Ripple Tham Gia Sáng Kiến Ngân Hàng Trung Ương Singapore Với Phiên Bản Thử Nghiệm RLUSD

bitcoinistXuất bản vào 2026-03-26Cập nhật gần nhất vào 2026-03-26

Tóm tắt

Ripple đã tham gia sáng kiến BLOOM của Cơ quan Tiền tệ Singapore (MAS) và hợp tác với công ty công nghệ tài trợ thương mại Unloq để thử nghiệm sử dụng stablecoin RLUSD và XRP Ledger nhằm kiểm tra khả năng thanh toán có thể lập trình trong thương mại xuyên biên giới. Sáng kiến này tập trung vào việc mở rộng khả năng thanh toán bằng cách sử dụng các khoản nợ ngân hàng được mã hóa và stablecoin được quản lý, với mục tiêu giảm ma sát trong giao dịch, cải thiện khả năng hiển thị rủi ro và tiếp cận tài chính cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Thông qua nền tảng SC+ của Unloq, thanh toán sẽ được tự động kích hoạt khi các điều kiện thương mại được đáp ứng, chẳng hạn như xác minh lô hàng. Động thái này đánh dấu bước tiến trong việc tích hợp cơ sở hạ tầng kỹ thuật số vào quy trình tài chính hiện có mà không làm gián đoạn các mối quan hệ thương mại.

Ripple đã tham gia BLOOM, một sáng kiến mới từ Cơ quan Tiền tệ Singapore (MAS), ngân hàng trung ương của quốc gia này, và đang hợp tác với công ty công nghệ tài trợ thương mại Unloq trong một phiên bản thử nghiệm sử dụng RLUSD và XRP Ledger để kiểm tra khả năng thanh toán có thể lập trình trong thương mại xuyên biên giới. Đối với thị trường tiền mã hóa, động thái này bổ sung thêm một trường hợp sử dụng thể chế trong thế giới thực xung quanh cơ sở hạ tầng thanh toán dựa trên stablecoin, lần này nằm trong khuôn khổ do ngân hàng trung ương dẫn dắt.

Được công bố vào thứ Tư, phiên bản thử nghiệm nằm trong sáng kiến BLOOM của MAS, viết tắt của Borderless, Liquid, Open, Online, Multi-currency (Không biên giới, Thanh khoản, Mở, Trực tuyến, Đa tiền tệ). Chương trình được thiết kế để mở rộng khả năng thanh toán bằng cách sử dụng các khoản nợ ngân hàng được mã hóa và các stablecoin được quy định, định vị Singapore như một bãi thử nghiệm cho các đường ray thanh toán có thể tương tác trong môi trường tài chính được quy định.

Ripple Tham Gia Dự Án Ngân Hàng Trung Ương Singapore

Vai trò cụ thể của Ripple trong sáng kiến này thông qua một dự án chung với Unloq, một nhà cung cấp công nghệ tài trợ chuỗi cung ứng. Hai công ty dự định chạy thử một quy trình làm việc tài trợ thương mại được xây dựng xung quanh cơ sở hạ tầng SC+ của Unloq, kết hợp các nghĩa vụ thương mại, điều kiện thanh toán và quy trình tài trợ vào một lớp thực thi duy nhất. Ripple cho biết thiết lập này sẽ sử dụng cơ sở hạ tầng thể chế của họ, XRP Ledger và RLUSD.

Mục tiêu cốt lõi rất đơn giản: sử dụng tài sản thanh toán kỹ thuật số để giảm ma sát vẫn đang làm chậm thương mại xuyên biên giới. Trong mô hình được các công ty mô tả, các khoản thanh toán chỉ được giải phóng khi các điều kiện thương mại được đáp ứng, chẳng hạn như xác minh lô hàng. Điều này tạo ra một luồng thanh toán có điều kiện hơn, có thể lập trình, đồng thời nhằm mục đích cải thiện khả năng hiển thị rủi ro và tiếp cận tài chính cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ.

Fiona Murray, giám đốc điều hành khu vực Châu Á Thái Bình Dương của Ripple, đã định hình sáng kiến này như một nước đi về mặt quy định và tiện ích. "Singapore tiếp tục đóng vai trò hàng đầu toàn cầu trong việc cung cấp sự rõ ràng về quy định cần thiết để không gian tài sản kỹ thuật số phát triển mạnh. Ripple vô cùng phấn khích khi được tham gia BLOOM, một sáng kiến hoàn toàn phù hợp với cam kết của chúng tôi về tiện ích thực tế, tuân thủ quy định cho công nghệ blockchain."

Sau đó, bà liên kết trực tiếp phiên bản thử nghiệm với cơ chế của nền tảng. "Được xây dựng trên XRP Ledger, Giải pháp SC+, nền tảng tài trợ thương mại được điều khiển bởi hợp đồng thông minh của Unloq sử dụng RLUSD để tự động kích hoạt thanh toán ngay tại thời điểm lô hàng được xác minh. Sự hợp tác này kết hợp chuyên môn về chuỗi cung ứng của Unloq với công nghệ bảo mật của Ripple để làm cho thương mại toàn cầu nhanh hơn và minh bạch hơn."

Điều đó quan trọng vì thông cáo không quảng bá blockchain như một hệ thống song song tách rời khỏi tài chính hiện có. Thay vào đó, trọng tâm là tích hợp các đường ray thanh toán kỹ thuật số vào các quy trình thương mại và tài chính hiện tại mà không buộc các bên đối tác phải xây dựng lại các mối quan hệ thương mại từ đầu. Nói cách khác, phiên bản thử nghiệm ít nhằm mục đích thay thế tài trợ thương mại mà hơn là giảm độ trễ hoạt động và sự không chắc chắn trong thanh toán bên trong nó.

Unloq đã nêu rõ điều đó. Letitia Chau, chủ tịch kiêm giám đốc rủi ro của công ty, cho biết: "BLOOM đại diện cho một bước quan trọng hướng tới hiện đại hóa cơ sở hạ tầng tài trợ thương mại trong một môi trường được kiểm soát và quy định. Thông qua SC+, chúng tôi đang chứng minh cách các đường ray thanh toán kỹ thuật số có thể được tích hợp vào các quy trình làm việc thương mại và tài trợ hiện có mà không làm gián đoạn các mối quan hệ thương mại."

Bà bổ sung rằng phiên bản thử nghiệm cũng nhằm mục đích kiểm tra xem mô hình này có thể mở rộng vượt ra ngoài một bằng chứng khái niệm hẹp hay không. "Sự hợp tác với MAS và Ripple cho phép chúng tôi khám phá các mô hình có thể mở rộng, có thể tương tác cho thương mại xuyên biên giới."

Đối với Ripple, thông báo này mở rộng một nỗ lực rộng hơn nhằm định vị RLUSD như một tài sản thanh toán cho các trường hợp sử dụng doanh nghiệp hơn là một stablecoin giao dịch đơn giản trên sàn. Thông cáo liên tục đặt RLUSD bên cạnh các khoản nợ ngân hàng được mã hóa, cho thấy công ty muốn stablecoin này được thảo luận trong cùng cuộc trò chuyện thể chế như các công cụ tiền mặt kỹ thuật số được quy định khác đang được khám phá cho thanh toán.

Tại thời điểm biên tập, XRP được giao dịch ở mức $1.4227.

XRP phải vượt lên trên mức Fib 0.618, biểu đồ 1 tuần | Nguồn: XRPUSDT trên TradingView.com

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

ctr
CitreaCTR
wstusdt
wrapped stUSDTWSTUSDT
apr
aPrioriAPR
ctx
Cryptex FinanceCTX
audio
AudiusAUDIO
comp
CompoundCOMP
mantra
MantraMANTRA
waxl
AxelarWAXL
bill
Billions NetworkBILL
pyth
PYTH (Pyth)PYTH
rune
THORChainRUNE
velodrome
Velodrome FinanceVELODROME
brev
BrevisBREV
cake
PancakeSwapCAKE
jst
JUSTJST

Câu hỏi Liên quan

QRipple đã tham gia sáng kiến nào của Ngân hàng Trung ương Singapore?

ARipple đã tham gia sáng kiến BLOOM (Borderless, Liquid, Open, Online, Multi-currency) của Cơ quan Tiền tệ Singapore (MAS).

QRipple hợp tác với công ty nào trong dự án thí điểm này và sử dụng công nghệ gì?

ARipple hợp tác với công ty công nghệ tài trợ thương mại Unloq, sử dụng stablecoin RLUSD và XRP Ledger để thử nghiệm quy trình thanh toán có thể lập trình.

QMục tiêu chính của dự án thí điểm BLOOM là gì?

AMục tiêu chính là mở rộng khả năng thanh toán xuyên biên giới bằng cách sử dụng các khoản nợ ngân hàng được mã hóa và stablecoin được quy định, nhằm giảm ma sát và tăng tính minh bạch trong thương mại quốc tế.

QRLUSD được định vị như thế nào trong thông báo của Ripple?

ARLUSD được định vị như một tài sản thanh toán cho các trường hợp sử dụng doanh nghiệp, chứ không chỉ đơn thuần là một stablecoin giao dịch trên sàn, và được đặt ngang hàng với các công cụ tiền kỹ thuật số được quy định khác.

QLợi ích của mô hình thanh toán theo chương trình này đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ là gì?

AMô hình này giúp cải thiện khả năng hiển thị rủi ro và tiếp cận tài chính cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ, đồng thời tự động kích hoạt thanh toán ngay khi lô hàng được xác minh, giảm độ trễ vận hành.

Nội dung Liên quan

Mô hình sinh đã có thể huấn luyện end-to-end? Cốt lõi chỉ là một vòng lặp for

Mô hình tạo sinh (generative models) từ lâu đã phụ thuộc vào các phương pháp đào tạo nhiều giai đoạn (như diffusion, autoregressive), dẫn đến "exposure bias" - sự khác biệt giữa cách huấn luyện và suy luận. Bài báo "Explorative Modeling" (XM) từ UIUC và Harvard đề xuất một giải pháp đơn giản nhưng mạnh mẽ: thay vì tách quá trình tạo mẫu, hãy tách vòng lặp huấn luyện. Trong mỗi bước huấn luyện, mô hình tạo ra K ứng viên, sau đó chỉ chọn ứng viên gần nhất với dữ liệu thực để cập nhật gradient. Vòng lặp `for` đơn giản này giải quyết vấn đề "mode blurring" - xu hướng của hàm mất mát tái tạo đẩy đầu ra về trung bình của các mode hợp lệ, tạo ra kết quả mờ nhạt. Bằng cách khám phá nhiều ứng viên, mô hình học cách bao phủ nhiều mode khác nhau trong phân phối dữ liệu. Khả năng này được gọi là "biểu đạt tạo sinh" (generative expressivity). Thí nghiệm cho thấy "khám phá" (exploration) trở thành một trục mở rộng quy mô hiệu quả thứ ba, bên cạnh quy mô dữ liệu và tham số. Khi quy mô tăng, lợi ích từ việc khám phá càng lớn, cải thiện hiệu suất FLOP, mẫu và tham số. XM đạt được kết quả tạo ảnh trên ImageNet (FID 1.43 không guidance) ngang bằng các mô hình hàng đầu. Quan trọng hơn, XM cho phép huấn luyện mô hình tạo sinh "end-to-end" thực sự. Trong thí nghiệm điều khiển robot, Explorative Policy chỉ cần một lượt truyền thẳng mạng, đạt hiệu suất tương đương Diffusion Policy cần hàng trăm bước suy luận. Điều này chuyển chi phí tính toán từ giai đoạn suy luận sang giai đoạn huấn luyện, mở ra khả năng cho các mô hình tạo sinh nhanh và hiệu quả hơn. Công trình dựa trên lý thuyết "Mode Forcing" trước đó của nhóm tác giả. Hạn chế hiện tại bao gồm chi phí tính toán cho "Forward XM" trên phân phối nhiều mode và thách thức với mô hình ngôn ngữ tự hồi quy thuần túy.

marsbit48 phút trước

Mô hình sinh đã có thể huấn luyện end-to-end? Cốt lõi chỉ là một vòng lặp for

marsbit48 phút trước

Mỗi người tối đa 20 bài? Quy định mới của ICLR bị nhà nghiên cứu DeepMind 'mỉa mai' kiến nghị

Tác giả Google DeepMind Dan Roy đã khởi xướng một kiến nghị trào phúng nhằm phản đối quy định mới của hội nghị AI hàng đầu ICLR, giới hạn mỗi tác giả chỉ được đăng ký tối đa 20 bài báo tham dự ICLR 2027. Quy định này được đưa ra do số lượng bài nộp tăng đột biến 68% vào năm 2026, gây áp lực nặng nề lên hệ thống phản biện. Trong bài đăng của mình, Dan Roy giả vờ ủng hộ việc để AI Agent tạo ra càng nhiều nghiên cứu gia tăng càng tốt, và cho rằng giới hạn này sẽ "làm chậm sự phát triển của AI". Anh còn mỉa mai nhận xét rằng "tất cả công việc phản biện giờ đã được giao cho các mô hình ngôn ngữ lớn xử lý", ám chỉ đến một nghiên cứu trước đó phát hiện khoảng 21% ý kiến phản biện tại ICLR 2026 có khả năng cao là do AI tạo ra. Bài viết chỉ ra rằng thông điệp trào phúng của Roy thực chất phản ánh mối lo ngại về một vòng luẩn quẩn: AI tạo ra bài báo hàng loạt, nhà nghiên cứu gửi đi hàng loạt, và phản biện viên lại dùng AI để đánh giá hàng loạt. Qua đó, tác giả đặt câu hỏi liệu biện pháp giới hạn số lượng cứng nhắc có phải là giải pháp tối ưu cho những thách thức căn bản về chất lượng học thuật trong kỷ nguyên AI này.

marsbit54 phút trước

Mỗi người tối đa 20 bài? Quy định mới của ICLR bị nhà nghiên cứu DeepMind 'mỉa mai' kiến nghị

marsbit54 phút trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

OpenAI đã điều chỉnh giá, giảm 80% cho mô hình GPT-5.6 Luna và 20% cho Terra, đồng thời giới thiệu chế độ Fast cho mô hình mạnh nhất Sol. Động thái này, cùng với việc Anthropic giới thiệu Claude Opus 5 với giá bằng một nửa so với flagship Fable 5, đánh dấu sự thay đổi chiến lược quan trọng: các hãng không còn chỉ tập trung bán mô hình mạnh nhất. Thay vào đó, họ khuyến nghị người dùng kết hợp các mô hình theo nhiệm vụ: dùng Sol (đắt, mạnh) để phân tích và lập kế hoạch phức tạp, sau đó giao cho Luna (rẻ, hiệu quả) thực thi. Điều này cho thấy trọng tâm thương mại đang chuyển từ các mô hình flagship (chứng minh năng lực kỹ thuật) sang các mô hình tầm trung, phục vụ cho lượng truy vấn API khổng lồ hàng ngày của doanh nghiệp, nơi hiệu quả chi phí (ROI) và độ ổn định là yếu tố quyết định. Một yếu tố then chốt giúp giảm chi phí là việc chính các mô hình AI (như Sol) tham gia tối ưu hóa mã nguồn và quy trình vận hành của chính chúng, tạo ra một vòng lặp tự thúc đẩy giảm chi phí. Điều này có thể đẩy nhanh hơn nữa đà giảm giá trong tương lai. Cạnh tranh đang chuyển từ "mô hình thông minh nhất" sang "hệ sinh thái hiệu quả nhất". OpenAI muốn biến các mô hình như Luna thành lựa chọn mặc định cho các tác vụ thường ngày, từ đó gia tăng độ phụ thuộc và chi phí chuyển đổi cho doanh nghiệp. Tương tự như ngành điện hay điện toán đám mây, mục tiêu cuối cùng là AI trở thành một tiện ích phổ biến, hoạt động âm thầm và không thể thiếu trong mọi quy trình, thay vì chỉ là một sản phẩm công nghệ đình đám.

marsbit2 giờ trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

marsbit2 giờ trước

Lương trăm nghìn đô la săn thợ điện, Meta vội vàng tự mở trường dạy nghề

Cuộc đua AI đang vấp phải nút thắt mới: thiếu hụt nghiêm trọng lao động lành nghề như thợ điện và công nhân xây dựng để xây dựng các trung tâm dữ liệu quy mô lớn. Tại Mỹ, dự báo cần thêm 130.000 thợ điện và 240.000 công nhân xây dựng từ 2023-2030 cho hạ tầng AI, trong khi mỗi năm có 80.000 vị trí thợ điện không thể lấp đầy. Các công ty AI sẵn sàng trả lương cao (thợ điện giỏi có thể kiếm 240.000-280.000 USD/năm), nhưng sự chậm trễ xây dựng vẫn gây thiệt hại hàng chục triệu USD. Độ phức tạp của các trung tâm dữ liệu AI, với công suất điện khổng lồ, hệ thống phân phối điện và làm mát phức tạp, đòi hỏi lao động có kỹ năng đặc biệt. Để giải quyết, các gã khổng lồ công nghệ như Meta và Google đang đầu tư hàng trăm triệu USD vào đào tạo. Meta mở trường dạy nghề miễn phí, cung cấp cả trợ cấp sinh hoạt, trong khi OpenAI hợp tác với công đoàn xây dựng. Chiến dịch tuyển dụng nhắm đến cả học sinh trung học, góp phần làm tăng mạnh tỷ lệ Gen Z theo học trường nghề. Tuy nhiên, nhu cầu điện cho AI tiếp tục bùng nổ, chiếm phần ngày càng lớn trong tổng tiêu thụ điện và đẩy giá điện lên cao. Một nghịch lý tồn tại: các dự án xây dựng cần hàng nghìn lao động cùng lúc, nhưng khi hoàn thành chỉ cần số ít vận hành, dẫn đến rủi ro dư thừa lao động lành nghề trong tương lai.

marsbit2 giờ trước

Lương trăm nghìn đô la săn thợ điện, Meta vội vàng tự mở trường dạy nghề

marsbit2 giờ trước

Làn sóng tấn công Coldcard thứ 4 nghi ngờ quét sạch 389 Bitcoin: Thorn từ Galaxy

Người dùng ví cứng Bitcoin Coldcard đang được cảnh báo về một đợt tấn công mới nhằm đánh cắp tiền điện tử, chỉ vài ngày sau đợt tấn công đầu tiên. Alex Thorn, Trưởng bộ phận Nghiên cứu tại Galaxy, thông báo đã phát hiện 218 giao dịch đáng ngờ trong vài giờ qua, ảnh hưởng đến 462 địa chỉ và di chuyển khoảng 388,9 Bitcoin. Ông cho biết các giao dịch này có đặc điểm phù hợp với lỗ hổng của Coldcard và tốc độ giao dịch cao gấp khoảng 45 lần bình thường. Hầu hết số tiền bị đánh cắp được chuyển đến các địa chỉ đích mới riêng biệt thay vì tập trung vào một ví. Một số đã được chuyển tiếp lần thứ hai. Nguyên nhân được cho là do lỗi phần mềm chưa từng được phát hiện trước đây trên firmware Coldcard, khiến thiết bị tạo ra seed ví với độ ngẫu nhiên thấp hơn dự định. Ước tính hiện tại có hơn 1.100 ví bị ảnh hưởng với tổng số tiền khoảng 90 triệu USD Bitcoin bị đánh cắp. Người dùng bị ảnh hưởng được khuyến cáo có thể thử chuyển số tiền còn lại sang ví an toàn bằng một giao dịch cạnh tranh với phí cao hơn.

cointelegraph2 giờ trước

Làn sóng tấn công Coldcard thứ 4 nghi ngờ quét sạch 389 Bitcoin: Thorn từ Galaxy

cointelegraph2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

$BANK là gì

Ngân Hàng AI: Một Bước Đột Phá Cách Mạng Trong Tương Lai Ngành Ngân Hàng Giới thiệu Trong một thời đại được đánh dấu bởi những tiến bộ nhanh chóng trong công nghệ, Ngân hàng AI đứng tại giao điểm của trí tuệ nhân tạo (AI) và dịch vụ ngân hàng. Dự án đổi mới này nhằm định hình lại cảnh quan tài chính, nâng cao hiệu quả hoạt động, các biện pháp an ninh và trải nghiệm của khách hàng thông qua sức mạnh của AI. Khi chúng ta bắt đầu cuộc khám phá về Ngân hàng AI, chúng ta sẽ tìm hiểu về nội dung của dự án, động lực hoạt động của nó, bối cảnh lịch sử và những cột mốc quan trọng. Ngân Hàng AI là gì? Về bản chất, Ngân hàng AI đại diện cho một sáng kiến biến đổi nhằm tích hợp trí tuệ nhân tạo vào các hoạt động ngân hàng khác nhau. Dự án này tận dụng khả năng của AI để tự động hóa quy trình, cải thiện các quy trình quản lý rủi ro và nâng cao tương tác với khách hàng thông qua các dịch vụ cá nhân hóa. Mục tiêu chính của Ngân hàng AI bao gồm: Tự động hóa các chức năng ngân hàng: Bằng cách tận dụng công nghệ AI, Ngân hàng AI nhằm tự động hóa các nhiệm vụ thường nhật, giảm gánh nặng cho nhân lực và nâng cao hiệu quả. Quản lý rủi ro nâng cao: Dự án sử dụng các thuật toán AI để dự đoán và xác định rủi ro, từ đó củng cố các biện pháp an ninh chống lại gian lận và các mối đe dọa khác. Cá nhân hóa dịch vụ ngân hàng: Ngân hàng AI tập trung vào việc cung cấp các sản phẩm và dịch vụ tài chính được điều chỉnh theo nhu cầu của từng khách hàng bằng cách phân tích dữ liệu và hành vi của họ. Cải thiện trải nghiệm khách hàng: Việc triển khai các giải pháp sử dụng AI như chatbot và trợ lý ảo nhằm cung cấp cho người dùng những tương tác giống như con người hơn, cách mạng hóa cách khách hàng tương tác với ngân hàng. Với những mục tiêu này, Ngân hàng AI định vị mình như một nhân tố quan trọng trong việc làm cho ngân hàng trở nên hiệu quả hơn, an toàn hơn và tập trung vào người dùng. Ai là người sáng tạo ra Ngân Hàng AI? Thông tin về người sáng tạo ra Ngân hàng AI vẫn chưa rõ ràng. Do đó, không có cá nhân hay tổ chức cụ thể nào được xác định trong thông tin hiện có. Sự ẩn danh xung quanh sự ra đời của dự án đặt ra nhiều câu hỏi nhưng không giảm bớt tầm nhìn và mục tiêu đầy tham vọng của nó. Ai là nhà đầu tư của Ngân Hàng AI? Tương tự như người sáng tạo của dự án, thông tin cụ thể về các nhà đầu tư hoặc các tổ chức hỗ trợ Ngân hàng AI chưa được công bố. Thiếu thông tin này, thật khó để nêu rõ sự hỗ trợ tài chính và hỗ trợ từ các tổ chức có thể thúc đẩy dự án tiến triển. Tuy nhiên, tầm quan trọng của việc có một nền tảng đầu tư vững chắc là rất quan trọng để duy trì sự phát triển trong một lĩnh vực đổi mới như vậy. Ngân Hàng AI hoạt động như thế nào? Ngân hàng AI hoạt động trên nhiều lĩnh vực đổi mới, tập trung vào những yếu tố độc đáo phân biệt nó với các khuôn khổ ngân hàng truyền thống. Dưới đây là các đặc điểm hoạt động chính: Tự động hóa: Bằng cách áp dụng các thuật toán học máy, Ngân hàng AI tự động hóa nhiều quy trình thủ công trong ngân hàng. Điều này dẫn đến việc giảm chi phí hoạt động và cho phép nhân viên chuyển hướng nỗ lực của họ vào các hoạt động chiến lược hơn. Quản lý rủi ro nâng cao: Việc tích hợp AI vào các thực hành quản lý rủi ro trang bị cho các ngân hàng các công cụ để dự đoán chính xác các mối đe dọa tiềm ẩn như gian lận, đảm bảo rằng thông tin và tài sản của khách hàng luôn được bảo vệ. Khuyến nghị tài chính được cá nhân hóa: Thông qua việc học liên tục từ các tương tác của khách hàng

Tổng lượt xem 241Xuất bản vào 2024.04.06Cập nhật vào 2024.12.03

$BANK là gì

Làm thế nào để Mua BANK

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Lorenzo Protocol (BANK) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Lorenzo Protocol (BANK) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Lorenzo Protocol (BANK) của BạnSau khi mua Lorenzo Protocol (BANK), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Lorenzo Protocol (BANK)Giao dịch Lorenzo Protocol (BANK) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 1.0kXuất bản vào 2025.05.09Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua BANK

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của BANK (BANK) được trình bày dưới đây.

活动图片

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow