पारंपरिक वित्त (Traditional finance), क्रिप्टो और AI मिलकर वित्तीय प्रणाली और पैसे के साथ हमारे रिश्ते को नया आकार दे रहे हैं। हाल ही में हुई ज़्यादातर वित्तीय चर्चाओं का केंद्र यह रहा है कि वित्त और क्रिप्टो एक साथ कैसे काम करते हैं, और क्रिप्टो रेल AI को कैसे सपोर्ट कर सकती हैं, लेकिन असल बड़ा बदलाव इन तीनों स्तंभों के मेल से आएगा। हमारा मानना है कि यह महान अभिसरण (great convergence) उस बुनियादी ढांचे (infrastructure) और उस इंटरफ़ेस दोनों को बदल देगा जिसके ज़रिए हम वित्त का इस्तेमाल करते हैं। हमारी पहली Convergence Report में वित्त के इस विकास के पीछे के फाइनेंशियल प्रिमिटिव्स (financial primitives) के साथ-साथ उन तथ्यों और आंकड़ों को शामिल किया गया है जो दिखाते हैं कि पारंपरिक वित्त (TradFi) संस्थान blockchain और AI तकनीक को कैसे अपना रहे हैं। सभी दावों के स्रोत बेहद सावधानी से जुटाए गए हैं।
The Convergence के पैमाने से जुड़े मुख्य आंकड़े।
The Great Convergence की भूमिका
डिजिटल एसेट्स में तेज़ी से हो रहे बदलाव और बेहतरीन परफॉर्मेंस वाले AI agents की अचानक बढ़ती तादाद ने ग्लोबल फाइनेंस को पूरी तरह बदल देने की नींव रख दी है। Stablecoins और tokenised assets सॉफ्टवेयर को पहले से तय नियमों के तहत फंड ट्रांसफर करने, ट्रेड सेटल करने और collateral को इधर-उधर करने की सुविधा देते हैं, जबकि AI यूज़र की मंशा को समझकर बिखरे हुए वित्तीय सिस्टम में इन कामों को आपस में जोड़ सकता है। जैसे-जैसे ये क्षमताएं एक साथ आएंगी, हम उम्मीद करते हैं कि agents हमारा मुख्य फाइनेंशियल यूज़र इंटरफ़ेस बन जाएंगे, जहां लोग हर सर्विस खुद चलाने के बजाय सिर्फ यह बताएंगे कि वे क्या हासिल करना चाहते हैं।
प्रोग्रामेबल एसेट्स पहले से ही भारी मात्रा में वैल्यू का प्रतिनिधित्व करते हैं: 23 सितंबर 2026 को, RWA.xyz ने लगभग $306.3bn की stablecoin मार्केट कैपिटलाइज़ेशन और $14.9bn के डिस्ट्रीब्यूटेड tokenised US Treasury प्रोडक्ट्स दर्ज किए \[4, 57]। ये बकाया वैल्यू के माप हैं, जबकि लिक्विडिटी बाज़ार और रिडेम्पशन व्यवस्थाओं पर निर्भर करती है।
डिजिटल एसेट्स अपनाने के अलावा, वित्तीय संस्थान AI agents पर भी गहरी नज़र रखे हुए हैं। Cambridge की 2026 Global AI in Financial Services Report में पाया गया कि सर्वे किए गए 52% फाइनेंशियल सर्विसेज़ फर्म agentic AI का पायलट या डिप्लॉयमेंट कर रहे थे, हालांकि सिर्फ 23% उत्तरदाता ही इसके इस्तेमाल को बढ़ाने (scaling) या बदलने (transforming) के अधिक उन्नत चरणों तक पहुंच पाए थे [[21]](https://www.jbs.cam.ac.uk/faculty-research/centres/alternative-finance/publications/2026-global-ai-in-financial-services-report/)। ये निष्कर्ष काफी हद तक प्रयोग और कुछ हद तक ऑपरेशनल डिप्लॉयमेंट को दर्शाते हैं, जबकि पूरी तरह से स्वायत्त (autonomous) निष्पादन अभी भी दुर्लभ है \[22,70]।
इस अभिसरण के पहले संस्थागत उपयोग संभवतः तय रणनीतियों के भीतर इन तीनों क्षमताओं को एक साथ लाएंगे: TradFi एसेट्स, कस्टडी, डिस्ट्रीब्यूशन और कानूनी जवाबदेही मुहैया कराता है, विकेंद्रीकृत वित्त (DeFi) निष्पादन को प्रोग्रामेबल और वित्तीय स्थिति को देखने योग्य बनाता है, और AI agents जानकारी को समझकर ज़रूरी कार्रवाइयों को आपस में जोड़ सकते हैं। इस रिपोर्ट में जिन मामलों की समीक्षा की गई है उनमें लाइव सेटलमेंट, collateral का उपयोग और एंटरप्राइज़ AI शामिल हैं, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि ये तीनों अभी संस्थागत स्तर पर एक साथ काम कर रहे हैं।
Cambrian में हमारा मानना है कि तय सीमाओं के भीतर ऑटोमेशन अपनाने का ज़्यादा भरोसेमंद और निकटवर्ती रास्ता है, क्योंकि कोई संस्थान agent के अधिकार तभी बढ़ा सकता है जब वह किसी तय दायरे में लगातार अच्छा प्रदर्शन करके दिखाए। आगे दिए गए पांच खंड इस बात की जांच करते हैं कि यह अभिसरण अलग-अलग ऐप्लिकेशन्स से शुरू होकर एक ऐसे वित्तीय सिस्टम में कैसे बदल सकता है जहां agents विभिन्न प्रोवाइडर्स की सर्विसेज़ को आपस में जोड़ते हैं। हम आज के बुनियादी ढांचे और इसके इस्तेमाल के सबूतों से शुरुआत करेंगे, फिर देखेंगे कि agents को कितना अधिकार सौंपा जा सकता है और इसके लिए किस डेटा और नियंत्रण की ज़रूरत होगी। अंत में हम यह देखेंगे कि इससे यूज़र्स और फाइनेंशियल प्रोवाइडर्स के बीच के रिश्ते कैसे बदल सकते हैं, और इसका संस्थानों, बिल्डर्स और अलोकैटर्स के लिए क्या मतलब है।
1. प्रोग्रामेबल फाइनेंशियल इंफ्रास्ट्रक्चर
AI agents का बुनियादी एक्शन लूप इस प्रकार है: एक agent संबंधित स्थिति को देखता है, लक्ष्य को समझता है और तय करता है कि क्या करना है, फिर अनुमत टूल्स का इस्तेमाल करके काम करता है, और आगे बढ़ने से पहले नतीजे की जांच करता है। Agents ऐसे सॉफ्टवेयर के ज़रिए विभिन्न प्रोवाइडर्स पर मौजूद यूज़र के वित्तीय कामकाज को संभाल सकते हैं जो उनकी तरफ से काम करे। पिछले दशक में Fintech के ‘unbundling’ रुझान ने वित्तीय सेवाओं को विशेषज्ञ प्रोडक्ट्स में बांट दिया, जबकि बाद में हुए rebundling ने उन्हें बड़े प्लेटफॉर्म्स में एक साथ ला दिया। Forbes के Azeem Khan (@azeemk) इस विकास को बैंकिंग, fintech और डिजिटल-एसेट इंफ्रास्ट्रक्चर के अभिसरण से जोड़ते हैं [[63]](https://www.forbes.com/sites/azeemkhan/2026/06/23/the-rebundling-of-finance-is-really-a-story-about-digital-assets/)। एक agent यूज़र को लक्ष्य और उसकी शर्तें तय करने दे सकता है, और फिर संबंधित सेवाओं को आपस में जोड़ सकता है।
इंसानी नज़रिए से देखें तो यह बदलाव हर वित्तीय सेवा को खुद चुनने और चलाने से हटकर, कई सेवाओं में फैली प्रक्रिया के नतीजों की निगरानी करने जैसा है। इस स्थिति में स्टैक की अलग-अलग परतें बनी रहती हैं: बैंक अब भी खाता संभाल सकता है, एसेट मैनेजर फंड के लिए ज़िम्मेदार रहता है, और ब्रोकर ऑर्डर पूरा करता है, और अगर लागू हो तो blockchain लेनदेन को रिकॉर्ड करता है। Agent का काम यूज़र की मंशा को ऐसी हिदायतों में बदलना है जिन्हें हर प्रोवाइडर पूरा करने के लिए अधिकृत और सक्षम हो, ताकि इंटरफ़ेस पर नियंत्रण बदल सके बिना इसके कि पीछे के संस्थान गायब हो जाएं।
हर सिस्टम The Convergence में क्या योगदान देता है
स्तंभ
मौजूदा योगदान
अभिसरण के लिए क्या ज़रूरी है
TradFi
कस्टडी, रेगुलेशन, डिस्ट्रीब्यूशन, कानूनी जवाबदेही और उपायों द्वारा समर्थित पूंजी और वित्तीय एसेट्स
प्रोग्रामेबल वित्तीय प्रक्रियाएं और ऐसा डेटा जिसे विभिन्न प्रोवाइडर्स के बीच लगातार पढ़ा और मिलाया जा सके
DeFi
दिखाई देने वाली स्थिति (observable state), कंपोज़ेबल मार्केट्स, लगातार निष्पादन और ओपन फाइनेंशियल डेटा
कानूनी रूप से लागू होने की क्षमता, भरोसेमंद पहचान, संस्थागत रिपोर्टिंग और डिस्ट्रीब्यूशन
AI
व्याख्या, निगरानी, राउटिंग और निर्णय लेने में मदद
भरोसेमंद वित्तीय डेटा, स्पष्ट अधिकार और ऐसा निष्पादन जिसे दिए गए अधिकार के आधार पर जांचा जा सके
कोई संस्थान किसी खास प्रक्रिया के लिए तय कर सकता है कि उसे इनमें से कौन सी क्षमताएं चाहिए। एक permissioned network पब्लिक DeFi पर निर्भर हुए बिना प्रोग्रामेबल सेटलमेंट दे सकता है, जबकि कोई ओपन लेंडिंग प्रोटोकॉल जारीकर्ता की पात्रता जांच को बदले बिना collateral के काम आने वाले तरीके दे सकता है। इसलिए अभिसरण का मतलब यह नहीं है कि बाज़ार का कोई एक ही ढांचा बनेगा। यह मौजूदा कानूनी ढांचे को बरकरार रख सकता है और प्रोग्रामेबल निष्पादन के साथ AI का इस्तेमाल वहां कर सकता है जहां ये तकनीकें कानूनी दावों को प्रबंधित, वित्तपोषित या ट्रांसफर करने के तरीके को बेहतर बनाती हैं।
मुश्किल यह है कि इन अलग-अलग सिस्टम्स की जानकारी को एक ही फैसले में इस्तेमाल करने लायक कैसे बनाया जाए। बैलेंस के लिए मालिक और खाते का संदर्भ ज़रूरी है, कीमत के लिए स्रोत और टाइमस्टैम्प चाहिए, और collateral के लिए बाज़ार मूल्य के साथ-साथ एक लागू होने वाला दावा भी ज़रूरी है। Agent के पास इतना संदर्भ होना चाहिए कि वह एक मान्य निर्देश तैयार कर सके, साथ ही ऐसे अधिकार हों जो तय करें कि वह आगे बढ़ सकता है या नहीं, और एक ऐसा रिकॉर्ड हो जिससे संस्थान नतीजे की जांच कर सकें।
2. अभिसरण के मौजूदा बिंदु
अभिसरण वित्तीय कामकाज में कैसे शामिल हो रहा है
कोई बैंक या एसेट मैनेजर अपने कामकाज के किसी एक हिस्से के लिए प्रोग्रामेबल इंफ्रास्ट्रक्चर अपना सकता है और साथ ही अपने counterparties, कानूनी ढांचे और नियंत्रण संबंधी ज़िम्मेदारियों को बरकरार रख सकता है। इस वजह से, बाज़ार के ढांचे में पूरी तरह बदलाव करने के बजाय, कोई तय वित्तीय प्रक्रिया अभिसरण के लिए ज़्यादा व्यावहारिक शुरुआती बिंदु बन जाती है, क्योंकि संस्थान इसके फायदे नाप सकता है और अधिकार सौंपने की सीमा तय कर सकता है।
ट्रेज़री मैनेजमेंट के लिए इस्तेमाल होने वाले किसी tokenised money market fund की बात करें। पारंपरिक वित्त एसेट, कस्टडी और कानूनी जवाबदेही मुहैया कराता है, जबकि फंड का ब्याज या उसका सेटलमेंट blockchain पर दिखाया जा सकता है। इस उदाहरण में, सॉफ्टवेयर कैश पोज़िशन, पात्रता और यील्ड पर नज़र रखता है, जबकि कोई LLM किसी निर्देश को समझता है या आवंटन का प्रस्ताव तैयार करता है। अंत में, deterministic controls निर्देश पर साइन होने से पहले उस प्रस्ताव की ट्रेज़री अधिकार क्षेत्र के अनुसार जांच करते हैं। ट्रेज़री मैनेजमेंट का यह तरीका प्रोग्रामेबल TradFi और AI को जोड़ता है और इसमें किसी ओपन DeFi मार्केट या लेंडिंग प्रोटोकॉल का भी इस्तेमाल किया जा सकता है, जबकि पूरी प्रक्रिया पर नियंत्रण संस्थान के पास ही रहता है। व्यावसायिक कसौटी यह है कि क्या यह प्रक्रिया लिक्विडिटी मैनेजमेंट को बेहतर बनाती है, मैनुअल काम कम करती है, या तुलनीय लागत और नियंत्रण के साथ collateral को ज़्यादा काम का बनाती है।
Stablecoins और smart contracts भुगतान को सॉफ्टवेयर प्रक्रिया के एक कदम के रूप में तय कर सकते हैं, क्योंकि blockchain networks चौबीसों घंटे उपलब्ध रहते हैं। x402 जैसे प्रोटोकॉल के साथ, कोई क्लाइंट किसी रिसोर्स (जैसे डेटा) की मांग करता है, भुगतान के निर्देश प्राप्त करता है और HTTP के ज़रिए साइन किया गया अधिकार देता है, और सेटलमेंट की पुष्टि होते ही उसे वह रिसोर्स मिल जाता है। इसलिए सॉफ्टवेयर बिना किसी आम चेकआउट प्रक्रिया के अपने काम के हिस्से के रूप में डेटा या सर्विस खरीद सकता है और उसका भुगतान कर सकता है [[64]](https://www.coinbase.com/developer-platform/discover/launches/x402)। x402 Foundation ने जुलाई 2026 में Linux Foundation के प्रशासन के तहत काम करना शुरू किया, जिसके सदस्यों में Visa, Mastercard, Stripe, Google और Coinbase शामिल हैं। उनकी भागीदारी से वित्तीय और टेक्नोलॉजी कंपनियां इस मानक के विकास में शामिल हो रही हैं। [[69]](https://www.linuxfoundation.org/press/linux-foundation-announces-operational-launch-of-x402-foundation-to-standardize-internet-native-payments-for-ai-agents-and-applications)।
BlackRock के सितंबर 2026 के पेपर, The Machine-Native Economy, में कहा गया है कि डेटा और कंप्यूट की बार-बार होने वाली छोटी खरीदारी blockchain सेटलमेंट के लिए खास तौर पर उपयुक्त है, जबकि मौजूदा व्यापारियों से खरीदारी करने वाले agents क्रेडिट कार्ड जैसी पारंपरिक भुगतान प्रणालियों का इस्तेमाल जारी रख सकते हैं [[77]](https://www.blackrock.com/us/individual/literature/whitepaper/the-machine-native-economy.pdf)। कोई agent इंसान द्वारा दिए गए एक ही काम में दोनों का इस्तेमाल कर सकता है, और यह चुनाव खरीदारी और हर प्रोवाइडर द्वारा दी जाने वाली सेवाओं पर निर्भर करेगा।
किसी ट्रेज़री टीम को देनदारियों का भुगतान करना होता है, बचे हुए कैश को निवेशित रखना होता है और एसेट्स को collateral के रूप में उपलब्ध कराना होता है। नीचे दिए गए मामले दिखाते हैं कि सॉफ्टवेयर इस प्रक्रिया के कुछ हिस्से पहले से ही पूरे कर सकता है, जो वह आधार तैयार करता है जिस पर agents विभिन्न प्रोवाइडर्स के बीच फैसलों को आपस में जोड़ सकते हैं।
convergence stack के कौन से हिस्से आज काम कर रहे हैं?
ऐप्लिकेशन
लाइव सबूत
ये सबूत क्या साबित करते हैं
ये सबूत किन सवालों को खुला छोड़ते हैं
Stablecoin settlement
8 सितंबर 2026 को, Visa ने बताया कि stablecoin सेटलमेंट की सालाना दर
$
20bn
से ऊपर पहुंच गई है।
भुगतान की देनदारियां चुकाने के लिए stablecoins का इस्तेमाल किया जा रहा है।
बाज़ार भर में भुगतान की मात्रा और जारीकर्ताओं, कस्टडी व्यवस्थाओं व चेन के बीच मजबूती।
Tokenised Treasury collateral
पात्र OKX VIP और संस्थागत क्लाइंट OKX Middle East ढांचे के तहत Standard Chartered कस्टडी में BUIDL को collateral के रूप में रख सकते हैं
।
tokenised fund interest का इस्तेमाल collateral के रूप में किया जा सकता है।
लेनदेन की वास्तविक मात्रा, सेकेंडरी लिक्विडिटी और तनाव की स्थिति में रिडेम्पशन का बर्ताव।
Institutional tokenisation
जुलाई 2026 में, DTCC ने collateral, लेंडिंग और सेटलमेंट ऑपरेशन्स में 30 से ज़्यादा फर्म्स के साथ कई घंटों तक प्रोडक्शन लेनदेन पूरे किए
[[13]](https://www.dtcc.com/press-releases/2026/dtcc-turns-tokenization-into-reality
।
मौजूदा सिक्योरिटीज़ प्रोडक्शन tokenisation इंफ्रास्ट्रक्चर के ज़रिए आगे बढ़ सकती हैं।
व्यापक सेवा को अपनाना, इंटरऑपरेबिलिटी और बड़े पैमाने पर इसकी अर्थव्यवस्था।
Agentic AI
Cambridge का 2026 सर्वे: 52% वित्तीय संस्थान agentic AI का पायलट या डिप्लॉय कर रहे हैं, जिनमें 23% इसे बढ़ाने या बदलने के चरण में हैं
।
कुछ फर्म्स में Agentic AI का डिप्लॉयमेंट शुरू हो गया है, जबकि अन्य अभी पायलट चरण में हैं।
Agents को दिए गए अधिकार और महत्वपूर्ण वित्तीय लेनदेन में उनका प्रदर्शन।
भुगतान सेटलमेंट पहला जुड़ाव है। Visa की रिपोर्ट की गई गतिविधि दिखाती है कि भुगतान की देनदारियां चुकाने के लिए stablecoins का इस्तेमाल हो रहा है, जबकि x402 सॉफ्टवेयर को उसके काम के दौरान ही किसी रिसोर्स का भुगतान करने का तरीका देता है। ये प्रोग्रामेबल मनी के अलग-अलग उपयोग हैं, और भुगतान के तरीके का चुनाव लेनदेन और भुगतानकर्ता के पास मौजूद सेवाओं पर निर्भर करता है \[6, 64]। संस्थान को अभी भी यह समझना होगा कि जारीकर्ता के प्रति उसका जोखिम क्या है और जब उसे पारंपरिक कैश चाहिए हो तो रिडेम्पशन कैसे काम करता है।
Stablecoins के आसपास का नियामक परिदृश्य भी ध्यान देने लायक है, क्योंकि यह हर देश में अलग है। EU के MiCA stablecoin प्रावधान पहले से लागू हैं, जबकि अमेरिका GENIUS Act लागू कर रहा है \[40, 41, 74]। UK ने अक्टूबर 2027 में विस्तारित होने वाले नियमों के लिए FCA के अंतिम जारीकर्ता नियम प्रकाशित किए हैं, जबकि Bank of England 2026 के अंत तक systemic stablecoin Code of Practice को अंतिम रूप देने का इरादा रखता है \[42, 75]। किसी संस्थान को उस खास प्रोडक्ट पर लागू नियमों के तहत जारीकर्ता और रिडेम्पशन अधिकारों का आकलन करना होगा जिसे वह बना रहा है।
Tokenised Treasury products प्रोग्रामेबल इंफ्रास्ट्रक्चर को उन एसेट्स तक ले जाते हैं जिनका इस्तेमाल संस्थान पहले से ही कैश मैनेजमेंट और collateral के लिए करते हैं। 23 सितंबर 2026 को, tokenised asset analytics platform RWA.xyz ने लगभग $14.9bn के डिस्ट्रीब्यूटेड tokenised US Treasury products दर्ज किए, जिनमें BUIDL में लगभग $2.23bn शामिल था [[4]](https://app.rwa.xyz/treasuries)। इसकी 'distributed' श्रेणी में वे एसेट्स आते हैं जो जारीकर्ता प्लेटफॉर्म से बाहर जा सकते हैं और वॉलेट्स के बीच ट्रांसफर हो सकते हैं, यहां तक कि उन मामलों में भी जहां इन ट्रांसफर के लिए पात्रता जांच ज़रूरी होती है [[62]](https://app.rwa.xyz/blog/a-new-framework-for-tokenized-assets-distributed-and-represented)। हालांकि, BUIDL हर किसी के लिए उपलब्ध नहीं है। यह योग्य खरीदारों के लिए एक छूट प्राप्त प्राइवेट ऑफरिंग बना हुआ है, जो एक ऐसा एक्सेस मॉडल है जिसे अन्य fintechs और संस्थान दोहराना चाह सकते हैं \[7, 58, 60]।
Collateral के रूप में BUIDL का इस्तेमाल यह दिखाता है कि किसी fund interest को onchain दिखाना सिर्फ डिस्ट्रीब्यूशन तक सीमित क्यों नहीं है: किसी निवेश को पहले बेचे बिना भी दूसरे वित्तीय लेनदेन का सहारा बनाया जा सकता है [[10]](https://investors.securitize.io/news/news-details/2026/OKX-BlackRock-and-Standard-Chartered-Launch-Joint-Framework-to-Establish-New-Utility-for-Tokenized-Real-World-Assets/default.aspx)। व्हाइटलिस्ट किए गए निवेशक Securitize के UniswapX request-for-quote इंटीग्रेशन (जो फरवरी 2026 में लॉन्च हुआ) के ज़रिए BUIDL की USDC के मुकाबले ट्रेडिंग भी कर सकते हैं, जबकि प्राथमिक USD रिडेम्पशन अभी भी कार्यदिवसों की प्रक्रिया के अधीन है \[54, 67]। किसी कैश देनदारी को पूरा करने वाले agent को यह जानना होगा कि वास्तव में कितना बेचा जा सकता है, किस कीमत पर और पैसा कब मिलेगा, क्योंकि सिर्फ लगातार ट्रेडिंग के घंटे इन सवालों का जवाब नहीं देते।
कानूनी दावा निवेश के फैसले का एक अलग हिस्सा बना रहता है। हाल ही में SEC के तीन डिवीज़नों के एक गैर-बाध्यकारी बयान ने जारीकर्ता-प्रायोजित tokens को थर्ड-पार्टी कस्टोडियल और सिंथेटिक ढांचों से अलग किया, और समझाया कि कुछ थर्ड-पार्टी tokens मूल धारक के अधिकार नहीं दे पाते और थर्ड पार्टी के दिवालिया होने का जोखिम बढ़ा देते हैं [[59]](https://www.sec.gov/newsroom/speeches-statements/corp-fin-statement-tokenized-securities-012826-statement-tokenized-securities)।
24 सितंबर 2026 को Ondo द्वारा Intelligent Portfolios के लॉन्च ने tokenisation को पोर्टफोलियो लागू करने तक बढ़ा दिया। पहले तीन पोर्टफोलियो उन nondiscretionary रणनीतियों का इस्तेमाल करते हैं जिन्हें BlackRock ने Ondo के लिए तैयार किया है, और Ondo smart contracts के ज़रिए आवंटन और तय समय पर रीबैलेंसिंग लागू करता है [[80]](https://ondo.finance/blog/introducing-ondo-intelligent-portfolios)। ये प्रोडक्ट पात्र गैर-अमेरिकी निवेशकों को अंतर्निहित फंड्स की सीधी मालिकी के बजाय पोर्टफोलियो में tokenised exposure देते हैं। यह दिखाता है कि संस्थागत पोर्टफोलियो डिज़ाइन को पहले से तय नियमों के ज़रिए onchain लागू किया जा रहा है, बिना इसके कि BlackRock tokens को मैनेज करे या कोई AI मॉडल अपनी मर्जी से निवेश के फैसले ले [[81]](https://ondo.finance/intelligent-portfolios)।
संस्थागत नेटवर्क प्रोडक्शन उपयोग के और सबूत देते हैं, हालांकि उनके आंकड़े ऑपरेटर्स के अपने सिस्टम्स के भीतर की गतिविधि को दर्शाते हैं। 12 अगस्त 2026 को, J.P. Morgan ने बताया कि उसके डिजिटल एसेट्स प्लेटफॉर्म Kinexys ने शुरुआत से लेकर अब तक $4tn से ज़्यादा का प्रोसेसिंग किया है, जिसकी औसत दैनिक वैल्यू $7bn रही [[11]](https://www.jpmorgan.com/payments/newsroom/kinexys-future-of-finance-awards-2026)। DTCC ने 30 से ज़्यादा फर्म्स को शामिल करते हुए प्रोडक्शन ट्रेड्स में tokenised DTC-held assets का इस्तेमाल किया, जबकि इसकी व्यापक सेवा अक्टूबर 2026 के लिए तय थी [[13]](https://www.dtcc.com/press-releases/2026/dtcc-turns-tokenization-into-reality)।
Aave Horizon, जो Aave का संस्थागत लेंडिंग मार्केट है, दिखाता है कि संस्थागत नियंत्रण DeFi लेंडिंग तंत्र के साथ कैसे चल सकते हैं। योग्य यूज़र्स issuer-permissioned real-world assets को collateral के रूप में रखते हैं और Aave smart contracts के ज़रिए stablecoins उधार लेते हैं, जबकि allowlisting और KYC की ज़िम्मेदारी जारीकर्ताओं के पास ही रहती है [[16]](https://aave.com/blog/horizon-launch)। अगस्त 2026 से, नए collateral लिस्टिंग के लिए जोखिम और तकनीकी आकलन द्वारा समर्थित governance approval भी ज़रूरी हो गया है [[73]](https://governance.aave.com/t/update-on-aave-horizon-asset-onboarding-process/25481)। यह व्यवस्था एसेट सेट पर नियंत्रण को स्पष्ट करती है, लेकिन लेंडिंग अभी भी मौजूदा net asset values, भरोसेमंद कीमतों और लिक्विडेशन व रिडेम्पशन के उन रास्तों पर निर्भर करती है जो लेंडिंग समझौते की शर्तें पूरी करने के लिए collateral को जल्दी से कैश में बदल सकें। BIS संबंधित oracle trade-off को इस तरह बताता है: एक केंद्रीकृत स्रोत किसी भरोसेमंद पक्ष को शामिल करता है, जबकि विकेंद्रीकृत विकल्प जटिलता और अक्षमता बढ़ा सकते हैं [[37]](https://www.bis.org/publ/bisbull76.htm)।
किसी संस्थान के लिए तुलना एक ही वित्तीय नतीजे तक पहुंचने के दो तरीकों के बीच है: उसकी मौजूदा व्यवस्थाएं और प्रोग्रामेबल एसेट्स का इस्तेमाल करने वाली प्रक्रिया। Tokenisation को व्यावसायिक भूमिका तब मिलती है जब यह collateral को लगाना आसान बनाता है, reconciliation कम करता है या स्वीकार्य कुल लागत पर पहुंच में सुधार करता है। फिर AI संस्थान के उद्देश्य को समझने और इन कामों को आपस में जोड़ने की क्षमता जोड़ता है, जिससे agent को दिए जाने वाले अधिकार अगला सवाल बन जाता है।
3. वित्तीय अधिकार सौंपना
अधिकार (authority) यह तय करता है कि agent को क्या करने की अनुमति है, जबकि स्वायत्तता (autonomy) यह बताती है कि वह अपने काम कितनी स्वतंत्रता से चुनता और पूरा करता है। कोई agent लेनदेन की अनुमति के बिना कई खातों पर नज़र रख सकता है और आवंटन का प्रस्ताव तैयार कर सकता है, जबकि कोई संकीर्ण रूप से तय ट्रांसफर तय नियमों के तहत अपने आप पूरा हो सकता है। यह अंतर इसलिए मायने रखता है क्योंकि किसी फर्म द्वारा AI के इस्तेमाल का सबूत यह नहीं बताता कि उसने कौन से वित्तीय फैसले सौंप दिए हैं।
Cambridge के इंडस्ट्री सैंपल में 352 फाइनेंशियल-सर्विसेज़ संगठन शामिल थे, जिनमें 203 fintechs और 149 पारंपरिक वित्तीय संस्थान थे, और फील्डवर्क अक्टूबर 2025 से जनवरी 2026 तक चला। बताए गए 52% वित्तीय संगठनों में 29% agentic AI का पायलट चला रहे हैं और 23% इसके इस्तेमाल को बढ़ा रहे हैं या बदल रहे हैं [[21]](https://www.jbs.cam.ac.uk/faculty-research/centres/alternative-finance/publications/2026-global-ai-in-financial-services-report/)। स्वायत्तता देने के सबूत ज़्यादा सीमित हैं: FSB की जून 2026 की परामर्श रिपोर्ट में generative AI के पूरी तरह स्वायत्त ट्रेडिंग के लिए इस्तेमाल के बहुत कम सबूत मिले, जबकि Bank of England के जुलाई के आकलन ने स्वायत्त AI के ज़्यादातर इस्तेमाल को वित्तीय शोध, कोडिंग सपोर्ट, निगरानी और कम जोखिम वाले कामों तक सीमित पाया \[22,70]।
संस्थान निष्पादन (execution) का अधिकार सौंपने से पहले ही उपयोगी क्षमताएं हासिल कर सकते हैं। अप्रैल 2026 में प्रकाशित अपने 2025 के वार्षिक पत्र में, JPMorganChase ने बताया कि उसकी ट्रांजैक्शन-स्क्रीनिंग प्रणाली ने पिछली मात्रा से दोगुने से भी ज़्यादा लेनदेन की समीक्षा की, जबकि मैनुअल जांच को आधा कर दिया [[25]](https://www.jpmorganchase.com/ir/annual-report/2025/ar-ceo-letter-petno-rohrbaugh)। कंपनी ने इसके पीछे के आधारभूत आंकड़े (baselines) साझा नहीं किए, जिससे अन्य संस्थानों के नतीजों से तुलना करना मुश्किल हो जाता है। यह किसी मौजूदा प्रक्रिया की कवरेज और दक्षता से जुड़ा है, और विश्लेषण पूरा होने के बाद सॉफ्टवेयर को कितनी ज़िम्मेदारी दी जाए, यह एक अलग फैसला है।
व्यक्तियों और छोटे संस्थानों के लिए, लगातार रिसर्च, परिदृश्य विश्लेषण (scenario analysis) और पोर्टफोलियो मॉनिटरिंग तक पहुंच उन क्षमताओं को उपलब्ध करा सकती है जिनके लिए पहले बहुत बड़ी टीम की ज़रूरत होती थी। व्यापक रूप से उपलब्ध मॉडल इन क्षमताओं को प्रतिस्पर्धियों के लिए दोहराना भी आसान बना देंगे। हमारा मानना है कि स्थायी बढ़त सिर्फ किसी सामान्य मॉडल तक पहुंच पर निर्भर करने के बजाय बेहतर डेटा, यूज़र से जुड़े विशेष संदर्भ और उनके फैसलों व निष्पादन की गुणवत्ता पर निर्भर करेगी।
किसी फाइनेंशियल एजेंट के अधिकार का मूल्यांकन तीन स्तरों पर किया जा सकता है:
- जानकारी देना और सुझाव देना: स्वीकृत जानकारी प्राप्त करना, उसे समझाना और वित्तीय स्थिति में कोई बदलाव किए बिना किसी कार्रवाई का प्रस्ताव रखना।
- तैयारी करना: किसी तय ऑपरेशन के लिए निर्देश बनाना और कंपनी की नीति के अनुसार उसकी जांच करना, जबकि हस्ताक्षर करने का फैसला अलग रखा जाए।
- सीमाओं के भीतर निष्पादन: स्पष्ट अधिकार-पत्र (mandate) के तहत हस्ताक्षर करना, जिसमें गतिविधियों की निगरानी हो और अधिकार वापस लिया जा सके।
एजेंट का समन्वय दायरा उसके निष्पादन अधिकार से अलग होता है। वह विभिन्न प्रदाताओं के बीच निर्देश तैयार करके यूज़र का मुख्य वित्तीय इंटरफ़ेस बन सकता है, जबकि हर लेनदेन के लिए अभी भी इंसानी मंज़ूरी ज़रूरी हो।
Robinhood का एजेंटिक ट्रेडिंग प्रोडक्ट दिखाता है कि निष्पादन और डेटा अनुमतियों का मूल्यांकन अलग-अलग क्यों होना चाहिए। Robinhood के नए एजेंट-संचालित ऑफर में, ट्रेड्स एक खास Agentic अकाउंट तक सीमित हैं और इसकी पहुंच वापस ली जा सकती है। एजेंट यूज़र के सभी Robinhood अकाउंट्स में बैलेंस, पोज़िशन और लेनदेन का इतिहास देख सकता है \[65, 68]। इसके मौजूदा नियम Agentic अकाउंट में योग्य क्रिप्टो ट्रेड्स की अनुमति देते हैं, लेकिन ट्रांसफर, स्टेकिंग और लेंडिंग का अधिकार यूज़र के पास सुरक्षित रहता है [[68]](https://robinhood.com/us/en/support/articles/agentic-trading-overview/)। इसी तरह, Stripe के Shared Payment Tokens एजेंट को मूल क्रेडेंशियल देखे बिना लेनदेन शुरू करने की सुविधा देते हैं, साथ ही भुगतान के व्यवसाय, समय और राशि को सीमित करते हैं और टोकन को रद्द करने की अनुमति देते हैं [[66]](https://stripe.com/blog/introducing-our-agentic-commerce-solutions)। कंपनियों द्वारा बताए गए ये डिज़ाइन बड़े पैमाने पर अपनाए जाने की पुष्टि किए बिना अधिकारों पर लगी सीमाओं को दर्शाते हैं।
Cambrian का Agentic Finance Landscape किसी फैसले के लिए इस्तेमाल की गई बुद्धिमत्ता को उसे लागू करने की स्वायत्तता के स्तर से अलग करता है। इसकी प्रोजेक्ट रिपोर्ट वाले सैंपल में, प्रबंधित पूंजी के सबसे बड़े हिस्से अभी भी नियम-आधारित आवंटन (rule-based allocation) से जुड़े थे [[1]](https://www.cambrian.org/blog/agentic-finance-landscape-q2-2026)। यह निष्कर्ष निवेशकों की ज़िम्मेदारी सौंपने की इच्छा के बजाय यह बताता है कि रिपोर्ट की गई पूंजी का प्रबंधन कैसे किया जा रहा है, और यह स्वचालित निष्पादन से अलग मॉडल-संचालित निर्णयों का मूल्यांकन करने का समर्थन करता है।
व्यापक स्वायत्तता के लिए किसी संस्थान को क्रेडेंशियल, एसेट और गलत तरीके से समझे गए निर्देश से होने वाले किसी भी नुकसान की ज़िम्मेदारी तय करनी होगी। उसे यह भी तय करना होगा कि निष्पादन के बाद क्या रिकवरी संभव है और किसी सार्वजनिक लेनदेन रिकॉर्ड से यूज़र की पोज़िशन या रणनीति के बारे में कितनी जानकारी सामने आती है। यहां समीक्षा किए गए संस्थागत मामलों में अभी तक यह नहीं दिखता कि खुली वित्तीय स्वायत्तता के लिए इन सवालों का समाधान हो गया है।
4. डेटा और संस्थागत नियंत्रण
एजेंट्स वित्तीय प्रणाली की डेटा समस्याओं को विरासत में लेते हैं
किसी फाइनेंशियल एजेंट को यूज़र की पोज़िशन और संबंधित देनदारियों की ताज़ा तस्वीर चाहिए होती है, जिसमें विभिन्न प्लेटफॉर्म्स पर कुल एक्सपोज़र, लिक्विडिटी की गहराई, यील्ड और लिक्विडेशन थ्रेशोल्ड शामिल हैं। इसे बाज़ार की घटनाओं, प्रोटोकॉल या काउंटरपार्टी जोखिम और यूज़र की पाबंदियों का भी ध्यान रखना होता है, क्योंकि सिर्फ सही कीमत यह तय नहीं कर सकती कि कोई कार्रवाई उचित है या नहीं। हो सकता है कि इच्छित ऑर्डर साइज़ के लिए बोली गई कीमत उपलब्ध न हो, जबकि कोलैटरल का बाज़ार मूल्य तो हो, लेकिन उसे गिरवी रखने की अनुमति न हो या ज़रूरत पड़ने पर उसे बेचा या रिडीम न किया जा सके।
TradFi इस संदर्भ का बड़ा हिस्सा बैंकों, ब्रोकरों, कस्टोडियन, एडमिनिस्ट्रेटर और आंतरिक प्रणालियों में रखता है, जहां रिकॉर्ड अलग-थलग (siloed) रह सकते हैं और उन्हें मैनुअल मिलान की ज़रूरत पड़ती है। DeFi ज़्यादा स्टेट को सार्वजनिक रूप से देखने और सॉफ्टवेयर द्वारा पढ़ने योग्य बनाता है, लेकिन सिर्फ लेनदेन का इतिहास लाभार्थी स्वामी (beneficial owner), किसी दावे की कानूनी वैधता या बाहरी कीमत की गुणवत्ता तय नहीं करता। जहां कोई वित्तीय प्रक्रिया ब्लॉकचेन और ऑफ़चेन सिस्टम दोनों में फैली होती है, एजेंट को एक ही एसेट, दावे और सेटलमेंट इवेंट के रिकॉर्ड्स का मिलान करना होता है, ताकि अधूरे ट्रांसफर या डुप्लीकेट एंट्री को उपयोगी कोलैटरल के रूप में न गिना जाए। यूज़र की समग्र वित्तीय स्थिति का समन्वय करने के लिए, एजेंट को इस मिलान किए गए डेटा और संबंधित प्रदाताओं तक की अनुमतियों की ज़रूरत होगी। अन्यथा, यह सिर्फ किसी एक संस्थान के कामकाज को बेहतर बना सकता है, जबकि यूज़र को अभी भी विभिन्न सेवाओं के बीच मैनुअल समन्वय करना पड़ेगा।
जब ये रिकॉर्ड तय करते हैं कि कोई कार्रवाई आगे बढ़ेगी या नहीं, तो एजेंट किसी की समीक्षा से पहले ही पुराने या गलत इनपुट पर काम कर सकता है। गलत बैलेंस ऐसा आवंटन तय कर सकता है जिसे यूज़र पूरा न कर सके, जबकि कोलैटरल का पुराना मूल्य तय सीमा से ज़्यादा उधार लेने की छूट दे सकता है। इसलिए डेटा की गलतियों को निष्पादन से पहले पकड़ना ज़रूरी है, खासकर तब जब सेटल हो चुके लेनदेन को वापस नहीं लिया जा सकता।
Credit Coop के साथ अपने काम का Visa का सितंबर 2026 का ब्यौरा एक व्यावहारिक उदाहरण देता है: ग्राहक की मंज़ूरी से, Visa सेटलमेंट डेटा और ऑनचेन रिकॉर्ड क्रेडिट मूल्यांकन और प्रोग्रामेबल फंडिंग, कोलैटरल व रिपेमेंट को दिशा दे सकते हैं [[6]](https://visa.gcs-web.com/news-releases/news-release-details/visa-brings-onchain-lending-everyday-payments)। बताई गई प्रक्रिया AI के इस्तेमाल की पुष्टि नहीं करती, लेकिन यह दिखाती है कि संस्थागत डेटा प्रोग्रामेबल इंफ्रास्ट्रक्चर पर किसी वित्तीय कार्रवाई को कैसे तय कर सकता है। एक बार जब जानकारी यह भूमिका निभाती है, तो गलत इनपुट सीधा वित्तीय जोखिम पैदा कर सकता है, जिससे इसका स्रोत और बदलाव नियंत्रण वातावरण का हिस्सा बन जाता है।
डेटा से अधिकृत कार्रवाई तक
चित्र 1. एक नियंत्रित वित्तीय प्रक्रिया का उदाहरण
यह चित्र एक ऐसी डिज़ाइन दिखाता है जिसमें एजेंट का प्रस्ताव यूज़र की संपत्तियों को प्रभावित करने से पहले अलग-अलग जांचों से गुज़रता है। मार्केट और अकाउंट डेटा अपने स्रोत और टाइमस्टैम्प को बनाए रखते हैं, और उनकी ताज़गी का मूल्यांकन प्रस्तावित फैसले के आधार पर किया जाता है। सुझाव को उसके मॉडल वर्ज़न और सहायक जानकारी के साथ रिकॉर्ड किया जाता है, फिर अधिकार-पत्र (mandate) के अनुसार जांचा जाता है। हस्ताक्षर से पहले ज़रूरी मंज़ूरी ली जाती है, और मिलान (reconciliation) से तय होता है कि सेटल हुआ नतीजा निर्देश से मेल खाता है या नहीं। भविष्य की गतिविधियों को रोकने के लिए अधिकार वापस लिया जा सकता है, हालांकि इससे पहले से सेटल हो चुका लेनदेन ज़रूरी नहीं कि वापस हो जाए।
इस जानकारी की गुणवत्ता उन फैसलों को भी प्रभावित करती है जो एजेंट ले सकता है। CFA Institute के अगस्त 2026 के पेपर में, Joseph Simonian कहते हैं कि सार्वजनिक जानकारी का सस्ता विश्लेषण प्रोप्राइटरी डेटा, विशेषज्ञ निष्पादन और संस्थागत ज्ञान से मिलने वाले फायदों को खत्म नहीं करता [[82]](https://rpc.cfainstitute.org/sites/default/files/docs/research-reports/rpc_fti_simonian_theamh_online.pdf)। हमारा मानना है कि व्यावसायिक अवसर जानकारी को यूज़र की पोज़िशन की उपयोगी समझ में बदलने में है: कौन से एसेट उपलब्ध हैं, वे किन ज़िम्मेदारियों को पूरा करते हैं, और लागत के बाद कौन से अवसरों पर काम किया जा सकता है। ऑनचेन बाज़ारों में, सार्वजनिक रिकॉर्ड को यह नज़रिया देने से पहले व्याख्या और मिलान की ज़रूरत होती है। प्रोप्राइटरी जानकारी विश्लेषण को मज़बूत कर सकती है, लेकिन सिर्फ अनन्यता (exclusivity) उसकी प्रासंगिकता या विश्वसनीयता के बारे में कुछ नहीं बताती।
5. संस्थागत स्वीकार्यता और परिचालन प्रभाव
सबसे व्यावहारिक शुरुआती उपयोग वे हैं जिनमें कोई तय वित्तीय कार्य हो जिसका नतीजा मापा जा सके, जैसे कैश मैनेजमेंट, सेटलमेंट या कोलैटरल का इस्तेमाल। निष्पादन का अधिकार सौंपने से पहले मिलान (reconciliation) और रिपोर्टिंग बेहतर हो सकती है, जिससे संस्थान यह परख सकें कि एजेंट कहां वैल्यू जोड़ता है और कहां मौजूदा नियम पहले से ही काम कर रहे हैं।
AI अपनी खपत वाले संसाधनों के ज़रिए वित्तीय मांग भी पैदा कर सकता है। कोई एजेंट तय बजट के भीतर मॉडलों की तुलना कर सकता है, डेटा खरीद सकता है और कंप्यूट के लिए भुगतान कर सकता है [[77]](https://www.blackrock.com/us/individual/literature/whitepaper/the-machine-native-economy.pdf)। मॉडल प्रदाताओं के बीच अनुरोधों को रूट करने वाले OpenRouter को हासिल करने के लिए Stripe का अगस्त 2026 का समझौता पेमेंट इंफ्रास्ट्रक्चर और मॉडल चुनाव के बीच के संबंध को दर्शाता है [[78]](https://stripe.com/newsroom/news/stripe-agrees-to-acquire-openrouter)। BlackRock इस तर्क को कंप्यूट क्षमता पर टोकनाइज़्ड दावों तक ले जाता है जिन्हें ट्रांसफर, फाइनेंस या कोलैटरल के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है। इनकी उपयोगिता किसी तय सेवा पर लागू होने वाले दावे और आपूर्तिकर्ता की उसे देने की क्षमता पर निर्भर करती है, जबकि हार्डवेयर और सेवा शर्तों में अंतर तुलना को मुश्किल बनाता है और तरलता अभी भी सीमित है [[77]](https://www.blackrock.com/us/individual/literature/whitepaper/the-machine-native-economy.pdf)।
संस्थानों, बिल्डर्स और एलोकेटर्स के लिए प्रभाव
संस्थानों को यह चुनना होगा कि वे समन्वय की भूमिका कितनी निभाना चाहते हैं। प्रोडक्ट्स को एजेंट्स के लिए उपयोगी बनाना वितरण (distribution) को बनाए रख सकता है, जबकि विभिन्न प्रदाताओं पर ग्राहक की पोज़िशन को समझना यह प्रभावित करने का मौका देता है कि कौन सी सेवाएं चुनी जाएं। यह फैसला तय करता है कि कौन सी क्षमताएं आंतरिक रूप से विकसित करनी हैं और कहां भागीदारी ज़्यादा समझदारी है।
बिल्डर्स के लिए, ज़्यादा सक्षम और व्यापक रूप से उपलब्ध मॉडल किसी वित्तीय कार्य से जुड़ी जानकारी और विशेषज्ञता के महत्व को बढ़ाते हैं। कोई सेवा अपने डेटा की गुणवत्ता और बिखरे हुए रिकॉर्ड्स को यूज़र की पोज़िशन के भरोसेमंद नज़रिए में बदलने की क्षमता से अलग पहचान बना सकती है। यूज़र के पास क्या है, यह जानना तब तक कम उपयोगी है जब तक आपके पास अकाउंट की पाबंदियां और लिक्विडिटी की जानकारी न हो, जो यह तय करती है कि वे वास्तव में उसका क्या कर सकते हैं।
एलोकेटर्स को एजेंट द्वारा चुने गए एसेट्स के साथ-साथ उसकी जानकारी और मान्यताओं का भी मूल्यांकन करना चाहिए। साझा निर्भरताओं के कारण तनाव की स्थिति में अलग-अलग पोर्टफोलियो एक जैसी प्रतिक्रिया दे सकते हैं [[47]](https://www.bis.org/publ/arpdf/ar2024e3.htm)। सरल इंटरफ़ेस मूल दावे और रिडेम्पशन शर्तों को नहीं बदलता। ज़िम्मेदारी सौंपने का फायदा इस बात पर निर्भर करता है कि क्या यह निवेशक की सीमाओं के भीतर फैसलों और निष्पादन को बेहतर बनाता है।
वित्त का एक नया भविष्य
हमारा मानना है कि अभिसरण (convergence) वित्तीय समन्वय का बड़ा हिस्सा एजेंट्स की ओर ले जाएगा, जिससे यूज़र की ओर से काम करने वाले भरोसेमंद प्रदाताओं का प्रोडक्ट चुनाव और ग्राहक संबंधों पर ज़्यादा प्रभाव होगा। बैंक, एसेट मैनेजर और कस्टोडियन अभी भी ज़रूरी काम करेंगे, लेकिन इस इंटरफ़ेस के ज़रिए अपनी सेवाओं को चुनवाने के लिए प्रतिस्पर्धा करेंगे।
यह व्यावसायिक अवसर सभी एसेट क्लास में फैला है। जैसे-जैसे सक्षम मॉडल व्यापक रूप से उपलब्ध होंगे, हम उम्मीद करते हैं कि स्थायी बढ़त तेज़ी से ऐसी वित्तीय जानकारी पर निर्भर करेगी जिसे दोहराना मुश्किल हो और जो किसी खास फैसले में उपयोगी हो। उस जानकारी को तय अनुमतियों के भीतर भरोसेमंद निष्पादन के साथ जोड़ना यूज़र्स को अपनी ज़्यादा वित्तीय गतिविधियां प्रदाता को सौंपने का कारण देता है। संस्थानों के लिए रणनीतिक चुनाव यह है कि वे इस समन्वय भूमिका के लिए प्रतिस्पर्धा करें या उन प्रोडक्ट्स को उपलब्ध कराने पर ध्यान दें जिन्हें यह चुनता है।
यह लेख @CambrianNetwork के COO Jason Brannigan द्वारा लिखा गया है। The Convergence से जुड़ी और खबरों के लिए @Ja_Brann को फॉलो करें।
Cambrian के बारे में
Cambrian एजेंट्स और संस्थानों के लिए फाइनेंशियल इंटेलिजेंस लेयर है। हमारा API रियल-टाइम और ऐतिहासिक ब्लॉकचेन डेटा देता है, जिसमें एजेंटिक और संस्थागत DeFi एप्लिकेशन्स के लिए यील्ड, लिक्विडिटी पोज़िशन, जोखिम, ट्रेडिंग गतिविधि और मार्केट सेंटिमेंट शामिल है। 2024 में स्थापित Cambrian को Polychain Capital, Franklin Templeton, a16z crypto, Flow Traders, Selini Capital और अन्य का समर्थन प्राप्त है।
यह सामग्री केवल सामान्य जानकारी के लिए है और यह वित्तीय, निवेश, कानूनी या कर सलाह नहीं है। प्रकाशन के समय दी गई जानकारी को सही माना गया है, लेकिन इसकी गारंटी नहीं है, और बिना सूचना के राय बदल सकती है। कोई भी फैसला लेने से पहले आपको अपनी रिसर्च करनी चाहिए और योग्य पेशेवरों से सलाह लेनी चाहिए। तीसरे पक्ष के प्रोजेक्ट्स का ज़िक्र उनकी सिफारिश नहीं है। लेखक और प्रकाशक इस सामग्री पर निर्भर रहने से होने वाले किसी भी नुकसान या क्षति की ज़िम्मेदारी स्वीकार नहीं करते।
चयनित स्रोत
उद्धरण संख्याएं मास्टर रिसर्च इंडेक्स के अनुसार हैं। इस वर्किंग ड्राफ्ट में इस्तेमाल किए गए स्रोत ही नीचे दिए गए हैं।
[1] Cambrian, “Agentic Finance Landscape Q2 2026”, 2 जून 2026.
[4] RWA.xyz, Tokenized U.S. Treasuries, डेटा 23 सितंबर 2026 को प्रदर्शित और समीक्षित.
[6] Visa, Visa Brings Onchain Lending into Everyday Payments,8 सितंबर 2026.
[11] J.P. Morgan, Kinexys गतिविधि के आंकड़े इसके Future of Finance Awards घोषणा में रिपोर्ट किए गए,12 अगस्त 2026.
[13] DTCC, DTCC Turns Tokenization into Reality with First-Ever Production Trades,15 जुलाई 2026.
[16] Aave, Aave Horizon Launches,26 अगस्त 2025, समीक्षित13 सितंबर 2026.
[22] Financial Stability Board, Sound Practices for Responsible Adoption of Artificial Intelligence (AI): Consultation report,10 जून 2026.
[25] JPMorganChase, “2025 Corporate & Investment Bank annual letter”, 6 अप्रैल 2026.
[37] Bank for International Settlements, “The oracle problem and the future of DeFi”, 7 सितंबर 2023.
[41] European Securities and Markets Authority, MiCA: entry into force and application, समीक्षित13 सितंबर 2026.
[42] Bank of England, Policy statement and draft rules on regulating systemic stablecoins,22 जून 2026.
[57] RWA.xyz, Stablecoins, डेटा 23 सितंबर 2026 को प्रदर्शित और समीक्षित.
[58] US Securities and Exchange Commission, BlackRock USD Institutional Digital Liquidity Fund Ltd.: Form D amendment,17 जुलाई 2025.
[60] Securitize, BlackRock USD Institutional Digital Liquidity Fund: primary-market offering, समीक्षित13 सितंबर 2026.
[62] RWA.xyz, “A New Framework for Tokenized Assets: Distributed & Represented”, 21 नवंबर 2025.
[[63] Azeem Khan, “The Rebundling of Finance Is Really a Story About Digital Assets”,](https://www.forbes.com/sites/azeemkhan/2026/06/23/the-rebundling-of-finance-is-really-a-story-about-digital-assets/)2323) जून 2026.
[[64] Coinbase, “Introducing x402: a new standard for internet-native payments”,](https://www.coinbase.com/developer-platform/discover/launches/x402)66) मई 2025.
[[65] Robinhood, “Robinhood is Now Open to Agents”,](https://robinhood.com/us/en/newsroom/robinhood-is-now-open-to-agents/)2727) मई 2026.
[[66] Stripe, “Introducing our agentic commerce solutions”,](https://stripe.com/blog/introducing-our-agentic-commerce-solutions)77) अक्टूबर 2025.
[67] Uniswap Labs, Uniswap Labs and Securitize Partner to Unlock DeFi Liquidity for BlackRock's BUIDL,11 फरवरी 2026.
[68] Robinhood, Agentic Trading overview, समीक्षित 23 सितंबर 2026.
[69] Linux Foundation, Operational launch of the x402 Foundation to standardise internet-native payments for AI agents and applications,14 जुलाई 2026.
[70] Bank of England, Financial Stability Report: July 2026, वित्तीय बाज़ारों में AI पर अनुभाग 3.5, समीक्षित13 सितंबर 2026.
[73] Aave Labs, Update on Aave Horizon Asset Onboarding Process,14 अगस्त 2026.
[74] Office of the Comptroller of the Currency, Statement on the GENIUS Act implementing-rule timetable,19 अगस्त 2026.
[75] Financial Conduct Authority, Cryptoasset regime: policy statements and final rules,30 जून 2026, समीक्षित13 सितंबर 2026.
[77] BlackRock, The Machine-Native Economy, सितंबर 2026, पृ. 5–9.
[80] Ondo Finance, Introducing Ondo Intelligent Portfolios, 24 सितंबर 2026.
