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Enregistrement W3033836975 · doi:10.1142/s2282717x20400022

RECENT DEVELOPMENTS IN THE FINTECH INDUSTRY

2020· article· en· W3033836975 sur OpenAlexaff
Thomas J. Chemmanur, Michael B. Imerman, Harshit Rajaiya, Qianqian Yu

Notice bibliographique

RevueJournal of Financial Management Markets and Institutions · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePrivate Equity and Venture Capital
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinTechFinancial servicesVenture capitalBusinessFinancial innovationIntermediarySection (typography)Value (mathematics)Industrial organizationFinanceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we review some recent developments in the field of Financial Technology or “FinTech.” We begin with an overview of what FinTech is and why it has become an important growth industry in the financial services area and therefore an important research topic in finance. In the next section, we review some of the academic literature in the FinTech area. In the subsequent section, we characterize the financing of FinTech startups, especially by venture capital firms. In the following section, we characterize innovation by FinTech firms as well as by incumbent financial intermediaries. In the next section, we move on to discuss potential sources of value creation by FinTech start-up firms relative to existing incumbent firms: we conjecture that one source of value creation may arise from FinTech startups being able to provide a superior customer experience relative to incumbent firms in various areas of consumer finance. In the following section, we discuss the regulatory environment facing FinTech firms, in their banking as well as in their financial market activities. In the penultimate section, we analyze the buy-versus-build decision facing firms choosing to enter the FinTech sector and discuss the trade-offs that may drive such decisions in practice. We conclude with some remarks about the future directions that may be taken by the FinTech industry.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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