Państwa członkowskie BRICS badają możliwość połączenia swoich cyfrowych walut banków centralnych (CBDC) oraz systemów szybkich płatności — ruch mający na celu obniżenie kosztów transgranicznych przelewów pieniężnych wewnątrz bloku — oświadczył we wtorek gubernator Rezerwy Indii (RBI) Sanjay Malhotra.

Występując na wydarzeniu w Mumbaju, Malhotra określił płatności transgraniczne jako powracający priorytet grupy. Zaznaczył jednak, że dyskusje znajdują się na wczesnym etapie.

„Na stole znajdują się różne opcje, ale wciąż jesteśmy na etapie dyskusji, w tym CBDC oraz połączenia systemów szybkich płatności” — powiedział Malhotra.

Gubernator wskazał redukcję kosztów jako główne uzasadnienie: „Płatności transgraniczne to obszar zainteresowania nas wszystkich, w tym BRICS, ponieważ uważamy, że istnieje duży margines na obniżenie kosztów”.

Koszty i bariery transgranicznych płatności od dawna stanowią wyzwanie dla gospodarek wschodzących, gdzie opłaty za przelewy i koszty przewalutowania mogą pochłonąć znaczną część kwot przekazów pieniężnych i rozliczeń handlowych. G20 uznało efektywność płatności transgranicznych za globalny priorytet, a banki centralne na całym świecie prowadzą programy pilotażowe CBDC oraz zawierają dwustronne umowy o połączeniu systemów płatności w ramach tego wysiłku.

Jak połączone CBDC mogłyby obniżyć koszty

CBDC to cyfrowe wersje oficjalnej waluty danego kraju, emitowane bezpośrednio przez jego bank centralny. Kilku członków BRICS prowadzi już inicjatywy w zakresie CBDC — chiński e-CNY znajduje się w zaawansowanej fazie pilotażowej, a RBI prowadzi pilotaż cyfrowej rupii zarówno dla transakcji hurtowych, jak i detalicznych od końca 2022 roku. Brazylia, kolejny członek BRICS, również rozwija swoją walutę CBDC — Drex.

Ustanowienie interoperacyjności między tymi walutami cyfrowymi pozwoliłoby na bardziej bezpośredni przepływ płatności między państwami, omijając liczne warstwy pośredników tradycyjnie obsługujących przelewy międzynarodowe, co w konsekwencji obniżyłoby koszt każdej transakcji.

Połączona infrastruktura płatności oparta na CBDC działałaby inaczej niż konwencjonalne kanały, a jej celem byłoby umożliwienie konsumentom i firmom szybszego wysyłania pieniędzy za granicę za pośrednictwem krajowych ścieżek płatności, z których już korzystają. Koncepcja ta nawiązuje do wcześniejszych eksperymentów wielowalutowych CBDC, takich jak Project mBridge — transgraniczna platforma rozliczeniowa z udziałem banków centralnych Chin, Hongkongu, Tajlandii i ZEA, która zademonstrowała rozliczenia w wielu walutach CBDC na współdzielonym rejestrze.

Oprócz tego, połączenie systemów szybkich płatności bazowałoby na infrastrukturze krajowej już działającej w kilku państwach BRICS, w tym na indyjskim UPI i brazylijskim Pix, które łącznie przetworzyły miliardy transakcji i znacząco obniżyły koszty krajowych płatności cyfrowych.

Dążenie Indii do internacjonalizacji rupii

Malhotra potwierdził, że RBI będzie kontynuować działania na rzecz internacjonalizacji indyjskiej rupii oraz promowania wykorzystania walut lokalnych w handlu transgranicznym i płatnościach.

Indie są gospodarzem tegorocznego szczytu BRICS — corocznego spotkania, które pierwotnie utworzyły Brazylia, Rosja, Indie, Chiny i RPA, a które od tego czasu rozszerzyło się o dodatkowych członków. RBI wystąpił wcześniej do rządu Indii o uwzględnienie propozycji połączenia CBDC w porządku obrad szczytu na początku 2026 roku. Szerszy cel Indii polegający na internacjonalizacji własnej waluty jest głównym motywem napędzającym starania o ustanowienie powiązań CBDC wśród państw BRICS.

Wezwanie do nadzoru nad sztuczną inteligencją w indyjskich bankach

Osobno Malhotra poruszył kwestię wykorzystania sztucznej inteligencji przez indyjskie banki i instytucje finansowe. Wezwał je do skatalogowania każdego modelu AI aktualnie funkcjonującego w ich organizacjach oraz wdrożenia polityk nadzoru nad sztuczną inteligencją zatwierdzonych przez odpowiednie zarządy. Jego uwagi padły w momencie, gdy organy nadzoru finansowego na całym świecie opracowują ramy prawne mające na celu ograniczenie ryzyk związanych z przyjmowaniem AI w sektorze finansowym, w tym kwestie przejrzystości modeli, prywatności danych i uprzedzeń algorytmicznych.