Please use this identifier to cite or link to this item: https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/83625
Or use following links to share this resource in social networks: Recommend this item
Title Innovation Technology and Cyber Frauds Risks of Neobanks: Gravity Model Analysis
Other Titles Інноваційні технології та ризики кібершахрайства необанків: гравітаційне моделювання
Authors Koibichuk, Vitaliia Vasylivna  
Ostrovska, N.
Kashiyeva, F.
Kwilinski, Aleksy  
ORCID http://orcid.org/0000-0002-3540-7922
http://orcid.org/0000-0001-6318-4001
Keywords необанки
інноваційні фінансові технології
ризики кібершахрайства
компоненти цифрової еволюції
гравітаційне моделювання
neobanks
nnovation financial technologies
cyber frauds risks
digital evolution components
gravity model analysis
Type Article
Date of Issue 2021
URI https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/83625
Publisher Sumy State University
License Creative Commons Attribution 4.0 International License
Citation Koibichuk, V., Ostrovska, N., Kashiyeva, F., & Kwilinski, A. (2021). Innovation Technology and Cyber Frauds Risks of Neobanks: Gravity Model Analysis. Marketing and Management of Innovations, 1, 253-265. http://doi.org/10.21272/mmi.2021.1-19
Abstract У статті представлено результати дослідження факторів, які описують ефективність та потенціал інноваційних технологій сфери необанкінгу на прикладі 90 країн світу. Метою дослідження є визначення рівня ризику використання інноваційних технологій сфери необанкінгу для відмивання кримінальних доходів. У роботі проаналізовано доцільність використання чотирьох факторів, які складаються з 13 індикаторів цифрової еволюції. Першим фактором є «умови постачання», який складається із трьох індикаторів, а саме: інфраструктура доступу, інфраструктура транзакцій та інфраструктура реалізації. Зазначені індикатори дозволяють оцінити в балах рівень розвитку цифрової та фізичної інфраструктури для забезпечення якісного функціонування цифрової економіки. Другий фактор «умови попиту» складається з чотирьох індикаторів: рівень якості людського потенціалу, рівень поглинання пристроїв, рівень широкосмугового цифрового зв’язку, поглинання цифрових платежів. Ці індикатори свідчать про бажання та здатність споживачів долучитись до цифрової економіки, а також їх володіння інструментами та навичками, необхідними для підключення до цифрової системи. Третій фактор «інституційне середовище» сформований із трьох індикаторів: інституційна ефективність та довіра, установи та бізнес-середовище, установи та цифрова екосистема. Ці показники дозволяють проаналізувати підтримку країнами норм законодавства в розрізі цифрових технологій, а саме: інвестування в цифровізацію економіки; регулювання якості та доступу до цифрових даних за допомогою нормативних актів. Четвертий фактор «інновації та зміни» складається з трьох індикаторів, які характеризують стан ключових інноваційних економічних системних входів (талантів та капіталу), процесів (співпраці між університетами та промисловістю) та результатів (нових масштабних цифрових продуктів та послуг). У ході дослідження авторами згруповано зазначені вище індикатори в узагальнювальний показник, який характеризує ступінь ризику використання послуг необанків економічними агентами чи фізичними особами з метою легалізації кримінальних доходів. Для досягнення поставленої мети, дослідження проведено у декілька етапів. На першому етапі обґрунтовано статистичну значущість та можливість використання досліджуваних показників; здійснено процедуру логарифмічної нормалізації. Авторами застосовано інструментарій описової статистики пакету Statgaphics Centurion для оцінки параметрів нормалізації. На другому етапі дослідження здійснено згортку індикаторів за допомогою середньої геометричної зваженої, яка характеризує середні темпи динаміки. На третьому етапі за допомогою методів гравітаційного моделювання було розраховано значення інтегральної рейтингової оцінки щодо ступеня ризику використання інноваційних технологій, послуг та сервісів необанкінгу для відмивання кримінальних коштів. За отриманими результатами встановлено, що 12,22% досліджуваних країн мають високий ступінь ризику; 25,56% – середній; для 25,56% країн ризик є нижче середнього рівня; для 36,66% країн рівень ризику майже відсутній.
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 gravitational modeling methodology. The authors substantiated that using four factors consisting of 13 components of digital evolution is expedient. Three indicators (access infrastructure, transaction infrastructure, and fulfillment infrastructure) allowed forming the supply condition factor. It provides a score on developing 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. Three indicators (institutional effectiveness and trust, institutions and the business environment, institutions and the digital ecosystem) shaped the «institutional environment» factor. It relates 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). The generalized indicator was formed based on these indicators. It characterizes the degree of risk of using the services of neobanks of the studied countries by economic agents or individuals to legalize criminal proceeds. At the first stage of the proposed method, the authors substantiated the statistical significance and possibility of using the studied indicators. The procedure of logarithmic normalization was carried out. The toolkit of descriptive statistics of the Statgaphics Centurion package provided the normalization parameters. In the second stage, the indicators were collapsed using a geometric weighted average, which provides meaningful information about the average dynamics rate. The third stage provided calculating the value of the integrated rating assessment of the degree of risk of using innovative technologies, services, and neobanking services for money laundering based on gravity modeling methods. The findings showed that 12.22% of the studied countries had a high degree of risk, 25.56% – a medium level of risk, 25.56% – a risk below the average level, for 36.66% of countries – the risk was almost absent.
Appears in Collections: Маркетинг і менеджмент інновацій (Marketing and Management of Innovations)

Views

Belgium Belgium
1
Canada Canada
1
China China
11216673
Colombia Colombia
4853
Dominican Republic Dominican Republic
1
Egypt Egypt
1
Ethiopia Ethiopia
1
France France
123662
Germany Germany
35988
Ghana Ghana
1
Greece Greece
1
Hong Kong SAR China Hong Kong SAR China
4886
India India
221327
Indonesia Indonesia
4899
Iran Iran
4889
Ireland Ireland
852122900
Italy Italy
1
Jordan Jordan
1
Kuwait Kuwait
1
Lithuania Lithuania
1
Netherlands Netherlands
725704
Norway Norway
4887
Philippines Philippines
1
Poland Poland
4881
Portugal Portugal
1
Russia Russia
1
Singapore Singapore
1
Slovenia Slovenia
4896
South Korea South Korea
1
Sweden Sweden
11216675
Switzerland Switzerland
1918309597
Taiwan Taiwan
1
Tunisia Tunisia
1
Turkey Turkey
1
Ukraine Ukraine
150873
United Arab Emirates United Arab Emirates
4842
United Kingdom United Kingdom
131811
United States United States
1427809113
Unknown Country Unknown Country
67351
Uzbekistan Uzbekistan
1
Vietnam Vietnam
66934768

Downloads

Austria Austria
1
China China
1
Egypt Egypt
1
Ethiopia Ethiopia
1
Finland Finland
1
Germany Germany
-1433487270
Ghana Ghana
1
India India
418250969
Indonesia Indonesia
4898
Iran Iran
4880
Ireland Ireland
1
Italy Italy
1
Japan Japan
1
Lithuania Lithuania
418250969
Poland Poland
4882
Russia Russia
1
Switzerland Switzerland
1918309599
Ukraine Ukraine
1312702600
United Kingdom United Kingdom
1
United States United States
-5861800
Vietnam Vietnam
66934769

Files

File Size Format Downloads
Koibichuk_mmi_2021_1.pdf 811,47 kB Adobe PDF -1599852789

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.