Please use this identifier to cite or link to this item:
https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/83299
Or use following links to share this resource in social networks:
Tweet
Recommend this item
Title | Innovation technology and cyber frauds risks of neobanks: gravity model analysis |
Authors |
Koibichuk, Vitaliia Vasylivna
Kwilinski, Aleksy Островська, Н.С. Kaшиєва, Ф. |
ORCID |
http://orcid.org/0000-0002-3540-7922 http://orcid.org/0000-0001-6318-4001 |
Keywords |
необанки необанки neobanks інноваційні фінансові технології инновационные финансовые технологии innovation financial technologies ризики кібершахрайства риски кибермошенничества cyber frauds risks компоненти цифрової еволюції компоненты цифровой эволюции digital evolution components гравітаційне моделювання гравитационное моделирование gravity model analysis |
Type | Article |
Date of Issue | 2021 |
URI | https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/83299 |
Publisher | Marketing and Management of Innovations |
License | Copyright not evaluated |
Citation | Innovation Technology and Cyber Frauds Risks of Neobanks: Gravity Model Analysis / Koibichuk V. V. and other // Marketing and Management of Innovations. 2021. № 1, P. 253-265. http://doi.org/10.21272/mmi.2021.1-19 |
Abstract |
Робота присвячена дослідженню факторів, що описують компоненти ефективностей та можливостей використання інноваційних технологій сфери необанкінгу у 90 країнах світу, з метою визначення рівня ризику їх використання для відмивання кримінальних доходів на основі методології гравітаційного моделювання. Обґрунтовано, що доцільно використовувати чотири фактори, що складаються з 13 компонентів цифрової еволюції. Фактор «умови постачання» формують три індикатори (інфраструктура доступу, інфраструктура транзакцій та інфраструктура реалізації), які надають бальну оцінку щодо рівня розвитку цифрової та фізичної інфраструктури для забезпечення якісного існування цифрової економічної системи. Фактор «умови попиту» складається з 4-х індикаторів (рівень якості людського потенціалу, рівень поглинання пристроїв та рівень широкосмугового цифрового зв’язку, поглинання цифрових платежів), які відображають, наскільки споживачі бажають та здатні брати участь у цифровій економічній системі, чи мають вони інструменти та навички, що необхідні для підключення до цифрової економіки. Фактор «інституційне середовище» змістовно формують три показники (інституційна ефективність та довіра, установи та бізнес-середовище, установи та цифрова екосистема), які стосуються дослідження щодо підтримки країнами норм законодавства в розрізі цифрових технологій, а саме: наскільки уряди інвестують в просування цифровізації, як нормативні акти регулюють якість збереження та доступу до цифрових даних. Четвертий фактор «інновації та зміни» складається з трьох ознак, які змістовно характеризують стан ключових інноваційних економічних системних входів (талантів та капіталу), процесів (співпраці між університетами та промисловістю) та результатів (нових масштабованих цифрових продуктів та послуг). На основі зазначених індикаторів сформовано узагальнювальний показник, що характеризує ступінь ризику використання послуг необанків досліджуваних країн економічними агентами чи фізичними особами з метою легалізації кримінальних доходів. На першому етапі запропонованої методики обґрунтовано статистичну значущість та можливість використання досліджуваних показників, здійснено процедуру логарифмічної нормалізації, параметри нормалізації оцінені інструментарієм описової статистики пакету Statgaphics Centurion. На другому етапі здійснено згортку індикаторів за допомогою середньої геометричної зваженої, що надає змістовну інформацію стосовно середніх темпів динаміки. На третьому етапі розраховано за допомогою методів гравітаційного моделювання значення інтегральної рейтингової оцінки щодо ступеня ризику використання інноваційних технологій, послуг та сервісів необанкінгу для відмивання кримінальних коштів. В результаті чого визначено, що 12,22% досліджуваних країн мають високий ступінь ризику, 25,56% – середній рівень ризику, 25,56% – ризик нижче середнього рівня, 36,66% – країни, в яких рівень ризику майже відсутній. Работа посвящена исследованию факторов, описывающих компоненты эффективностей и возможностей использования инновационных технологий сферы необанкинга в 90 странах мира с целью определения уровня риска их использования для отмывания криминальных доходов на основе методологии гравитационного моделирования. Обосновано, что целесообразно использовать четыре фактора, состоящие из 13 компонентов цифровой эволюции. Фактор «условия поставки» формируют три индикатора (инфраструктура доступа, инфраструктура транзакций и инфраструктура реализации), которые отображают балльную оценку по уровню развития цифровой и физической инфраструктуры для обеспечения качественного функционирования цифровой экономической системы. Фактор «условия спроса» состоит из 4-х индикаторов (уровень качества человеческого потенциала, уровень поглощения устройств и уровень широкополосной цифрового связи, поглощение цифровых платежей), которые отражают, насколько потребители желают и способны участвовать в цифровой экономической системе, имеют ли они инструменты и навыки, необходимые для подключения к цифровой экономики. Фактор «институциональная среда» содержательно формируют три показателя (институциональная эффективность и доверие, учреждения и бизнес-среда, учреждения и цифровая экосистема), касающихся исследования по поддержке странами норм законодательства в разрезе цифровых технологий, а именно: насколько правительства инвестируют в продвижение цифровизации, как нормативные акты регулируют качество сохранения и доступа к цифровым данным. Четвертый фактор «инновации и изменения» состоит из трех признаков, содержательно характеризующие состояние ключевых инновационных экономических системных входов (талантов и капитала), процессов (сотрудничества между университетами и промышленностью) и результатов (новых масштабируемых цифровых продуктов и услуг). На основе указанных индикаторов сформирован обобщающий показатель, характеризующий степень риска использования услуг необанков исследуемых стран экономическими агентами или физическими лицами с целью легализации криминальных доходов. На первом этапе предложенной методики обоснованно статистическую значимость и возможность использования исследуемых показателей, осуществлена процедура логарифмической нормализации, характеристики нормализации оценены инструментарием описательной статистики пакета Statgaphics Centurion. На втором этапе осуществлена свертка индикаторов с помощью средней геометрической взвешенной, предоставляющая информацию о средних темпах динамики. На третьем этапе рассчитано с помощью методов гравитационного моделирования значение интегральной рейтинговой оценки по степени риска использования инновационных технологий, услуг и сервисов необанкинга для отмывания криминальных доходов. В результате проведено анализа определено, что 12,22% исследуемых стран имеют высокую степень риска, 25,56% - средний уровень риска, 25,56% - риск ниже среднего уровня, 36,66% - страны, в которых уровень риска почти отсутствует. In the system of global information space, it is important to adequately calculate and assess the factors of successful functioning of the banking system, which are directly the engines of the country's development, economic stability, especially from the standpoint of qualitative measurement of innovative technology and human capital in rapid cyber fraud. The work is devoted to studying factors that describe the components of efficiency and potential use of innovative technologies in neo-banking in 90 countries to determine the level of risk of their use for money laundering based on the methodology of gravitational modeling. It is substantiated that it is expedient to use four factors consisting of 13 components of digital evolution. The supply condition factor is formed by three indicators (access infrastructure, transaction infrastructure and fulfillment infrastructure), which provide a score on the development of digital and physical infrastructure to ensure the digital economic system's quality. The "demand conditions" factor consists of 4 indicators (human quality level, device absorption level and digital broadband level, digital payment absorption), which show how much consumers are willing and able to participate in the digital economic system and whether they have the tools and skills needed to connect to the digital economy. The "institutional environment" factor is shaped by three indicators (institutional effectiveness and trust, institutions and the business environment, institutions and the digital ecosystem), which relate to research on countries' support for digital legislation, governments' investment in digitalization, and regulations. Regulate the quality of storage and access to digital data. The fourth factor of "innovation and change" consists of three features that characterize the state of key innovative economic system inputs (talents and capital), processes (i.e. cooperation between universities and industry) and outputs (i.e. new scalable digital products and services). Based on these indicators, a generalized indicator is formed, which characterizes the degree of risk of using the services of neoanks of the studied countries by economic agents or individuals to legalize criminal proceeds. At the first stage of the proposed method, the statistical significance and possibility of using the studied indicators are substantiated. The procedure of logarithmic normalization is carried out. The normalization parameters are estimated by the toolkit of descriptive statistics of the Statgaphics Centurion package. In the second stage, the indicators are collapsed using a geometric weighted average, which provides meaningful information about the average dynamics rate. The third stage is calculated based on gravity modeling methods, the value of the integrated rating assessment of the degree of risk of using innovative technologies, services, and neobanking services for money laundering. As a result, it was determined that 12.22% of the studied countries have a high degree of risk, 25.56% – a medium level of risk, 25.56% – a risk below the average level, 36.66% – countries in which the level of risk is almost absent. |
Appears in Collections: |
Наукові видання (ННІ БТ) |
Views
Argentina
1
Canada
1
China
70927505
Greece
1
Ireland
33891
Lithuania
1
Netherlands
230
Russia
1
Sweden
1
Ukraine
3116863
United Kingdom
392154
United States
320945349
Unknown Country
15074516
Downloads
Australia
1
Canada
231400178
China
231400180
Czechia
3116850
Denmark
1
France
231400179
Germany
1754505
Greece
1
India
33692184
Iran
1
Ireland
18761
Italy
815
Japan
1
Lithuania
1
Malaysia
1
Netherlands
205466
Nigeria
1
Papua New Guinea
1
Poland
4689
Portugal
2578
Russia
1
Serbia
1
Singapore
141855009
Slovenia
205461
South Africa
1
Spain
2577
Sweden
392159
Switzerland
52309846
Tunisia
1
Turkey
1
Ukraine
15074517
United Kingdom
52309845
United States
231400182
Unknown Country
33692182
Files
File | Size | Format | Downloads |
---|---|---|---|
Koibichuk _neobanks.pdf | 811.47 kB | Adobe PDF | 1260238177 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.