AMINA Bank и Crypto Finance протестировали DLT-инфраструктуру Google для почти мгновенных фиатных платежей

cryptonews.ru2025-09-25 tarihinde yayınlandı2025-11-26 tarihinde güncellendi

Google Cloud Universal Ledger успешно прошел тестирование для банковских расчетов.
Пилотный проект провели AMINA и Crypto Finance Group.
Компании завершили ключевой этап модернизации платежей.

Швейцарская банковская группа AMINA и компания Crypto Finance Group, вместе с рядом банков-партнеров, завершили успешный пилотный проект на платформе Google Cloud Universal Ledger (GCUL), который демонстрирует, как распределенная технология реестров (DLT) может модернизировать транзакции в нескольких валютах, трансграничные платежи и расчеты на местах продаж.

Согласно заявлению, пилот позволил осуществлять почти мгновенные, доступные круглосуточно расчеты в фиатных валютах между швейцарскими финансовыми учреждениями, сохраняя при этом традиционные стандарты безопасности и регуляторного соответствия.

Проект направлен на решение ключевых проблем глобальных платежных систем, где международные транзакции до сих пор могут обрабатываться днями и сопровождаются высокими комиссиями, говорится в сообщении.

Команда продемонстрировала, что, используя DLT как инфраструктуру, но сохраняя расчеты в обычных банковских деньгах, можно модернизировать платежи без создания новых форм цифровой валюты и без изменения действующих правил.

Генеральный директор AMINA Bank Франц Бергмюллер отметил потенциал решения:

«GCUL от Google Cloud является доказательством того, что инновации и стабильность не противоречат друг другу. Благодаря этому пилотному проекту мы обеспечили возможность осуществления расчетов в режиме почти реального времени и в соответствии с требованиями действующего банковского законодательства. Глобальный охват AMINA и существующая сеть институциональных партнеров дают нам уникальную возможность масштабировать этот пилотный проект на глобальном уровне и продемонстрировать способность DLT трансформировать глобальную финансовую систему».

CEO Crypto Finance Group Стейн Вандер Стратен подчеркнул важность разработанной модели для криптоинфраструктуры:

«Этот пилотный проект демонстрирует, как мы совместно создаем финансовые рынки нового поколения. Как валютный оператор этого пилотного проекта, мы можем создать надежную основу для цифровых платежей и токенизированных активов. Успех этого пилотного проекта укрепляет позиции Швейцарии как ведущего центра цифровых финансовых инноваций».

В пилоте Crypto Finance Group выступила валютным оператором, определяя правила транзакций, сопровождая банки-участники и контролируя соответствие процессов стандартам программы.

Расчеты и выполнение платежей осуществляли непосредственно финансовые учреждения, а AMINA Bank интегрировала инфраструктуру GCUL в свои ключевые бэкэнды, обеспечив мгновенные операции для выбранных клиентов без изменений в их привычном взаимодействии с банком.

Президент и CRO Google Cloud Мэтт Реннер отметил:

«Мы гордимся тем, что поддерживаем видение Швейцарии в отношении финансовой инфраструктуры нового поколения. Облачная инфраструктура обладает способностью трансформировать финансовые услуги, соблюдая при этом нормативные требования. Пилотный проект AMINA Bank и Crypto Finance демонстрирует, как передовые технологии могут способствовать почти мгновенным, безопасным и соответствующим требованиям работающим платежам».

Технология GCUL обеспечивает круглосуточные транзакции в реальном времени для традиционных денег и активов, интегрируясь в действующие банковские системы без влияния на депозитную базу или кредитные операции. Это открывает путь к новым банковским услугам на базе DLT и облачных технологий Google.

Успешное завершение тестирования создает основу для более широкого внедрения. Следующая фаза предусматривает:

подключение больше финансовых учреждений;
переход от контролируемых тестов к работе в реальных условиях;
развитие функционала, включая трансграничные платежи и POS-интеграции для пользователей.

Напомним, что в начале ноября 2025 года AMINA получила банковскую лицензию MiCA.

Trend Kriptolar

CitreaCTR

wrapped stUSDTWSTUSDT

Velodrome FinanceVELODROME

BrevisBREV

ZRX（0X）ZRX

İlgili Okumalar

Ethena price prediction: Will the $0.08 zone keep ENA’s recovery alive?

The Ethena (ENA) price has risen 14.11% from its July 8 low, recovering the $0.08 resistance zone to trade at $0.082. Despite this recent gain, the overall trend remains bearish, with the token down 94% from its all-time high. Positive developments include the launch of the Robinhood Earn feature, where ENA represented over 70% of user asset allocations, significantly boosting the Robinhood Chain's TVL. However, a large transfer of 1.231 billion ENA ($94 million) between unknown wallets created mixed signals. Technical analysis shows long-term bearish dominance, with price action below key former support. The ongoing bounce from $0.08 requires sustained buying pressure to continue. Key resistance is seen at the $0.105-$0.125 zone. Analysts suggest a potential bounce to that zone could present a selling opportunity, while current price levels offer unclear risk-reward for swing traders. The $0.08 level is crucial for keeping the recovery alive.

ambcrypto24 dk önce

Ethena price prediction: Will the $0.08 zone keep ENA’s recovery alive?

ambcrypto24 dk önce

Claude Accused of Becoming Dumber by the Entire Internet, Anthropic Steps In to Reveal: It’s Not the Model That’s Tricking You

When users complained that Claude was "getting dumber," the root cause wasn't the AI model itself. In an official blog post, Anthropic clarified the critical difference between two key settings in Claude Code: Model and Effort. Model refers to the core "brain"—the fixed, trained weights of a specific AI (like Sonnet, Opus, or Fable). Changing the Model addresses *capability* ("can it do this?"), but its knowledge is static post-training. Effort, however, controls the AI's *approach and thoroughness* for a specific task. A higher Effort level instructs Claude to read more files, run tests, perform verification, and complete multi-step reasoning before responding, significantly increasing its "work output" for that job. Conversely, low Effort leads to quicker, less thorough replies. This distinction explains the March 2024 uproar where users experienced a sudden drop in Claude's performance. The cause was not a model change but Anthropic quietly lowering the *default* Effort setting from "high" to "medium" to reduce latency, which was later reverted. The key insight is that a smaller, capable model (like Sonnet) on high Effort can often outperform a larger, more powerful model (like Opus) on low Effort for many tasks. The article provides a practical troubleshooting framework: if Claude makes an error, first check the context and instructions. If it seems to skip necessary steps or validations, increase Effort. If it diligently attempts the task but fails conceptually or makes consistent factual errors despite good context, then consider switching to a more capable Model. The takeaway is a shift in focus: effective AI programming is less about always choosing the "strongest" model and more about intelligently *orchestrating* models and effort levels—acting like a project manager to assign the right "brain" with the right level of diligence for each job, optimizing both results and cost.

marsbit31 dk önce

Claude Accused of Becoming Dumber by the Entire Internet, Anthropic Steps In to Reveal: It’s Not the Model That’s Tricking You

marsbit31 dk önce

Will the Ethereum Foundation Evolve into a 'Mascot'? Diversified Organizations Are Fragmenting Its Functions

The Ethereum Foundation (EF) is undergoing significant internal turmoil and functional erosion. Following its largest-ever layoff of 54 staff (20% of its workforce) and a major organizational restructuring announced in June, its Protocol Support Team has been officially dissolved. This comes alongside the high-profile resignation of key figures like co-executive director Xiaowei Wang, bringing senior departures this year to at least eight. Criticism of EF's rigid structure, opaque decision-making, and perceived lack of a clear value narrative for ETH has intensified within the community. The layoffs have catalyzed the emergence of independent, non-profit organizations like Ethlabs and Ethereum Institutional, founded by former EF researchers and members. These entities are now taking on core functions such as protocol research/development and institutional adoption, effectively fragmenting the EF's traditional leadership role. Concurrently, EF's security team is adapting to technological change, deploying specialized AI agents to audit Ethereum's codebase, which successfully discovered a critical vulnerability (CVE-2026-34219). While EF states AI complements rather than replaces researchers, it signals a potential future shift in its operational model. Faced with these challenges—internal restructuring, talent drain, the rise of competing organizations, and AI integration—the Ethereum Foundation appears to be stepping back from a central commanding role. Analysts and community observers speculate it may increasingly transition towards a symbolic "ecosystem mascot" function, while decentralized initiatives drive Ethereum's future growth and institutional adoption.

marsbit57 dk önce

Will the Ethereum Foundation Evolve into a 'Mascot'? Diversified Organizations Are Fragmenting Its Functions

marsbit57 dk önce

Is LIT’s burn worth $42 million enough to spur the altcoin’s next big rally?

Lighter (LIT) has experienced significant volatility, rallying 18% over the past week but facing potential overbought conditions. After a warning of a correction toward $2, the price dipped to $2.3 before recovering to $2.60. A major catalyst was the recent burn of over 15.6 million LIT tokens (worth ~$42 million), representing 6.3% of the circulating supply, which may have spurred short-term bullish momentum toward $3. Technical analysis on the 1-day chart shows a bearish divergence with the RSI, signaling a potential pullback despite strong demand. The key Fibonacci retracement level to watch is $2.30. On the 4-hour chart, LIT is forming a range between $2.31 and $2.68. The suggested strategy is to wait for a breakout above $2.70 to target $3.06-$3.21, or a breakdown below $2.31 for a likely deeper retracement below $2. In summary, while bullish momentum persists, traders should monitor the range boundaries for the next directional move.

ambcrypto3 saat önce

Is LIT’s burn worth $42 million enough to spur the altcoin’s next big rally?

ambcrypto3 saat önce

Nearly a Hundred Players Rush into Embodied Data: With 4.47 Billion Yuan in Financing in One Year, Who Can Really Make Money by 'Selling Data'?

The domestic embodied AI data industry has attracted nearly 100 players, with 70 focused on data collection and 27 on data infrastructure. In the past year, 15 independent embodied data service providers raised approximately 4.47 billion yuan. Despite this growth, the sector remains early-stage, fragmented, and faces significant challenges. Data collection methods are diverse, categorized into four main routes: teleoperation of real robots, human demonstration without a robot (using motion capture, exoskeletons, etc.), simulation synthesis, and distillation from internet videos. Most companies (43%) adopt hybrid approaches, combining multiple routes, as no single method can meet all training needs. Teleoperation alone is pursued by 31% of players, often by state-owned platforms and robot companies, while newer firms favor asset-light, no-hardware human demonstration. Independent data service providers now form the largest player group (40%), indicating the emergence of a distinct industry segment rather than just a subsidiary function for robot makers. Two-thirds of all players are "embodied-native" startups, while one-third are companies that pivoted from fields like AI data annotation, which are more prevalent in the data infrastructure layer. Current annual industry capacity is estimated at 1.6-1.8 million hours plus 70-80 million data points, with a short-term goal to increase this 15-20 fold within 1-3 years. Data collection factories are spread across 20 provinces in China, concentrated in the Yangtze River Delta, Beijing-Tianjin-Hebei, and Pearl River Delta regions. Financially, the 4.47 billion yuan raised in the past year pales compared to the 43.8 billion yuan raised by the broader embodied intelligence sector in just the first half of 2026, highlighting that data remains a less "sexy" bet for investors. The 15 funded independent providers show clear stratification: a top tier led by a unicorn (Lightwheel Intelligence, 3.1 billion yuan), a middle tier of 11 firms raising tens to hundreds of millions, and an early-stage tier of 3 companies. Sixty-nine investment institutions have participated, but none have made concentrated bets, reflecting uncertainty about viable business models. Over half of these funded companies are less than a year old, most are at pre-A or A rounds, and profitability remains largely unproven. In summary, the embodied data industry has become an independent track creating jobs and local economic activity. However, it is still nascent, with unformed consensus, unsolved problems, and unproven business models. The coming 1-2 years will be a critical validation window to see if companies can build sustainable, profitable businesses purely by "selling data."

marsbit3 saat önce

Nearly a Hundred Players Rush into Embodied Data: With 4.47 Billion Yuan in Financing in One Year, Who Can Really Make Money by 'Selling Data'?

marsbit3 saat önce

İşlemler

Spot

Popüler Makaleler

$BANK Nedir

Bank AI: Bankacılıkta Devrimsel Bir Adım Giriş Teknolojideki hızlı ilerlemelerin damgasını vurduğu bir çağda, Bank AI, yapay zeka (AI) ve bankacılık hizmetleri kesişiminde yer almaktadır. Bu yenilikçi proje, finansal manzarayı yeniden tanımlamayı, operasyonel verimliliği, güvenlik önlemlerini ve müşteri deneyimlerini AI'nin gücüyle geliştirmeyi hedefliyor. Bank AI yolculuğuna çıkarken, projenin içeriğine, operasyonel dinamiklerine, tarihsel bağlamına ve önemli kilometre taşlarına dalacağız. Bank AI Nedir? Bank AI, yapay zekanın çeşitli bankacılık operasyonlarına entegrasyonunu hedefleyen dönüştürücü bir girişimi temsil etmektedir. Bu proje, süreçleri otomatikleştirmek, risk yönetimi protokollerini geliştirmek ve kişiselleştirilmiş hizmetler aracılığıyla müşteri etkileşimini artırmak için AI'nin yeteneklerinden yararlanmaktadır. Bank AI'nin temel hedefleri şunlardır: Bankacılık Fonksiyonlarının Otomasyonu: AI teknolojilerini kullanarak, Bank AI rutin görevleri otomatikleştirmeyi, insan kaynakları üzerindeki yükü azaltmayı ve verimliliği artırmayı amaçlamaktadır. Geliştirilmiş Risk Yönetimi: Proje, dolandırıcılık ve diğer tehditlere karşı güvenlik önlemlerini güçlendirerek riski tahmin edip tanımlamak için AI algoritmalarını kullanmaktadır. Bankacılık Hizmetlerinin Kişiselleştirilmesi: Bank AI, müşteri verilerini ve davranışlarını analiz ederek, özel finansal ürünler ve hizmetler sunmaya odaklanmaktadır. Müşteri Deneyimini İyileştirme: Chatbotlar ve sanal asistanlar gibi AI destekli çözümlerin uygulanması, kullanıcıların daha insana yakın etkileşimler yaşamasını sağlamayı hedeflemekte, bankalarla etkileşim biçimlerini devrim niteliğinde değiştirmektedir. Bu hedeflerle, Bank AI, bankacılığı daha verimli, güvenli ve kullanıcı odaklı hale getiren önemli bir oyuncu olarak kendini konumlandırmaktadır. Bank AI'nin Yaratıcısı Kimdir? Bank AI'nin yaratıcısı hakkında detaylar bilinmemektedir. Bu nedenle, mevcut bilgilerde belirli bir kişi veya organizasyon tanımlanmamıştır. Projenin başlangıcı etrafındaki anonimlik soruları gündeme getirse de, bunun iddialı vizyonu ve hedefleri üzerinde bir olumsuz etkisi yoktur. Bank AI'nin Yatırımcıları Kimlerdir? Proje yaratıcılarında olduğu gibi, Bank AI'nin yatırımcıları veya destekleyen organizasyonları hakkında da özel bilgiler açıklanmamıştır. Bu bilgiler olmadan, projenin ilerlemesini destekleyen finansal destek ve kurumsal destek hakkında bir çerçeve çizmek zordur. Yine de, böyle yenilikçi bir alanda gelişimi sürdürmek için sağlam bir yatırım temelinin önemi büyüktür. Bank AI Nasıl Çalışır? Bank AI, geleneksel bankacılık çerçevelerinden ayıran benzersiz faktörlere odaklanarak birden fazla yenilikçi alanda faaliyet göstermektedir. İşte temel operasyonel özellikler: Otomasyon: Makine öğrenimi algoritmalarını uygulayarak, Bank AI bankalar içindeki çeşitli manuel süreçleri otomatikleştirir. Bu, operasyonel maliyetleri azaltır ve insan çalışanların daha stratejik faaliyetlere yönelmelerini sağlar. Gelişmiş Risk Yönetimi: Risk yönetimi uygulamalarına AI entegrasyonu, bankaların dolandırıcılık gibi potansiyel tehditleri doğru bir şekilde tahmin etme araçlarıyla donatılmasını sağlar, böylece müşteri bilgileri ve varlıkları güvence altına alınır. Özelleştirilmiş Finansal Tavsiyeler: Müşteri etkileşimlerinden sürekli olarak öğrenerek, AI sistemleri kullanıcı ihtiyaçlarının daha iyi anlaşılmasını sağlar ve finansal kararlar hakkında özelleştirilmiş tavsiyeler sunar. Geliştirilmiş Müşteri Etkileşimleri: AI destekli chatbotlar ve sanal asistanlar kullanarak, Bank AI daha etkileşimli bir müşteri deneyimi sunar, kullanıcıların sorularını hızlı bir şekilde çözmelerine imkan tanır, bekleme sürelerini azaltır ve memnuniyet seviyelerini artırır. Bu operasyonel özellikler, Bank AI'yi bankacılık sektöründe bir öncü olarak konumlandırmakta ve hizmet sunumu ile operasyonel mükemmeliyet için yeni standartlar belirlemektedir. Bank AI Zaman Çizelgesi Bank AI'nin gidişatını anlamak için tarihsel bağlamına bir göz atmak gerekmektedir. Aşağıda önemli kilometre taşlarını ve gelişmeleri vurgulayan bir zaman çizelgesi bulunmaktadır: 2010'ların Başları: AI entegrasyonunun bankacılık hizmetlerine olan ilgisi arttı, bankacılık kurumları potansiyel faydalarını tanımaya başladılar. 2018: Bankaların temel müşteri hizmetleri ve geliştirilmiş güvenlik yönetimi için risk yönetim sistemlerinde chatbotlar gibi AI araçları kullanmaya başlamasıyla AI teknolojilerinin uygulanmasında belirgin bir artış yaşandı. 2023: AI'nin karmaşıklığı artmaya devam etti ve belge işleme ile gerçek zamanlı yatırım analizi gibi daha karmaşık görevler için üretken AI devreye alındı. Bu yıl, AI teknolojisi sayesinde bankaların sahip olduğu yeteneklerde önemli bir sıçrama yaşandı. 2024-Güncel Durum: Bu yıl itibarıyla, Bank AI yükselişte, devam eden araştırmalar ve geliştirmeler bankacılık operasyonlarındaki yetenekleri daha da artırmaya hazırlanıyor. AI uygulamalarının sürekli araştırılması, heyecan verici gelişmelere işaret etmektedir. Bank AI Hakkında Anahtar Noktalar Bankacılıkta AI Entegrasyonu: Bank AI, bankacılık süreçlerini kolaylaştırmak ve kullanıcı deneyimlerini geliştirmek için yapay zekanın benimsenmesine odaklanmaktadır. Otomasyon ve Risk Yönetimi Vurgusu: Proje, rutin görevlerin yükünü azaltmayı amaçlarken, tahmine dayalı analizlerle güvenlik çerçevelerini geliştirmeye büyük önem vermektedir. Kişiselleştirilmiş Bankacılık Çözümleri: Müşteri verilerinden yararlanarak, Bank AI bireysel kullanıcı ihtiyaçlarına yönelik özelleştirilmiş bankacılık hizmetleri sunar. Gelişime Bağlılık: Bank AI, teknolojinin sürekli evrimi ile uyumlu olmasını sağlamak ve güncel kalmak için sürekli araştırma ve geliştirme çabalarına bağlı kalmaktadır. Sonuç Özetle, Bank AI bankacılık endüstrisinde önemli bir adımı temsil etmekte, yapay zekayı kullanarak operasyonel paradigmaları yeniden şekillendirmekte, güvenliği artırmakta ve müşteri memnuniyetini teşvik etmektedir. Yaratıcı ve yatırımcılar hakkındaki bilgi eksikliklerine rağmen, Bank AI'nin net hedefleri ve işlevsel mekanizmaları, devam eden evrimi için güçlü bir temel sunmaktadır. AI teknolojisi gelişmeye ve bankacılık sektörüyle birleşmeye devam ettikçe, Bank AI finansal hizmetlerin geleceğini önemli ölçüde etkilemeye hazır durumda, bankacılıkla olan anlayışımızı ve etkileşim biçimlerimizi geliştirmektedir.

168 Toplam GörüntülenmeYayınlanma 2024.04.06Güncellenme 2024.12.03

BANK Nasıl Satın Alınır

HTX.com’a hoş geldiniz! Lorenzo Protocol (BANK) satın alma işlemlerini basit ve kullanışlı bir hâle getirdik. Adım adım açıkladığımız rehberimizi takip ederek kripto yolculuğunuza başlayın. 1. Adım: HTX Hesabınızı OluşturunHTX'te ücretsiz bir hesap açmak için e-posta adresinizi veya telefon numaranızı kullanın. Sorunsuzca kaydolun ve tüm özelliklerin kilidini açın. Hesabımı Aç2. Adım: Kripto Satın Al Bölümüne Gidin ve Ödeme Yönteminizi SeçinKredi/Banka Kartı: Visa veya Mastercard'ınızı kullanarak anında Lorenzo Protocol (BANK) satın alın.Bakiye: Sorunsuz bir şekilde işlem yapmak için HTX hesap bakiyenizdeki fonları kullanın.Üçüncü Taraflar: Kullanımı kolaylaştırmak için Google Pay ve Apple Pay gibi popüler ödeme yöntemlerini ekledik.P2P: HTX'teki diğer kullanıcılarla doğrudan işlem yapın.Borsa Dışı (OTC): Yatırımcılar için kişiye özel hizmetler ve rekabetçi döviz kurları sunuyoruz.3. Adım: Lorenzo Protocol (BANK) Varlıklarınızı SaklayınLorenzo Protocol (BANK) satın aldıktan sonra HTX hesabınızda saklayın. Alternatif olarak, blok zinciri transferi yoluyla başka bir yere gönderebilir veya diğer kripto para birimlerini takas etmek için kullanabilirsiniz.4. Adım: Lorenzo Protocol (BANK) Varlıklarınızla İşlem YapınHTX'in spot piyasasında Lorenzo Protocol (BANK) ile kolayca işlemler yapın.Hesabınıza erişin, işlem çiftinizi seçin, işlemlerinizi gerçekleştirin ve gerçek zamanlı olarak izleyin. Hem yeni başlayanlar hem de deneyimli yatırımcılar için kullanıcı dostu bir deneyim sunuyoruz.

760 Toplam GörüntülenmeYayınlanma 2025.05.09Güncellenme 2026.06.02

Tartışmalar

HTX Topluluğuna hoş geldiniz. Burada, en son platform gelişmeleri hakkında bilgi sahibi olabilir ve profesyonel piyasa görüşlerine erişebilirsiniz. Kullanıcıların BANK (BANK) fiyatı hakkındaki görüşleri aşağıda sunulmaktadır.