Singapore Gulf Bank and Cactus Custody To Roll Out 24/7 Fiat Custody

TheCryptoTimesPubblicato 2025-09-15Pubblicato ultima volta 2025-09-15

Singapore Gulf Bank (SGB) and Matrixport’s Cactus Custody have partnered to offer regulated 24/7 fiat custody for institutional clients. This new service combines the security of a licensed banking framework with the speed of digital asset infrastructure, allowing clients to access and manage their funds around the clock.

Custody and compliance combined

The partnership links SGB’s banking network with Cactus Custody’s platform, letting institutions manage fiat and crypto together. It shortens settlements, reinforces compliance, and streamlines treasury operations under regulatory oversight.

Beyond custody, the alliance expands the reach of SGB Net, the bank’s real-time payments network. By automating and standardizing fund flows across borders, the system pushes transactions toward a new standard: faster, safer, and more cost-efficient than legacy rails.

“Our partnership with SGB strengthens fiat channels and custody capabilities for institutions,” said Wendy Jiang, General Manager of Cactus Custody. “With strong infrastructure and compliance controls, clients can manage multiple asset types more efficiently and coordinate operations with greater confidence.”

𝗦𝗚𝗕 𝗮𝗻𝗱 𝗠𝗮𝘁𝗿𝗶𝘅𝗽𝗼𝗿𝘁’𝘀 @CactusCustody 𝗣𝗮𝗿𝘁𝗻𝗲𝗿 𝘁𝗼 𝗗𝗲𝗹𝗶𝘃𝗲𝗿 24/7 𝗥𝗲𝗴𝘂𝗹𝗮𝘁𝗲𝗱 𝗙𝗶𝗮𝘁 𝗖𝘂𝘀𝘁𝗼𝗱𝘆 𝗳𝗼𝗿 𝗜𝗻𝘀𝘁𝗶𝘁𝘂𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀

Singapore Gulf Bank (SGB) and Matrixport’s Cactus Custody have formed a partnership to give institutional… pic.twitter.com/WV6KpfUGuG
— Singapore Gulf Bank (@SGB_app) September 15, 2025

SGB’s Chief Development Officer, Jireh Chua, added: “By integrating with Cactus Custody, we are expanding our open-API infrastructure to serve more institutional clients worldwide, enabling safe, instant movement of fiat funds at global scale.”

The bigger picture

The partnership positions SGB and Cactus Custody to deliver future-ready financial infrastructure that is compliant, borderless, and always on. An offering aimed squarely at institutions seeking to bridge traditional banking with digital asset markets.

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After Burning Through 900 Billion, Zuckerberg Decides to Open a Casino Where You Can't Gamble

Mark Zuckerberg's Meta is venting a new app called Arena, a prediction market platform where users use points instead of real money to bet on outcomes of elections, sports, and world events. This move follows Meta's massive $90 billion cumulative loss in its Reality Labs metaverse division. Critics argue the "play money" model undermines the core mechanism of prediction markets, where real financial stakes ensure accurate forecasts. Arena is seen as Meta's attempt to copy established, fast-growing platforms like Polymarket and Kalshi while avoiding regulatory hurdles. The article suggests this may be less about creating a genuine prediction tool and more about social engagement, potentially acting as a gateway that introduces billions to the concept, from which licensed platforms could ultimately benefit.

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A 380% Soar, Shenzhen’s 100-Billion-Yuan IPO Rings the Bell

HKC Holdings, a major Chinese display panel manufacturer, has successfully listed on the Shenzhen Stock Exchange's main board. The company's shares surged over 380% on its debut, pushing its market capitalization to around 350 billion yuan (formerly reaching 500 billion yuan). Founded by Wang Zhiyong in Shenzhen's Huaqiangbei electronics market nearly three decades ago, HKC evolved from assembling monitors to becoming a global top-tier supplier of semiconductor display panels for TVs, monitors, and smartphones. The IPO marks a significant milestone for HKC and its backers. The company's growth into the capital-intensive panel manufacturing sector was supported through partnerships with state-owned capital from regions like Chongqing, Mianyang, and Chuzhou. Its shareholder list also includes BOE Technology's investment arm. In recent years, HKC reported strong financials, with core panel business contributing over 70% of revenue and clients including Samsung, TCL, and Xiaomi. This listing is seen as part of a broader trend in Shenzhen's evolving tech landscape. Beyond established giants, the city is nurturing clusters of leading companies in specialized sectors like robotics—exemplified by the "Shenzhen Robot Valley"—and storage chips, where a group of firms dubbed the "Storage Five Tigers" has achieved a combined trillion-yuan market valuation. Shenzhen's strategic focus on emerging industries such as AI terminals, low-altitude economy, and humanoid robotics aims to build new industrial depth and foster the next generation of tech champions.

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Lasting 233 Days with Over 50% Drawdown, Is This the Mildest Bear Market to Date?

Bitcoin's current bear market has lasted 233 days as of June 24, making it the fourth-longest cycle since 2014, defined by its price staying below the 200-day moving average (200 DMA) for over 30 days. Historically, the longest bear markets were in 2018-2019 (385 days) and 2022-2023 (381 days), driven by major structural crashes post-all-time highs. In contrast, the current 2025-2026 downturn, following Bitcoin's January 2025 peak of $124,773, appears driven by broader macro shifts like rising interest rates and fading post-halving momentum. This cycle is notably the mildest on record so far, with a peak-to-trough drawdown of 51.2%. Previous major bear markets saw declines between 76.7% and 83.6%. Even the sharp but brief 2020 COVID crash caused a 74.4% drop. As of the analysis date, Bitcoin's price is $62,651, about 22% below its 200 DMA of $76,450. A sustained rally of over one-fifth is needed to reclaim this key level. If the recent low of $60,861 on June 7, 2026, is confirmed as the cycle bottom, historical recovery patterns suggest reclaiming the 200 DMA could take from 65 to 166 days, potentially placing it around August 2026 at the earliest.

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Domestic First Explosion-Proof Certification, World's First Fueling Brain Solution: How Did They Secure Two 'Firsts'?

China's embodied AI sector is booming, with over ¥37 billion in funding this year. The focus has shifted decisively to real-world application, particularly in hazardous, repetitive tasks humans should avoid. A key, often prohibitive, barrier to entry for robots in environments like gas stations and oil fields is obtaining explosion-proof certification, requiring meticulous hardware and circuit design from the ground up. The article explores three main application areas. At gas stations, the challenge lies in executing a long, precise sequence of actions (opening caps, handling the fuel nozzle) with millimeter accuracy across diverse car models. For facility inspections, robots need sustained autonomous patrols combined with real-time anomaly detection and response. Port scenarios introduce the complexity of multi-robot coordination. Addressing the core challenge of long-horizon tasks, the piece highlights a technical breakthrough: a "world model"-driven approach. This enables predictive planning, allowing the AI to visualize the desired end-state (e.g., nozzle returned, cap closed) and work backward to synthesize intermediate visual frames. This "imagination" of the task trajectory, as implemented in the H-GAR architecture, guides action generation, significantly reducing cumulative error in multi-step operations. The three-step H-GAR process involves generating a coarse action draft, synthesizing target-conditioned observation frames, and then refining actions based on visual context and a memory of past successful motions. The conclusion emphasizes that success in specialized, safety-critical fields requires long-term commitment and deep integration of the "embodied brain" (AI) with a purpose-built, certified physical "body." Mastering this brain-body-data闭环 (closed-loop) is positioned as a crucial competitive advantage for commercialization.

marsbit1 h fa

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Bitcoin Bear Market Triggers Crypto Layoffs, Yet Fuels Industry's Most Aggressive M&A Wave Ever

A prolonged Bitcoin downturn is forcing crypto companies to lay off employees and automate operations, but has simultaneously triggered the industry's most aggressive wave of mergers and acquisitions (M&A). In the first half of 2026, crypto M&A deal value reached $93.7 billion, 26 times higher than the same period last year. This activity is primarily driven by traditional financial institutions—banks, payment processors, and asset managers—who are acquiring compliant crypto infrastructure like custody solutions, payment rails, and regulatory licenses instead of building them internally. Examples include Mastercard's acquisition of stablecoin firm BVNK and Franklin Templeton's launch of a dedicated crypto division via acquisition. This consolidation contrasts sharply with a shrinking crypto labor market, where active job openings have plummeted. Companies like Coinbase are restructuring to become "AI-native," leading to a sharp increase in roles requiring AI skills, while engineering and compliance positions now dominate hiring. Financially pressured crypto firms, such as Messari which was acquired at a fraction of its prior valuation, are becoming prime targets. Capital remains available but is highly selective, flowing overwhelmingly into businesses that bridge digital assets with traditional finance, such as tokenization platforms and regulated trading venues. The trend indicates a market where capital is rewarding compliant, utility-focused infrastructure while weaker models consolidate or downsize.

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Banca AI: Un Passo Rivoluzionario nel Futuro della Banca Introduzione In un'era caratterizzata da rapidi progressi tecnologici, Banca AI si trova all'incrocio tra intelligenza artificiale (AI) e servizi bancari. Questo progetto innovativo mira a ridefinire il panorama finanziario, migliorando l'efficienza operativa, le misure di sicurezza e le esperienze dei clienti attraverso il potere dell'AI. Mentre ci impegniamo in questa esplorazione di Banca AI, esamineremo cosa comporta il progetto, le sue dinamiche operative, il suo contesto storico e i traguardi significativi. Cos'è Banca AI? Alla sua essenza, Banca AI rappresenta un'iniziativa trasformativa volta a integrare l'intelligenza artificiale in varie operazioni bancarie. Questo progetto sfrutta le capacità dell'AI per automatizzare processi, migliorare i protocolli di gestione del rischio e potenziare l'interazione con i clienti attraverso servizi personalizzati. Gli obiettivi principali di Banca AI includono: Automazione delle Funzioni Bancarie: Sfruttando le tecnologie AI, Banca AI mira ad automatizzare compiti di routine, riducendo il carico sulle risorse umane e aumentando l'efficienza. Miglioramento della Gestione del Rischio: Il progetto utilizza algoritmi AI per prevedere e identificare i rischi, rafforzando così le misure di sicurezza contro le frodi e altre minacce. Personalizzazione dei Servizi Bancari: Banca AI si concentra sull'offrire prodotti e servizi finanziari su misura analizzando i dati e i comportamenti dei clienti. Miglioramento dell'Esperienza del Cliente: L'implementazione di soluzioni guidate dall'AI, come chatbot e assistenti virtuali, mira a fornire agli utenti interazioni più umane, rivoluzionando il modo in cui i clienti si relazionano con le banche. Con questi obiettivi, Banca AI si posiziona come un attore cruciale nel rendere la banca più efficiente, sicura e centrata sull'utente. Chi è il Creatore di Banca AI? I dettagli riguardanti il creatore di Banca AI rimangono sconosciuti. Pertanto, non è stata identificata alcuna persona o organizzazione specifica nelle informazioni disponibili. L'anonimato che circonda la nascita del progetto solleva domande, ma non sminuisce la sua ambiziosa visione e obiettivi. Chi sono gli Investitori di Banca AI? Simile al creatore del progetto, informazioni specifiche riguardo gli investitori o le organizzazioni di supporto di Banca AI non sono state divulgate. Senza queste informazioni, è difficile delineare il sostegno finanziario e istituzionale che potrebbe spingere il progetto in avanti. Tuttavia, l'importanza di avere una solida base di investimento è fondamentale per sostenere lo sviluppo in un campo così innovativo. Come Funziona Banca AI? Banca AI opera su più fronti innovativi, concentrandosi su fattori unici che la differenziano dai framework bancari tradizionali. Di seguito sono riportate le caratteristiche operative chiave: Automazione: Applicando algoritmi di machine learning, Banca AI automatizza vari processi manuali all'interno delle banche. Ciò si traduce in una riduzione dei costi operativi e consente ai lavoratori umani di reindirizzare i propri sforzi verso attività più strategiche. Gestione Avanzata del Rischio: L'integrazione dell'AI nelle pratiche di gestione del rischio fornisce alle banche strumenti per prevedere con precisione potenziali minacce come le frodi, garantendo che le informazioni e i beni dei clienti rimangano al sicuro. Raccomandazioni Finanziarie Personalizzate: Attraverso l'apprendimento continuo dalle interazioni con i clienti, i sistemi AI sviluppano una comprensione sfumata delle esigenze degli utenti, consentendo loro di offrire consigli su misura per le decisioni finanziarie. Interazioni Migliorate con i Clienti: Utilizzando chatbot e assistenti virtuali alimentati dall'AI, Banca AI consente un'esperienza cliente più coinvolgente, permettendo agli utenti di risolvere rapidamente le loro richieste, riducendo così i tempi di attesa e migliorando i livelli di soddisfazione. Tutte queste caratteristiche operative posizionano Banca AI come un pioniere nel settore bancario, stabilendo nuovi standard per la fornitura di servizi e l'eccellenza operativa. Timeline di Banca AI Comprendere la traiettoria di Banca AI richiede uno sguardo al suo contesto storico. Di seguito è riportata una timeline che evidenzia traguardi e sviluppi importanti: Inizio 2010: La concettualizzazione dell'integrazione dell'AI nei servizi bancari ha cominciato a guadagnare attenzione mentre le istituzioni bancarie riconoscevano i potenziali benefici. 2018: Si è verificato un aumento significativo nell'implementazione delle tecnologie AI quando le banche hanno iniziato a utilizzare strumenti AI come i chatbot per servizi clienti di base e sistemi di gestione del rischio per migliorare la sicurezza. 2023: La sofisticazione dell'AI ha continuato ad avanzare, con l'introduzione dell'AI generativa per compiti più complessi come l'elaborazione di documenti e l'analisi degli investimenti in tempo reale. Quest'anno ha segnato un significativo salto nelle capacità offerte alle banche dalla tecnologia AI. 2024-Stato Attuale: A partire da quest'anno, Banca AI è su una traiettoria ascendente, con ricerche e sviluppi in corso pronti a migliorare ulteriormente le capacità nelle operazioni bancarie. L'esplorazione continua delle applicazioni AI suggerisce sviluppi entusiasmanti in arrivo. Punti Chiave su Banca AI Integrazione dell'AI nella Banca: Banca AI si concentra sull'adozione dell'intelligenza artificiale per snellire i processi bancari e migliorare le esperienze degli utenti. Focus su Automazione e Gestione del Rischio: Il progetto enfatizza fortemente queste aree, mirando a spostare il carico di compiti di routine mentre migliora le strutture di sicurezza attraverso analisi predittive. Soluzioni Bancarie Personalizzate: Sfruttando i dati dei clienti, Banca AI consente servizi bancari su misura che si adattano alle esigenze individuali degli utenti. Impegno per lo Sviluppo: Banca AI rimane impegnata in sforzi di ricerca e sviluppo continuativi, garantendo la sua adattabilità e rilevanza continua man mano che la tecnologia continua a evolversi. Conclusione In sintesi, Banca AI rappresenta un passo cruciale in avanti nell'industria bancaria, sfruttando l'intelligenza artificiale per rimodellare i paradigmi operativi, migliorare la sicurezza e promuovere la soddisfazione del cliente. Nonostante le lacune nelle informazioni riguardo il creatore e gli investitori, gli obiettivi chiari e i meccanismi funzionali di Banca AI forniscono una solida base per la sua continua evoluzione. Mentre la tecnologia AI continua ad avanzare e fondersi con il settore bancario, Banca AI è ben posizionata per avere un impatto significativo sul futuro dei servizi finanziari, migliorando il modo in cui comprendiamo e interagiamo con la banca.

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