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    AI 기반 `뱅크 블랙` 프로그램, 대마 산업 소수자 금융 접근성 높인다

    Javier Hasse 2024-07-27 23:04:42
    AI 기반 `뱅크 블랙` 프로그램, 대마 산업 소수자 금융 접근성 높인다
    대마 산업에서 다양한 배경의 사업자들이 금융 접근성 문제에 직면하고 있다. 산업의 급속한 성장에도 불구하고 소수계 기업가들은 자금 확보, 규제 복잡성 대응, 공평한 기회 확보에 어려움을 겪고 있다. 2017년 마리화나 비즈니스 데일리(Marijuana Business Daily)의 조사에 따르면 대마 사업자 중 아프리카계 미국인은 4.3%에 불과해 업계 내 대표성과 금융 접근성의 격차를 보여줬다.또한 2021년 소수계 대마 사업자 협회(MCBA) 보고서에 따르면 응답자의 72%가 자본 접근성을 주요 장벽으로 꼽았다.소수계 기업가들은 종종 규제의 복잡성, 은행 서비스 접근 제한, 상대적으로 높은 이자율 등의 문제에 직면한다. 이러한 어려움은 대마의 연방 법적 지위로 인해 금융 거래와 전통적 은행 서비스 이용이 복잡해지면서 더욱 심화된다.이러한 불평등 해소를 위해 캐너스 캐피털 홀딩스(Cannas Capital Holdings)는 '뱅크 블랙 이니셔티브(Bank Black Initiat.........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
    이 기사는 AI로 번역되어 일부 오류가 있을 수 있습니다.