Crypto di Antara Sektor yang 'Didebanking' oleh 9 Bank Besar: Regulator AS

cointelegraphDipublikasikan tanggal 2025-12-11Terakhir diperbarui pada 2025-12-11

Abstrak

Menurut temuan awal Otoritas Pengawas Perbankan AS (OCC), sembilan bank terbesar di AS membatasi layanan keuangan untuk industri yang dianggap kontroversial — termasuk cryptocurrency — antara tahun 2020 hingga 2023. OCC menyatakan bahwa bank-bank ini membuat pembedaan yang tidak tepat terhadap nasabah berdasarkan aktivitas bisnis yang sah, dengan menerapkan kebijakan pembatasan atau persyaratan persetujuan yang ketat. Selain crypto, sektor yang terdampak meliputi minyak dan gas, pertambangan batu bara, senjata api, penjara swasta, tembakau, dan hiburan dewasa. Tindakan terhadap crypto khususnya dikaitkan dengan pertimbangan pencegahan kejahatan finansial. Pengawas OCC Jonathan Gould menyesalkan kebijakan ini. Namun, laporan ini dikritik karena tidak menyebutkan peran regulator lain seperti FDIC dan Federal Reserve, yang diduga secara eksplisit menyuruh bank untuk menjauhi perusahaan crypto. Laporan OCC masih berlanjut dan dapat diserahkan ke Departemen Kehakiman.

Sembilan bank terbesar AS membatasi layanan keuangan untuk industri yang kontroversial secara politik, termasuk cryptocurrency, antara tahun 2020 dan 2023, menurut temuan awal dari Office of the Comptroller of the Currency (OCC).

Regulator perbankan tersebut pada hari Rabu menyatakan bahwa temuan awalnya menunjukkan bahwa bank-bank besar "membuat perbedaan yang tidak tepat di antara nasabah dalam penyediaan layanan keuangan berdasarkan aktivitas bisnis yang sah mereka" selama periode tiga tahun tersebut.

Bank-bank tersebut menerapkan kebijakan yang membatasi akses perbankan atau memerlukan tinjauan dan persetujuan yang ditingkatkan sebelum memberikan layanan keuangan kepada nasabah tertentu, kata OCC, tanpa memberikan detail spesifik.

OCC memulai tinjauannya setelah Presiden Donald Trump menandatangani perintah eksekutif pada bulan Agustus, yang mengarahkan tinjauan apakah bank-bank telah melakukan debanking atau diskriminasi terhadap individu berdasarkan keyakinan politik atau agama mereka.

Penerbit dan bursa crypto terkena pembatasan

Laporan OCC menemukan bahwa selain crypto, sektor yang menghadapi pembatasan perbankan termasuk eksplorasi minyak dan gas, pertambangan batu bara, senjata api, penjara swasta, produsen tembakau dan rokok elektrik, serta hiburan dewasa.

Tindakan bank terhadap crypto termasuk pembatasan pada "penerbit, bursa, atau administrator, sering dikaitkan dengan pertimbangan kejahatan keuangan," kata OCC.

Sumber: OCC

"Sangat disayangkan bahwa bank-bank terbesar di negara ini menganggap kebijakan debanking yang merugikan ini sebagai penggunaan yang tepat dari piagam yang diberikan pemerintah dan kekuatan pasar mereka," kata Comptroller of the Currency Jonathan Gould.

"Meskipun banyak dari kebijakan ini dilakukan secara terbuka dan bahkan diumumkan secara publik, bank-bank tertentu terus bersikeras bahwa mereka tidak terlibat dalam debanking," tambahnya.

OCC memeriksa JPMorgan Chase, Bank of America, Citibank, Wells Fargo, US Bank, Capital One, PNC Bank, TD Bank, dan BMO Bank, bank nasional terbesar yang diatur olehnya.

OCC melaporkan bahwa mereka melanjutkan penyelidikannya dan dapat merujuk temuan tersebut ke Departemen Kehakiman.

Laporan debanking OCC "masih banyak yang diinginkan"

Nick Anthony, seorang analis kebijakan di lembaga think tank libertarian Cato Institute, mengatakan dalam pernyataan email kepada Cointelegraph bahwa laporan OCC "masih banyak yang diinginkan" dan tidak menyebutkan "penyebab debanking yang paling terkenal."

"Laporan ini mengkritik bank karena memutus hubungan dengan klien yang kontroversial, tetapi gagal menyebutkan bahwa regulator secara eksplisit menilai bank berdasarkan reputasi mereka," katanya.

Terkaits: 'Dewasalah... Kami debanking Demokrat, kami debanking Republik:' CEO JPMorgan

"Memperburuk keadaan, laporan tersebut tampaknya menyalahkan bank karena memutus hubungan dengan perusahaan cryptocurrency, namun tidak menyebutkan fakta bahwa [Federal Deposit Insurance Corporation] secara eksplisit menyuruh bank untuk menjauhi perusahaan-perusahaan ini," tambah Anthony.

Anggota Partai Republik di Komite Keuangan DPR melaporkan awal bulan ini bahwa "surat jeda" yang dikirim FDIC kepada bank-bank di bawah pemerintahan Biden membantu memicu debanking ekosistem aset digital.

Caitlin Long, pendiri dan CEO Custodia Bank yang berfokus pada crypto, mengatakan bahwa "pelaku terburuk" debanking terkait crypto di bawah pemerintahan Biden adalah FDIC dan Federal Reserve, "bukan OCC."

"Membela OCC, laporan ini hanya mencakup bank-bank besar. Menghancurkan crypto bukanlah prioritas pengawasan untuk bank-bank besar seperti halnya untuk bank kecil [dan] menengah," tambahnya.

Majalah: Meninggalkan pekerjaan crypto teratas Trump tidak mudah: Bo Hines

Kripto yang Sedang Tren

Pertanyaan Terkait

QApa temuan utama OCC mengenai praktik perbankan di sembilan bank besar AS dari 2020 hingga 2023?

AOCC menemukan bahwa sembilan bank terbesar AS membatasi layanan keuangan untuk industri yang dianggap kontroversial secara politik, termasuk kripto, dengan membuat pembedaan tidak tepat berdasarkan aktivitas bisnis yang sah.

QSektor apa saja selain kripto yang menghadapi pembatasan perbankan menurut laporan OCC?

ASelain kripto, sektor yang dibatasi meliputi eksplorasi minyak dan gas, pertambangan batu bara, senjata api, penjara swasta, produsen tembakau dan rokok elektrik, serta hiburan dewasa.

QMengapa Nick Anthony dari Cato Institute mengkritik laporan OCC?

ANick Anthony menyatakan laporan OCC 'masih kurang' karena tidak menyebutkan penyebab utama debanking, termasuk fakta bahwa regulator seperti FDIC secara eksplisit menyuruh bank menjauhi perusahaan kripto.

QApa peran FDIC dalam debanking ekosistem aset digital menurut Republikan di Komite Keuangan DPR?

ARepublicans melaporkan bahwa 'surat jeda' yang dikirim FDIC ke bank-bank di bawah pemerintahan Biden membantu memicu debanking terhadap ekosistem aset digital.

QSiapa yang disebut Caitlin Long sebagai 'penyebab terburuk' debanking terkait kripto di era Biden?

ACaitlin Long menyebut FDIC dan Federal Reserve sebagai 'pelaku terburuk' dalam debanking terkait kripto, bukan OCC, karena tekanan supervisi yang lebih kuat pada bank kecil dan menengah.

Bacaan Terkait

Ujian "Gaokao" untuk Kecerdasan Bertubuh Sulit Gila, Manusia 100 Poin, Model Terkuat Hanya 12.8

"Ujian Akhir" Kecerdasan Embodied (Embodied AI) Terlalu Sulit, Manusia 100 Poin, Model Terkuat Hanya 12.8 Kemajuan robotika dengan model AI besar (VLA, model dasar robot) sering tampak mulus dalam demo, namun kemampuan sebenarnya dalam melakukan tugas umum tetap menjadi pertanyaan besar. RoboDojo, tolok ukur evaluasi baru yang dikembangkan oleh tim akademis, memberikan "peta pendakian" yang lebih jelas. Ini adalah benchmark terpadu yang mengevaluasi 30 strategi robot utama di 42 tugas simulasi dan 18 tugas robot fisik nyata. Fokusnya adalah menguji lima kemampuan inti: generalisasi (beradaptasi dengan latar, pencahayaan, dan objek baru), memori, presisi (operasi halus seperti memasang), eksekusi multi-langkah panjang, dan pemahaman semantik terbuka terhadap instruksi baru. Hasilnya menunjukkan jurang yang dalam. Di simulasi, model terbaik (Hy-Embodied-0.5-VLA) hanya mencapai tingkat keberhasilan rata-rata 8.80%. Di dunia nyata, kinerja bahkan lebih menantang: model teratas (π0.5) hanya mencapai 12.8% keberhasilan. Sebagai perbandingan, ahli manusia mencapai 76.03% di simulasi dan 100% di dunia nyata. RoboDojo mengungkap bahwa model robot saat ini belum stabil dan andal. Mereka mungkin pandai dalam satu aspek (misalnya, pengenalan visual atau perencanaan), tetapi gagal dalam aspek lainnya (seperti presisi fisik atau pemahaman semantik terbuka). Penurunan kinerja yang signifikan dari simulasi ke dunia nyata juga menyoroti tantangan ketidakpastian fisik, noise sensor, dan kesalahan kalibrasi. Platform ini, dilengkapi dengan infrastruktur XPolicyLab untuk integrasi model yang terstandarisasi dan sistem evaluasi robot fisik (RoboDojo-RealEval) yang dapat direproduksi, bertujuan untuk menjadi "papan peringkat" komunitas yang obyektif. Dengan demikian, RoboDojo tidak hanya mendiagnosis kelemahan saat ini tetapi juga menyediakan jalur terukur untuk kemajuan menuju robot operasi yang benar-benar serbaguna dan dapat diandalkan.

marsbit7m yang lalu

Ujian "Gaokao" untuk Kecerdasan Bertubuh Sulit Gila, Manusia 100 Poin, Model Terkuat Hanya 12.8

marsbit7m yang lalu

ANSEM Naik 3 Kali Lipat dalam Seminggu: Kebangkitan dan Jebakan Meme Solana

ANSEM, sebuah meme coin di Solana, melonjak hampir 299% dalam seminggu, memicu kebangkitan minat pada meme coin di ekosistem tersebut. Data dari DeFiLlama menunjukkan peningkatan signifikan dalam volume perdagangan mingguan di platform seperti Pump.fun, dengan meme coin kembali menyumbang lebih dari 20% volume perdagangan mingguan Solana untuk pertama kalinya sejak pertengahan Mei. Namun, di balik tren pemulihan ini tersembunyi risiko besar. Lingkungan perdagangan meme coin sangat cepat dan tidak setara. Robot sniper dan dompet canggih seringkali mengakumulasi sejumlah besar token segera setelah peluncuran, hanya untuk menjualnya saat investor retail masuk, menjadikan para pendatang baru sebagai pihak yang menanggung kerugian. Penelitian dari Galaxy menunjukkan rata-rata waktu holding meme coin saat ini hanya 100 detik, jauh lebih cepat dari siklus sebelumnya. Laporan akademis dan data dari platform seperti MemeTrans mengungkapkan bahwa sebagian besar proyek meme coin memiliki tingkat manipulasi yang tinggi, dengan akun terkoordinasi sering mengendalikan persentase supply yang besar, dan banyak token menunjukkan tanda-tanda wash trading atau pump artifisial. Kebangkitan yang dipicu ANSEM menimbulkan pertanyaan: apakah ini tanda awal pemulihan berkelanjutan atau sekadar fenomena sementara? Pemulihan berkelanjutan memerlukan volume perdagangan harian yang konsisten tinggi dan pangsa meme coin yang mendekati 30% di Solana. Jika sebaliknya, perhatian mungkin tersebar ke banyak tiruan (copycat), volume perdagangan turun, dan minat beralih kembali ke aset kripto utama, menjadikan ANSEM sekadar sorotan sesaat. Sementara meme coin di Solana terbukti kuat dalam menarik perhatian dan pengguna baru, industri perlu menemukan cara untuk memutus siklus manipulasi oleh robot dan pemain besar agar tidak terus merugikan investor retail.

Foresight News50m yang lalu

ANSEM Naik 3 Kali Lipat dalam Seminggu: Kebangkitan dan Jebakan Meme Solana

Foresight News50m yang lalu

Model Gambar Generatif 'Mangga' Zuck Kalah Telak dari GPT Image 2, Tanpa Diajari, Ia Belajar Sendiri Cara Revisi

Meta Labs (MSL) meluncurkan model generasi gambar terbarunya, Muse Image dengan nama kode "Mango". Model ini menempati peringkat kedua dalam arena perbandingan Arena AI, di bawah GPT Image 2 dari OpenAI. Keunggulan utamanya bukan hanya pada kualitas gambar, tetapi pada kemampuannya sebagai *agent* yang dapat berpikir dan merevisi karyanya sendiri. Muse Image mampu mencari informasi online untuk referensi, menghasilkan kode untuk elemen seperti QR code, dan—yang paling mencolok—melakukan koreksi mandiri setelah gambar dibuat, sebuah perilaku yang muncul sendiri selama pelatihan. Model ini terintegrasi erat dengan ekosistem Meta. Pengguna dapat menyebut (@) nama pengguna Instagram publik untuk memasukkan wajah orang tersebut ke dalam gambar yang dibuat, sebuah fitur yang menimbulkan pertanyaan privasi karena diaktifkan secara default. Muse Image juga terhubung dengan model bahasa Muse Spark ("Alpukat"), memungkinkan pembuatan konten yang lebih kompleks seperti game web. Untuk video, Meta memperkenalkan Muse Video yang masih dalam pratinjau, menduduki peringkat ketiga di Arena. Kekuatan utama Meta terletak pada distribusi. Muse Image sudah diintegrasikan ke Meta AI, Instagram, WhatsApp, dan akan menyusul ke platform lainnya, menjangkau miliaran pengguna. Setiap gambar yang dihasilkan dilengkapi watermark digital "Content Seal" untuk identifikasi. Dengan strategi ini, Meta tidak hanya bersaing pada kualitas model, tetapi juga pada kemudahan akses dan integrasi AI ke dalam kehidupan digital sehari-hari.

marsbit1j yang lalu

Model Gambar Generatif 'Mangga' Zuck Kalah Telak dari GPT Image 2, Tanpa Diajari, Ia Belajar Sendiri Cara Revisi

marsbit1j yang lalu

Blog Baru Wong Li Usulkan 'Evolusi Diri Mulai dari Harness', Cui Tianyi dari DeepSeek Setuju dan Membagikan

**Weng Li Usulkan: "Evolusi Diri AI Mungkin Dimulai dari Harness"** Dalam blog terbarunya, Weng Li, mantan Wakil Presiden Keamanan OpenAI, membahas konsep **RSI (Recursive Self-Improvement)** dengan pendekatan yang lebih teknis dan praktis. Ia berargumen bahwa evolusi diri AI dalam waktu dekat lebih mungkin terjadi pada lapisan **Harness**, sistem eksternal yang mengatur bagaimana model menggunakan alat, mengelola konteks, memecah tugas, dan memvalidasi hasil, daripada langsung memodifikasi bobot model itu sendiri. Ia menunjukkan tren yang berkembang dari **Context Engineering** (ACE, MCE) hingga **Workflow Design** (AI Scientist, ADAS, AFlow), di mana objek optimasi berkembang menjadi lebih abstrak. Puncaknya adalah konsep **Self-Improving Harness**, di mana model dapat menganalisis kegagalannya, mengusulkan modifikasi kecil dan terukur pada kode Harness, lalu memvalidasinya sebelum diterapkan. Contoh seperti **DGM (Darwin Gödel Machine)** menunjukkan kemajuan signifikan dalam benchmark seperti SWE-bench, hanya dengan mengoptimalkan Harness. Weng Li menekankan bahwa Harness dan model akan saling memperkuat, tetapi ada tantangan besar. **Sistem evaluasi** yang lemah, risiko **reward hacking**, **keruntuhan keragaman**, serta konflik antara **kesuksesan jangka pendek dan kesehatan jangka panjang** sistem menjadi hambatan utama. Peran manusia tetap krusial, bergeser ke posisi pengawasan pada level abstraksi yang tepat. DeepSeek Researcher **Cui Tianyi** juga merespons, menegaskan bahwa evolusi diri melalui **Harness** adalah arah yang sangat menjanjikan, setara dengan evolusi pada level model. Intinya, **Harness kini menjadi variabel kritis yang menentukan performa AI secara keseluruhan.**

marsbit1j yang lalu

Blog Baru Wong Li Usulkan 'Evolusi Diri Mulai dari Harness', Cui Tianyi dari DeepSeek Setuju dan Membagikan

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot

Artikel Populer

Cara Membeli US

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian Talus Network (US) 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 Talus Network (US) 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 Talus Network (US) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan Talus Network (US) 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 Talus Network (US)Lakukan trading Talus Network (US) 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.

529 Total TayanganDipublikasikan pada 2025.12.11Diperbarui pada 2026.06.02

Cara Membeli US

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 US (US) disajikan di bawah ini.

活动图片