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，快捷又方便2025年05月30日 12时11分01秒

　　文章来源：第一财经

　　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
。