Caution: you can easily find complete explanations of basic economics’ notions like Money and Bank somewhere else. Here I intentionally simplify their functions in order to concentrate on the research issue.

Cash

We execute three main actions with money in cash: we receive it, we keep it, and we give it.

There are three discomforts with cash:

1. Change. We have to make ready small coin, to pay an accurate amount.
2. Travel. We have to transport money in cash, because we need to have a physical contact with the person to interact.
3. Security. Cash is easy to steal.

Business has additional costs related to cash manipulations. Authorities are not able to control and to tax all cash operations.

To send money to remote user or to keep it in the safe place we use a commission business: bank, post, Western Union etc.  For example,  we execute a remittance via postal money order.

Non-cash

Manipulation with cash is annoying not only for individual persons but for commission business also. Therefore for their operations banks use cashless.

To be the bank A means that the bank B has the record: “account A is an account of bank”. If 1 euro in cash is the real 1 euro coin, cashless 1 euro is just the record: “1 euro”. When the bank A sends 1 euro to the bank B, it says: “write: account A + 1 euro”.  Thereby actions with non-cash money are exchanges of orders: “receive”, “give” etc., performed among all participants: individuals, banks and business.

But because the world is not ideal, the crime exists and not all people are honest we need special safe infrastructure to transfer orders.

Orders instruments

Many tools exist for cashless orders transfers:  check book, bank card, bank account’s remote control (by phone or by internet). Banks have special interbank infrastructures such as SWIFT, clearing houses etc.

Everybody knows global largest payment network VISA.  VISA provides a complete solution for orders’ exchange. VISA’s business is to connect to as many players as possible, and securely transfer payments orders among them.

There are five discomforts with VISA:

1. Fee. In some countries you pay more using VISA than paying cash. If the local legislation prohibits to include VISA’s fee in the price (e.g. France), then businesses do not accept small amount payments by VISA (less than 10-15 euros).
2. Relative prevalence. In some countries VISA is not present.
3. Relative application. It is impossible to give money to your friend by VISA.
4. Speed. Since VISA is an intermediary, so its transaction time has to be added to bank’s transaction time.
5. Security. Fraud is big and innovative.  It is risky for users, and sometimes it is awkward because of VISA’s antifraud actions.

Legislations

Mobile Money’s projects biggest handicap is that there are under two regulations: telecom’s and financial. VoIP was able to overcome old-fashioned telephony because smart VoIP pioneers were able to avoid telecom’s regulation. Before any MM project’s startup you have to study business plan in three directions:  how to avoid legislation, how to avoid your user’s fraud, and how to avoid your responsibility for your user’s crime.

Mobile Money Start-ups

Now it is relatively easy to classify MM start-ups. MM start-up can be either a complete solution, or some technologic part of it. For example, on the current market there are visible players like VISA and Western Union, but also invisible giants like First Data and TSYS.

Ultimate disruptive start-up

The most complicated is to make simply

Mikhail Kalashnikov

Mobile Money ultimate value is: bankless, cheap cashless money. Because people don’t need banks.  Mobile phone is the perfect tool to hold, send and receive non-cash and the only thing it needs is just another mobile phone.

The point is in peer-to-peer technologies. There are serverless peer-to-peer VoIP solutions on the market that are much more complex than is needed for bankless P2P Mobile Money.

Will people adopt such a utopian product? Will people adopt the product allowing to hold, send and receive money 24/24/7 worldwide, cheap, instantly, securely, impossible to control and to tax?

On the one hand, people already have adopted Skype, eMule and Torrent. If you do it properly and call it something like “Twitter Money”, people will adopt it in 3 days. On the other hand, 90% of the time you will be in the 2L War: legacy war and legislation war.

Disruptive start-up

Mobile phone can totally replace any transfer orders’ infrastructure or create the new one.  The project’s details and architecture depend on infrastructure you will replace and the country you will startup.

For example you can replace VISA. Theoretically, if properly done, Mobile phone provides all you need for that – global coverage, unique ID number, connections and security. There is no technological restriction. On the contrary, Mobile phone is more advanced, and has no VISA defects noted previously. For your operations you can use the real currency or it substitute, it is the matter of legislation, your country currency value and gateways for cash.

In fact, such projects already existed or exist on the parallel market – Internet Money.  E-gold and Webmoney are interesting examples of that.

Sustainable start-up

In the majority of cases MM start-ups are improvements of existing infrastructures and interfaces. You can imagine manifold applications of new technologies in the old-fashioned money network system. Orders transfer by SMS, USSD, 3G; NFC applications; wireless connection to pay remote machines; etc. etc.

A particular case of sustainable projects is a complete replacement of interfaces by mobile. New mobile infrastructure is superimposed on existing money network of banks or Internet money. For more details you can read my related analysis (in French only).

Wrong start-up

Usually, wrong idea is about to copy African MM solution to the developed country.  The second wrong idea is to launch the pilot in Africa in order to verify how it will work in Europe.  In no manner. None needs M-Pesa in developed countries.

Players

Banks

Bank has ATM – useful cash gateway. Bank has interbank connection – useful for international transfers. Bank has customers and billing off-the-shelf. Bank has a financial license. Otherwise MM start-up don’t need banks.

MNOs

MNO is good for wireless connection. MNO does not like MM because MM will replace premium SMS and IPRS – easy MNO money. MNO will not cooperate in MM project that use MNO airtime money for small profit, because MNO’s airtime money are expensive.

Authorities

Authorities are happy with banks and VISA. They don’t like financial innovations; they don’t care for customers’ needs. If your start-up becomes successful without banks and VISA, authorities will accuse you of money laundering and an unlicensed money business. Authorities can upgrade the law against your start-up.



Есть конкретная математика, интуитивно понятная, строгая и точная. А есть абстрактная математика, основанная на красивых фантазиях, субъективных и порой ошибочных. Насколько легко конкретная математика осваивается, настолько упорно мозг противится математике абстрактной. Ведь ему совсем неочевидно, для чего именно эту математическую модель-фантазию он должен изучать. Вероятно, у каждого из нас изначально есть какое-то свое понятное видение, которое мы не хотим менять на чужое мировоззрение. Поэтому заранее предупреждаю, что и моя модель, хотя и кажется простой мне, может конфликтовать с уже сложившимся у вас представлением.

Допустим, вам надо разработать большую полностью децентрализованную P2P сеть, работающую в интернете. Например, аналог Скайпа, но совсем без серверов, с полностью равноправными участниками. Основная задача, которую вам надо решить изначально, если узлов много, например, несколько миллиардов, то как узлам найти друг друга быстро?

Допустим, узлу № 5 надо найти в сети IP-адрес узла № 8 589 934 592, как это сделать? Серверов нет, а значит нельзя обратиться к централизованному списку, в котором каждому номеру соответствует IP адрес. Обратиться ко всей сети тоже нельзя, если каждый узел начнет спрашивать у всех, то каждому узлу придется обрабатывать тысячи или даже миллионы обращений в секунду.

Выручит нас простой алгоритм деления на два. Принцип его легко понять. Представьте, что все четные узлы знают адреса друг друга и адрес одного нечетного узла, также все нечетные узлы знают адреса всех нечетных узлов и адрес одного четного числа.  Таким образом, №5 связан со всеми нечетными узлами и с одним четным. Значит, если ему надо найти № 8 589 934 592, он обращается к известному ему четному узлу, а тот ищет искомый узел среди только четных чисел, а их столько же сколько нечетных, которые мы отбросили. То есть мы сделали один шаг и уменьшили область поисков в два раза.

Теперь я перепрыгну через несколько несущественных умозаключений, и начну строить нашу архитектуру с нуля.

Предположим, у нас есть всего два узла на прямой линии, они связаны друг с другом напрямую, то есть знают IP-адреса друг друга, обозначим их 0 и 1. Теперь добавим второе симметричное  измерение, в котором существуют такие же 0 и 1. Добавим к их номерам по 1 на втором месте справа, обозначив таким образом, что они оба из второго измерения: 10 и 11. К номерам узлов из первого измерения мы автоматически добавляем по нулю на вторую справа позицию, чтобы обозначить, что они не из второго измерения. Свяжем каждый номер первого измерения с одним симметричным ему номером второго измерения. Теперь повторим все операции, добавив еще одно симметричное измерение, еще раз удвоив количество узлов. В итоге получим следующую картину.

Связь означает, что узлы знают IP адреса друг друга. У нас три измерения, и каждый узел может найти любой узел максимум за три шага, потому что он по номеру узла знает к узлу из какого измерения ему надо обращаться, чтобы приблизиться к искомому узлу. Если добавить еще одно измерение, то мы еще раз удвоим количество узлов, увеличим каждому узлу количество связей на одну, и увеличим макисмальное количество шагов на единицу. Но представить четырехмерное сооружение становится уже сложно. Допустим, это выглядит как-то так.

Таким образом, получаем простую формулу: два в степени “количество шагов” = “количество узлов”:

Если дано 8 589 934 592 узлов, то любой из узлов найдет любой другой узел за максимум 33 шага, поскольку 8 589 934 592 равно 2 в степени 33. При этом каждый узел будет связан только с 33 другими узлами.

Остается только вообразить себе эту роскошную 33-мерную фигуру и полюбоваться ее изяществом.

Можно поиграть и построить другие варианты фигур. Например, в первом измерении может быть не два узла, а 3, или 5, связанных друг с другом – очень мощная звезда получается, и поиск становится гораздо устойчивее. То есть, если часть узлов отключена, есть запасные пути к искомому узлу.

Упрощенное представление хорошо тем, что позволяет легче манипулировать сложными понятиями.  Обычно мозгу сложно справляться с более чем 7-ю объектами одновременно. Но поскольку мы смогли перейти от больших чисел к малым, да еще и имеем визуальную картинку, теперь можем покрутить в голове звезду с миллиардами ребер.

Итак, мы создали P2P сеть. Каждая вершина для нас – это IP адрес. Но это может быть и другая информация, то есть наша  звезда может представлять собой большую базу данных, которыми мы можем легко манипулировать. Координаты вершин и фигура точек в первом измерении -  это структура организации данных. Структуру мы можем задать самостоятельно, а можем скопировать уже существующую.

Например, представим, что  количество измерений у звезды – это количество страниц, которые посещает человек на определенном сайте. Цифры в номера узла отражают страницы, которые человек посетил и время, которое провел на странице. Например, 019 может означать, что человек быстро прошелся по странице 2 и задержался на странице 3 надолго. Можно немного усложнить структуру и добавить порядок посещения страниц.

Таким образом, в каждом номере узла теперь содержатся полные данные о поведении человека на сайте. Вся звезда теперь представляет набор всех возможных сценариев поведения на сайте. Поскольку у нас есть и пространственное изображение звезды, мы можем сказать, какие узлы ближе друг к другу, а какие – дальше. В этом вся прелесть абстрактной математики – 100-мерную звезду представить невозможно, зато посчитать нетяжело. Таким образом, в ваших руках теперь готовый инструмент для сбора информации о поведении пользователей в интернете, для их сравнительного анализа и для коррекции. В реальном времени. Мечта онлайн маркетинга.  Или можно заложить данные о движениях по банковским счетам клиентов, и сравнивать, наверняка все несчастные клиенты похожи друг на друга. Или цифры из балансов предприятий. Все дело теперь в вашей фантазии и отсутствии функциональной закрепленности.

Сейчас будет правильный ответ.

Творческий подход состоял в том, чтобы отвлечься от представления о коробке как вместилище для кнопок, и использовать ее для решения напрямую. Кнопки надо высыпать, коробку прикрепить к стене и в коробку поставить свечу.

Чем больше читаешь про опыты американских ученых, тем больше удивляешься тому, где американские студенты берут время на учебу. Ведь все кому не лень круглосуточно ставят над ними опыты. Вот и Глаксбергу было не лень. Он набрал много студентов и разделил их на две группы. Одна группа была контрольная, немотивированная, они просто решали задачу, потому что Глаксберг их попросил. А вот вторую группу Глаксберг решил мотивировать, и не как-нибудь, а деньгами. Деньги раздавались всем участникам, а самому быстрому было обещано еще больше денег. Какая группа быстрее справилась с задачей? В среднем, на три с половиной минуты быстрее находили решение студенты, использовавшие свою креативность без внешней денежной мотивации.

После Глаксберга много разных других американских студентов участвовало во многих аналогичных по цели экспериментах – найти зависимость между внешней мотивацией (кнутом и пряником), с одной стороны, и творческим подходом, с другой стороны. С тем же результатом: как только человеку что-то обещают или чем-то угрожают, креативностью куда-то девается. Эгоистичное фокусирование на цели отключает воображение. Как не вспомнить, “чем меньше женщину мы любим, тем легче нравимся мы ей”, видимо, тем креативней наши обольстительные сети. А вот самый креативный американец Дон Дрейпер из Mad Men (всем смотреть!); “I want to work. I want to build something…” Вот она какая, правильная мотивация.

Теперь представьте себе, что вы – менеджер Майкрософта или Гугла. И вам нужны самые творческие работники, вы давно уже ищете группу в полосатых купальниках, которая наконец-то придумает что-то новое для Гугла. И вот к вам приходит на собеседование ОН, творец, гений. Вы любите его анкету, а он любит творить и любит Гугл с его бесплатными обедами. В общем, он очень хочет работать у вас, а у вас есть все необходимое для творческого человека. Поэтому вы, просто уже для галочки, задаете ему вопросы, которые вам показывает компьютер, стандартные гугловские вопросы на проверку способности преодолевать функциональную закрепленность, например, “почему канализационные люки круглые”?

И вот тут-то и случается трагическая коллизия. Творец слишком сильно хочет работать на вас, а вы ему задаете вопросы, требующие творческого подхода. В итоге – ступор, творец уходит, с горя открывает свой стартап, и через пару лет Гугл вынужден покупать его фирму, свой-то такой продукт придумывать некому. Сплошной убыток. А что делать? Мотивированные гении не проходят тесты, а немотивированные, не приходят на них. Потому что они понимают, не очень умно проверять креативность в стрессовой ситуации у кандидата с повышенной внешней мотивацией.

Вместо глупых проверок они творчески отвечают на правильные вопросы, который им задает BrainsMatch. BrainsMatch знает какие вопросы задать, и что делать с ответами, даже с неправильными. А главное, он знает точно, кто из всех ответивших – лучший именно для Гугла. Гугл не знает, у него методика приема на работу немного устарела. А BrainsMatch знает, он сравнивает все ответы на все вопросы всех кандидатов, новые технологии, и пока только BrainsMatch так делает.

Почему? Об одной из причин очень точно сказал автор бестселлера A Whole New Mind Дан Пинк:

There is a mismatch between what science knows and what business does. And what worries me, as we stand here in the rubble of the economic collapse, is that too many organizations are making their decisions, their policies about talent and people, based on assumptions that are outdated, unexamined, and rooted more in folklore than in science. And if we really want to get out of this economic mess, and if we really want high performance on those definitional tasks of the 21st century, the solution is not to do more of the wrong things.