The Era of Digital Financial Innovation: Lessons from Economic History on Regulation
Notice bibliographique
Résumé
While digital finance innovation has the potential to provide businesses and consumers with lower costs and a greater range of financial services, it has raised questions regarding the risks it poses to consumers, individual financial institutions, the financial system and the economy at large – and how Canadian financial regulators should respond to those risks. This Commentary focuses on the major macro-level risks that might arise, and sets out to answer three questions. What do we know from economic history about financial innovation in general and banking crises? What are some key areas arising from current and future digital financial innovation that regulators need to examine? And what are the implications for actions by Canadian regulators? Economic history gives us many examples of instances when financial innovations, rapid growth in credit supply and increased reliance on short-term financing have led to financial instability and crises. Therefore, at a time of rapid changes in the financial sector, it is important that regulators pay close attention to what is happening and take appropriate action. After discussing key areas of concern for Canadian regulators, I recommend that they should: (i) Require the explainability of machine-learning models used for lending decisions. As it is, artificial intelligence (AI) is being used in lending decisions at both regulated and largely unregulated institutions. If not properly examined by internal risk managers, it can lead to unsafe lending decisions. (ii) Take care not to rush into open banking regulations, for example regarding money-moving apps, that could increase the likelihood of bank runs. (iii) Collect better and more timely data by type of financial institution on types of credit and short-term financing. (iv) Extend the coverage of stress tests to examine stresses related to rapid new borrowing from non-bank financial institutions, or shadow banks, that are not prudentially regulated. At the micro level, regulators will have to weigh closely the costs of new regulations against the benefits of financial innovations. At the macro level, however, the steps suggested in this Commentary should have little or no effect on the vast majority of digital financial innovations that are underway or contemplated in the near future. Therefore, there would be no real trade-off between the increased stability coming from these actions and the increased competition, efficiency and range of financial services that should come from digital financial innovation.
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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 | 0,009 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,048 |
| Communication savante | 0,020 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».