Fraud and Privacy Violation Risks in the Financial Aggregation Industry: The Case of Regulation
Notice bibliographique
Résumé
The financial aggregation industry is on the rise again. After having experienced high growth rates during the pre-financial crisis of 2007-2008, the industry has undergone significant changes in terms of structure, behaviour and performance. Plagued by lack of trust on behalf of the customers and under the pressure of changing technologies and in the absence of a regulatory framework, new entrants had difficulties in penetrating the market the way have originally anticipated. In the meantime, banks and other financial institutions refined their strategies and consolidated their positions in the new emerging industry. To survive, many early entrants developed new strategies and became suppliers of technology to the banks and other financial institutions. This study uses the SCP paradigm to analyze the emerging financial aggregation industry and the attitudes young customers have toward these services. The results show that customers are seriously concerned with the risks of violation of privacy and fraud associated with aggregation activity online and they are ready to pay a prime to get a more secure service. Nonetheless, regulating of the aggregation industry on the ground of these risks is premature. Yet, the existing regulatory agencies should increase awareness concerning the looming risks and provide incentives to financial aggregators to adopt technologies and operational strategies that minimize the potential for fraudulent behaviour online.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,017 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».