एआई और स्वायत्त वित्त नए स्टार्टअप अवसर लाते हैं

इस मुख्य छवि में, स्टेबिलिटी एआई एनीमे स्टाइल-जेन 'फाइनेंस ब्रदर्स एआई के सामने कुशल बाजार परिकल्पना से निपटने का प्रयास करता है'

कुशल बाज़ार परिकल्पना (ईएमएच): तब और अब

1970 में, बाज़ार के इतिहास में ज्ञान की सबसे प्रसिद्ध और विभाजनकारी कृतियों में से एक लिखी गई थी। 'कुशल पूंजी बाजार: सिद्धांत और अनुभवजन्य कार्य की समीक्षा' नामक रोमांचक पेपर में, शिकागो के अर्थशास्त्री यूजीन फामा ने कहा कि वित्तीय बाजार अपने प्रतिभागियों के लिए उपलब्ध सभी सूचनाओं का सही प्रतिबिंब हैं।

यदि आप इस सिद्धांत पर विश्वास करते हैं, तो आप विश्वास करेंगे कि गलत मूल्य वाली प्रतिभूतियों का फायदा उठाकर लगातार बाजार से ऊपर रिटर्न हासिल करना मुश्किल (या असंभव) है। औसत सट्टेबाज सैद्धांतिक रूप से कभी भी 'कच्चे खनन स्टॉक में हीरा' नहीं ढूंढ सकता क्योंकि जैसे ही कोई नई जानकारी उपलब्ध होती है (निजी या सार्वजनिक रूप से), अवसरवादी निवेशक इसका लाभ उठाएंगे और तदनुसार शेयर खरीदेंगे, बेचेंगे या रखेंगे।

हालांकि तर्क की नींव में कुछ योग्यता है, बहुत से निवेशकों ने साबित कर दिया है कि 'सूचना युग' में लगातार बाजार से ऊपर रिटर्न हासिल करना संभव है। यदि आप ईएमएच की सदस्यता लेते हैं, तो बेहतर प्रदर्शन करने की उनकी क्षमता के मुख्य निर्धारकों को निम्नलिखित कारकों के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है:

• निष्पादन प्रणाली. उन्नत निष्पादन प्रणाली वाले प्रतिभागी नई जानकारी से जल्दी और उसके स्रोत के करीब से लाभ प्राप्त कर सकते हैं। इसके अलावा, ये सिस्टम लेनदेन लागत और फिसलन से होने वाले नुकसान को सीमित करके रिटर्न को बढ़ा सकते हैं।

  
  

• बाज़ार को पुनः आकार देना। निवेशक अधिक रिटर्न प्राप्त कर सकते हैं यदि वे उन कंपनियों पर सही ढंग से दांव लगा सकते हैं जिनका मूल्य नवीन तकनीकी परिणाम या संपूर्ण बाजार नवाचार (उदाहरण के लिए एप्पल, उबर) बनाने की उनकी क्षमता के आधार पर बढ़ सकता है। यह बहस का विषय है कि क्या यह एक आदर्श सूचना परिवेश में भी एक फायदा है।

• जानकारी विषमता। सभी बाज़ार सहभागियों को एक साथ जानकारी प्राप्त नहीं होती है। संस्थागत निवेशक और उद्योग विशेषज्ञ अक्सर आगे रहते हैं। तो कंपनी के कर्मचारी हैं और राजनेताओं .

• व्यवहार संबंधी कारक. कुशल निवेशक सैद्धांतिक रूप से झुंड मानसिकता, 'शोर' व्यापार और कई अन्य मानवीय मनोवैज्ञानिक खामियों के कारण अतार्किक बाजार मूल्य निर्धारण का फायदा उठा सकते हैं।

  
  

• बाज़ार की उलझनें. विनियमन, शुल्क, कर और अन्य (ज्यादातर) टॉप-डाउन बाजार कारकों की एक विस्तृत श्रृंखला जो देश-दर-देश या सेक्टर-दर-सेक्टर से भिन्न हो सकती है, मध्यस्थता के अवसर पैदा करती है जो पूरी तरह से मुक्त बाजार में उपलब्ध नहीं होगी।

हम ईएमएच के इन कथित शत्रुओं से क्या सीख ले सकते हैं?

उनमें से बहुत कम का वास्तव में बाज़ार की जानकारी से कोई लेना-देना है।

हालांकि ईएमएच के भीतर बहुत सारे बाजार मूल्य निर्धारण निर्धारक हैं जो पूरी तरह से सूचना-भारी कारकों पर निर्भर हैं, फिर भी बाजारों में स्पष्ट रूप से नकल और मानवीय स्वाद बना हुआ है।

आने वाले दशकों में 'कुशल' बाज़ार कैसे बदलेंगे?

संपूर्ण सूचना अर्थव्यवस्था ही औंधे मुंह गिरने वाली है। कुछ लोग (उपरोक्त ट्वीट के लिए जिम्मेदार व्यक्ति सहित) ऐसे भविष्य में विश्वास करते हैं जहां खुफिया जानकारी का पता लगाना बहुत सस्ता होगा।

कई उन्नत बाज़ार सहभागी पहले से ही हर सूचनात्मक लाभ हासिल करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का लाभ उठा रहे हैं। मेरा मानना है कि यह जल्द ही बाजार भागीदारी के लिए टेबल स्टेक बन जाएगा क्योंकि उन्नत उपकरण और तरीके खुले-स्रोत और लोकतांत्रिक हो जाएंगे।

ओपनबीबी इस दिशा में आरंभिक प्रयास का एक बेहतरीन उदाहरण है।

यह देखते हुए कि यह लाभ संभवतः अस्पष्ट हो जाएगा, सर्वव्यापी, अधिक शक्तिशाली AI बाज़ारों को कैसे बदलता है?

संक्षेप में, मेरा मानना है कि उपरोक्त प्रश्न के अधिकांश उत्तरों को एक ही वाक्य के अंतर्गत संक्षेपित किया जा सकता है।

बाजारों पर एआई का सबसे बड़ा प्रभाव यह होगा कि यह सूचनात्मक लाभ को बदल देगा।

सबसे पहले, ऐसा तब होगा जब एआई उन बाज़ार कारकों के लिए जानकारी खोलेगा जो पहले कम जानकारी पर निर्भर थे। इस प्रवृत्ति की कुंजी प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) होगी। वित्त के हालिया युग में, केंद्रीकृत डेटा एग्रीगेटर सभी विभिन्न प्रकार के मॉडलों के लिए दैवज्ञ के रूप में बाजारों में प्रमुख खिलाड़ी रहे हैं।

एनएलपी के साथ, कोई भी डेटा से अपने स्वयं के सूचकांक बना सकता है जो जरूरी नहीं कि केंद्रीय बैंकों या केंद्रीकृत स्टॉक एक्सचेंजों की रिपोर्टिंग पर निर्भर हो।

वैयक्तिकृत सूचना वितरण , जिसे एनएलपी द्वारा भी सक्षम किया गया है, यह सुनिश्चित करेगा कि आने वाली किसी भी जानकारी को उन मॉडलों के संदर्भ में अनुकूलित किया जा सकता है जिनका उपयोग अभिनेता निवेश को फ़िल्टर करने या संसाधित करने के लिए कर रहे हैं।

दूसरे, बाजार संरचनाएं बदल जाएंगी क्योंकि एजेंट-साथी हमें बड़े पैमाने पर शुद्ध नए ज्ञान का उत्पादन और प्रसार करने की क्षमता देते हैं (मैंने पिछले लेख में इस पर और गहराई से चर्चा की है) यहाँ ). अभी इसके बारे में सोचना अजीब लगता है, लेकिन इस बात की वास्तविक संभावना है कि भविष्य में एजेंटों द्वारा अर्जित की जाने वाली ज्ञान उत्पादन क्षमताओं के साथ, हर कोई अपनी स्वयं की सूचना विषमताएं उत्पन्न करेगा ।

अंत में, एक बार जब एजेंट बाज़ार में प्रमुख खिलाड़ी बन जाते हैं, तो व्यवहार संबंधी कारकों जैसी गैर-सूचनात्मक दक्षता के आयाम काफी हद तक बदल जाते हैं । यदि हम वित्तीय दुनिया को एजेंटों को आउटसोर्स करते हैं, तो मानवीय त्रुटि और भावनाएं दूर हो जाती हैं। तर्कवादी आनन्दित होते हैं। बस, ऐसा होना नामुमकिन लगता है.

यदि सभी एजेंटों को बाजार के भीतर समान कार्य करने के लिए प्रोग्राम किया जाता है तो बाजार स्वयं ही एकरूप हो जाता है। इससे 1:1 सहसंबंध, उच्च स्थिरता और बेहद कम रिटर्न प्राप्त होगा। एक तर्क है कि यह जीवन स्तर, आगे की भविष्यवाणी और सामान्य स्थिरता के लिए एक अच्छी बात हो सकती है। शायद दुनिया बेहतर दिख सकती है यदि हमारे पास कामकाजी संसाधन आवंटन तंत्र होते जो पूरी तरह से अतिरिक्त रिटर्न के लिए अनुकूलित नहीं होते।

हालाँकि, यह निस्संदेह प्रगति का अपमान है। डायल को आगे बढ़ाने में विरोधाभास एक आवश्यक घटक है । यही कारण है कि आज के बाज़ारों में इसे पुरस्कृत किया जाता है। एक समरूप हाइवमाइंड के बजाय, मैं उम्मीद करता हूं कि एक एजेंट के नेतृत्व वाला वित्तीय बाजार नई खोजों का पीछा करते हुए अपनी स्वयं की तर्कहीन विशिष्टताओं को विकसित करेगा, भले ही यह रिटर्न के उद्देश्य से न हो।

ऊपर दिए गए ये तत्व वास्तविक दुनिया में कैसे काम कर सकते हैं और इन बाजारों में उपयोग किए जाने वाले उपकरणों के कुछ उदाहरण:

• संभावित नियामक परिवर्तनों पर मार्गदर्शन के लिए ओपन-सोर्स मॉडल
• ओपन-सोर्स जोखिम प्रबंधन और हेजिंग प्रोटोकॉल
• नए ज्ञान सृजन पर दांव लगाने के लिए बाज़ार
• मॉडलों का परीक्षण करने के लिए एजेंटों के सहयोगात्मक समूह एक दूसरे के खिलाफ प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं
• बाज़ार में हेरफेर से बचाने और दंडित करने के लिए स्वायत्त तंत्र
• गुणात्मक सूचना विषमताओं का लाभ उठाने के लिए पूर्वानुमान बाज़ारों का व्यापक प्रसार और पैठ
• नए ज्ञान की खोजों को तेजी से बाजार में लाने के लिए बाजार

उतना ही महत्वपूर्ण बात यह है कि बाजारों के संदर्भ में एआई क्या नहीं बदलेगा?

एआई मानव व्यवहार को बदल देगा। हमें सर्वज्ञ मित्र प्रदान करने से, मनुष्य द्वारा अर्थ की खोज करने और एक दूसरे के साथ संवाद करने के तरीकों की प्रकृति में भारी बदलाव आएगा। यह कथन मोबाइल क्रांति के लिए भी सत्य है, लेकिन उम्मीद है कि इस बार इसे बढ़ाया जाएगा।

जो नहीं बदलेगा वह है अभाव। जब तक हम मानव शरीर में रहेंगे, हमें भोजन, वस्त्र और आश्रय की आवश्यकता होगी। इनकी कमी का मतलब यह होगा कि ये बाज़ार अभी भी मौजूद हैं। सवाल यह है कि एआई इन डोमेन में मूल्य के लेनदेन के तरीकों को कैसे बदलेगा? कुछ भविष्यवाणियाँ:

इन संसाधनों का बड़े पैमाने पर प्रतिभूतिकरण होगा। इन परिसंपत्तियों के लिए तरल, निष्पक्ष बाजार बनाने से उन्हें वास्तविक बाजार मूल्यों के करीब लेन-देन करने की अनुमति मिलती है - जो संसाधनों के उचित आवंटन का संकेत देता है।

इन संसाधनों में बड़े पैमाने पर टोकनीकरण देखा जाएगा। स्वायत्त एजेंटों को उन्हें स्वायत्त मुद्रा के साथ विनिमय करने की आवश्यकता होगी। यह इन बाजारों को सुविधा देने का माध्यम बनेगा।

हम वास्तविक दुनिया की इन संपत्तियों के बारे में पहले से कहीं अधिक डेटा हासिल करेंगे। इन संपत्तियों के लिए उचित बाजार बनाने के लिए नैतिक खतरों को खत्म करने की जरूरत है। यह उन्नत पैटर्न मिलान और अवलोकन प्रणाली विकसित करके और इन्हें ओपन-सोर्स करके किया जाएगा ताकि कोई भी किसी भी अच्छे का मूल्यांकन कर सके। इससे पहले कि आप किसी घर का निरीक्षण करें, आपको पता चल जाएगा कि इसकी कम कीमत को जिम्मेदार ठहराया जा सकता है। आपको पता होगा कि बाजार में सेब पर छूट मिल रही है क्योंकि वे कोर के पास सड़े हुए हैं। प्रत्येक उपभोज्य वस्तु और सेवा का न केवल हिसाब-किताब किया जाएगा, बल्कि उसकी व्याख्या भी की जाएगी।

दिलचस्प बात यह है कि नए इंटरनेट में भी मनुष्य एकमात्र ऐसा प्राणी नहीं होगा जिस पर कमी लागू होती है। एजेंटों को सीमित संसाधनों जैसे कि गणना, मेमोरी, वास्तविक दुनिया के एक्चुएटर्स तक पहुंच और बहुत कुछ आवंटित करने के लिए अपने स्वयं के वित्तीय बाजारों की आवश्यकता होगी। भले ही उनमें अपने पड़ोसी से प्रतिस्पर्धा करने का आग्रह करने वाला मानवीय अहंकार न हो, फिर भी उन्हें इन बाजारों को अपने लिए दोहराने की आवश्यकता होगी।

इन बाज़ारों में जानकारी उतनी ही मायने रखती है जितनी कि इंसानों में, लेकिन एजेंट स्तर पर अभी भी अतार्किकता और व्यवहार संबंधी बारीकियों के लिए जगह हो सकती है। एक जंगली सवारी के लिए तैयार हो जाओ।

स्टार्टअप्स के लिए अनुरोध

कार्रवाई योग्य जानकारी के लिए एट्रिब्यूशन सिस्टम। जानकारी कहाँ से आती है यह महत्वपूर्ण है। यह और भी अधिक है यदि यह बाजार में जो प्रतिबिंबित होता है उसके प्रति एक तर्कसंगत, विरोधाभासी दृष्टिकोण प्रदान कर सकता है।

इसका एक प्राथमिक उदाहरण वह प्रभाव है जो शॉर्ट-सेलर्स रिपोर्ट का बाज़ार पर हो सकता है। देखना हिंडनबर्ग का अडानी का खुलासा इसका एक प्रमुख उदाहरण के लिए. एक बाज़ार सहभागी ने एक सुरक्षा के बारे में नई जानकारी खोजने के लिए काम किया जो कि a) सार्वजनिक रूप से उपलब्ध नहीं थी और b) एल्गोरिथम ट्रेडिंग इनपुट (मानवीय त्रुटि और भ्रष्टाचार) में एक सामान्य इनपुट नहीं थी।

इस जानकारी को उजागर और प्रसारित करके, हिंडनबर्ग ने अदानी शेयरों के धारकों को कंपनी के अधिक सच्चे मूल्य पर कब्जा करने में सक्षम बनाया, साथ ही तेजी से आगे बढ़ने वाले लघु विक्रेताओं के लिए लाभ के महत्वपूर्ण अवसर भी पैदा किए।

जबकि हिंडेनबर्ग ने स्टॉक में अपनी छोटी स्थिति में सुधार करने के उद्देश्य से इस रिपोर्ट को तैयार किया और प्रचारित किया, इससे बाजार में अन्य ईमानदार अभिनेताओं को जो लाभ हुआ, उसे पुरस्कृत किया जाना चाहिए।

जबकि खेल में त्वचा महत्वपूर्ण है, कुछ व्यवसायों के बारे में प्रभावशाली सच्चाइयों को उजागर करने के लिए स्वतंत्र शोधकर्ताओं के लिए पर्याप्त प्रोत्साहन भी होना चाहिए। मेरा मानना है कि ऐसा करने का सबसे अच्छा तरीका सीधे सूचना-से-धन पाइपलाइनों को डिज़ाइन करना है जो लोगों को विरोधाभासी सत्य प्रदान करने के लिए सीधे पुरस्कृत करने की अनुमति देता है।

यह कैसे किया जा सकता है और इसके लिए सही ढंग से जिम्मेदार कैसे ठहराया जा सकता है?

मेरे पास जो सबसे अच्छा विचार है वह सार्वभौमिक एपीआई या प्लग-इन का है जिससे लोग/एजेंट सीधे व्यापार कर सकते हैं। जैसे ही वे संभावित मूल्यवान जानकारी के लिए लेखों या रिपोर्टों को पार्स करते हैं, वे सीधे वेबपेज से लेनदेन निष्पादित कर सकते हैं जो तुरंत इसके लेखक (ओं) को जिम्मेदार ठहराया जाता है। इस एट्रिब्यूशन से, लेखक कमीशन कमा सकते हैं यदि यह साबित हो सके कि जिस इकाई को वे बढ़ावा दे रहे हैं उससे उन्हें जोखिम-मुक्त पुरस्कार नहीं मिल रहा है।

मूल्य जोड़ने वाले विरोधाभासी रचनाकारों के लिए अच्छा होने के अलावा, ऐसा तंत्र यह देखने का एक बहुत अच्छा तरीका भी है कि बाजारों में कौन सी जानकारी का महत्व है। हालाँकि, बड़ा सवाल यह है कि शिलिंग की समस्या से कैसे निपटा जाए? इसी तरह की सहबद्ध एट्रिब्यूशन प्रणालियाँ आज बाज़ारों में मौजूद हैं, लेकिन बेहद घोटालेबाज हैं और खुदरा निवेशकों के प्रति शिकारी प्रवृत्ति रखती हैं। हम सूचना एट्रिब्यूशन सिस्टम कैसे बना सकते हैं जो अधिक परिष्कृत भीड़ को आकर्षित करे?

बाज़ारों में नेविगेट करने के लिए ओपन-सोर्स उपकरण

इसे ऊपर बोल्ड में हाइलाइट किए गए कुछ उदाहरणों के साथ कवर किया गया है, जो भविष्य के सूचना-प्रचुर बाजारों में इसकी संभावित व्यापकता और महत्व को इंगित करता है।

किसी भी प्रकार का लाभ प्राप्त करने के लिए, बाजार सहभागियों को i) प्रतिस्पर्धियों के लिए डेटा के विभिन्न सेटों पर भरोसा करना होगा, ii) लाभ प्राप्त करने के लिए विभिन्न मॉडलों को लागू करना होगा, iii) और iv) संभवतः कई अन्य तरीकों से हम जीतेंगे।' जब तक वे व्यवहार में न आ जाएं, तब तक न सोचें।

सत्य के लिए प्रोत्साहन बाज़ार

यह यहां ऊपर दिए गए दो बिंदुओं से एक तरह से अलग बैठता है। हालाँकि बाज़ार इस बारे में अपना निर्णय लेने में सक्षम हैं कि वे किस जानकारी पर कार्रवाई करने के लिए सत्य मानते हैं, फिर भी लोगों को बाज़ार में हेरफेर करने का प्रयास न करने के लिए प्रोत्साहन की आवश्यकता है।

फिर, झूठ बोलने वालों और चोरों को दंडित करने के लिए मानव तंत्र भी अंतर्निहित हैं। हालाँकि, हमारे कई अंतर्निर्मित तंत्रों की तरह, इनमें हेरफेर की संभावना होती है। यदि शुरुआत से ही प्रोत्साहन दिया जाता है, तो अभिनेताओं के पास अपने लाभ के लिए दूसरों को हेरफेर करने की कोशिश करने के बजाय अच्छे इरादे से सच्ची जानकारी प्रकाशित करने से लाभ उठाने का तत्काल अवसर होता है।

अर्वेव्स लगातार प्रमाण-सिद्धि अधिनियम इस बात का एक मौजूदा उदाहरण है कि इस प्रकार के बाज़ार कैसे चल सकते हैं।

हालाँकि विरोधाभास मानव प्रगति का सबसे बड़ा चालक है, लेकिन अगर इसके पीछे कोई आधार नहीं है तो इसका कोई मतलब नहीं है। इसीलिए हमें सत्य के लिए इस प्रकार के बाज़ारों की आवश्यकता है।

पुनः पक्षपाती व्यापारिक एजेंट

बहुत से डूमेरिस्ट एआई प्रवचन स्वायत्त एजेंटों को एक प्रकार का हाइवमाइंड मानते हैं जो पूर्ण, ठंडी तर्कसंगतता के साथ कार्य करता है। हां, एजेंटों को कुछ उद्देश्य कार्यों के लिए अनुकूलन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। लेकिन यह भी सच है कि अलग-अलग एजेंट अलग-अलग उद्देश्य कार्यों के लिए अनुकूलन कर सकते हैं।

ऐसी दुनिया में जहां एआई का प्रसार नई जानकारी के निर्माण, प्रसार और अवशोषण को और तेज करता है, विभिन्न उद्देश्य कार्यों से उत्पन्न होने वाले विभिन्न व्यवहार संबंधी पूर्वाग्रहों वाले एजेंटों का निर्माण विचारों के प्रतिस्पर्धी बाजार के लिए आवश्यक अक्षमताओं को बहाल कर सकता है।

यदि वित्तीय बाज़ार आज भी वैसे ही अस्तित्व में हैं (जो किसी और दिन का विषय है), यदि हम स्वायत्त एजेंटों के प्रभुत्व वाले बाज़ार की ओर रुझान रखते हैं, तो विभिन्न पूर्वाग्रहों और मापदंडों को ध्यान में रखकर तैयार किए गए व्यापारिक एजेंट झुंड मानसिकता के प्राथमिक लड़ाके होंगे।

अज्ञात, वास्तविक दुनिया के बाज़ारों का प्रतिभूतिकरण

जैसा कि यह खड़ा है, हम सस्ती ऊर्जा, सस्ते भोजन, सस्ते कपड़े, सस्ते आवास या अन्य चीजों की तुलना में शून्य-लागत, प्रचुर बुद्धि के काफी करीब हैं जो हमें खिलाते, गर्म और जीवित रखते हैं।

वास्तविक दुनिया की संपत्तियों के इस प्रतिभूतिकरण से वास्तव में कुशल बाजार बनाने के लिए, कुछ मिसालों की आवश्यकता होगी। यह एक खालीपन है जिसे चतुर उद्यमियों द्वारा भरा जा सकता है।

पहला और सबसे स्पष्ट अवसर वास्तविक दुनिया की संपत्तियों के लिए बनाया गया एक्सचेंज है। इसके लिए (संभवतः एजेंटिक) बाजार-निर्माताओं के विश्वास, मूल्यांकन तंत्र पर पारदर्शिता और वास्तविक दुनिया की संपत्ति की किसी भी श्रेणी को वर्गीकृत करने के मानकों की आवश्यकता होगी।

दूसरे, इन वस्तुओं की कीमतों को समझाने के लिए विस्तृत डेटा की आवश्यकता। जैसा कि ऊपर संक्षेप में बताया गया है, किसी को भी घर के लिए उचित मूल्य का भुगतान नहीं करना चाहिए, केवल यह पता लगाने के लिए कि छत में एस्बेस्टस है। उद्यमी को जिस मुद्दे को हल करना है वह यह है कि बड़े पैमाने पर इस ग्रैन्युलैरिटी को कैसे हासिल किया जाए।

यह एक ऐसी समस्या हो सकती है जिसे परिसंपत्ति-दर-संपत्ति हल किया जा सकता है। दानेदार सेब डेटा प्राप्त करने के साधन घरों की तुलना में भिन्न हैं। हमने पहले ही आपूर्ति-श्रृंखला ट्रैकिंग प्लेटफ़ॉर्म में प्रसार देखा है जो अधिक विस्तृत ग्राहक डेटा की दिशा में एक आंदोलन का अग्रदूत साबित हो सकता है। ट्रैकिंग तत्वों को स्रोत पर कैसे लागू किया जाता है, यहां तक कि सुपरमार्केट सामान जैसी चीज़ों के लिए भी? इन्हें कंपनी स्तर के बजाय इकाई-दर-इकाई स्तर पर कैसे किया जा सकता है?

डेटा समस्या सबसे पहले हल करने के लिए सबसे मूल्यवान हो सकती है। एक बार यह स्थापित हो जाने के बाद, यह कामकाजी एक्सचेंजों के लिए आवश्यक आधार तैयार करता है जिस पर ग्राहक और बाजार सहभागी भरोसा कर सकते हैं। उतना ही महत्वपूर्ण यह है कि यह मानव उपभोक्ता बाजारों को और अधिक भरोसेमंद भी बनाता है। यह कुछ ऐसा है जो हम आज कर सकते हैं।

अनौपचारिक अर्थव्यवस्था का मुद्रीकरण

यह ऊपर बताए गए बहुत से अमूर्त, अग्रगामी विचारों से थोड़ा हटकर लग सकता है। लेकिन यह यहां कवर की जाने वाली सबसे प्रासंगिक और तात्कालिक समस्या भी हो सकती है।

भले ही सकल घरेलू उत्पाद में उनकी हिस्सेदारी धीरे-धीरे घट रही है, फिर भी अनौपचारिक गतिविधियाँ दुनिया भर में राष्ट्रीय आय का एक बड़ा हिस्सा शामिल हैं।

विकासशील देशों में अनौपचारिक अर्थव्यवस्था में बड़े पैमाने पर नकदी-भारी, अनुपालन-हल्की गतिविधियाँ शामिल हैं। इनमें निम्न चीज़ें शामिल हो सकती हैं:

• पुटपाथ विक्रेता
• अनौपचारिक श्रम एवं निर्माण
• पूरी तरह से अपंजीकृत व्यावसायिक गतिविधि
• अनौपचारिक परिवहन सेवाएँ
• जीविका कृषि

इनमें से कुछ गतिविधियाँ विकसित दुनिया में भी होती हैं। मैं, एक मछली और चिप की दुकान के लिए काम करता था जो पंजीकरण की आवश्यकता के बिना 25 वर्षों से संचालित हो रही थी। मैं उन्हें ख़ारिज नहीं करने जा रहा क्योंकि मुझे पूरा यकीन है कि उन्होंने अब तक ऐसा नहीं किया होगा।

हालाँकि, सरकारी राजस्व संग्रह एजेंसियों को परेशान करने के अलावा, इस प्रकार की गतिविधियाँ अभी भी लोगों की जेब में पैसा और उनके मुँह में खाना डालती हैं। लेकिन उन बाज़ारों का क्या जो थोड़े से इनाम के लिए बहुत अधिक समय की मांग करते हैं?

अनौपचारिक अर्थव्यवस्था के इस वर्ग का मुख्य घटक अवैतनिक देखभाल कार्य, यानी हाउसकीपिंग है। यहां सबसे आसान उदाहरण घर पर रहने वाले माता-पिता का है जो परिवार का भरण-पोषण करने के लिए अंशकालिक नौकरी करते हैं और साथ ही उन्हें खाना बनाना, साफ-सफाई करना और बच्चों की देखभाल भी करनी होती है। बाज़ार इन लोगों को पुरस्कृत करने पर विचार करने के लिए कैसे या क्यों आकर्षित हो सकता है?

आइडिया #1: पीयर-टू-पीयर केयरवर्क मार्केटप्लेस । लोग पहले से ही पीयर-टू-पीयर बाज़ारों के माध्यम से सामूहिक रूप से कुत्तों की देखभाल कर रहे हैं, गाड़ी चला रहे हैं और दूसरे लोगों के घरों में रह रहे हैं। प्राचीन काल से ही बच्चों की देखभाल ने मूल्य के बदले में थोड़े समय के लिए बच्चों की देखभाल को आउटसोर्स करने का एक तरीका प्रदान किया है। फिर भी हमने अभी तक पीयर-टू-पीयर डेकेयर के लिए एक सफल मॉडल नहीं देखा है जो एक माता-पिता को एक साथ कई बच्चों की देखभाल करने की अनुमति देता है।

यहां स्पष्ट मनोवैज्ञानिक और नियामक लड़ाइयां लड़ी जानी हैं। इसे इतिहास में सबसे अधिक भरोसेमंद, निर्विवाद केवाईसी प्लेटफार्मों में से एक होना होगा। हालाँकि, अनौपचारिक देखभाल कर्मियों को एक तीर से दो शिकार करने की अनुमति देकर (घर की देखभाल करते हुए आय अर्जित करना) जो मूल्य प्रदान किया जा सकता है वह संभावित सकल घरेलू उत्पाद-स्तर के पैमाने पर बहुत अधिक होगा।

विचार #2: देखभाल कार्य के लिए सामाजिक प्रभाव बांड। निम्न-आय पृष्ठभूमि के अनौपचारिक श्रमिकों के लिए समस्या का एक बड़ा हिस्सा तरलता का मुद्दा है। अल्पकालिक जरूरतों को पूरा करने के लिए हाथ में पर्याप्त धन न होने से, ये देखभालकर्ता गरीबी चक्र के रूप में फंस सकते हैं।

लेकिन क्या होगा अगर उनके पास तरलता तक पहुंच हो, जिस पर आवश्यक रूप से उसी प्रकार की शिकारी दरें लागू न हों जो वेतन-दिवस ऋण देने पर होती हैं? भावी फिनटेक संस्थापकों के लिए वित्तीय और सरकारी साझेदारों के साथ काम करने के लिए एक रोमांचक दृष्टिकोण है (उम्मीद है कि कर कटौती योग्य) सामाजिक प्रभाव बांड का एक रूप तैयार करना जिसका उपयोग अवैतनिक देखभालकर्ता की अल्पकालिक जरूरतों को पूरा करने के लिए किया जा सकता है।

ये बांड महत्वाकांक्षी, पूर्व-निर्धारित भुगतान मील के पत्थर के साथ दीर्घकालिक होने चाहिए। एक उदाहरण यह होगा कि बांडधारक प्रति व्यक्ति औसत सकल घरेलू उत्पाद प्राप्त करने के बाद बांडधारक भविष्य की आय का एक छोटा सा हिस्सा ले सकता है। हालांकि इस तरह का विचार ऊपर दिए गए कुछ मुक्त बाजार आदर्शों के साथ विरोधाभासी लग सकता है, यह सुनिश्चित करने का एक उपयुक्त तरीका है कि हमारी अर्थव्यवस्था का भविष्य अभी भी लोगों को किसी भी समय मेज पर भोजन रखने की अनुमति देता है, जबकि वे किसी पर निर्भर नहीं हैं। सरकारी हैंडआउट्स.

यहाँ भी प्रकाशित किया गया।