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Enregistrement W4210588746 · doi:10.3390/jrfm15020062

Lessons from Remarkable FinTech Companies for the Financial Inclusion in Peru

2022· article· en· W4210588746 sur OpenAlexvenueno aff
Patricia Vilcanqui Velazquez, Vito Bobek, Romana Korez Vide, Tatjana Horvat

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMicrofinance and Financial Inclusion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinancial inclusionMicrofinanceFinancial servicesBusinessPopulationInclusion (mineral)General partnershipFinancial institutionFinanceFinTechMobile paymentMobile bankingFinancial systemEconomic growthEconomicsMarketingPayment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Financial inclusion, defined as the adequate access and usage of formal financial services to improve people’s lives, is a crucial area for the economic development of a country through its various angles. This paper analyzes the impact of selected FinTech companies on financial inclusion in their respective countries to obtain lessons of their business models and country environments that can help Peruvian financial inclusion. The selected FinTechs are M-PESA in Kenya, Nubank in Brazil, GCASH in the Philippines, and Easypaisa in Pakistan, which revolutionized the financial sector in their respective countries. However, a comparative study of their impact on financial inclusion in their respective country has not been conducted yet; therefore, the lessons obtained are helpful for the Peruvian situation due to their practical implications and because they raise possible areas for further and deeper research. The approach of this study considered a qualitative and quantitative method (to find a Pearson correlation between the percentage of the population of Country (A) that are users of FinTech (a) and the six selected demand-side indicators per country retrieved from the Global Findex Database) analysis to understand the results obtained. The results obtained indicate that M-PESA and GCASH, companies specialized in providing basic mobile money transactions such as remittances and withdrawals, did not impact the provision of other financial services such as savings or credit cards. In Easypaisa’s case, this company positively impacts the studied indicators, probably due to its original partnership with a microfinance institution. Regarding Nubank, despite its remarkable growth in the last years, the company does not affect financial inclusion in Brazil yet. Nonetheless, after its recent expansion to provide more financial services, future research could assess the impact of this company on Brazilian financial inclusion.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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