Інноваційні технології та ризики кібершахрайства необанків: гравітаційне моделювання

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 эффективности и возможности 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, состоящих из 13 компонент цифровой эволюции. Фактор «условия поставки» формируют три индикатора (инфраструктура доступа, инфраструктура транзакций и инфраструктура реализации), которые дают балльную оценку уровня развития цифровой и физической инфраструктуры для обеспечения качественного существования цифровой экономической системы. Фактор «условия спроса» состоит из 4-х индикаторов (уровень качества человеческого потенциала, уровень поглощения устройств и уровень широкополосной цифровой связи, поглощения цифровых платежей), отражающих, насколько потребители желают и способны участвовать в цифровой экономической системе. они инструменты и навыки, необходимые для подключения к цифровой экономике. Фактор «институциональная среда» содержательно формируют три показателя (институциональная эффективность и доверие, учреждения и бизнес-среда, учреждения и цифровая экосистема), касающиеся исследования по поддержке странами норм законодательства в разрезе цифровых технологий, а именно: насколько правительства инвестируют в продвижение цифровизации, как нормативные акты регулируют качество хранения и доступа к цифровым данным. Четвертый фактор «инновации и изменения» состоит из трех признаков, содержательно характеризующих 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 изучаемых стран экономическими агентами или физическими лицами с целью легализации уголовных доходов. На первом этапе предложенной методики обоснована статистическая значимость и возможность использования исследуемых показателей, осуществлена ​​процедура логарифмической нормализации, параметры нормализации оценены инструментарием описательной статистики Statgaphics Centurion. На втором этапе осуществлена ​​свертка индикаторов с помощью средней взвешенной геометрической, что предоставляет содержательную информацию относительно средних темпов динамики. На третьем этапе рассчитано с помощью методов гравитационного моделирования значение интегральной рейтинговой оценки степени риска использования инновационных технологий, услуг и сервисов необанкинга для отмывания криминальных средств. В результате чего определено, что 12,22% изучаемых стран имеют высокую степень риска, 25,56% – средний уровень риска, 25,56% – риск ниже среднего уровня, 36,66% – страны, где уровень риска почти отсутствует.

The work is devoted to the study of factors describing the components of effectiveness and the possibilities of using innovative technologies in the field of neobanking in 90 countries of the world, with the aim of determining the level of risk of their use for laundering criminal proceeds based on the gravity modeling methodology. It is justified that it is appropriate to use four factors consisting of 13 components of digital evolution. The "conditions of supply" factor is formed by three indicators (access infrastructure, transaction infrastructure, and implementation infrastructure), which provide a score for the level of development of digital and physical infrastructure to ensure the quality existence of the digital economic system. The "demand conditions" factor consists of 4 indicators (the level of quality of human potential, the level of absorption of devices and the level of broadband digital communication, the absorption of digital payments), which reflect the extent to which consumers are willing and able to participate in the digital economic system, whether they have they are the tools and skills needed to connect to the digital economy. The factor "institutional environment" is meaningfully formed by three indicators (institutional efficiency and trust, institutions and business environment, institutions and digital ecosystem), which relate to the study of countries' support for legal norms in the context of digital technologies, namely: how much governments invest in the promotion of digitalization, how regulations regulate the quality of preservation and access to digital data. The fourth factor "innovation and change" consists of three features that meaningfully characterize the state of key innovative economic system inputs (talent and capital), processes (collaboration between universities and industry) and results (new scalable digital products and services). On the basis of the indicated indicators, a generalized indicator was formed that characterizes the degree of risk of using the services of neobanks of the studied countries by economic agents or individuals for the purpose of legalizing criminal income. At the first stage of the proposed methodology, the statistical significance and the possibility of using the investigated indicators were substantiated, the logarithmic normalization procedure was carried out, the normalization parameters were estimated by the descriptive statistics toolkit of the Statgaphics Centurion package. At the second stage, indicators were convoluted with the help of a weighted geometric mean, which provides meaningful information about the average rates of dynamics. At the third stage, the value of the integral rating assessment regarding the degree of risk of using innovative technologies, services and services of neo-banking for laundering of criminal funds was calculated using gravity modeling methods. As a result, it was determined that 12.22% of the studied countries have a high degree of risk, 25.56% - an average level of risk, 25.56% - a risk below the average level, 36.66% - countries in which the level of risk is almost absent.