Ecosystems as an Innovative Tool for the Development of the Financial Sector in the Digital Economy
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this article is to analyze the trends in the development of the financial sector, as well as the digital technologies used in this area, to identify the fundamental drivers for improving the ecosystem of the financial sector of the economy. Achieving sustainable business growth is one of the urgent tasks of management, both at the level of individual enterprises and organizations and the national economic system as a whole. This issue is of the highest relevance in the context of the high dynamism of the external environment and the growing level of uncertainty. When writing the article, the following research methods were used: trend analysis, visual graphical analysis, descriptive statistics, correlation-regression analysis, and cross-tabulation. Based on the results of the analysis, it can be concluded that the following indicators have the greatest impact on the ecosystem of the financial sector: the share of financial organizations that had special software for managing the procurement of services; the share of financial organizations that had special software for managing the sales of services. With regards to the Russian financial sector, there is a weakness in the development of the ecosystem, which is partly due to the insufficient use of complex digital solutions in managing financial flows, for example, the use of ERP systems (enterprise resource planning), CRM systems (customer relationship management), and SCM systems (supply chain management). We believe that the conclusions and results presented in this article can be used as methodological tools for developing strategies for improving the ecosystem of the financial sector in the context of the transition to a digital economy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».