ECB study warns stablecoins could shrink bank deposits and alter monetary policy transmission

ambcryptoОпубликовано 2026-03-03Обновлено 2026-03-03

Введение

A new European Central Bank (ECB) working paper warns that widespread adoption of stablecoins could significantly reduce bank deposits, constrain lending, and complicate the transmission of monetary policy in the euro area. The study identifies a "deposit substitution effect," where stablecoins compete with retail bank deposits, potentially forcing banks to rely more on volatile wholesale funding. This shift could weaken banks' lending capacity and make monetary policy less predictable, especially if U.S. dollar-denominated stablecoins gain traction, indirectly exposing the euro area to foreign monetary shocks. While current impacts are limited due to stablecoins' niche use in crypto trading, the paper cautions that large-scale adoption could structurally alter the traditional banking system.

A new European Central Bank [ECB] working paper warns that large-scale stablecoin adoption could reduce bank deposits, constrain lending, and complicate monetary policy transmission in the euro area.

The study argues that as households and firms shift funds from traditional bank deposits into stablecoins, banks may face funding pressures that alter how interest rate changes ripple through the financial system.

The authors caution that effects could become materially stronger if stablecoin usage expands significantly.

Stablecoins as deposit substitutes

The paper identifies a “deposit substitution effect,” in which stablecoins compete directly with retail bank deposits. As deposits decline, banks may rely more heavily on wholesale funding sources. These are typically more volatile and sensitive to market conditions.

Using macroeconomic and bank-level data, the authors find that a higher share of non-bank digital money is associated with a smaller retail deposit base and reduced lending to firms.

Small-scale adoption has modest impact, but widespread use could meaningfully weaken banks’ lending capacity.

In practical terms, stablecoins could reshape the traditional bank funding model if adoption moves beyond niche crypto usage and into broader financial activity.

Monetary policy transmission could shift

The ECB paper also suggests stablecoins may change how monetary policy works.

In the euro area, rate decisions primarily affect the economy through banks. If banks rely more on wholesale funding due to deposit outflows, policy rate increases may pass through to lending rates more rapidly, potentially amplifying tightening cycles.

At the same time, stablecoins could weaken the deposit channel, as competition from digital dollar-pegged tokens may limit banks’ ability to adjust deposit rates without risking further outflows.

The combined effect, according to the authors, could make monetary policy transmission less predictable, particularly during periods of stress.

Dollar dominance and monetary sovereignty

The study highlights that roughly 99% of global stablecoin market capitalization is denominated in U.S. dollars. If dollar-backed stablecoins gain traction within the euro area, U.S. monetary policy shocks could indirectly affect euro liquidity conditions.

In such a scenario, foreign policy decisions and global risk sentiment may influence domestic financial conditions, raising concerns about monetary sovereignty.

While the paper does not argue that stablecoins currently threaten financial stability, it emphasizes that scale matters. Projections cited in the study suggest stablecoin market capitalization could expand significantly over the coming decade.

A question of scale and structure

The paper’s conclusions depend heavily on adoption levels and usage patterns. Many stablecoins today are primarily used for crypto trading and hold reserves in bank deposits or short-term government securities, which may limit immediate real-economy effects.

In that sense, the ECB’s potential impact is conditional rather than imminent. However, the authors make clear that if stablecoins evolve into widely used payment or savings instruments, their interaction with bank balance sheets could become more consequential.

As policymakers continue debating digital euro proposals and stablecoin regulation, the paper frames stablecoins not merely as a crypto-market innovation but as a structural variable within the broader banking system.


Final Summary

  • The ECB study suggests large-scale stablecoin adoption could reduce bank deposits and alter monetary policy transmission if usage expands significantly.
  • While current effects appear limited, the paper argues that scale and dollar dominance will determine whether stablecoins reshape euro area banking dynamics.

Связанные с этим вопросы

QWhat are the main risks to the banking system identified in the ECB study regarding stablecoin adoption?

AThe main risks are a reduction in bank deposits due to a 'deposit substitution effect,' increased reliance on more volatile wholesale funding by banks, and a consequent constraint on lending capacity, particularly to firms.

QHow could widespread stablecoin usage complicate the transmission of monetary policy in the euro area?

AIt could make monetary policy transmission less predictable. Banks relying more on wholesale funding might pass policy rate increases to lending rates more rapidly, amplifying tightening cycles. Simultaneously, competition from stablecoins could weaken the deposit channel, limiting banks' ability to adjust deposit rates without risking further outflows.

QWhy does the study highlight the dominance of U.S. dollar-denominated stablecoins as a particular concern?

ABecause 99% of the stablecoin market is dollar-denominated. If these gain traction in the euro area, U.S. monetary policy shocks and global risk sentiment could indirectly affect euro liquidity conditions, raising concerns about the monetary sovereignty of the euro area.

QAccording to the paper, under what conditions would the impact of stablecoins on the banking system become more significant?

AThe impact would become materially stronger if stablecoin usage expands significantly beyond its current niche in crypto trading and evolves into a widely used payment or savings instrument for broader financial activity.

QWhat is the ECB study's overall conclusion about the current threat posed by stablecoins to financial stability?

AThe study concludes that stablecoins do not currently pose a threat to financial stability, as their effects are still modest. However, it emphasizes that the potential impact is a question of scale, and their market capitalization could expand significantly in the future, making their interaction with bank balance sheets more consequential.

Похожее

It Took Me a Year to See the Bitter Truth About Agent Payments

After a year building infrastructure for the Agent economy, engaging with major players like Stripe, Visa, and Coinbase, the author shares a sobering analysis of the current state of Agent payments. The core finding is a stark lack of genuine, immediate demand across most envisioned use cases. The article breaks down four key market segments: 1. **Agent-to-Merchant (Consumer Shopping):** For most product categories (e.g., clothing, electronics), conversational AI shopping is a step backwards from visual e-commerce interfaces. While agents excel at understanding needs, they can't replace side-by-side product comparison. Real merchant interest is defensive "Agent Engine Optimization," not driven by current customer demand. Potential exists for high-frequency, low-decision purchases (like food delivery) or navigating complex store UIs, but these require massive B2C distribution channels dominated by giants like Amazon. 2. **Agent-to-API (Developer Services):** Developers already have subscriptions and billing relationships for APIs (compute, data). Prepaid balances solve micro-payment issues for low transaction volumes. A deeper structural problem is that major SaaS vendors' business models rely on enterprise contracts, resisting granular pay-per-call pricing. While protocols like MPP and x402 serve the long tail of niche services, this market is small and developers are historically low-willingness-to-pay. 3. **Agent-to-Agent:** This remains largely theoretical with minimal transaction volume. While it represents a long-term bet on a fundamentally new transaction infrastructure (sub-second, micro-penny to million-dollar, multi-party settlements), it does not constitute a present market. 4. **Agent-to-Finance:** This is the only category with existing, paying demand. Integrating AI into financial workflows (trading, portfolio management) is a natural evolution and enables new capabilities like autonomous rebalancing. However, competition favors established, regulated institutions. The "real problem" is not moving money between agents, but the broader challenge of **coordination**—orchestrating work between agents and humans, verifying outcomes, and settling results. Payment is just one component of settlement, which is itself part of coordination. Companies that solve the coordination layer will subsume payment, not the other way around. While well-funded incumbents build defensively for a long-term future, startups must find where the market is today—which, for the author's team, lies outside these four categories in an area of real, growing, and underserved activity.

marsbit7 мин. назад

It Took Me a Year to See the Bitter Truth About Agent Payments

marsbit7 мин. назад

It Took Me a Year to See the Hard Truth About Agent Payments

**Title: It Took Me a Year to See the Hard Truth About Agent Payments** Over the past year, I've worked on infrastructure for the Agent economy, engaging with major players like Stripe, Visa, Coinbase, and numerous startups. The findings reveal a stark reality: genuine, widespread demand for Agent-based payments does not yet exist. **Key Observations:** * **Agent-to-Merchant (Shopping):** The user experience for AI shopping often falls short, especially for visual product discovery. While AI excels at understanding needs, conversational interfaces can't yet replace browsing and comparing multiple products visually. Current merchant interest is largely defensive ("Agent Engine Optimization") for a future that hasn't arrived. High-frequency, low-friction purchases (like food delivery) are potential fits, but lack open APIs and face high AI inference costs. Simpler, more affordable, or cross-language interactions for complex UIs are a niche opportunity but require massive consumer distribution to scale. * **Agent-to-API (Developer Tools):** Developer payment needs for APIs (computing, data, models) are already met through subscriptions and prepaid credits. The core challenge is not payment friction but supplier economics: most large SaaS providers prefer enterprise contracts over micropayments for API calls. Protocols like MPP and x402 suit the long-tail of smaller services but cater to a developer market historically reluctant to pay for these tools. Major infrastructure needs at the top of the stack are already being addressed. * **Agent-to-Agent (Machine Commerce):** This is a long-term vision with almost no current transaction volume. While a future with high-speed, high-frequency, multi-party machine-to-machine transactions would require novel infrastructure, it remains theoretical. The market is not here yet. * **Agent-to-Finance:** This is the only category with clear, present demand. Financial professionals and DeFi users already pay for tools, and AI augmentation is a natural evolution. Autonomous AI agents can enable entirely new financial strategies. However, competition is fierce from established, regulated incumbents who can more easily layer AI onto their existing products. **The Core Insight:** Companies, especially giants with long time horizons, are building defensively for a potential future of mass machine commerce. For them, early investment is a low-cost hedge. For startups, the current market reality is different. The primary challenge isn't just moving money between agents (payments). The larger, unsolved problem is **orchestration** – coordinating work between agents and humans, verifying outcomes, and then settling. Payment is just a part of settlement, which is just a part of orchestration. Companies that solve the orchestration problem will subsume payments, not the other way around. After a year of building, we see the real, growing, and underserved market opportunity lies in this broader domain of orchestration.

链捕手30 мин. назад

It Took Me a Year to See the Hard Truth About Agent Payments

链捕手30 мин. назад

Claude Opus 4.8 Finds a $4.5 Billion Bug: The AI Era is Mass-Producing Hackers

A researcher discovered a critical "infinite mint" vulnerability in the Zcash cryptocurrency's Orchard protocol using Claude Opus 4.8, leading to a swift fix but also a 50% market drop, erasing billions in value. This incident highlights a new era where powerful, accessible AI models are dramatically lowering the barrier to finding software vulnerabilities. Previously, the security community feared specialized models like Claude Mythos Preview, capable of finding decades-old zero-day exploits. The Zcash case, however, involved a publicly available, general-purpose model. This shift makes advanced security auditing—and attack capabilities—accessible to far more people, not just experts. The mass democratization of vulnerability discovery brings a dual challenge: a flood of low-quality, AI-generated false reports that overwhelm maintainers, and the real, rapid uncovering of deep, dangerous bugs. Open-source projects, often understaffed and unfunded, are particularly vulnerable to this "attention DDoS." The article cites examples like curl shutting down its bug bounty program due to the unsustainable workload. Our perceived digital safety has often been luck, relying on the high cost and effort required to find deeply hidden flaws in complex systems, as seen with historical vulnerabilities like Heartbleed or Baron Samedit. AI changes this cost structure, effectively "mass-producing flashlights" to illuminate every corner of our codebase. While large companies operate extensive security chains involving external white-hat hackers and massive defensive operations, the global cybersecurity workforce faces a severe shortage, especially of experienced personnel capable of analyzing complex threats and coordinating fixes. The core dilemma emerges: AI makes *finding* bugs cheap and scalable, but *fixing* them remains a slow, expensive, and human-intensive process. The article concludes that AI won't destroy the internet but acts as a bright light, revealing that our digital existence is not inherently secure but is precariously maintained by ongoing human effort. The true cost in the AI era may not be discovery, but whether there will be enough people left willing and able to do the hard work of repair.

marsbit1 ч. назад

Claude Opus 4.8 Finds a $4.5 Billion Bug: The AI Era is Mass-Producing Hackers

marsbit1 ч. назад

Codex Goal Mode Usage Guide: How to Make AI Continuously Pursue a Specific Objective

"Codex Goal Mode: How to Make AI Work Continuously Toward a Specific Goal" OpenAI's Codex "goal mode" (/goal) transforms the AI from a reactive code assistant into a proactive execution agent capable of working autonomously for hours or even days to achieve a defined objective. To maximize its effectiveness, follow these key principles: 1. **Define Clear, Verifiable Exit Criteria:** The goal prompt should be a concise, measurable success condition, not a lengthy specification. Use quantifiable metrics like "reduce build time by 30%" or "achieve 100% test parity." 2. **Provide Initial Guidance and Tools:** Direct Codex toward likely problem areas and specify available tools (e.g., browsers, testing environments) to prevent it from exploring unproductive paths. 3. **Enable Progress Measurement:** Equip Codex with ways to track advancement, such as creating comparison tools for visual tasks or evaluation sets, ensuring it can gauge its own progress. 4. **Use a Realistic Execution Environment:** For tasks like performance optimization, provide access to environments that closely mimic production (e.g., similar configs, databases) to yield valid results. 5. **Be Cautious with Visual Goals:** Avoid vague "pixel-perfect" instructions. Instead, supplement visual references with functional checklists or design system specifications to prevent Codex from obsessing over minor details. 6. **Implement Progress Tracking:** For long-running tasks, have Codex commit code to draft PRs, update progress documents, or send Slack updates to maintain visibility into its work. 7. **Review and Consolidate Results:** Once the goal is met, instruct Codex to review its work, clean up ineffective experimental code, and reflect on what strategies succeeded or failed. Ultimately, using goal mode shifts the developer's role from writing prompts to managing a persistent engineering agent—defining objectives, establishing metrics, configuring environments, and conducting final reviews.

marsbit2 ч. назад

Codex Goal Mode Usage Guide: How to Make AI Continuously Pursue a Specific Objective

marsbit2 ч. назад

Торговля

Спот
Фьючерсы

Популярные статьи

Что такое $BANK

Банк ИИ: Революционный шаг в будущее банковского дела Введение В эпоху, отмеченную быстрыми темпами технологического прогресса, Банк ИИ находится на пересечении искусственного интеллекта (ИИ) и банковских услуг. Этот инновационный проект стремится переопределить финансовый ландшафт, повышая операционную эффективность, меры безопасности и качество обслуживания клиентов с помощью ИИ. Приступая к этому изучению Банка ИИ, мы углубимся в то, что включает в себя проект, его операционную динамику, его исторический контекст и значительные вехи. Что такое Банк ИИ? В своей основе Банк ИИ представляет собой преобразовательную инициативу, направленную на интеграцию искусственного интеллекта в различные банковские операции. Этот проект использует возможности ИИ для автоматизации процессов, улучшения протоколов управления рисками иEnhancing взаимодействия с клиентами через персонализированные услуги. Основные цели Банка ИИ включают: Автоматизация банковских функций: Используя технологии ИИ, Банк ИИ стремится автоматизировать рутинные задачи, снижая нагрузку на человеческие ресурсы и повышая эффективность. Улучшение управления рисками: Проект использует алгоритмы ИИ для прогнозирования и выявления рисков, тем самым укрепляя меры безопасности против мошенничества и других угроз. Персонализация банковских услуг: Банк ИИ сосредоточен на предложении индивидуально подобранных финансовых продуктов и услуг, анализируя данные и поведение клиентов. Улучшение клиентского опыта: Внедрение решений на базе ИИ, таких как чат-боты и виртуальные помощники, направлено на предоставление пользователям более человеческого взаимодействия, революционизируя способ, которым клиенты взаимодействуют с банками. С этими целями Банк ИИ позиционирует себя как ключевого игрока в сделании банковских услуг более эффективными, безопасными и ориентированными на пользователей. Кто создатель Банка ИИ? Детали, касающиеся создателя Банка ИИ, остаются неизвестными. Таким образом, ни одно конкретное лицо или организация не были идентифицированы в доступной информации. Анонимность, окружающая начало проекта, поднимает вопросы, но не умаляет его амбициозного видения и целей. Кто инвесторы Банка ИИ? Подобно создателю проекта, конкретная информация о инвесторах или поддерживающих организациях Банка ИИ не была раскрыта. Без этой информации трудно описать финансовую поддержку и институциональную поддержку, которая может продвигать проект вперед. Тем не менее, важность наличия прочной инвестиционной базы является ключевой для поддержания развития в такой инновационной сфере. Как работает Банк ИИ? Банк ИИ работает на нескольких инновационных фронтах, сосредотачиваясь на уникальных факторах, которые отличают его от традиционных банковских рамок. Ниже приведены ключевые операционные особенности: Автоматизация: Применяя алгоритмы машинного обучения, Банк ИИ автоматизирует различные ручные процессы внутри банков. Это приводит к снижению операционных затрат и позволяет работникам перераспределять свои усилия на более стратегические деятельности. Совершенное управление рисками: Интеграция ИИ в практики управления рисками обеспечивает банки инструментами для точного прогнозирования потенциальных угроз, таких как мошенничество, обеспечивая безопасность информации и активов клиентов. Индивидуализированные финансовые рекомендации: Путем непрерывного обучения на основе взаимодействия с клиентами, системы ИИ развивают тонкое понимание потребностей пользователей, позволяя им предлагать персонализированные советы по финансовым решениям. Улучшенные взаимодействия с клиентами: Используя чат-боты и виртуальных помощников на базе ИИ, Банк ИИ обеспечивает более увлекательный клиентский опыт, позволяя пользователям быстро получать ответы на свои запросы, тем самым сокращая время ожидания и повышая уровень удовлетворенности. Все вместе эти операционные особенности позиционируют Банк ИИ как пионера в банковском секторе, устанавливающего новые эталоны для предоставления услуг и операционного совершенства. Хронология Банка ИИ Понимание траектории Банка ИИ требует взгляда на его исторический контекст. Ниже представлена хронология, подчеркивающая важные вехи и события: Начало 2010-х: Концепция интеграции ИИ в банковские услуги начала привлекать внимание, когда банковские учреждения осознали потенциальные преимущества. 2018: Произошел заметный рост внедрения технологий ИИ, когда банки начали использовать инструменты ИИ, такие как чат-боты, для базового обслуживания клиентов и системы управления рисками для улучшения безопасности. 2023: Сложность ИИ продолжала развиваться, при этом генеративный ИИ был представлен для выполнения более сложных задач, таких как обработка документов и анализ инвестиций в реальном времени. Этот год стал значительным шагом вперед в возможностях, которые ИИ-технологии предоставили банкам. 2024-Настоящее состояние: На данный момент Банк ИИ находится на восходящей траектории, с продолжающимися исследованиями и разработками, которые расширяют возможности в банковских операциях. Продолжение изучения приложений ИИ намекает на захватывающие события, которые еще предстоят. Ключевые моменты о Банке ИИ Интеграция ИИ в банковское дело: Банк ИИ сосредоточен на принятии искусственного интеллекта для оптимизации банковских процессов и улучшения пользовательского опыта. Автоматизация и фокус на управлении рисками: Проект сильно акцентирует внимание на этих областях, стремясь сместить бремя рутинных задач, одновременно усиливая системы безопасности с помощью предсказательной аналитики. Персонализированные банковские решения: Используя данные клиентов, Банк ИИ предоставляет индивидуально подобранные банковские услуги, которые учитывают потребности отдельных пользователей. Обязанность по развитию: Банк ИИ остается приверженным постоянным исследовательским и развивающим усилиям, обеспечивая свою адаптируемость и постоянную актуальность по мере того, как технологии продолжают развиваться. Заключение В заключение, Банк ИИ является важным шагом вперед в банковской индустрии, использующим искусственный интеллект для изменения операционных парадигм, повышения безопасности и повышения удовлетворенности клиентов. Несмотря на пробелы в информации о создателе и инвесторах, четкие цели и функциональные механизмы Банка ИИ обеспечивают прочную основу для его постоянной эволюции. Поскольку технологии ИИ продолжают развиваться и сливаться с банковским сектором, Банк ИИ хорошо позиционирован, чтобы существенно повлиять на будущее финансовых услуг, улучшая наш подход к пониманию и взаимодействию с банковским делом.

148 просмотров всегоОпубликовано 2024.04.06Обновлено 2024.12.03

Что такое $BANK

Как купить BANK

Добро пожаловать на HTX.com! Мы сделали приобретение Lorenzo Protocol (BANK) простым и удобным. Следуйте нашему пошаговому руководству и отправляйтесь в свое крипто-путешествие.Шаг 1: Создайте аккаунт на HTXИспользуйте свой адрес электронной почты или номер телефона, чтобы зарегистрироваться и бесплатно создать аккаунт на HTX. Пройдите удобную регистрацию и откройте для себя весь функционал.Создать аккаунтШаг 2: Перейдите в Купить криптовалюту и выберите свой способ оплатыКредитная/Дебетовая Карта: Используйте свою карту Visa или Mastercard для мгновенной покупки Lorenzo Protocol (BANK).Баланс: Используйте средства с баланса вашего аккаунта HTX для простой торговли.Третьи Лица: Мы добавили популярные способы оплаты, такие как Google Pay и Apple Pay, для повышения удобства.P2P: Торгуйте напрямую с другими пользователями на HTX.Внебиржевая Торговля (OTC): Мы предлагаем индивидуальные услуги и конкурентоспособные обменные курсы для трейдеров.Шаг 3: Хранение Lorenzo Protocol (BANK)После приобретения вами Lorenzo Protocol (BANK) храните их в своем аккаунте на HTX. В качестве альтернативы вы можете отправить их куда-либо с помощью перевода в блокчейне или использовать для торговли с другими криптовалютами.Шаг 4: Торговля Lorenzo Protocol (BANK)С легкостью торгуйте Lorenzo Protocol (BANK) на спотовом рынке HTX. Просто зайдите в свой аккаунт, выберите торговую пару, совершайте сделки и следите за ними в режиме реального времени. Мы предлагаем удобный интерфейс как для начинающих, так и для опытных трейдеров.

996 просмотров всегоОпубликовано 2025.05.09Обновлено 2026.06.02

Как купить BANK

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на BANK (BANK) представлены ниже.

活动图片