SEC Crypto Task Force Meets with Deutsche Bank amid Crypto Week

TheCryptoTimesDipublikasikan tanggal 2025-07-16Terakhir diperbarui pada 2025-07-17

The U.S. Securities and Exchange Commission’s (SEC) Crypto Task Force met with one of the world’s leading banks and financial services firms to discuss the regulation of crypto assets. The meeting happened during the highly anticipated Crypto Week, raising speculations regarding the primary agenda of the meeting.

According to a memo, three members of Deutsche Bank USA Corp. met with the regulator to talk about considering cross-border digital asset regulation and harmonizing with international regulatory frameworks.

The bank also stressed upon exploring current European and UK frameworks for digital asset regulation, such as the European Union’s Markets in Crypto-Assets (MiCA) regulation. It highlighted the latest research on digital asset markets by French economist Marion Laboure.

Deutsche Bank continues to expand deeper into the crypto industry, realizing the opportunities in the emerging class of digital assets. The bank plans to launch its crypto custody platform in 2026.

Recently, Deutsche Bank confirmed exploring stablecoins and tokenized deposits for its payment infrastructure amid the GENIUS Act buzz. The bank is also considering issuing its own stablecoin and joining the industry-wide initiative.

Meanwhile, the U.S. House of Representatives debated three crucial bills amid the Crypto Week. These are the GENIUS Act, the CLARITY Act, and the Anti-CBDC Surveillance State Act. The bills move forward for another voting today after US President Donald Trump intervened, seeking support to pass the bills.

U.S. Representative French Hill believes there is “strong bipartisan support” for the crypto market structure bill, even after a surprising setback in the House of Representatives last day.

Also Read: Bitcoin is No Longer Volatile, Says Deutsche Bank



Kripto yang Sedang Tren

Bacaan Terkait

Anthropic Ciptakan 'Kitab Hukum Pidana' AI Jailbreak: Permintaan Anda, Empat Jenis Hukuman Mati

Anthropic, perusahaan di balik model AI Claude, baru-baru ini merilis sistem pengamanan yang ketat dan kerangka kerja penilaian bernama CJS (Cyber Jailbreak Severity) untuk mengklasifikasi dan mengukur tingkat bahaya upaya "jailbreak" atau pelarian keamanan pada model AI mereka. Artikel ini menceritakan bagaimana permintaan yang tampaknya biasa, seperti menghitung huruf dalam kata "raspberry" atau menyebutkan profesi sebagai ahli bio-statistik, bisa langsung ditolak atau menyebabkan penurunan kualitas respons model (seperti dialihkan ke versi Claude Opus 4.8 yang lebih lama). Insiden ini memicu kritik dari pengguna. Untuk mengatasi hal ini, Anthropic mengategorikan semua permintaan terkait keamanan siber ke dalam empat tingkat risiko: 1. **Hukuman mati (langsung diblokir):** Perangkat lunak ransomware, pencurian data, pengembangan malware. 2. **Penggunaan ganda risiko tinggi:** Pengujian penetrasi, pengembangan eksploitasi kerentanan kompleks. 3. **Penggunaan ganda risiko rendah:** Pengumpulan intelijen sumber terbuka, pemindaian kerentanan yang diketahui. 4. **Tidak berbahaya:** Pengodean aman, debug, analisis log. Namun, sistem klasifikasi ini diatur sangat sensitif dengan prinsip "lebih baik membunuh seribu permintaan daripada melewatkan satu yang berbahaya", menyebabkan banyak permintaan sah (seperti debugging) juga terkena blokir. Kerangka kerja CJS diperkenalkan sebagai alat untuk menilai seberapa serius sebuah jailbreak, menggunakan empat parameter: * **Peningkatan Kemampuan (0-4):** Seberapa banyak jailbreak memberi kemampuan baru di atas alat yang ada. * **Luas Kemampuan (0-2):** Rentang aktivitas berbahaya yang bisa dilakukan. * **Tingkat Kesulitan Pemanjatan (0-2):** Mudah atau tidaknya jailbreak diubah menjadi serangan nyata. * **Tingkat Kemudahan Penemuan (0-2):** Seberapa mudah jailbreak ditemukan. Skor total (0-10) menentukan tingkat keparahan dari CJS-0 (hanya informasi) hingga CJS-4 (krisis). Skor ini kontekstual dan bisa berubah berdasarkan waktu dan pengetahuan yang tersedia secara publik. Artikel ini menyoroti kekhawatiran bahwa Anthropic, bersama aliansi Glasswing yang didanai perusahaan teknologi besar, berpotensi memegang kekuasaan besar dalam mendefinisikan standar bahaya. CJS bisa menjadi alat bagi regulator untuk memutuskan kapan sebuah model AI harus ditutup. Ini terlihat dari insiden Juni di mana akses ke model Fable 5 diputus secara global untuk warga negara asing karena peraturan ekspor AS, menandai pertama kalinya kontrol ekspor langsung membatasi akses API model AI. Kesimpulannya, pengembang dan pengguna sekarang harus berhati-hati dalam merangkai perintah (prompt), waspada terhadap penurunan kualitas respons sebagai tanda pembatasan, dan menunggu perbaikan dari Anthropic—yang tidak memiliki jadwal pasti. Artikel ini berargumen bahwa masalah ini telah melampaui sekadar teknis, menjadi masalah kebijakan dan kontrol.

marsbit24m yang lalu

Anthropic Ciptakan 'Kitab Hukum Pidana' AI Jailbreak: Permintaan Anda, Empat Jenis Hukuman Mati

marsbit24m yang lalu

Penghasilan Tahunan $100 Juta, Dua Teman Sekamar UC Berkeley Generasi 90an, Menciptakan Bisnis AI Paling Menguntungkan

Dua teman sekamar di UC Berkeley, keduanya berusia 90-an, menciptakan bisnis AI yang sangat menguntungkan: Arena. Bermula dari proyek penelitian sumber terbuka bernama Chatbot Arena pada 2023, platform ini telah berkembang menjadi "gelanggang" benchmark model AI global yang netral. Pengguna dapat membandingkan respons dari dua model anonim dan memilih yang terbaik, menghasilkan peringkat berbasis Elo yang diakui industri. Dengan lebih dari 10 juta penilaian pengguna, 700 juta percakapan, dan 82 juta suara, Arena menjadi standar de facto untuk pengujian model besar. Raksasa seperti OpenAI, Google, dan Anthropic mengirimkan model mereka ke sini, bahkan OpenAI menguji GPT-5 secara diam-diam di platform ini. Kunci kesuksesan monetisasinya adalah layanan komersial "AI Evaluations", diluncurkan September lalu. Layanan ini memungkinkan perusahaan membayar untuk pengujian mendalam oleh komunitas jutaan pengguna Arena, memberikan analisis performa model di dunia nyata. Hanya dalam 8 bulan, pendapatan tahunan layanan ini telah mencapai $100 juta. Perusahaan ini didirikan oleh CEO Anastasios Angelopoulos (ahli matematika/machine learning), CTO Wei-Lin Chiang (pembuat Vicuna), dan profesor UC Berkeley Ion Stoica sebagai penasihat. Mereka mengumpulkan $100 juta dalam pendanaan seed dan $150 juta dalam Seri A, dengan valuasi mencapai $1.7 miliar. Arena terus berinovasi dengan memperkenalkan "Agent Mode" untuk mengevaluasi agen AI dalam tugas panjang seperti coding dan penelitian, melampaui sekadar penilaian percakapan. Bisnis mereka membuktikan bahwa dalam demam emas AI, menyediakan alat pengukuran yang andal (seperti "menjual sekop dan air") bisa lebih berharga daripada menambang sendiri.

marsbit29m yang lalu

Penghasilan Tahunan $100 Juta, Dua Teman Sekamar UC Berkeley Generasi 90an, Menciptakan Bisnis AI Paling Menguntungkan

marsbit29m yang lalu

Insinyur Claude Akhirnya Mengeluarkan Fable 5, Mengajarkan Cara Menghilangkan Kesenjangan Informasi dengan Model

Artikel ini membahas strategi untuk meningkatkan efektivitas penggunaan model AI Claude Fable 5 dalam pemrograman dan tugas-tugas kompleks lainnya. Inti permasalahan yang diangkat adalah adanya "kesenjangan informasi" antara pengguna dan model, di mana petunjuk (prompt), konteks, dan keterampilan yang diberikan tidak sepenuhnya mencerminkan kompleksitas tugas sebenarnya ("peta" vs "wilayah"). Penulis, Thariq Shihipar (insinyur Claude Code), memperkenalkan konsep "hal yang tidak diketahui" (unknowns) yang dikategorikan menjadi empat jenis: diketahui-diketahui, diketahui-tidak diketahui, tidak diketahui-diketahui, dan tidak diketahui-tidak diketahui. Kunci keberhasilan adalah secara aktif mengidentifikasi dan mengklarifikasi hal-hal yang tidak diketahui ini sebelum, selama, dan setelah proses implementasi. Artikel ini menawarkan berbagai teknik praktis untuk mencapai hal tersebut, seperti: - **Sebelum Implementasi**: Pemindaian titik buta (blindspot scan), brainstorming dan pembuatan prototipe, wawancara balik oleh Claude, penggunaan referensi kode, dan pembuatan rencana implementasi. - **Selama Implementasi**: Menyimpan catatan implementasi untuk melacak penyimpangan dari rencana. - **Setelah Implementasi**: Membuat dokumen penjelasan dan presentasi, serta melakukan kuis untuk memastikan pemahaman menyeluruh. Kesimpulannya, semakin kuat kemampuan model AI, semakin penting bagi pengguna untuk terampil dalam mendefinisikan batasan dan detail tugas. Dengan secara proaktif bekerja sama dengan Claude untuk menemukan dan mengatasi "hal-hal yang tidak diketahui", pengguna dapat secara signifikan meningkatkan kualitas dan efisiensi hasil kerja.

marsbit33m yang lalu

Insinyur Claude Akhirnya Mengeluarkan Fable 5, Mengajarkan Cara Menghilangkan Kesenjangan Informasi dengan Model

marsbit33m yang lalu

Trading

Spot

Artikel Populer

Apa Itu $BANK

Bank AI: Langkah Revolusioner di Masa Depan Perbankan Pendahuluan Dalam era yang ditandai dengan kemajuan teknologi yang pesat, Bank AI berada di persimpangan kecerdasan buatan (AI) dan layanan perbankan. Proyek inovatif ini bertujuan untuk mendefinisikan ulang lanskap keuangan, meningkatkan efisiensi operasional, langkah-langkah keamanan, dan pengalaman pelanggan melalui kekuatan AI. Saat kita memulai eksplorasi terhadap Bank AI, kita akan menyelami apa yang dimaksud dengan proyek ini, dinamika operasionalnya, konteks historisnya, dan tonggak pentingnya. Apa itu Bank AI? Pada intinya, Bank AI mewakili inisiatif transformasional yang bertujuan untuk mengintegrasikan kecerdasan buatan ke dalam berbagai operasi perbankan. Proyek ini memanfaatkan kemampuan AI untuk mengotomatiskan proses, meningkatkan protokol manajemen risiko, dan meningkatkan interaksi dengan pelanggan melalui layanan yang dipersonalisasi. Tujuan utama dari Bank AI meliputi: Automatisasi Fungsi Perbankan: Dengan memanfaatkan teknologi AI, Bank AI bertujuan untuk mengotomatiskan tugas rutin, mengurangi beban pada sumber daya manusia dan meningkatkan efisiensi. Peningkatan Manajemen Risiko: Proyek ini menggunakan algoritma AI untuk memprediksi dan mengidentifikasi risiko, sehingga memperkuat langkah-langkah keamanan terhadap penipuan dan ancaman lainnya. Personalisasi Layanan Perbankan: Bank AI fokus pada menawarkan produk dan layanan keuangan yang disesuaikan dengan menganalisis data dan perilaku pelanggan. Meningkatkan Pengalaman Pelanggan: Implementasi solusi yang didorong oleh AI, seperti chatbot dan asisten virtual, bertujuan untuk memberikan interaksi yang lebih manusiawi bagi pengguna, merevolusi cara pelanggan berinteraksi dengan bank. Dengan tujuan-tujuan ini, Bank AI memposisikan dirinya sebagai pemain kunci dalam menjadikan perbankan lebih efisien, aman, dan berfokus pada pengguna. Siapa Pencipta Bank AI? Detail mengenai pencipta Bank AI masih belum diketahui. Dengan demikian, tidak ada individu atau organisasi spesifik yang telah diidentifikasi dalam informasi yang tersedia. Anonimitas seputar penciptaan proyek ini menimbulkan pertanyaan tetapi tidak mengurangi visi dan tujuan ambisiusnya. Siapa Investor Bank AI? Mirip dengan penciptanya, informasi spesifik mengenai investor atau organisasi pendukung Bank AI belum diungkapkan. Tanpa informasi ini, sulit untuk menguraikan dukungan finansial dan institusi yang mungkin mendorong proyek ini ke depan. Namun, pentingnya memiliki dasar investasi yang kuat adalah kunci untuk mempertahankan pengembangan di bidang inovatif seperti ini. Bagaimana Cara Kerja Bank AI? Bank AI beroperasi di beberapa front inovatif, dengan fokus pada faktor unik yang membedakannya dari kerangka perbankan tradisional. Berikut adalah fitur utama operasionalnya: Automatisasi: Dengan menerapkan algoritma pembelajaran mesin, Bank AI mengotomatiskan berbagai proses manual di dalam bank. Ini menghasilkan pengurangan biaya operasional dan memungkinkan pekerja manusia untuk mengalihkan upaya mereka ke aktivitas yang lebih strategis. Manajemen Risiko yang Canggih: Integrasi AI ke dalam praktik manajemen risiko memberikan bank alat untuk secara akurat memprediksi potensi ancaman seperti penipuan, memastikan bahwa informasi dan aset pelanggan tetap aman. Rekomendasi Keuangan yang Disesuaikan: Melalui pembelajaran terus-menerus dari interaksi pelanggan, sistem AI mengembangkan pemahaman yang mendalam tentang kebutuhan pengguna, memungkinkan mereka untuk memberikan saran yang disesuaikan tentang keputusan keuangan. Interaksi Pelanggan yang Ditingkatkan: Dengan memanfaatkan chatbot dan asisten virtual yang didukung oleh AI, Bank AI memungkinkan pengalaman pelanggan yang lebih menarik, memungkinkan pengguna untuk mendapatkan jawaban untuk pertanyaan mereka dengan cepat, sehingga mengurangi waktu tunggu dan meningkatkan tingkat kepuasan. Bersama-sama, fitur-fitur operasional ini memposisikan Bank AI sebagai pelopor di sektor perbankan, menetapkan tolok ukur baru untuk penyampaian layanan dan keunggulan operasional. Garis Waktu Bank AI Memahami jalur perkembangan Bank AI memerlukan melihat konteks historisnya. Berikut adalah garis waktu yang menyoroti tonggak penting dan perkembangan: Awal 2010-an: Konseptualisasi integrasi AI ke dalam layanan perbankan mulai mendapatkan perhatian saat institusi perbankan mengenali manfaat potensialnya. 2018: Terjadi peningkatan signifikan dalam implementasi teknologi AI ketika bank mulai menggunakan alat AI seperti chatbot untuk layanan pelanggan dasar dan sistem manajemen risiko untuk penanganan keamanan yang lebih baik. 2023: Kecanggihan AI terus maju, dengan AI generatif diperkenalkan untuk tugas yang lebih kompleks seperti pemrosesan dokumen dan analisis investasi waktu nyata. Tahun ini menandai lompatan signifikan dalam kemampuan yang diberikan kepada bank oleh teknologi AI. 2024-Status Saat Ini: Hingga tahun ini, Bank AI berada pada jalur yang meningkat, dengan penelitian dan pengembangan yang sedang berlangsung berpotensi meningkatkan kemampuan dalam operasi perbankan. Eksplorasi berkelanjutan terhadap aplikasi AI menunjukkan perkembangan menarik yang akan datang. Poin Kunci tentang Bank AI Integrasi AI dalam Perbankan: Bank AI fokus pada mengadopsi kecerdasan buatan untuk memperlancar proses perbankan dan meningkatkan pengalaman pengguna. Fokus pada Automatisasi dan Manajemen Risiko: Proyek ini sangat menekankan bidang ini, bertujuan untuk mengalihkan beban tugas rutin sambil meningkatkan kerangka keamanan melalui analitik prediktif. Solusi Perbankan yang Dipersonalisasi: Dengan memanfaatkan data pelanggan, Bank AI memungkinkan layanan perbankan yang disesuaikan dengan kebutuhan pengguna individu. Komitmen terhadap Pengembangan: Bank AI tetap berkomitmen pada upaya penelitian dan pengembangan yang berkelanjutan, memastikan adaptabilitas dan relevansi yang terus berlanjut seiring teknologi terus berkembang. Kesimpulan Secara ringkas, Bank AI merupakan langkah penting ke depan di industri perbankan, memanfaatkan kecerdasan buatan untuk membentuk kembali paradigma operasional, meningkatkan keamanan, dan mempromosikan kepuasan pelanggan. Meskipun ada kekurangan informasi mengenai pencipta dan investor, tujuan yang jelas dan mekanisme fungsional dari Bank AI memberikan dasar yang kuat untuk evolusi berkelanjutan. Seiring teknologi AI terus berkembang dan bergabung dengan sektor perbankan, Bank AI berada pada posisi yang baik untuk memberikan dampak signifikan terhadap masa depan layanan keuangan, meningkatkan cara kita memahami dan berinteraksi dengan perbankan.

181 Total TayanganDipublikasikan pada 2024.04.06Diperbarui pada 2024.12.03

Apa Itu $BANK

Cara Membeli BANK

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian Lorenzo Protocol (BANK) menjadi mudah dan nyaman. Ikuti panduan langkah demi langkah kami untuk memulai perjalanan kripto Anda.Langkah 1: Buat Akun HTX AndaGunakan alamat email atau nomor ponsel Anda untuk mendaftar akun gratis di HTX. Rasakan perjalanan pendaftaran yang mudah dan buka semua fitur.Dapatkan Akun SayaLangkah 2: Buka Beli Kripto, lalu Pilih Metode Pembayaran AndaKartu Kredit/Debit: Gunakan Visa atau Mastercard Anda untuk membeli Lorenzo Protocol (BANK) secara instan.Saldo: Gunakan dana dari saldo akun HTX Anda untuk melakukan trading dengan lancar.Pihak Ketiga: Kami telah menambahkan metode pembayaran populer seperti Google Pay dan Apple Pay untuk meningkatkan kenyamanan.P2P: Lakukan trading langsung dengan pengguna lain di HTX.Over-the-Counter (OTC): Kami menawarkan layanan yang dibuat khusus dan kurs yang kompetitif bagi para trader.Langkah 3: Simpan Lorenzo Protocol (BANK) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan Lorenzo Protocol (BANK) di akun HTX Anda. Selain itu, Anda dapat mengirimkannya ke tempat lain melalui transfer blockchain atau menggunakannya untuk memperdagangkan mata uang kripto lainnya.Langkah 4: Lakukan trading Lorenzo Protocol (BANK)Lakukan trading Lorenzo Protocol (BANK) dengan mudah di pasar spot HTX. Cukup akses akun Anda, pilih pasangan perdagangan, jalankan trading, lalu pantau secara real-time. Kami menawarkan pengalaman yang ramah pengguna baik untuk pemula maupun trader berpengalaman.

707 Total TayanganDipublikasikan pada 2025.05.09Diperbarui pada 2026.06.02

Cara Membeli BANK

Diskusi

Selamat datang di Komunitas HTX. Di sini, Anda bisa terus mendapatkan informasi terbaru tentang perkembangan platform terkini dan mendapatkan akses ke wawasan pasar profesional. Pendapat pengguna mengenai harga BANK (BANK) disajikan di bawah ini.

活动图片