稳定币热潮如何影响跨境支付格局？Swift这么说（转）

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7 [1 B" G! E# N) |4 _) i' ^5 v   近期，美国、天朝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。
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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(8.930, -0.03, -0.33%)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
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/ Z& S, B+ \2 P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。
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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。
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' y* S. A8 G7 _/ y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。
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聚焦链与银行系统之间的连接

2 e4 R7 J4 {6 Y( d- G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。
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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(4.710, -0.06, -1.26%)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。
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% w2 ?/ p& D2 d. d4 H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。
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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。

祝贺楼主可以盈利啦，空闲时我要向你学学

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楼主这样的盈利也是格外让我嫉妒啊，到底是怎么做到的

这样的盈利收获也太好了吧，都让我格外嫉妒了

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