Ngân hàng Singapore Gulf Triển Khai Cầu Nối Stablecoin Fiat

TheNewsCryptoXuất bản vào 2026-02-02Cập nhật gần nhất vào 2026-02-02

Tóm tắt

Ngân hàng Singapore Gulf đã ra mắt một giải pháp kết nối tiền pháp định với stablecoin được quản lý, nhằm tăng cường kết nối giữa hệ thống ngân hàng truyền thống và công nghệ blockchain. Dịch vụ này cho phép chuyển đổi, thanh toán và chuyển tiền liền mạch giữa các nền tảng, giúp các tổ chức tài chính và công ty fintech tương tác trực tiếp mà không cần dựa vào các bên thứ ba không được kiểm soát. Giải pháp tập trung vào khả năng tương tác, giảm thiểu ma sát hoạt động và tuân thủ các yêu cầu quy định, phù hợp với xu hướng toàn cầu về ổn định hóa stablecoin. Nhu cầu về cơ sở hạ tầng stablecoin tuân thủ đang tăng, đặc biệt khi các tổ chức tài chính tìm kiếm hệ thống thanh toán nhanh hơn và rõ ràng về quy định. Singapore Gulf Bank tham gia vào cuộc cạnh tranh phát triển cơ sở hạ tầng blockchain bằng cách tập trung vào kết nối có kiểm soát, thay vì phát hành token mới. Điều này đánh dấu một cột mốc trong việc chấp nhận tài sản kỹ thuật số, tăng cường niềm tin thông qua giảm thiểu rủi ro và có thể thúc đẩy áp dụng rộng rãi các giải pháp blockchain doanh nghiệp.

Ngân hàng Singapore Gulf đã ra mắt một giải pháp tương tác được quản lý từ tiền pháp định sang stablecoin, giúp cải thiện kết nối giữa cơ sở hạ tầng ngân hàng truyền thống và công nghệ blockchain. Ngân hàng này muốn tạo điều kiện thuận lợi cho việc chuyển giá trị giữa hệ thống tiền pháp định được quy định và tài sản kỹ thuật số.

Các nhà phân tích liên kết tin tức này với việc quy định stablecoin và việc áp dụng tiền mã hóa trên toàn cầu, điều này cho thấy mức độ quan tâm cao của các tổ chức đối với cơ sở hạ tầng thanh toán được quy định.

Theo Ngân hàng Singapore Gulf, dịch vụ này hoạt động như một giải pháp kết nối. Nó kết nối các tổ chức tài chính được cấp phép, nhà cung cấp dịch vụ thanh toán và các công ty tài sản kỹ thuật số. Dịch vụ nhằm mục đích cho phép chuyển giá trị an toàn, minh bạch và được quy định.

Dịch Vụ Tập Trung Vào Khả Năng Tương Tác

Dịch vụ cho phép tương tác trực tiếp giữa các loại tiền tệ pháp định được quy định và stablecoin. Nó cho phép chuyển đổi, thanh toán và chuyển khoản liền mạch giữa các nền tảng. Các tổ chức tài chính và công ty fintech có thể truy cập dịch vụ mà không cần đến các dịch vụ của bên thứ ba không được quy định.

Điều này giúp giảm thiểu ma sát hoạt động. Lĩnh vực này đã phải đối mặt với những thách thức liên quan đến tính thanh khoản tiền mã hóa bị phân mảnh và vấn đề tuân thủ. Một giải pháp tương tác được quy định sẽ giải quyết những vấn đề này.

Dịch vụ của ngân hàng cũng phù hợp với các yêu cầu quy định. Điều này rất quan trọng vì các cơ quan quản lý trên toàn cầu ủng hộ việc quy định tốt hơn việc sử dụng stablecoin.

Nhu Cầu Ngày Càng Tăng Đối Với Hệ Thống Stablecoin Tuân Thủ

Stablecoin đã cho phép các hệ thống giao dịch, chuyển tiền và thanh toán. Tuy nhiên, các tổ chức tài chính yêu cầu cơ sở hạ tầng được quy định để tham gia. Ngân hàng Singapore Gulf tìm cách đáp ứng nhu cầu này.

Cơ sở hạ tầng tài chính như Reuters Technology và Bloomberg Crypto minh họa xu hướng among các ngân hàng trong việc nghiên cứu các hệ thống thanh toán dựa trên blockchain. Các ngân hàng tìm kiếm hệ thống thanh toán nhanh hơn nhưng yêu cầu sự rõ ràng về quy định trong việc tuân thủ.

Khung quy định tại Singapore cũng thúc đẩy đổi mới trong khuôn khổ quy định. Điều này đã thu hút các tác nhân tài chính toàn cầu đến khu vực.

Cuộc Đua Cơ Sở Hạ Tầng Tổ Chức Gia Tăng

Các tổ chức tài chính toàn cầu đã bắt đầu phát triển hoặc đầu tư vào cơ sở hạ tầng blockchain. Họ nhận ra rằng stablecoin là hệ thống thanh toán, không chỉ là hệ thống giao dịch. Các tổ chức tài chính đang cạnh tranh để cung cấp các dịch vụ lưu ký an toàn, dịch vụ thanh toán token và giải pháp thanh toán xuyên biên giới.

Ngân hàng Singapore Gulf tham gia cuộc đua này với trọng tâm nhấn mạnh vào khả năng tương tác được quy định. Thay vì phát hành một token mới, họ phát triển cơ sở hạ tầng cầu nối.

Điều Này Có Ý Nghĩa Gì Đối Với Tài Chính Crypto

Đây là một cột mốc khác trong việc chấp nhận các tài sản kỹ thuật số vào dòng chính. Niềm tin được tăng cường thông qua giảm thiểu rủi ro nhờ các cầu nối được quy định. Các tổ chức giờ đây có thể tận hưởng hiệu quả của crypto mà không có rủi ro quy định.

Điều này có thể đẩy nhanh việc áp dụng các giải pháp blockchain doanh nghiệp. Với nhiều ngân hàng hỗ trợ cơ sở hạ tầng được quy định, thanh toán bằng tài sản kỹ thuật số có thể chuyển từ ngoài lề sang dòng chính.

Tin Tức Crypto Nổi Bật:
Hong Kong Hướng Đến Vai Trò Kết Nối Toàn Cầu Giữa Crypto và Tài Chính Truyền Thống

TagsBlockchainDigital PaymentsFiat currencySingaporestablecoins

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QNgân hàng Singapore Gulf đã ra mắt giải pháp kết nối nào?

ANgân hàng Singapore Gulf đã ra mắt một giải pháp tương tác được quản lý giữa tiền pháp định và stablecoin, nhằm cải thiện khả năng kết nối giữa cơ sở hạ tầng ngân hàng truyền thống và công nghệ blockchain.

QGiải pháp này nhắm đến mục tiêu chính là gì?

AMục tiêu chính của giải pháp là tạo điều kiện thuận lợi cho việc chuyển giá trị một cách an toàn, minh bạch và được quy định giữa hệ thống tiền pháp định có quy định và tài sản kỹ thuật số, mà không cần dựa vào các dịch vụ bên thứ ba không được quản lý.

QTại sao nhu cầu về cơ sở hạ tầng stablecoin tuân thủ lại đang gia tăng?

ANhu cầu gia tăng vì các tổ chức tài chính cần một cơ sở hạ tầng được quy định để tham gia đầy đủ vào các hệ thống giao dịch, chuyển tiền và thanh toán bằng stablecoin, đồng thời tìm kiếm sự rõ ràng về mặt quy định.

QĐộng thái này của Ngân hàng Singapore Gulf phản ánh xu hướng nào trong ngành tài chính toàn cầu?

ANó phản ánh xu hướng các tổ chức tài chính toàn cầu đang chạy đua phát triển hoặc đầu tư vào cơ sở hạ tầng blockchain, cung cấp các dịch vụ lưu ký an toàn, dịch vụ thanh toán token và giải pháp thanh toán xuyên biên giới, coi stablecoin như một hệ thống thanh toán.

QSự kiện này có ý nghĩa gì đối với lĩnh vực tài chính tiền mã hóa?

AĐây là một cột mốc quan trọng trong việc chấp nhận tài sản kỹ thuật số vào dòng chính, giúp tăng cường lòng tin thông qua việc giảm thiểu rủi ro bằng các cầu nối được quản lý, cho phép các tổ chức tận dụng hiệu quả của crypto mà không gặp rủi ro pháp lý, từ đó có thể đẩy nhanh việc áp dụng các giải pháp blockchain doanh nghiệp.

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

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