НАУФОР предложила регулировать стейблкоины как облигации в виде ЦФА

RBK-crypto發佈於 2024-08-12更新於 2024-08-12

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.

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.

Телеграм-канал РБК-Крипто — подпишитесь и будьте в курсе самых главных и актуальных новостей о криптовалюте

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.

ЦФА, стейблкоин и цифровой рубль. Где разница и при чем тут криптовалюта

Банк России допустил использование стейблкоинов в ВЭД. Как это возможно

ЦБ заявил о преимуществе стейблкоинов в ВЭД перед традиционными сервисами

«РБК-Крипто» запустил мониторинг криптовалютных обменников. Выбирайте надежный обменный сервис с выгодным курсом на yourcryptoex.ru или в удобном телеграм-боте.

你可能也喜歡

具身智能“高考”难疯了,人类100分,最强模型12.8

近日,一个名为RoboDojo的新型机器人操作评测基准发布,旨在全面评估具身智能模型的综合能力。该基准由学术机构联盟推出,包含42个仿真任务和18个真实世界任务,覆盖泛化、记忆、精细操作、长程执行和开放语义理解五大核心维度。 评测结果显示,当前最强通用机器人策略在仿真任务中的平均成功率仅为8.80%,在真实世界任务中最好模型的平均成功率也仅有12.8%。相比之下,人类专家在仿真和真实任务中的成功率分别达到76.03%和100%,差距显著。 RoboDojo的仿真任务设计复杂,例如在泛化任务中场景物体可达25个且随机变化,记忆任务需识别曾在传送带出现的物体,精细操作要求完成插管、对齐等高精度动作。其实验室还设立了标准化的真机评测平台(RoboDojo-RealEval),使用多款双臂机器人执行如盖积木、做面包、插充电器等日常任务,并统一硬件、布局与评测流程,确保结果可复现、可比较。 在公开排行榜中,仿真任务榜首Hy-Embodied-0.5-VLA平均成功率仅8.80%,真实任务榜首π0.5成功率12.8%。模型表现不均,尤其在开放语义任务上,最强模型成功率仅约1.67%,表明现有系统在理解新指令并可靠执行方面仍很薄弱。 为支撑评测,项目同时提供了异构并行仿真工具和统一策略接入层XPolicyLab,帮助研究者高效集成和比较不同模型。团队表示,RoboDojo如同“具身智能的珠峰”,旨在通过标准化、多维度的评测推动领域发展,未来还将扩展灵巧操作、移动操作等更多评测方向。

marsbit3 分鐘前

具身智能“高考”难疯了,人类100分,最强模型12.8

marsbit3 分鐘前

交易

現貨
活动图片