从数字人民币试点看数字人民币当前发展情况_数字人:数字人民币怎么提现到银行卡上面

?一段时间以来,关于数字人民币的新闻不时映入眼帘,加上数字人民币消费红包的加持,这个原本有些陌生的概念已经开始真真切切走进许多人的生活中。

数字人民币,又称中国央行数字货币、DC/EP、e-CNY,是由中国人民银行发行的数字形式的法定货币,由指定运营机构参与运营并向公众兑换,以广义账户体系为基础,支持银行账户松耦合功能,与纸钞和硬币等价,具有价值特征和法偿性,支持可控匿名。

2020年4月17日,中国人民银行数字货币研究所相关负责人表示,“数字人民币研发工作正在稳妥推进,先行在深圳、苏州、雄安新区、成都及未来的冬奥场景进行内部封闭试点测试,以不断优化和完善功能”,由此明确了数字人民币“四地一场景”的试点安排。

美股区块链概念股盘前普涨,Marathon Digital涨8.4%:9月27日消息,美股区块链概念股盘前普涨,Marathon Digital(MARA.O)涨8.4%,Riot Blockchain(RIOT.O)涨6.8%,Coinbase(COIN.O)涨5.6%。[2022/9/27 22:33:36]

经过多年的研究,数字人民币终于开始面向公众进行推广,主要表现形式就是派发数字人民币红包。

2020年10月,深圳市人民政府联合人民银行开展了数字人民币红包试点,通过抽签方式将一定金额的资金以数字人民币红包的方式发放至在深个人数字人民币钱包,社会公众可持发放的数字人民币红包在有效期内至罗湖区指定的商户进行消费。这是数字人民币的第一次试点。

新加坡南洋理工大学被列为Algorand卓越中心,旨在加强区块链领域研究:8月24日消息,Algorand基金将新加坡南洋理工大学(NTU)作为其5000万美元项目的一部分,以建立新的研究和教育中心,旨在开发和推进区块链技术。

在南大的一份声明中表示,南大被誉为Algorand卓越中心((ACE@NTU)),并被列为新成立的10个Algorand卓越中心(ACE)之一。

ACE@NTU致力于成为区块链教育和研究的纽带,培育一个充满活力的生态系统,以推动新加坡未来五年的区块链的发展和应用。(Capital)[2022/8/24 12:44:42]

2020年12月,苏州发布消息将向符合条件的苏州市民发放2000万元的数字人民币消费红包,每个红包金额为200元,红包数量共计10万个。

Aave前端或开始封禁曾参与Tornado Cash挖矿的地址:8月13日消息,据社区消息显示,Aave前端或已开始封禁曾参与Tornado Cash挖矿的地址。提示内容显示该地址被app.aave.com禁止,因为该地址与一个或多个被禁止的活动相关。[2022/8/13 12:22:57]

2021年2月6日,北京市东城区人民政府围绕冬奥消费全场景,主办了“数字王府井,冰雪购物节”数字人民币试点活动。

2021年2月,成都市也组织开展成都“数字人民币红包迎新春”活动。通过预约报名、抽签发放红包的方式,向中签人员发放约20万份数字人民币红包,每个中签用户将收到178元、238元两档红包,总金额为4000万元。

从深圳、苏州到北京、成都,四地累计发放数字人民币红包金额已达1.5亿元。从用户参与热情来看,后面几轮的用户参与数比第一轮均出现较大增长。以北京为例,活动共有超过252万市民预约报名,中签率仅为1.98%。

从应用场景来看,数字人民币从最开始的商超、加油站等纯线下场景开始扩展到“线下+线上”相结合的场景覆盖。

从使用方式来看,“扫一扫”和“碰一碰”是主要的两种近程支付方式。“扫一扫”使用的是目前已经广泛应用的二维码支付方案,是一种近程在线支付方式,用户使用数字人民币APP扫描商户二维码或者出示付款码,可轻松快捷完成相关支付。“碰一碰”则是利用NFC技术的近程支付方式,可以在线进行也可以离线进行,但要求手机必须安装数字人民币硬件钱包。

数字人民币红包试点的成功,离不开中国人民银行数字货币研究所开展的卓有成效的战略合作。2019-2020年,数字货币研究所与商汤科技、京东数科、滴滴出行、美团点评、哔哩哔哩、字节跳动等十余家单位签订了战略合作协议,合作机构覆盖兑换流通各个环节,且均是所在领域的领军企业。

当然,数字人民币的研究和推广是一个系统性工程,并不是一蹴而就的,需要政府部门的统筹规划和布局,也需要参与其中的企事业单位精诚合作,共同解决其中的难点、堵点和卡点。

数字人民币的七次试点已经拉开了数字人民币应用的大幕,支付场景已基本实现日常生活的全覆盖,一个新的支付生态正在逐步形成,我们正在见证一个新里程碑的诞生。

郑重声明: 本文版权归原作者所有, 转载文章仅为传播更多信息之目的, 如作者信息标记有误, 请第一时间联系我们修改或删除, 多谢。

水星链

[0:0ms0-1:39ms