Bank of Italy Finds No Systemic Advantages of Stablecoins in Transfers

cryptonews.ruPubblicato 2026-08-02Pubblicato ultima volta 2026-08-02

Introduzione

A study by the Bank of Italy found that stablecoins do not offer a consistent advantage in cost or speed for cross-border money transfers. The research compared sending 200 USDC in 10 bilateral corridors (Italy to Brazil, Argentina, Japan, UAE, and South Africa) against standard money transfer services. While the final cost of stablecoin transfers ranged from 0.3% to nearly 9%, and were often cheaper than the global average cost of 6.65%, they only outperformed services like Wise in three out of seven comparable corridors. Key costs and delays were attributed to fees for converting to and from fiat currency and the quality of local payment infrastructure, not blockchain fees. Transfer times varied from under 20 minutes in corridors with instant payment systems to one or two business days where such infrastructure was lacking. The authors concluded that stablecoins' benefits would be more significant if they could be spent directly without conversion and noted that overly restrictive regulations complicate retail use without eliminating demand.

A study by the Bank of Italy has shown that stablecoins do not provide a sustained advantage in terms of price and speed for money transfers. All benefits are lost on fees for depositing and withdrawing into fiat currency and in the processes of local payment infrastructure operations.

The authors compared transfers of 200 USDC across 10 bilateral corridors between Italy and Brazil, Argentina, Japan, the UAE, and South Africa. Metrics—total cost and settlement times—were compared with standard money transfer services.

Source: Bank of Italy.

The final cost of stablecoin transfers ranged from 0.3% to nearly 9%, depending on the direction. In corridors where instant payment systems operated, settlements took less than 20 minutes. Where such infrastructure was absent, timelines stretched to one to two business days.

Source: Bank of Italy.

The researchers linked key costs and delays to currency exchange and conversion, as well as the quality of local infrastructure. Blockchain fees, they estimated, were not the main factor.

Source: Bank of Italy.

The global average cost of remittances, according to World Bank data, is 6.65%. In most of the corridors studied, stablecoins were cheaper than this level, but compared to Wise, the advantage was only in three out of seven comparable directions.

The authors believe the effect would be more noticeable if stablecoins could be spent directly on goods and services without back-conversion to local currency.

They also noted that prohibitive regulatory regimes do not eliminate the demand for "stable coins," and overly strict rules complicate the use of such tools by retail clients.

Recall that in July, the total market capitalization of stablecoins fell by more than $10 billion from the May peak—to ~$310 billion. The outflow was the largest monthly drop since the Terra collapse in May 2022.

Crypto di tendenza

Domande pertinenti

QWhat was the main finding of the Bank of Italy's research regarding stablecoins?

AThe Bank of Italy's research found that stablecoins do not provide a sustainable advantage in price and speed for money transfers. All benefits are lost on fees for converting to/from fiat currency and within local payment infrastructure processes.

QWhat were the cost and time results for stablecoin transfers in corridors with instant payment systems?

AIn corridors where instant payment systems were operational, settlements took less than 20 minutes. The final cost of stablecoin transfers ranged from 0.3% to almost 9%, depending on the direction.

QWhat did the researchers identify as the key sources of cost and delay in stablecoin transfers?

AThe researchers linked the key costs and delays to currency exchange and conversion processes, as well as the quality of local infrastructure. They noted that blockchain fees were not the main factor.

QHow did the cost of stablecoin transfers compare to the global average cost of remittances and to the service Wise?

AThe global average cost for money transfers is 6.65%. Stablecoins were cheaper than this level in most corridors studied. However, compared to Wise, stablecoins were cheaper in only three out of seven comparable directions.

QAccording to the researchers, what two factors could improve the effectiveness of stablecoins for payments?

AThe researchers believe the effect would be more noticeable if stablecoins could be spent directly on goods and services without conversion back to local currency. They also noted that overly restrictive regulations complicate the use of such tools for retail clients without eliminating demand.

Letture associate

From South Korea to the United States: Blue-Collar Jobs Are Becoming Increasingly Popular, Thanks to AI

AI is reshaping the labor market's value proposition. The traditional four-year college degree is losing its appeal as a guaranteed career path, while skilled blue-collar trades like electricians, welders, and plumbers are experiencing historic demand and wage premiums. This shift is driven by dual pressures: AI's displacement of certain white-collar roles and a booming need for physical infrastructure and data center construction. Data confirms the trend. In the U.S., vocational school revenue surged, and a significant portion of recent layoffs are AI-related. Surveys show a majority of Gen Z adults plan to pursue blue-collar work, citing better job security against AI automation. Vocational education interest has exploded recently. Experts cite a psychological shift as younger generations seek tangible, AI-resistant careers and avoid high student debt. In many cases, salaries for skilled trades now match or exceed those requiring a bachelor's degree. In South Korea, semiconductor vocational high schools boast near-total employment, with graduates securing high-paying roles at companies like Samsung. The shortage is structural, exacerbated by a retiring baby boomer workforce and massive infrastructure projects. Companies like JPMorgan Chase, Meta, and Lowe's are investing heavily in training programs. However, overcoming historical stigma and a "perception gap" around trade careers remains a key challenge to closing the talent gap.

marsbit16 min fa

From South Korea to the United States: Blue-Collar Jobs Are Becoming Increasingly Popular, Thanks to AI

marsbit16 min fa

Qualcomm: AI Hype Subsides, When Will Smartphones Emerge from the Gloom?

Qualcomm reported its Q3 FY2026 results (ending June 2026), with revenue of $9.95B, down 4% YoY but above expectations. Gross margin declined to 53.1%, pressured by rising costs across manufacturing and memory. Key business segments showed mixed performance: Handset revenue fell 19.6% YoY to $5.09B, dragged by an 11% decline in non-Apple Android shipments and weaker high-end mix. Conversely, Automotive revenue surged 61% to $1.59B, and IoT grew 9% to $1.83B. Core operating profit dropped 41% YoY due to margin compression and higher expenses. Management's Q4 FY2026 guidance projects revenue of $9.7B-$10.5B, in line with consensus, but Non-GAAP EPS guidance of $2.05-$2.25 fell short of expectations. Amidst persistent weakness in its core handset market, Qualcomm is pursuing growth in AI, focusing on Edge AI (smartphones, PCs, automotive) and Data Center AI. Its data center strategy includes four pillars: AI accelerators (e.g., AI200), commercial CPUs (Dragonfly C1000), custom silicon, and connectivity solutions. While these initiatives initially boosted its stock, concerns over AI capital expenditure sustainability have since erased those gains. The company targets $5B in data center revenue for FY2027 and $15B for FY2029. The report concludes that with the traditional handset business still under pressure, the data center opportunity is currently viewed as a longer-term option, and a more conservative valuation based on core operations may be warranted until AI contributions materialize.

marsbit20 min fa

Qualcomm: AI Hype Subsides, When Will Smartphones Emerge from the Gloom?

marsbit20 min fa

From TPU to Self-Evolving Agents: How Jeff Dean Predicts the Next Step in AI

At the 2026 YC Startup School, Jeff Dean outlined his vision for AI's next phase, shifting focus from simply scaling models to building intelligent, autonomous systems. He believes AI's progress is no longer just about creating smarter models, but about integrating them into systems capable of long-term, iterative work, automated experimentation, and continuous learning. This evolution moves the competition from "who has the bigger model" to "who can best organize intelligence." Dean suggests AI capabilities are now comparable to a junior engineer, enabling the automation of complex workflows. However, the true challenge and opportunity lie in managing these AI "workers" at scale. He emphasizes the importance of **context engineering**—structuring tools, memory, and feedback loops—over raw model power. For startups, this means building deep expertise in niche domains where general models currently fail (near 0-1% success rates), leveraging proprietary data, specialized tools, and domain-specific evaluators. A recurring theme is re-examining fundamental constraints. Dean's past work, like moving Google's search index to memory or creating the TPU, stemmed from questioning outdated assumptions about hardware and cost. He sees similar inflection points today, particularly in **specialized inference hardware** to drastically reduce latency and energy consumption for real-time Agent operation. Notably, he points out that in modern AI systems, the dominant cost is often not computation but **data movement**. Reliable, long-running Agents require robust system design, borrowing concepts from distributed computing like checkpointing, state management, and parallel exploration to handle failures and maintain progress over days or weeks. As AI automates execution, the scarcest human skills will shift to **defining clear specifications**, **judging what problems are worth solving** (taste), and designing effective feedback loops. Ultimately, Dean's framework prioritizes understanding the problem deeply, identifying the true bottlenecks, and systematically building closed-loop systems where AI can not only perform tasks but also improve AI itself.

marsbit21 min fa

From TPU to Self-Evolving Agents: How Jeff Dean Predicts the Next Step in AI

marsbit21 min fa

Trading

Spot

Articoli Popolari

Cosa è $BANK

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.

185 Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.04.06Aggiornato il 2024.12.03

Cosa è $BANK

Come comprare BANK

Benvenuto in HTX.com! Abbiamo reso l'acquisto di Lorenzo Protocol (BANK) semplice e conveniente. Segui la nostra guida passo passo per intraprendere il tuo viaggio nel mondo delle criptovalute.Step 1: Crea il tuo Account HTXUsa la tua email o numero di telefono per registrarti il tuo account gratuito su HTX. Vivi un'esperienza facile e sblocca tutte le funzionalità,Crea il mio accountStep 2: Vai in Acquista crypto e seleziona il tuo metodo di pagamentoCarta di credito/debito: utilizza la tua Visa o Mastercard per acquistare immediatamente Lorenzo ProtocolBANK.Bilancio: Usa i fondi dal bilancio del tuo account HTX per fare trading senza problemi.Terze parti: abbiamo aggiunto metodi di pagamento molto utilizzati come Google Pay e Apple Pay per maggiore comodità.P2P: Fai trading direttamente con altri utenti HTX.Over-the-Counter (OTC): Offriamo servizi su misura e tassi di cambio competitivi per i trader.Step 3: Conserva Lorenzo Protocol (BANK)Dopo aver acquistato Lorenzo Protocol (BANK), conserva nel tuo account HTX. In alternativa, puoi inviare tramite trasferimento blockchain o scambiare per altre criptovalute.Step 4: Scambia Lorenzo Protocol (BANK)Scambia facilmente Lorenzo Protocol (BANK) nel mercato spot di HTX. Accedi al tuo account, seleziona la tua coppia di trading, esegui le tue operazioni e monitora in tempo reale. Offriamo un'esperienza user-friendly sia per chi ha appena iniziato che per i trader più esperti.

784 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.05.09Aggiornato il 2026.06.02

Come comprare BANK

Discussioni

Benvenuto nella Community HTX. Qui puoi rimanere informato sugli ultimi sviluppi della piattaforma e accedere ad approfondimenti esperti sul mercato. Le opinioni degli utenti sul prezzo di BANK BANK sono presentate come di seguito.

活动图片