通过区块链击败高额费用的解决方案

经过二十年的增长，到中低收入国家（LMIC）的汇款流量在2019年达到了创纪录的5480亿美元，世界银行现在预测将出现大幅下降。

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由于COVID-19大流行，到LMIC的汇款预计到2021年将降至4700亿美元，两年内下降14％。 相比之下，由于2009年的全球金融危机，汇款下降了5％。

汇款被证明比最初担心的更具弹性的原因之一很突出：欧洲和美国的许多移民工人保留了他们的工作，因为他们在大流行期间受雇于医疗，农业和食品加工等部门。

移徙工人为其原籍国做出了重要贡献。 2019年，流入中低收入国家的汇款相当于所有官方发展援助总和的三倍，超过了外国直接投资（FDI）。

不幸的是，汇款会产生高额的交易费用，一些最贫困的地区受到的打击最大。 例如，一名向撒哈拉以南非洲汇款的移民工人平均要支付8.5％的交易费才能汇出200美元。 在扶贫方面，这种费用令人担忧，但是当交易成本较高时，移徙工人往往不那么频繁地汇款。

联合国非常重视这个问题：到2030年，国际社会的目标是将全球平均汇款成本降低到3％。 但是，数据表明按时达到此全球目标可能是一项艰巨的任务。 尽管主要由于技术进步导致的适度改善，但全球汇款费用仍然很高。

克服收费障碍

为什么事实证明降低汇款费用如此困难？ 例如，在非洲，尽管近年来金融普惠性有所提高，但消费者仍然使用现金支付了95％的款项。

在没有坚实的金融基础设施的情况下，人们依靠非正式的网络来转移现金价值。 通常，交易的至少一端涉及到纸币的转换或从纸币的转换，并且人工兑换的成本最终由客户支付。

近年来，发展中国家对移动支付和在线汇款服务的需求激增。 例如，Mukuru（一个帮助人们进行汇款和杂货的平台）去年的增长率大约增长了75％。

由于Covid-19而在全球范围内实施的封锁措施进一步证明了电子支付的重要性。

从国际汇款的角度来看，这是有希望的，因为移动货币平台通常产生的交易成本要低得多。

但是，在撒哈拉以南非洲这样的地区，移动货币提供商的互操作性仍然是采用障碍。 鉴于此，可以理解的是，为什么在2017年至2019年之间仅将移动货币用于国际汇款转账的2％。

汇款中的区块链

区块链的支持者认为，通过在无需信任的中介机构的情况下实现分散交易，这将有助于减少参与国际汇款支付的中间商数量并降低交易成本。

尽管某些加密货币的价格波动使其在大多数情况下不适合汇款，但稳定币或资产支持的加密货币提供了一种有前途的选择。

区块链提供了多方可以访问的可信，不可更改的事件记录。 由此产生的可追溯性和透明度对于促进更有效的KYC和AML流程非常有用，有助于消除金融机构之间的记录和行政工作重复。 通过将此分布式分类帐与可编程智能合约相结合，在某些情况下可以简化合规性甚至实现部分自动化。

但是，鉴于发展中国家经济结构的多样性，区块链的潜在效用将因当地情况而异。 监管环境将是此处的重要考虑因素。 受到严格监管的市场很可能会占据主导地位，这将很难摆脱。 在这种情况下，最好建议区块链公司与当地金融机构建立合作伙伴关系，以帮助他们简化KYC程序，而不是尝试提供全面的解决方案。

在其他情况下，可以通过稳定的硬币或加密货币直接进行点对点支付。 在这里，最后一英里的汇款将面临挑战：由于现金在许多发展中国家占主导地位，收款人将需要一种简单可靠的方式来将汇款“兑现”为现金或流动资金。 结果，大多数对等交易将需要接受国的汇款基础设施进行补充。

还有一些技术方面的考虑因素。 为了挑战现有的垄断支付提供商，区块链应用需要快速且低成本地扩展。 但是，区块链网络，尤其是那些基于挖掘的工作量证明共识的网络，通常会在可扩展性和安全性之间进行权衡。 在处理数百万笔汇款交易时，这显然不是妥协。

因此，任何候选区块链网络都需要以支持高交易吞吐量和高度安全性的方式实现分布式共识。 此外，它必须足够灵活以与多个前端系统集成，以帮助减少前面讨论的互操作性问题。

Geeq：畅通无阻的汇款

为了解决上面讨论的困难，Geeq开始创建一种结合了安全性，可伸缩性和灵活性的技术。 Geeq实际上具有无限的可扩展性：网络上的交易费用可望低至美国宽带的一分之一，这是一种低成本的结构，可随着基础设施的发展而适应和复制，同时支持大量的交易。

此外，通过使用Geeq区块链，金融机构将能够利用节省成本的技术来证明合规性，或允许监管机构从远处审核记录。 Geeq提供无与伦比的安全性，确保99％的拜占庭容错能力。

Geeq有望成为一项关键的启用技术，以帮助降低汇款费用，使用户能够以较小的增量进行定期，稳定的付款。 为了实现联合国雄心勃勃的3％目标，这种创新必不可少。

作者

Stephanie是Geeq的经济学家，政策分析师和联合创始人。

在她的整个职业生涯中，她都在自己的专业领域应用了技术。 在2001年，她是国家超级计算应用程序中心率先在社会科学数据上使用机器学习的人。

最近，她在范德比尔特大学（Vanderbilt University）担任高级讲师，研究了医疗保健和患者安全中分布式网络流程的使用。 Stephanie毕业于普林斯顿大学（AB）和罗切斯特大学（MA，MS，Ph.D.）。

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原文链接：https://coinpedia.org/guest-post/reviving-remittances-beat-high-fees-with-blockchain/

原文作者：Guest Author

编译者/作者：wanbizu AI

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