Ассоциация брокеров предложила приравнять стейблкоины к традиционным облигациям

cryptonews.ru2024-03-12 tarihinde yayınlandı2024-08-12 tarihinde güncellendi

В ассоциации брокеров уверены, что при регулировании цифровых активов и контроле рисков следует руководствоваться общими подходами к регулированию рынка традиционных финансовых инструментов

Национальная ассоциация участников фондового рынка (НАУФОР) представила свое видение регулирования стейблкоинов, опубликовав комментарии к докладу Банка России «Стейблкоины: опыт использования и регулирования».

НАУФОР — саморегулируемая организация, в которую входят более 660 банков и компаний, имеющих лицензию профессионального участника рынка ценных бумаг. Среди них Сбербанк, ВТБ, УК «Ингосстрах-Инвестиции» и другие крупные участники отрасли. Большинство операторов информационных систем, выпускающих цифровые активы, также являются членами НАУФОР или связаны с ними.

В начале июля 2024 года Центробанк опубликовал аналитический доклад на тему стейблкоинов. В документе поднимался вопрос о том, что использование стейблкоинов может иметь некоторые преимущества перед традиционными платежными сервисами в трансграничных расчетах.

Доклад был вынесен на общественное обсуждение. В нем регулятор предложил список вопросов для участников отрасли, свои ответы на которые представил НАУФОР.

rbc.group

Участники ассоциации отметили потенциал использования стейблкойнов как финансового инструмента. По мнению авторов, среди традиционных активов аналогичными качествами обладают структурные облигации. В НАУФОР считают, что подходящие под эту категорию стейблкоины можно причислить к цифровым финансовым активам (ЦФА).

«По своей экономической сущности стейблкойны аналогичны структурным облигациям. Отдельные особенности стейблкойнов <...> не меняют существо обязательств (по таким активам) и не являются основанием для иного подхода к их регулированию», — говорится в материале.

В ассоциации полагают, что стейблкойны могут быть использованы для хеджирования валютных рисков компаниями, ведущими внешнеэкономическую деятельность, для диверсификации рисков финансовыми институтами, а также для получения дохода от операций на денежном рынке.

Главными рисками в ассоциации называют отсутствие на рынке ЦФА механизмов защиты инвесторов. Но это не создает системных угроз, поскольку рынок цифровых активов небольшой, говорится в комментариях.

По мнению авторов, при регулировании ЦФА и контроле рисков следует руководствоваться общими подходами к регулированию рынка традиционных финансовых инструментов, исходя из упомянутого в докладе ЦБ подхода «схожая деятельность — схожие риски — схожее регулирование».

В ассоциации предложили разделить стейблкоины на подходящие по сущности к определению ценных бумаг и неподходящие, первые регулировать по закону о ЦФА. Особое внимание по части стейблкоинов стоит уделить регулированию и контролю механизма стабилизации цены таких активов: установить требования к капиталу эмитента, к размеру обеспечения, к проведению аудита и к раскрытию информации.

Выстраивание «непротиворечивой, основанной на существе отношений» регулятивной схемы для ЦФА и традиционных финансовых инструментов будет содействовать развитию рынка ЦФА и обеспечивать свободный переток капиталов между традиционным рынком и рынком ЦФА, объединяя их, уверены в НАУФОР.

İlgili Okumalar

When US Giants Collectively "Defect" to Chinese AI Models

When Silicon Valley Giants Turn to Chinese AI Models to Cut Costs A surprising trend is emerging: major U.S. tech companies are significantly reducing AI costs by switching to Chinese models. Coinbase, the largest U.S. cryptocurrency exchange, reportedly halved its AI spending after migrating to China's GLM-5.2 and Kimi 2.7 models, despite increasing usage. They achieved this through a sophisticated three-part strategy: implementing an automatic routing system to select the most cost-effective model per task, boosting cache hit rates from 5% to 60% to reuse computations, and employing "context engineering" to provide AI with more precise, less cluttered information. They are not alone. AI startup Lindy switched from Claude to DeepSeek, saving millions, while Snowflake's tests found GLM-5.2 solved 66% of coding tasks compared to Claude Opus's 67%—but at a fraction of the cost (output pricing is 5-7 times lower). While the top Western models may offer slightly better stability, the massive price differential is leading many businesses to reconsider their value proposition. This shift signals a deeper change in the AI industry, moving beyond pure performance benchmarks to a fierce cost competition. As pressure mounts, even OpenAI and Anthropic have begun slashing prices. For users, this means more choices, lower costs, and a crucial lesson: using multiple models based on task complexity, optimizing with caching, and keeping contexts lean are now key to leveraging AI efficiently and affordably.

marsbit3 dk önce

When US Giants Collectively "Defect" to Chinese AI Models

marsbit3 dk önce

BIS Report Compliance Watch: The Real Risks of Stablecoins Are Not Just 'De-pegging'

BIS Report Compliance Observations: The real risks of stablecoins go beyond "depegging" The BIS report "Anchoring trust in money: innovation beyond stablecoins" argues that while stablecoins and tokenization offer efficiency gains, their primary risk lies in fitting into an identifiable, monitorable, accountable, and regulatable financial system. Money's trust stems not just from technology but from institutional arrangements: a common unit of account, guaranteed redemption at par, liquidity support, regulatory frameworks, and financial integrity requirements. Stablecoins, operating on permissionless blockchains with pseudo-anonymity and non-custodial wallets, create systemic compliance gaps: unclear customer identity, incomplete fund origins, unexplained transaction purposes, fragmented cross-chain paths, and ambiguous liability. On-chain transparency does not equal compliance transparency. Public addresses don't reveal identity or intent. While blockchain analytics aid law enforcement, they cannot replace routine, large-scale AML/CFT controls. Effective compliance requires a closed-loop process encompassing customer onboarding, transaction monitoring, investigation, reporting, and audit. Stablecoin risks are not confined to the blockchain; they re-enter the traditional financial system via on/off-ramps, exchanges, and payment institutions. This forces banks to monitor client accounts for activity linked to virtual assets. The future direction is not to prohibit innovation but to embed rules into the technology. Tokenized finance should integrate with the existing two-tier monetary system, embedding compliance—like customer identification, pre-transaction screening, and auditable data trails—directly into the transaction flow. For compliance professionals, the key takeaway is that any new financial instrument must answer core questions: Who identifies the customer? Who monitors transactions? Who handles exceptions? Who is liable? Compliance is not the antithesis of innovation but the essential infrastructure for its sustainable growth.

链捕手4 dk önce

BIS Report Compliance Watch: The Real Risks of Stablecoins Are Not Just 'De-pegging'

链捕手4 dk önce

When American Giants 'Defect' to Chinese AI Models

Summary: The trend of major U.S. technology firms adopting more cost-effective Chinese AI models is gaining momentum. A prime example is Coinbase, the largest U.S. cryptocurrency exchange, which reportedly halved its AI expenditure by switching to Chinese models GLM-5.2 and Kimi 2.7, while its usage volume increased. This was achieved through a sophisticated cost-saving system featuring intelligent model routing (selecting the most suitable model per task), dramatically improving cache hit rates from 5% to 60%, and implementing "Context Engineering" to streamline prompts. This shift is not isolated. Other companies like the AI startup Lindy and data cloud firm Snowflake are making similar moves, drawn by the significant price disparity. For instance, GLM-5.2 costs $1.40/$4.40 per million tokens (input/output), compared to $5/$25 for Claude Opus 4.7. While top Western models may offer slightly higher stability or speed in complex tasks, the performance gap is narrowing, making the price difference harder to justify for many enterprise use cases. The implications are significant for both businesses and individual users. It highlights the importance of a multi-model strategy based on task requirements, the value of caching and reusing outputs, and the effectiveness of providing concise context. Ultimately, this migration signals a potential reshaping of the AI industry's pricing model, moving competition from pure performance benchmarks to practical cost-effectiveness, with increased choice and downward price pressure benefiting end-users.

链捕手10 dk önce

When American Giants 'Defect' to Chinese AI Models

链捕手10 dk önce

İşlemler

Spot
活动图片