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[Bizチートキー] 複雑なステーブルコイン、どこまで使えるのか?

デジタルマネーの標準を読み解く — ステーブルコインが切り拓く金融の新たな秩序 不確実なデジタル資産市場の中でも、唯一「実際のお金のように」機能するステーブルコインは、すでにグローバル金融インフラの中核として浮上しています。デジタル経済のパラダイムシフトを最前線で理解したい実務家に向けて、必要な必須知識を凝縮して提供します。

1名 が受講中です。

難易度 入門

受講期間 3か月

  • skmns
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Platform Business
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Financial Engineering
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Generative AI
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Generative AI
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受講後に得られること

  • ステーブルコインのエコシステム(発行構造、技術、規制、グローバルプレイヤー)の全体像を把握することができる。

  • 主要国の制度変化とCBDC・トークン化の流れの中で、企業や産業別の影響を分析することができる。

  • 今後のデジタルマネー時代に備え、組織と個人が取るべき戦略的対応の方向性を設計することができる。

現金の次に来る貨幣、ステーブルコインが創る新たな金融秩序

  • ステーブルコインの誤解と真実
    ステーブルコインは単なる暗号資産ではなく、決済・送金・清算・金融インフラ全般を再編する新しい通貨システムの核心要素です。


  • コインではなく金融構造の理解


    本コースは、ステーブルコインを単なる「価格が安定したコイン」ではなく、未来の金融構造の中心軸として理解できるように設計されています。


💡ステーブルコインはすでに始まっており、準備ができていない組織だけが取り残されます!!

グローバル金融・ビッグテック・決済企業はステーブルコインを中心に決済網と金融サービスを急速に再構築しています。規制・技術・産業の変化速度を理解できない場合、企業も個人も市場変化に受動的に引きずられるしかない状況です。

この講座は、金融・財務・戦略・企画・IT・データ・新規事業など、さまざまな職務においてデジタル通貨環境を読み解くための基本フレームを提供します。ステーブルコインが企業の決済構造、資金の流れ、ビジネスモデルにどのような影響を与えるのかを職務の観点から理解できるようサポートします。これにより、それぞれの職務でどのような変化が起きており、何を準備すべきかを具体的に結びつけることができます。


#ステーブルコイン #ブロックチェーン #プラットフォームビジネス #AI活用(AX) #金融工学

このような内容を学びます

[講師紹介] Web 3.0およびデジタル資産戦略家、イ・ソンミン専門家による直接講義

Future Works Labの代表であり、『ステーブルコインの時代』の著者であるイ・ソンミン専門家が、企業と市場を見抜く洞察をお伝えします。ブロックチェーンの専門家、そして仁荷(インハ)大学の招聘教授として積み上げた豊富な実務経験をもとに、信頼性の高い講義を提供します。

[講義概要] ステーブルコインの概念から実務への適用まで

新しい貨幣システムの誕生とグローバルな規制状況、そしてビッグテックの参入など、ステーブルコインを取り巻く金融インフラを体系的に扱います。単なる理論を超え、未来の金融の変化の中で個人がどのように実務に適用できるか、ガイドを提示します。

[概念理解] 価値維持の原理:金本位制と担保型モデル

通貨が価値を保証される歴史的な方式である金本位制を通じて、ステーブルコインの価値固定の原理を分かりやすく説明します。1ドルを金や法定通貨で担保し、安定性を確保するメカニズムを視覚的に比較して理解を助けます。

[市場動向] ビッグテックと取引所の出会い、包括的株式交換の意味

ネイバーフィナンシャルとドゥナムの持分確保および子会社編入の事例を通じて、韓国国内のフィンテック市場の大型化戦略を分析します。企業間の「ビッグディール」が、今後の金融エコシステムと市場の主導権にどのような変化をもたらすかを予測します。

[グローバルトレンド] アフリカ市場におけるステーブルコインの急成長

世界でステーブルコインの活用量が最も急速に増加しているアフリカの市場データを確認します。2024年時点で暗号資産取引額の43%をステーブルコインが占めるほど、実生活に深く浸透したデジタル資産の影響力を探ります。

[政策状況] 主要国のCBDC推進状況と韓国の「漢江」プロジェクト

中国、米国、欧州など主要経済国の中央銀行デジタル通貨(CBDC)商用化の現状と、民間連携モデルの模索過程を比較します。特に韓国のCBDCプロジェクト「漢江(ハンガン)」を通じて、国内の技術的・制度的基盤整備の現在地を確認します。

医療データ課題の定義:MRIの前処理、少量のデータでの信頼性確保、ノーコード診断補助モデル構築の必要性を確認します。

MRI画像をAIが理解できるように前処理し、データが少ない環境で性能を確保するための戦略をまとめます。開発知識がなくても構築可能な診断補助AIモデルの要件と、適用時の留意点を段階別に提示します。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 金融、決済、フィンテック、ブロックチェーン関連の実務者および戦略・企画担当者

  • デジタル資産の規制、新規事業、グローバル展開戦略を検討している企業の担当者

  • ステーブルコイン・CBDC・トークン化資産の流れを体系的に理解したい一般職の方

こんにちは
です。

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