Fintech Innovations in the Financial Service Industry
Notice bibliographique
Résumé
Digital transformation underscored by the fourth industrial revolution has led to the emergence of sophisticated technology-enabled financial services known as fintech, that has swiftly altered traditional financial services space. Global adoption of fintech is rapidly increasing due to its disruptive nature and is largely embraced by participants who are underserved by traditional financial service providers. Global investments in fintech are growing rapidly year by year owing to increased interconnectivity with the digital revolution. Fintech is expansive, engulfing a plethora of innovative applications in various services including payments, financing, asset management, insurance, etc. There exists a gap in the literature and visualization research on impact and future pathway of fintech innovations in payments and financial services and role of financial regulations. This study aims to enrich the understanding of fintech innovations in payments and financing and investigate the correlation and significance of regulatory framework in maintaining a fair ecosystem. With this objective, an extant systematic review was performed using research articles published in peer-reviewed journals for the period 2014–2022 when there has been a burgeoning of interest in ‘fintech’ globally. The findings of this study contribute to the theoretical constructs of fintech innovations in the financial services industry and show that such innovations play a crucial role in shaping the nature of future of business. The results of this study have implications for researchers who could deploy this research as a reference point to get a holistic insight and a detailed mapping of innovations in fintech.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».