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稳定币热潮如何影响跨境支付格局?Swift这么说

加入日期:2025-6-27 15:27:45 闂備線娼уΛ娆撳礉濞嗘挸违濠电姴瀚悞濠囨煛瀹ュ骸澧柛瀣Ф缁辨挻鎷呴崫銉ь唺缂傚倸绉撮ˇ鍨繆閹绢喗鏅搁柨鐕傛嫹



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  顶尖财经网(www.58188.com)2025-6-27 15:27:45讯:

  稳定币或重塑当前以代理行和清算行关系为基础的跨境支付格局。

  近期,美国、中国香港先后通过稳定币相关法案,开启了稳定币的合规化时代。稳定币或将重塑当前以代理行和清算行关系为基础的跨境支付格局。

  稳定币热潮对传统金融体系、Swift等意味着什么?日前,在2025陆家嘴论坛期间,Swift亚太区首席执行官黄式进接受了第一财经的专访。

  稳定币对传统货币体系影响几何
  目前,国际清算体系以分布在全球各地区、各时区的银行为前端,后端是以各国主要的本国货币跨境清算系统(如美国的CHIPS,即美元跨境清算系统)和各国统一共享的国际电讯系统(如Swift系统)构成的完整清算系统。跨境支付依赖银行账户进行,但合规稳定币的出现和推广,将使得跨境支付脱离银行账户体系,用户基于Token钱包范式,在区块链网络上即可完成跨境支付。稳定币在流程周期、费用成本上均具备一定优势。

  随着稳定币等加密资产以及CBDC的兴起,各界开始担忧传统金融机构的地位,认为这一依赖代理行模式的跨境支付方式“缓慢且昂贵”,难以满足客户对于跨境支付速度、成本等方面的要求,而这一模式中Swift的“中间人”地位也可能被弱化。

  从速度角度,黄式进表示,Swift平台中超过90%的跨境支付在1小时内到达收款行,这90%中的一半在5分钟内可到达收款人账户;至于成本,从Swift端的收费来看,Swift的报文费用是每条报文一欧分。然而,跨境业务终端客户感知的“缓慢且昂贵”源于多重原因,例如不同监管辖区的资本管制、汇报制度、不同时区的运营工作时间等,而这些“最后一公里”的问题通常跟技术实现形式无关。

  对于稳定币是否比现有的跨境支付模式更加快捷且便宜,黄式进认为,未来稳定币也将面临KYC(身份验证)、AML(反洗钱)和合规报告等要求,也会产生合规投入,会存在不同辖区的政策协调以及由此带来的“最后一公里”问题。

  有观点认为,在纯粹的链上加密货币或稳定币之间的转账场景中,Swift扮演的作用有限。Swift的价值和参与点主要体现在“链与银行系统之间”的连接环节。例如,某CBDC系统(如mBridge)内的国家央行之间直接结算,或者稳定币之间的转账,这些转账过程发生在区块链网络上,由智能合约或节点机制完成记账与确认,无需银行账户,也就无需Swift的消息传递网络。

  黄式进强调,Swift作为不以盈利为目的的合作组织,支持任何被各国监管机构认可的合规货币或交换形式,包括稳定币、CBDC 和代币化存款。随着监管逐步明确,稳定币的使用场景将扩大,从目前的资产交易“现金腿”延伸至B2B支付与跨境支付。Swift将确保不同价值形式的互操作性(interoperability),避免形成 “数字孤岛”,实现跨资产的无缝交易。

  聚焦链与银行系统之间的连接
  谈及稳定币在跨境支付领域的应用,黄式进认为,Swift要支持社群的需要,比如支持金融机构使用他们现有的Swift基础设施来访问基于区块链的数据。

  具体而言,链与银行系统之间的连接是Swift的价值空间。当用户需要把链上的USDC换成人民币、美元、欧元等法币,把工资/贸易结算款从CBDC转入银行账户,把银行账户的法币资产用于购买Token或链上资产时,就涉及银行账户、KYC/AML等合规要求,Swift就是清算与资金交割、多国法币系统之间的桥梁。

  “在这些场景中,银行系统仍然依赖Swift进行跨境通信、合规报文、账户对账、资金调拨。Swift还可以通过API或数字资产互操作平台,协调链上的交易与链下的银行结算对接。”黄世进表示。

  不过,当前缺乏平台间互通机制将导致全球应用碎片化。Swift的系列试验目标是解决“数字孤岛”问题,推动数字资产被广泛采用。

  据黄世进介绍,早在2022年,Swift在12周沙盒实验中模拟了5000笔跨链与传统支付系统交易,18家银行参与测试;2023年第二阶段试验涵盖四类更复杂的场景:数字贸易、外汇交易与结算、券款对付(DvP)、流动性节约机制(LSM),共125个用户测试了750笔交易;2025年起,Swift与亚洲、欧洲和北美的银行启动实测,在同一安全架构下实现各种资产(包括数字资产与法币)跨平台流通和追踪;同时,Swift还在与社群合作更新ISO标准,支持如区块链地址、数字资产ID、DLT结算位置等数据的兼容。

  针对跨境支付中的风险挑战,包括数据隐私、监管差异以及跨境业务中的互操作性问题,黄式进表示,Swift已将AI集成到平台上若干关键领域,包括异常检测、调查加速、制裁筛查中减少误报、提升数据洞察能力等。“支付控制服务已运用机器学习,在交易完成前就可以识别潜在欺诈行为。”他称。

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