ბიზნესები პროგნოზების ბაზრებს რისკების დაზღვევისთვის იყენებენ

პლატფორმებმა მათი დანიშნულების ცვლილება შენიშნეს. დამოუკიდებელმა ფინანსურმა ეკონომისტმა ლაურის ზმინსკიმ (Lauris Zminsky) აგვისტოში Kalshi-სთან პარტნიორობით აპლიკაცია Blanket შექმნა. ხელოვნური ინტელექტის სისტემა პლატფორმაზე კონკრეტულ „კი ან არა“ ბაზრებს სთავაზობს მომხმარებლებს, რომლებსაც კონკრეტული ბიზნესის რისკის დაბალანსება შეუძლია.

ზმინსკიმ მაშინ Fortune-ს უთხრა: „ეს მსჯელობის ინსტრუმენტია. ეს აღმოჩენის ინსტრუმენტია, რომელსაც Kalshi-სკენ მიჰყავხარ“. მან დასძინა: „რა მოხდება, თუ ამას უფრო მაღალ დონეზე ავიყვანთ და ისეთ ინსტრუმენტს შევქმნით, რომელიც Kalshi-ს გუნდისთვისაც გამოსადეგი იქნება, რათა მათ S&P-ის სადაზღვევო ჰეჯირების ინიციატივა გააფართოონ? ამავე დროს, ეს შეიძლება თვითმომსახურების ინსტრუმენტი იყოს, რომლითაც ნებისმიერი მცირე ბიზნესის მფლობელი ისარგებლებს“.

დარტმუთის კოლეჯის ეკონომიკის პროფესორმა ერიკ ზიცევიცმა (Eric Zitzewitz) განმარტა, რომ პროგნოზების ბაზრები რისკების მართვას კარგად ერგება, რადგან ძალიან დიდ მონაცემთა ერთობლიობას აერთიანებს. ეს განსაკუთრებით სპორტთან დაკავშირებულ ფინანსურ ჰეჯირებას ეხება.

ზიცევიცმა Fortune-ს განუცხადა: „ძალიან ბევრი მონაცემია, მოვლენები ხშირად მეორდება და მატჩები მუდმივად ტარდება, ამიტომ ფასები შეიძლება ძალიან ზუსტად იყოს დაკალიბრებული“. მისი თქმით, მომხმარებელი საკომისიოს გადაიხდის და ამ ბაზრებისგან მიღებული დაზღვევა გარკვეული თანხა დაუჯდება, თუმცა სამართლიანი საბაზისო ფასები უნდა მიიღოს.

მიტსმა აღნიშნა, რომ ეს გამოყენება ყველაზე ეფექტიანია „კი ან არა“ შედეგებისთვის, როგორიცაა ამინდი ან მატჩი. განსხვავებული შემთხვევაა კონკრეტული ინფორმაციის ცოდნაზე დაფუძნებული ჰეჯირება. თუ კონკურენტს უკეთესი ინფორმაცია აქვს, ბიზნესის მფლობელი შეიძლება „სისტემატურ წამგებად“ იქცეს. ბაზრები, სავარაუდოდ, საუკეთესოდ დიდ ქალაქებში იმუშავებს, სადაც ვაჭრობისთვის ფართო ბაზარია. ამავე დროს, ისინი კონკრეტულ მიზანსაც მოემსახურება, მაგალითად, ერთი საოჯახო მაღაზიის სპეციფიკური რისკის დაზღვევას.

ზიცევიცის თქმით, მონაწილეთა დიდი რაოდენობა და ინფორმაციის რეალურ დროში შეგროვება პროგნოზების ბაზრებს ბიზნესგადაწყვეტილებების მიღებისთვისაც გამოსადეგს ხდის. მაგალითად, ელექტრონული ვაჭრობის საცალო მოვაჭრეს Amazon-ის საკრედიტო ბარათების სამომავლო შემოსავლებზე დადებული გარიგებების შესწავლა შეუძლია. ამან მომდევნო თვის სამომხმარებლო ხარჯების ზუსტი პროგნოზი შეიძლება წარმოადგინოს.

ზიცევიცმა თქვა: „თქვენთვის ეს, სავარაუდოდ, მშპ-ის ზრდაზე უკეთესი მაჩვენებელია. და ის ნამდვილად უფრო ახალია“.

მიტსის აზრით, პროგნოზების ბაზრებზე მომხმარებლებს შეიძლება რეგულაციის სიმცირე იზიდავდეს. თუმცა პლატფორმების „ველური დასავლეთის“ თვისებებმა შეიძლება მათ ხელი შეუშალოს, რომ დაზღვევის სანდო შემცვლელები გახდნენ.

მზღვეველებს სადაზღვევო თაღლითობის თავიდან ასაცილებლად და თაღლითების გამოსავლენად ფართო რესურსები აქვთ. პროგნოზების ბაზრების არსებითად დეცენტრალიზებული სტრუქტურისა და ცვალებადი მარეგულირებელი გარემოს გამო, ამ პლატფორმებს ბოროტად გამოყენების თავიდან ასაცილებლად იგივე რესურსები და დამცავი მექანიზმები არ გააჩნია.

მიტსმა თქვა: „ჩვენ არ გვყავს შტატების მიერ რეგულირებული კომპანიების მცირე ჯგუფი, რომელიც ყველაფერს ძალიან ორგანიზებულად აკეთებს. აქ გარკვეულწილად ყველა თავის ნებაზეა მიშვებული“.

თემებიჯოშუა მიტსიFortuneKalshiPolymarketდოჯერსიკოლუმბიის უნივერსიტეტიმილუოკი ბრუერსიპიუს კვლევითი ცენტრიჯეფრილოს-ანჯელესი

გამოქვეყნდა 20 ოქტომბერი, 2026