AI Finance

AI-સંચાલિત વેરેબલ્સ 2026માં કેવી રીતે ચૂપચાપ પર્સનલ ફાઇનાન્સ અને ઇન્શ્યોરન્સને ફરીથી આકાર આપી રહ્યા છે

AI-સંચાલિત વેરેબલ્સ સ્ટેપ કાઉન્ટ્સ અને સ્લીપ સ્કોર્સથી ઘણા આગળ વધી રહ્યા છે, ચૂપચાપ રિયલ-ટાઇમ બાયોમેટ્રિક અને બિહેવિયરલ ડેટાને એ ફાઇનાન્શિયલ સિસ્ટમ્સમાં ફીડ કરી રહ્યા છે જે ઇન્શ્યોરન્સ પ્રીમિયમ, ક્રેડિટ રિસ્ક અને બેન્કો લોનની કિંમત કેવી રીતે નક્કી કરે છે તે નક્કી કરે છે. 2026માં, જે સેન્સર્સ દોડવીરના હાર્ટ રેટને ટ્રેક કરે છે, અથવા મિકેનિકલ ઘડિયાળો માટેના XBAND સ્માર્ટ સ્ટ્રેપ જેવા એડ-ઓન ડિવાઇસો દ્વારા કેપ્ચર થયેલો હેલ્થ ડેટા, તે વધુને વધુ અન્ડરરાઇટિંગ મોડલ્સ, વેલનેસ-લિંક્ડ સેવિંગ્સ પ્રોડક્ટ્સ, અને યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સ, યુરોપ અને એશિયામાં ઇન્શ્યોરર્સ અને ફિનટેક લેન્ડર્સ દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાતા AI-ડ્રિવન રિસ્ક સ્કોરિંગ એન્જિન્સ સાથે જોડાયેલા છે. જે ફિટનેસ ગેજેટ ટ્રેન્ડ તરીકે શરૂ થયું હતું તે ચૂપચાપ પર્સનલ ફાઇનાન્સમાં એક નવી ફ્રન્ટિયર બની ગયું છે.

આ કન્વર્જન્સ મહત્વનું છે કારણ કે ગ્લોબલ ઇન્શ્યોરર્સ અને બેન્કો પર્સિસ્ટન્ટ ઇન્ફ્લેશન, ફેડરલ રિઝર્વ અને યુરોપિયન સેન્ટ્રલ બેન્ક તરફથી એલિવેટેડ ઇન્ટરેસ્ટ રેટ્સ, અને વધતા ક્લેમ્સ ખર્ચ વચ્ચે વધુ ચોકસાઈથી રિસ્ક પ્રાઇસ કરવાના દબાણ હેઠળ છે. ઉંમર, વ્યવસાય અને મેડિકલ હિસ્ટ્રી પર બનેલા પરંપરાગત એક્ચ્યુરિયલ ટેબલ્સને બાયોમેટ્રિક ડેટાના સતત સ્ટ્રીમ્સ દ્વારા સપ્લિમેન્ટ કરવામાં આવી રહ્યા છે, અને કેટલાક કિસ્સાઓમાં પડકારવામાં આવી રહ્યા છે, જેને મશીન લર્નિંગ મોડલ્સ રિયલ ટાઇમમાં પ્રોસેસ કરી શકે છે. કન્ઝ્યુમર્સ માટે, આનો અર્થ એ છે કે પ્રીમિયમ, લોન શરતો, અને રોબો-એડવાઇઝરી ભલામણો ટૂંક સમયમાં માત્ર ફાઇનાન્શિયલ હિસ્ટ્રી જ નહીં પરંતુ ફિઝિકલ વેલબીઇંગને પણ પ્રતિબિંબિત કરી શકે છે, જે મોટાભાગના લોકો પહેલેથી જ પહેરે છે તેવા ડિવાઇસ દ્વારા મિનિટે-મિનિટે ટ્રેક કરવામાં આવે છે.

આ એક તીક્ષ્ણ પ્રશ્ન ઉભો કરે છે જે ઘણા ઇન્વેસ્ટર્સ અને પોલિસીહોલ્ડર્સ હવે પૂછી રહ્યા છે: શું AI વેરેબલ્સ તમારા ફાઇનાન્શિયલ રિસ્કની આગાહી કરી શકે છે જે રીતે તેઓ તમારા હાર્ટ રેટની આગાહી કરે છે? પ્રામાણિક જવાબ સૂક્ષ્મ છે, અને તેને સમજવા માટે એ જોવાની જરૂર છે કે વેરેબલ-ફાઇનાન્સ કન્વર્જન્સ ખરેખર કેવી રીતે કામ કરે છે, શા માટે ઇન્શ્યોરર્સ અને ફિનટેક પ્લેટફોર્મ્સ તેને અપનાવવા માટે દોડી રહ્યા છે, અને 2026 અને તેનાથી આગળ આ ટેકનોલોજી પરિપક્વ થતાં કન્ઝ્યુમર્સે કયા સેફગાર્ડ્સની અપેક્ષા રાખવી જોઈએ.

વેરેબલ-ફાઇનાન્સ કન્વર્જન્સને સમજવું

વેરેબલ-ફાઇનાન્સ કન્વર્જન્સ એટલે બાયોમેટ્રિક અને એક્ટિવિટી ડેટા, જેમ કે હાર્ટ રેટ વેરિએબિલિટી, સ્લીપ ક્વોલિટી, રેસ્ટિંગ પલ્સ, સ્ટેપ કાઉન્ટ, અને સ્ટ્રેસ ઇન્ડિકેટર્સનું ફાઇનાન્શિયલ નિર્ણય લેવાની સિસ્ટમ્સમાં એકીકરણ. John Hancock અને Discovery Vitality જેવા ઇન્શ્યોરર્સે વેરેબલ્સ દ્વારા ટ્રેક કરેલા એક્ટિવિટી ટાર્ગેટ્સ પૂરા કરતા પોલિસીહોલ્ડર્સને પ્રીમિયમ ડિસ્કાઉન્ટ ઓફર કરીને આ મોડલની પહેલ કરી હતી. 2026 સુધીમાં જે બદલાયું છે તે અંતર્ગત AIની સૂક્ષ્મતા છે: સિમ્પલ થ્રેશોલ્ડ-આધારિત ડિસ્કાઉન્ટને બદલે, મશીન લર્નિંગ મોડલ્સ હવે સતત રિસ્ક પ્રોફાઇલ્સ બનાવે છે, જે લાખો એનોનિમાઇઝ્ડ યુઝર્સમાં ક્લેમ્સ હિસ્ટ્રી સાથે બાયોમેટ્રિક ટ્રેન્ડ્સને કોરિલેટ કરીને પ્રાઇસિંગને લગભગ રિયલ ટાઇમમાં રિફાઇન કરે છે.

ટેકનોલોજી ઇન્શ્યોરન્સથી આગળ બેન્કિંગ અને વેલ્થ મેનેજમેન્ટમાં પણ વિસ્તરી છે. એશિયા અને યુરોપની કેટલીક ડિજિટલ બેન્કો હવે વેલનેસ-લિંક્ડ સેવિંગ્સ એકાઉન્ટ્સ ઓફર કરે છે જે એક્ટિવિટી ડેટાના આધારે ઇન્ટરેસ્ટ બોનસને એડજસ્ટ કરે છે, જ્યારે કેટલાક ફિનટેક લેન્ડર્સ પરંપરાગત આવક અને પુનઃચુકવણી હિસ્ટ્રીની સાથે ક્રેડિટવર્થિનેસ મોડલ્સમાં સોફ્ટ સિગ્નલ તરીકે બાયોમેટ્રિક સ્ટ્રેસ ઇન્ડિકેટર્સનો પ્રયોગ કરી રહ્યા છે. આ હજુ પણ ઉભરતી પ્રેક્ટિસ છે, મોટાભાગના જ્યુરિસ્ડિક્શન્સમાં ભારે રેગ્યુલેટેડ, પરંતુ તે દર્શાવે છે કે પર્સનલ હેલ્થ ડેટા અને પર્સનલ ફાઇનાન્સ ડેટા વચ્ચેની સીમા કેટલી ઝડપથી ઓગળી રહી છે.

તે અત્યારે શા માટે મહત્વનું છે

ગ્લોબલ ઇન્શ્યોરર્સ ક્લેમ્સ ઇન્ફ્લેશનનું સંચાલન કરી રહ્યા છે જેણે ઘણા મુખ્ય બજારોમાં જનરલ કન્ઝ્યુમર ઇન્ફ્લેશનને પાછળ છોડી દીધું છે, જેના કારણે વધુ ચોકસાઈવાળા અન્ડરરાઇટિંગ ટૂલ્સની શોધ કરવી પડી રહી છે. તે જ સમયે, Fed અને ECB સહિતની સેન્ટ્રલ બેન્કોએ બજારોની શરૂઆતની અપેક્ષા કરતાં લાંબા સમય સુધી ઇન્ટરેસ્ટ રેટ્સ ઊંચા રાખ્યા છે, જેનાથી ઘરેલુ બજેટ પર દબાણ આવ્યું છે અને કન્ઝ્યુમર્સ કોઈપણ પ્રીમિયમ ડિસ્કાઉન્ટ અથવા સેવિંગ્સ બોનસને જે મૂલ્ય આપે છે તે વધ્યું છે. વેરેબલ-લિંક્ડ ફાઇનાન્શિયલ પ્રોડક્ટ્સ ઇન્શ્યોરર્સને ઓછા-રિસ્ક વર્તનને વાસ્તવિક બચત સાથે પુરસ્કાર આપવાનો માર્ગ આપે છે, જે 2026માં ઊંચા-રેટના વાતાવરણમાં નેવિગેટ કરી રહેલા ખર્ચ-સભાન કન્ઝ્યુમર્સ માટે ખાસ કરીને આકર્ષક છે.

ટેલેન્ટ અને ટેકનોલોજીની રેસ પણ ચાલી રહી છે. બેન્કિંગમાં AI ચેટબોટ્સ અને ફ્રોડ ડિટેક્શનમાંથી પ્રિડિક્ટિવ અન્ડરરાઇટિંગ તરફ આગળ વધ્યું છે, અને વેરેબલ ડેટા આ મોડલ્સને ટ્રેન કરવા માટે ઉપલબ્ધ સૌથી સમૃદ્ધ, સૌથી સતત અપડેટ થતા ડેટા સ્રોતોમાંનો એક છે. જે ફર્મ્સ સફળતાપૂર્વક બાયોમેટ્રિક સિગ્નલ્સને રિસ્ક મોડલ્સમાં એકીકૃત કરે છે તેમને સ્પર્ધાત્મક પ્રાઇસિંગ ધાર મળે છે, જેના કારણે US, UK, અને ચીનના મુખ્ય ઇન્શ્યોરર્સ તેને માર્કેટિંગ ગિમિક તરીકે ટ્રીટ કરવાને બદલે વેરેબલ પાર્ટનરશિપ્સમાં ભારે રોકાણ કરી રહ્યા છે.

AI આ ક્ષેત્રને કેવી રીતે પરિવર્તિત કરી રહ્યું છે

આ ક્ષેત્રમાં ઉપયોગમાં લેવાતા મશીન લર્નિંગ મોડલ્સ સતત બાયોમેટ્રિક સ્ટ્રીમ્સ લે છે અને વ્યક્તિની બેઝલાઇનમાંથી વિચલનોને ફ્લેગ કરવા માટે પેટર્ન રેકગ્નિશન લાગુ કરે છે, જેમ કે રેસ્ટિંગ હાર્ટ રેટમાં વધારો, સ્લીપ ક્વોલિટીમાં ઘટાડો, અથવા સ્ટ્રેસ માર્કર્સમાં સતત વધારો. આ વિચલનોને હિસ્ટોરિકલ ક્લેમ્સ ડેટા સાથે ક્રોસ-રેફરન્સ કરવામાં આવે છે જેથી ટૂંકા ગાળાના અને લાંબા ગાળાના હેલ્થ રિસ્કનો અંદાજ કાઢી શકાય, જેને ઇન્શ્યોરર્સ પ્રાઇસિંગ એડજસ્ટમેન્ટ્સમાં અનુવાદિત કરે છે. સ્ટેટિક વાર્ષિક મેડિકલ પરીક્ષાઓથી વિપરીત, AI મોડલ્સ સાપ્તાહિક અથવા દૈનિક ધોરણે પણ રિસ્ક સ્કોર્સ અપડેટ કરી શકે છે, જે ઇન્શ્યોરર્સ અને પોલિસીહોલ્ડર્સ બંનેને હેલ્થ સાથે જોડાયેલા ફાઇનાન્શિયલ એક્સપોઝરનું ઘણું વધુ ડાયનેમિક દૃશ્ય આપે છે.

AI આ ક્ષેત્રમાં ફ્રોડ ડિટેક્શન અને પર્સનલાઇઝેશન પણ સુધારી રહ્યું છે. એનોમલી ડિટેક્શન અલ્ગોરિધમ્સ અસંગત ડેટા પેટર્ન્સને ફ્લેગ કરે છે જે ડિવાઇસ ટેમ્પરિંગ અથવા ફ્રોડ્યુલન્ટ ક્લેમ્સ સૂચવી શકે છે, જ્યારે રેકમેન્ડેશન એન્જિન્સ વ્યક્તિની એક્ટિવિટી અને હેલ્થ ટ્રેન્ડ્સને અનુરૂપ, સેવિંગ્સ ગોલ્સથી લઈને ઇન્શ્યોરન્સ રાઇડર્સ સુધીના પર્સનલાઇઝ્ડ ફાઇનાન્શિયલ પ્રોડક્ટ્સ સૂચવવા માટે વેરેબલ ડેટાનો ઉપયોગ કરે છે. લાર્જ લેંગ્વેજ મોડલ્સ અને ઓછા-ખર્ચની મશીન લર્નિંગ ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરે બાયોમેટ્રિક ડેટાની રિયલ-ટાઇમ પ્રોસેસિંગને સ્કેલ પર પોસાય તેવી બનાવી તે પહેલાં પર્સનલાઇઝેશનનું આ સ્તર કમર્શિયલી શક્ય નહોતું.

વાસ્તવિક-વિશ્વ ગ્લોબલ ઉદાહરણો

યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સમાં, John Hancockના Vitality પ્રોગ્રામે નવા ફિટનેસ અને હેલ્થ ડિવાઇસોનો સમાવેશ કરવા માટે તેની વેરેબલ પાર્ટનરશિપ્સનું વિસ્તરણ કર્યું છે, જે એક્ટિવિટી ડેટા સાથે જોડાયેલા પ્રીમિયમ ડિસ્કાઉન્ટ્સ અને શોપિંગ ક્રેડિટ્સ ઓફર કરે છે. UK અને દક્ષિણ આફ્રિકામાં, Discovery Vitality વૈશ્વિક સ્તરે સૌથી સ્થાપિત મોડલ છે, જે હવે લાંબા ગાળાના ક્લેમ્સ રિસ્કને ઓછું કરતી હેલ્ધિયર આદતોને પ્રોત્સાહિત કરવા માટે AI-ડ્રિવન બિહેવિયરલ નજ્સનો સમાવેશ કરે છે. Ping An, ચીનના સૌથી મોટા ઇન્શ્યોરર્સમાંનું એક, એ એક AI હેલ્થ ઇકોસિસ્ટમ બનાવ્યું છે જે વેરેબલ ડેટા, ટેલિમેડિસિન, અને ઇન્શ્યોરન્સ પ્રાઇસિંગને એક જ પ્લેટફોર્મમાં જોડે છે જેનો ઉપયોગ કરોડો ગ્રાહકો કરે છે.

યુરોપમાં, Generali અને AXA સહિતના ઇન્શ્યોરર્સે અનેક બજારોમાં વેરેબલ-લિંક્ડ વેલનેસ પ્રોગ્રામ્સનું પાયલોટ કર્યું છે, જ્યારે સિંગાપોરની DBS જેવી ડિજિટલ બેન્કોએ એક્ટિવિટી-લિંક્ડ સેવિંગ્સ બોનસનું પરીક્ષણ કર્યું છે. વેરેબલ હાર્ડવેર ટ્રેન્ડ પોતે પણ આ શિફ્ટને પ્રતિબિંબિત કરે છે; XBAND સ્માર્ટ સ્ટ્રેપ જેવા ડિવાઇસો, જે મિકેનિકલ ઘડિયાળોને બદલ્યા વિના તેમાં બાયોમેટ્રિક ટ્રેકિંગ ઉમેરવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યા છે, તે દર્શાવે છે કે કન્ઝ્યુમર્સ લાઇફસ્ટાઇલ પસંદગીઓનું બલિદાન આપ્યા વિના સતત હેલ્થ ડેટા ઇચ્છે છે, જે માંગને ઇન્શ્યોરર્સ અને ફિનટેક ફર્મ્સ પાર્ટનરશિપ અને ડેટા-શેરિંગ કરારો દ્વારા કેપ્ચર કરવા આતુર છે.

વ્યવહારુ ફાઇનાન્શિયલ ટિપ્સ

વેરેબલ-લિંક્ડ ફાઇનાન્શિયલ પ્રોડક્ટ્સનો વિચાર કરતા કન્ઝ્યુમર્સે પહેલા ડેટા-શેરિંગ શરતોને કાળજીપૂર્વક વાંચવી જોઈએ, કારણ કે ઇન્શ્યોરર અથવા બેન્ક સાથે શેર કરેલો બાયોમેટ્રિક ડેટા મૂળ ડિસ્કાઉન્ટ પ્રોગ્રામ કરતાં આગળના હેતુઓ માટે જાળવી અને ઉપયોગમાં લેવામાં આવી શકે છે. એ પૂછવું યોગ્ય છે કે ડેટા એનોનિમાઇઝ્ડ છે કે નહીં, તે કેટલો સમય સ્ટોર કરવામાં આવે છે, અને જો તમે પ્રોવાઇડર બદલો તો તેને ડિલીટ કરી શકાય છે કે નહીં. વેરેબલ ડેટાને કોઈપણ અન્ય સેન્સિટિવ ફાઇનાન્શિયલ ડોક્યુમેન્ટની જેમ ટ્રીટ કરવો, ડિફોલ્ટ રીતે નહીં પરંતુ ઇરાદાપૂર્વક શેર કરવો, 2026 દરમિયાન આ પ્રોગ્રામ્સ વિસ્તરે ત્યારે એક વાજબી બેઝલાઇન અભિગમ છે.

જેઓ ફિઝિકલ હેલ્થની સાથે ઓવરઓલ ફાઇનાન્શિયલ હેલ્થને ટ્રેક કરી રહ્યા છે તેમના માટે, rupiya.ai જેવા પ્લેટફોર્મ્સ ખર્ચ, બચત, અને ઇન્વેસ્ટમેન્ટ ટ્રેકિંગને એક જ જગ્યાએ કન્સોલિડેટ કરવામાં મદદ કરી શકે છે, જેનાથી એ જોવાનું સરળ બને છે કે વેલનેસ-લિંક્ડ ડિસ્કાઉન્ટ અથવા બોનસ ખરેખર તમારી નેટ ફાઇનાન્શિયલ પોઝિશનમાં સુધારો કરી રહ્યું છે કે માત્ર તમારા પ્રીમિયમમાં. વેરેબલ-લિંક્ડ ઓફર્સની સરખામણી પરંપરાગત નો-સ્ટ્રિંગ્સ-એટેચ્ડ પ્રોડક્ટ્સ સાથે કરવી પણ યોગ્ય છે, કારણ કે ડિસ્કાઉન્ટ હંમેશા શેર કરવામાં આવતા પર્સનલ ડેટાના મૂલ્યને પાછળ છોડી શકતું નથી, ખાસ કરીને એવા કન્ઝ્યુમર્સ માટે જેઓ સતત મોનિટરિંગ સાથે અસ્વસ્થ છે.

ભવિષ્યનો દૃષ્ટિકોણ

2027 સુધીમાં, વિશ્લેષકો અપેક્ષા રાખે છે કે વેરેબલ-લિંક્ડ અન્ડરરાઇટિંગ એક નિશ ઓફરિંગમાંથી મુખ્ય ઇન્શ્યોરન્સ અને બેન્કિંગ બજારોમાં એક સ્ટાન્ડર્ડ ઓપ્શન તરફ આગળ વધશે, ખાસ કરીને જેમ જેમ ડિવાઇસ ખર્ચ ઘટે છે અને AI પ્રોસેસિંગ સસ્તું બને છે. એમ્બેડેડ ફાઇનાન્સ, જ્યાં ફાઇનાન્શિયલ પ્રોડક્ટ્સ સીધા જ કન્ઝ્યુમર્સ પહેલેથી ઉપયોગ કરે છે તે ડિવાઇસો અને એપ્સ દ્વારા ઓફર કરવામાં આવે છે, આ ટ્રેન્ડને વેગ આપે તેવી શક્યતા છે, જેમાં વેરેબલ મેન્યુફેક્ચરર્સ પોતે પેસિવ ડેટા સોર્સ તરીકે કામ કરવાને બદલે ઇન્શ્યોરર્સ સાથે સીધી પાર્ટનરશિપ કરી શકે છે.

તે જ સમયે, ડેટા પ્રાઇવસી અંગે વધતી જાહેર જાગૃતિ રેગ્યુલેટર્સને સ્પષ્ટ સંમતિ અને પોર્ટેબિલિટી નિયમો તરફ ધકેલશે તેવી શક્યતા છે, જે એશિયાના કેટલાક ભાગોમાં વધુ પરવાનગીકારક બજારોની સરખામણીમાં EU જેવા વધુ પ્રાઇવસી-સભાન બજારોમાં અપનાવવાની ગતિ ધીમી કરી શકે છે. જોકે, દિશા સ્પષ્ટ છે: બાયોમેટ્રિક અને ફાઇનાન્શિયલ ડેટા એકબીજામાં ભળી રહ્યા છે, અને કન્ઝ્યુમર્સ અને ઇન્સ્ટિટ્યુશન્સ બંનેને એવી દુનિયામાં અનુકૂલન કરવાની જરૂર પડશે જ્યાં સ્માર્ટવોચ સ્ટ્રેપ બેન્ક સ્ટેટમેન્ટને પ્રભાવિત કરી શકે.

2026માં રેગ્યુલેટરી પડકારો

રેગ્યુલેટર્સ હજુ પણ વેરેબલ-ફાઇનાન્સ એકીકરણની ગતિ સાથે તાલ મિલાવવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યા છે. યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સમાં, Illinoisના BIPA જેવા સ્ટેટ-લેવલ બાયોમેટ્રિક પ્રાઇવસી કાયદાઓ બાયોમેટ્રિક ડેટા એકત્રિત કરતી કંપનીઓ પર કડક સંમતિ જરૂરિયાતો લાદે છે, જે નેશનલ ઇન્શ્યોરર્સ માટે કમ્પ્લાયન્સ જવાબદારીઓનું એક પેચવર્ક બનાવે છે. EU AI Act, જે 2026 દરમિયાન ફેઝ ઇન ચાલુ રહે છે, ચોક્કસ રિસ્ક-સ્કોરિંગ સિસ્ટમ્સને હાઈ-રિસ્ક તરીકે વર્ગીકૃત કરે છે, જ્યારે બાયોમેટ્રિક ડેટા ઇન્શ્યોરન્સ પ્રાઇસિંગ અથવા ક્રેડિટ નિર્ણયો જેવા ફાઇનાન્શિયલ પરિણામોને નોંધપાત્ર રીતે પ્રભાવિત કરે છે ત્યારે પારદર્શિતા અને હ્યુમન ઓવરસાઇટની જરૂર પડે છે.

એશિયામાં, રેગ્યુલેટરી અભિગમો વ્યાપકપણે અલગ છે, જેમાં કેટલાક બજારો બ્રોડર ફિનટેક વ્યૂહરચનાના ભાગરૂપે વેરેબલ-લિંક્ડ ફાઇનાન્શિયલ ઇનોવેશનને પ્રોત્સાહિત કરે છે, જ્યારે અન્ય ઝડપી અપનાવવાના જવાબમાં નવા હેલ્થ-ડેટા પ્રોટેક્શન નિયમો બનાવી રહ્યા છે. કન્ઝ્યુમર્સ અને ઇન્સ્ટિટ્યુશન્સ બંને માટે, 2026ના બાકીના સમય દરમિયાન મુખ્ય રેગ્યુલેટરી પ્રશ્ન એ હશે કે વેરેબલ-લિંક્ડ ફાઇનાન્સના વાસ્તવિક પ્રાઇસિંગ અને વેલનેસ ફાયદાઓને બાયોમેટ્રિક ડેટાનો ઉપયોગ એવી રીતે થવાના જોખમ સામે કેવી રીતે સંતુલિત કરવો કે જે એવા લોકોને નુકસાન પહોંચાડે જેઓ ભાગ લઈ શકતા નથી અથવા ભાગ ન લેવાનું પસંદ કરે છે.