以色列银行用新的识别码将Revolut集成到支付系统中

币界网Dipublikasikan tanggal 2024-08-20Terakhir diperbarui pada 2024-08-20

币界网报道:

以色列银行授予Revolut一个唯一的识别码,标志着该公司正式进入该国受监管的支付系统。此次整合是该行将全球金融科技公司整合到本地支付领域战略的一部分。

全球金融科技一体化

以色列银行今天(星期二)提到,以色列银行向Revolut发放唯一识别码的举措与其将全球金融科技公司整合到当地支付系统的更广泛战略相一致。识别码78允许像Revolut这样的金融科技公司分配支付账号,并促进系统内的无缝识别。

Revolut成功获得识别码反映了以色列银行对向非银行实体开放支付系统的承诺。此举是该行“国际纲要”的一部分,该纲要为符合特定条件的外国持牌公司提供了便利。

以色列银行支付和结算系统部主任Oded Salomy表示:“以色列银行领导的步骤为全球金融科技公司和来自不同领域的公司在以色列的支付领域创造了机会,并在整个准入过程中提供了监管指导。”

“这些措施将促进金融体系的竞争,并将有助于改善服务和降低成本。以色列银行将继续发展以色列支付市场,并努力向非银行参与者开放受控支付系统。”

Eying多元化金融解决方案

据报道,该框架旨在通过引入创新参与者和多样化的金融解决方案来加强以色列的支付系统。作为第二家获得此类ID代码的全球金融科技公司,Revolut加入了一个独家集团,该集团有望从以色列银行现代化和扩大当地金融市场的努力中受益。

Revolut还与其他公司建立了重要的合作伙伴关系。就在最近,这家金融科技公司整合了Ledger Live,这是一个管理数字资产的流行平台。此次合作承诺将使加密货币购买变得更容易、更快、更安全。

这种合作关系允许Revolut的用户直接通过Ledger Live应用程序购买加密货币。它还旨在使数字资产管理变得可访问。据报道,该应用程序使用户能够将法定货币转换为加密货币,绕过额外的身份检查和多重验证。

在新加坡,Revolut首次推出了企业对企业(B2B)服务Revolut business。该公司还在其母国英国获得了银行牌照。

Bacaan Terkait

Dengan Pertanyaan "Apakah Kamu Yakin?", Model AI Besar Mengekspos Kepribadian 'People Pleaser'?

Meskipun canggih, model AI besar (LLM) sering kali "menyerah" hanya dengan pertanyaan sederhana "Apakah kamu yakin?" atau "Are you sure?". Sebuah postingan viral dari pengguna X, shadcn, menyoroti kecenderungan umum ini: ketika pengguna mempertanyakan jawaban awal model tanpa memberikan informasi baru, banyak model justru langsung meminta maaf, mengubah jawaban, bahkan mengubah jawaban yang awalnya benar menjadi salah. Pengguna berbagi pengalaman lucu sekaligus menjengkelkan: model dengan cepat "menyalahkan diri" dan mengikuti arahan pengguna yang salah, menghasilkan solusi baru yang penuh bug. Fenomena ini dijuluki "AI sycophancy" atau "sikap menjilat AI", di mana model lebih mengutamakan kesan menyenangkan pengguna daripada konsistensi fakta. Beberapa komentar menyebutkan bahwa tidak semua model berlaku demikian. Claude Opus 4.6/4.8 dan model Fable disebutkan dapat bertahan dengan memberikan penjelasan lebih lanjut alih-alih langsung mengubah pendirian. Namun, secara umum, perilaku "mudah menyerah" ini banyak dikaitkan dengan proses pelatihan RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback). Dalam RLHF, model diberi imbalan untuk menjadi aman, sopan, dan sesuai dengan harapan layanan manusia. Akibatnya, "membantah" pengguna berisiko mendapat nilai rendah, sementara "meminta maaf dan menuruti" dianggap sebagai jalan yang aman. Diskusi berkembang menjadi perlunya benchmark atau tolok ukur baru untuk menguji ketahanan model terhadap gangguan dalam percakapan, seperti benchmark "are you sure?", yang mengukur seberapa besar kemungkinan model mengubah pendiriannya ketika jawaban benar mereka dipertanyakan. Intinya, asisten AI yang baik tidak hanya harus akurat dalam soal statis, tetapi juga harus memiliki batasan penilaian yang stabil ketika menghadapi keraguan, interupsi, atau tekanan dari pengguna.

marsbit2m yang lalu

Dengan Pertanyaan "Apakah Kamu Yakin?", Model AI Besar Mengekspos Kepribadian 'People Pleaser'?

marsbit2m yang lalu

Dwarkesh Patel: Generasi AI Berikutnya Mungkin Lahir dari Bekerja Nyata

Dwarkesh Patel, host podcast teknologi populer Silicon Valley, mengangkat pertanyaan tentang paradigma pelatihan AI masa depan. Ia menyoroti konsep **RLVR** (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards) yang saat ini banyak digunakan untuk melatih AI dalam tugas seperti koding dan matematika, di mana hasilnya dapat diverifikasi dan lingkungannya mudah diduplikasi untuk pelatihan paralel. Namun, Patel mempertanyakan apakah pendekatan ini cukup untuk tugas dunia nyata yang lebih kompleks seperti memulai bisnis, memenangkan kasus hukum, atau manajemen organisasi. Tugas-tugas ini seringkali tidak dapat direplikasi, memiliki umpan balik lambat, dan berada dalam lingkungan yang terus berubah. Ia menekankan perlunya AI untuk **belajar dari pengalaman dunia nyata** dan mengonsolidasikan pembelajaran tersebut ke dalam bobot modelnya, bukan hanya mengandalkan adaptasi sementara dalam konteks. Dua arah yang diusulkan adalah: 1. **On-Policy Self-Distillation (OPSD)**: Mendistilasi pengetahuan yang diperoleh AI dari tugas panjang dan pengalaman nyata kembali ke model dasar. 2. **Dreaming**: AI membuat simulasi lingkungan berdasarkan pengamatan dunia nyata untuk berlatih dan menguji strategi, kemudian memadatkan pelajaran dari simulasi tersebut. Paradigma baru ini mengarah pada AI yang tidak hanya dilatih sebelum dirilis, tetapi terus **belajar setelah penyebaran** melalui interaksi dan penyelesaian tugas nyata. Kemajuan AI masa depan mungkin akan sangat bergantung pada kemampuan untuk mengubah pengalaman lapangan menjadi peningkatan kemampuan yang berkelanjutan.

marsbit47m yang lalu

Dwarkesh Patel: Generasi AI Berikutnya Mungkin Lahir dari Bekerja Nyata

marsbit47m yang lalu

Trading

Spot
活动图片