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Ripple lleva su moneda estable RLUSD a África con tres nuevos socios

Ripple ha anunciado la puesta a disposición de su moneda estable empresarial, Ripple USD (RLUSD), para instituciones en África mediante acuerdos con Chipper Cash, VALR y Yellow Card.

La moneda, respaldada en dólares estadounidenses y pensada para uso institucional, salió al mercado a finales de 2024 y supera los 700 millones de dólares en capitalización.

Socios locales y acceso institucional en África

Las nuevas alianzas se enfocan en dar acceso local a bancos, empresas e intercambios que operan en el continente. Chipper Cash, que ya trabajaba con Ripple en soluciones para acelerar remesas y pagos entre países africanos, sumará RLUSD a su oferta para clientes corporativos y comerciales, con la intención de reducir costes y tiempos en liquidaciones internacionales.

VALR, uno de los intercambios más grandes del continente, ha añadido la moneda a su lista de activos con la meta de ofrecer una referencia digital en dólares que cumpla con requisitos regulatorios exigidos por clientes tanto institucionales como minoristas.

Por suparte, Yellow Card, especialista en servicios de pago para mercados emergentes, argumenta que disponer de una stablecoin regulada ayuda a gestionar tesorería y remesas de manera más segura.

Usos reales y pilotos en Kenia

RLUSD se propone como herramienta para liquidación instantánea de pagos internacionales, para facilitar liquidez en operaciones de remesas y tesorería, y para integrarse con protocolos financieros que operan en cadena.

Además, la moneda se emplea como colateral en transacciones sobre activos tokenizados -desde materias primas hasta valores- permitiendo a las instituciones mover posiciones dentro de redes digitales sin abandonar el anclaje al dólar.

Más allá de aplicaciones comerciales, RLUSD participa en proyectos que Mercy Corps Ventures dirige en Kenia y que utiliza la moneda estable como mecanismo de seguro paramétrico. En un caso, fondos preaprobados quedan bloqueados y solo se liberan mediante contratos inteligentes cuando datos satelitales confirman condiciones de sequía; en otro, la lógica se aplica para eventos de lluvia extrema.

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