Propuso que los bancos, sujetos a estándares de capital y cumplimiento, sean los primeros emisores, ampliándose gradualmente tras evaluaciones de riesgo. El informe surge mientras los legisladores debaten un marco regulatorio para stablecoins, con desacuerdos sobre quién puede emitirlas y el control bancario requerido.

El banco central de Corea del Sur supuestamente ha renovado su impulso para mantener la emisión de stablecoins vinculadas al won coreano en manos de bancos comerciales, alertando a los responsables políticos de que los tokens digitales emitidos de forma privada podrían disminuir la política monetaria y crear nuevos riesgos cambiarios y de estabilidad financiera.

Recientemente, se presentó un informe al Comité de Estrategia y Finanzas de la Asamblea Nacional de Corea del Sur. El Banco de Corea (BOK) mencionó las stablecoins de won como "sustitutos similares a la moneda" y dijo que su implementación debe tener en cuenta no solo los beneficios industriales, sino también la política monetaria, la estabilidad cambiaria y los riesgos financieros, según el informe.

El banco central reiteró su preocupación de que las stablecoins podrían utilizarse para evadir las regulaciones cambiarias, incluyendo las necesidades de reporte anteriores, y afirmó que permitir que entidades no bancarias las emitan de forma independiente podría entrar en conflicto con los principios de separación de banca y comercio de Corea.

También mencionó que los bancos, que están sujetos a estándares de capital, gobierno corporativo y cumplimiento, deberían ser los primeros en ser permitidos, y que cualquier ampliación más allá de los bancos debería avanzar lentamente después de las evaluaciones de riesgo.

El informe llega mientras los responsables debaten un marco regulatorio para stablecoins que ha sido pospuesto, siendo uno de los puntos de desacuerdo más prominentes quién debería ser elegible para emitir tokens vinculados al won y cuánto control deberían tener los bancos en cualquier entidad emisora.

El Eco de Advertencias Anteriores

El banco supuestamente declaró que las stablecoins programables podrían respaldar la revolución de los activos digitales y funcionar como herramientas de pago, pero también propuso salvaguardas estructurales, incluyendo un modelo de consorcio centrado en bancos y un organismo político interinstitucional estatutario que podría sistematizar las aprobaciones y la supervisión sobre los reguladores.

Según los informes, el Banco de Corea también citó el marco de la Ley GENIUS de Estados Unidos como un ejemplo de supervisión interagencial que incluye al Departamento del Tesoro, la Reserva Federal y la Corporación Federal de Seguros de Depósitos.

El informe refleja sus advertencias anteriores, que afirman que los bancos deberían liderar la introducción de la emisión de stablecoins, ya que hasta ahora están sujetos a estrictas necesidades regulatorias. Sin embargo, este enfoque ha sido rechazado por miembros de la industria, incluidos algunos responsables políticos.

El presidente de la Fundación Kaia DLT, Sangmin Seo, ha mencionado anteriormente que el argumento para que los bancos lideren el lanzamiento de stablecoins carece de fundamento lógico. Seo mencionó que establecer reglas más claras para los emisores puede reducir los riesgos.

Noticias Destacadas de Cripto Hoy:

Arthur Hayes Revela Apuesta de Cartera en Materias Primas y Cripto

EtiquetasLey GENIUSCoreaStablecoin

Criptos en tendencia

Preguntas relacionadas

Q¿Qué institución de Corea del Sur está impulsando que la emisión de stablecoins vinculadas al won sea liderada por bancos?

AEl Banco de Corea (BOK) está impulsando que la emisión de stablecoins vinculadas al won sea liderada por bancos comerciales.

Q¿Cuáles son los principales riesgos que, según el Banco de Corea, podrían generar las stablecoins emitidas por entidades privadas?

ASegún el Banco de Corea, las stablecoins emitidas por entidades privadas podrían debilitar la política monetaria y crear nuevos riesgos cambiarios y de estabilidad financiera.

Q¿Qué modelo de supervisión internacional citó el Banco de Corea como ejemplo en su informe?

AEl Banco de Corea citó como ejemplo el marco de la Ley GENIUS de Estados Unidos, que implica una supervisión interagencial que incluye al Departamento del Tesoro, la Reserva Federal y la Corporación Federal de Seguros de Depósitos.

Q¿Qué argumento utilizó Sangmin Seo, de la Fundación Kaia DLT, para oponerse al liderazgo bancario en la emisión de stablecoins?

ASangmin Seo argumentó que la postura de que los bancos deben liderar el lanzamiento de stablecoins carece de fundamento lógico y que establecer reglas más claras para los emisores puede reducir los riesgos.

Q¿Qué tipo de salvaguardas estructurales sugirió el Banco de Corea para la emisión de stablecoins?

AEl Banco de Corea sugirió salvaguardas estructurales como un modelo de consorcio centrado en bancos y un organismo político interagencial estatutario que pueda sistematizar las aprobaciones y la supervisión sobre los reguladores.

Lecturas Relacionadas

Perdiendo a dos leyendas en tres días: ¿Se está resquebrajando el dique de talento de IA de Google?

En solo tres días, Google ha perdido a dos leyendas de la IA. El 18 de junio, Noam Shazeer, coautor del seminal trabajo "Attention is All You Need" y copresponsable de Gemini, anunció su salida para unirse a OpenAI. Dos días después, John Jumper, ganador del Nobel de Química 2024 y líder de AlphaFold, dejó Google DeepMind para incorporarse a Anthropic. Estas partidas no son incidentes aislados, sino parte de una tendencia clara de fuga de talento de Google hacia OpenAI y Anthropic, como lo confirma también la reciente incorporación a Anthropic del exmiembro fundador de OpenAI, Andrej Karpathy. El trasfondo de este éxodo es fundamentalmente una cuestión de misión y enfoque. El modelo de negocio central de Google, basado en la publicidad, impone una lógica orientada a productos y métricas comerciales que, en última instancia, restringe la investigación pura. En contraste, tanto OpenAI (con su misión de AGI) como Anthropic (centrada en la seguridad y la ciencia) ofrecen un entorno de trabajo enfocado únicamente en empujar los límites de las capacidades de los modelos. A esto se suma la fuerte atracción financiera: OpenAI y Anthropic están en camino a una OPI, lo que promete una recompensa económica masiva a través de capital para sus empleados, algo que la ya gigantesca Google difícilmente puede igualar. La fusión de Google Brain y DeepMind en 2023, destinada a consolidar esfuerzos, ha generado en cambio tensiones culturales y ha hecho más evidente la presión por alinear la investigación con los objetivos de los equipos de productos. El resultado es una reorganización estructural del mapa del talento en IA. Google, a pesar de sus vastos recursos en computación y datos, está perdiendo a las personas que definen el futuro del campo. La verdadera ventaja competitiva en IA reside en retener a las mentes más brillantes, y Google está descubriendo que esa es quizás su batalla más difícil.

marsbitHace 46 min(s)

Perdiendo a dos leyendas en tres días: ¿Se está resquebrajando el dique de talento de IA de Google?

marsbitHace 46 min(s)

Tras las notas de la IA, se esconde un "creador de exámenes" chino

Cada vez que se lanza un modelo de IA de vanguardia, la comunidad fija su atención en ciertas "hojas de resultados" familiares: MMLU-Pro, MMMU, MMMU-Pro. Estos puntos de referencia se han convertido en exámenes estándar para evaluar y comparar modelos como GPT, Claude, Gemini, Llama, Qwen y DeepSeek. Detrás de estas influyentes evaluaciones está el investigador chino Wenhu Chen, profesor asistente en la Universidad de Waterloo y fundador del TIGERLab (apodado "虎头帮"). Su trabajo surge de una necesidad crítica: a medida que los modelos avanzaban, las pruebas antiguas como MMLU se saturaban con puntuaciones casi perfectas, dejando de ser útiles para discernir diferencias reales. En 2024, Chen y su equipo presentaron MMLU-Pro, una renovación exhaustiva del original. Con 12,032 preguntas de 14 disciplinas, aumenta las opciones de respuesta de 4 a 10 para reducir las conjeturas e incorpora problemas más complejos que requieren razonamiento. El resultado fue una caída del 16% al 33% en la precisión de los modelos y una evaluación más estable y discriminatoria, rápidamente adoptada por la industria. Su contribución se extiende al ámbito multimodal con MMMU, un conjunto de 11,500 preguntas que combinan imágenes (gráficos, mapas, fórmulas) con conocimientos académicos para probar una comprensión integrada. Incluso los mejores modelos como GPT-4V inicialmente solo alcanzaron un 56% de precisión, revelando un largo camino por recorrer. Su sucesor, MMMU-Pro, cierra aún más las brechas, obligando a los modelos a utilizar la información visual y no solo el texto. La experiencia de Chen, que incluye investigación doctoral en preguntas complejas y una etapa en Google DeepMind trabajando en Gemini, le permite anticipar cómo los modelos pueden "aparentar" competencia. Su laboratorio no solo diseña evaluaciones, sino que también desarrolla modelos (como UniVideo para video o MoCha para avatares), asegurando que sus "exámenes" reflejen desafíos reales y los límites actuales de la tecnología. Actualmente, Chen continúa este trabajo en el laboratorio de superinteligencia de Meta, enfocado en datos y evaluación multimodal. Su historia destaca el papel fundamental, aunque a menudo menos visible, de los investigadores que construyen las herramientas para medir el verdadero progreso de la IA.

marsbitHace 59 min(s)

Tras las notas de la IA, se esconde un "creador de exámenes" chino

marsbitHace 59 min(s)

Selección Semanal del Editor Weekly Editor's Picks (0613-0619)

**【Resumen semanal de los editores (13-19 de junio)】** Esta selección semanal rescata análisis profundos del flujo de información, filtrando el ruido para ofrecer perspectivas clave. **Panorama macro:** Tras la reapertura del Estrecho de Ormuz, el mercado ajusta su foco desde el "impacto bélico" hacia la "recuperación de la oferta". Se observan movimientos en petróleo, bonos, inflación y cadenas de valor como LNG y fertilizantes. **Inversión y emprendimiento:** Ray Dalio advierte sobre la concentración del mercado en acciones de grandes tecnológicas de IA, recomendando diversificación. En cripto, se analizan ciclos a largo plazo, señales de posible fondo para BTC en Q4, y los desafíos regulatorios en mercados como Corea del Sur. El análisis de SpaceX tras su IPO destaca su elevada valoración, riesgos sistémicos potenciales y la importancia de próximos hitos como su inclusión en índices. **Web3 & IA:** Una advertencia señala exposiciones de billones de dólares fuera de balance en la nube/IA, un riesgo latente si la comercialización falla. Se exploran las predicciones de IA para el Mundial y la estructura de costos de una suscripción a IA como Claude. **Mercados de predicción:** Robinhood desarrolla su propia plataforma (Rothera), iniciando una "guerra de canales" en la industria y posicionándose como competidor directo de Kalshi. **CeFi & DeFi:** Se analizan mecanismos de perpetuales para pre-IPO (ej. SpaceX) y los desafíos técnicos pendientes. La desviación del precio de STRC (vinculado a Strategy) refleja preocupaciones sobre su modelo de negocio. Se presenta el nuevo ETF de Bitcoin con rendimiento de BlackRock (BITA). **Ethereum y escalabilidad:** Se destaca la ventaja clave de Ethereum: su vasto ecosistema de desarrolladores y estándares, consolidándolo como sistema operativo para las finanzas descentralizadas. **Otros titulares de la semana:** Acuerdo EEUU-Irán, decisión de la Fed, movimientos en SpaceX y Anthropic, y opiniones destacadas sobre mercados.

marsbitHace 1 hora(s)

Selección Semanal del Editor Weekly Editor's Picks (0613-0619)

marsbitHace 1 hora(s)

Análisis de la última reasignación de cartera del "hijo de la versión" del mercado de valores estadounidense: 9.000 millones de USD en ventas en corto de NVIDIA, apuntando a los sectores eléctrico y de memoria

Leopold Aschenbrenner, considerado uno de los inversores más agresivos en IA, ha realizado cambios significativos en su cartera. Ha establecido posiciones cortas por unos 9.000 millones de dólares en empresas como NVIDIA, ASML y Oracle, al mismo tiempo que redirige capital hacia lo que él identifica como los próximos cuellos de botella en infraestructura de IA: energía eléctrica, memoria, redes de centros de datos y activos de modelos más profundos como Anthropic. Su lógica no sugiere que la burbuja de la IA haya estallado, sino una rotación dentro de la infraestructura. Considera que la "transacción de la pala" clásica (como invertir en semiconductores) está demasiado concurrida y sobrevalorada. En su lugar, apuesta por los eslabones fundamentales siguientes: la capacidad real de construir y energizar centros de datos, y la necesidad crítica de materiales como el cobre y la fibra óptica para la transmisión de datos. La reciente emisión de bonos de NVIDIA por 25.000 millones de dólares, a pesar de su gran liquidez, se interpreta como una señal de un cambio en la financiación del sector. Aschenbrenner también ha invertido de forma privada en Anthropic, lo que representa una apuesta directa al "mineral" (el modelo de IA) en lugar de solo a las "herramientas". En resumen, su estrategia actual se centra en la infraestructura física y de servicios esenciales (energía, construcción, redes) que habilitarán la próxima fase de expansión de la IA, considerándolas apuestas más sólidas y menos saturadas.

marsbitHace 1 hora(s)

Análisis de la última reasignación de cartera del "hijo de la versión" del mercado de valores estadounidense: 9.000 millones de USD en ventas en corto de NVIDIA, apuntando a los sectores eléctrico y de memoria

marsbitHace 1 hora(s)

Trading

Spot
Futuros

Artículos destacados

Qué es $BANK

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.

151 Vistas totalesPublicado en 2024.04.06Actualizado en 2024.12.03

Qué es $BANK

Cómo comprar BANK

¡Bienvenido a HTX.com! Hemos hecho que comprar Lorenzo Protocol (BANK) sea simple y conveniente. Sigue nuestra guía paso a paso para iniciar tu viaje de criptos.Paso 1: crea tu cuenta HTXUtiliza tu correo electrónico o número de teléfono para registrarte y obtener una cuenta gratuita en HTX. Experimenta un proceso de registro sin complicaciones y desbloquea todas las funciones.Obtener mi cuentaPaso 2: ve a Comprar cripto y elige tu método de pagoTarjeta de crédito/débito: usa tu Visa o Mastercard para comprar Lorenzo Protocol (BANK) al instante.Saldo: utiliza fondos del saldo de tu cuenta HTX para tradear sin problemas.Terceros: hemos agregado métodos de pago populares como Google Pay y Apple Pay para mejorar la comodidad.P2P: tradear directamente con otros usuarios en HTX.Over-the-Counter (OTC): ofrecemos servicios personalizados y tipos de cambio competitivos para los traders.Paso 3: guarda tu Lorenzo Protocol (BANK)Después de comprar tu Lorenzo Protocol (BANK), guárdalo en tu cuenta HTX. Alternativamente, puedes enviarlo a otro lugar mediante transferencia blockchain o utilizarlo para tradear otras criptomonedas.Paso 4: tradear Lorenzo Protocol (BANK)Tradear fácilmente con Lorenzo Protocol (BANK) en HTX's mercado spot. Simplemente accede a tu cuenta, selecciona tu par de trading, ejecuta tus trades y monitorea en tiempo real. Ofrecemos una experiencia fácil de usar tanto para principiantes como para traders experimentados.

581 Vistas totalesPublicado en 2025.05.09Actualizado en 2026.06.02

Cómo comprar BANK

Discusiones

Bienvenido a la comunidad de HTX. Aquí puedes mantenerte informado sobre los últimos desarrollos de la plataforma y acceder a análisis profesionales del mercado. A continuación se presentan las opiniones de los usuarios sobre el precio de BANK (BANK).

活动图片