Central bank digital currency: Advising the financial services industry
Notice bibliographique
Résumé
The teaching case focuses on central bank digital currency, or CBDC, which would be a new kind of government-issued digital currency. Currently, money already flows around the world through electronic circuits. Private/non-government digital currencies such as cryptocurrencies are decentralised, unregulated and highly volatile. Unlike the private digital money, CBDC would be centralised and controlled digital money. CBDC would provide a stable means of exchange amongst the citizens and businesses as it would be controlled by the central bank and backed by the government. CBDC could be programmed, transferred and traced more easily and at a lower cost. Through this case, students will get the opportunity to understand the advantages, risks and challenges of CBDC and how CBDC is different from the existing digital currencies such as Bitcoin, stable-coins and Diem. The efficient integration of CBDC with existing banking and payment systems to ensure flawless operations is a vital success factor for a country to embrace CBDC. The digital system’s simplified administrative and regulatory requirements will also assist governments in significantly lowering operational and technology maintenance expenses. At the same time, a CBDC could threaten the commercial banks, allowing the government to communicate directly with CBDC holders. Through this case, students will learn about different models that can be used to implement and integrate the CBDC system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,007 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».