UKRAINIAN CBDC E-HRYVNYA: CHALLENGES OF INTRODUCTION AND OPPORTUNITIES TO IMPROVE THE EFFICIENCY OF BUSINESS PROCESSES IN COMMERCIAL BANKS
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Notice bibliographique
Résumé
Topicality. This paper explores the implementation of a CBDC and its potential benefits and challenges. With the rapid growth of cryptocurrencies and their increasing usage by consumers, central banks face the need to address the evolving landscape of digital transactions. The research explores the connection between the CBDC and business processes in the Ukrainian economy.Aim and tasks. Main purpose of this paper is to investigate the issues related to the potential impact of introducing the e-hryvnia on business processes occurring in the Ukrainian commercial banks as well as suggest some indicators that could be used to evaluate the efficiency of e-hryvnya implementation.Materials and Methods. The paper uses comparative analysis of potential approaches for implementing a CBDC. It discusses the advantages and disadvantages of the authoritarian and democratic approaches, analyzing their implications for monetary control and user adoption. The paper proposes several indicators and metrics to assess the success and efficiency of CBDC implementation.Research results. There are two main ways to implement a CBDC to achieve widespread adoption. Authoritarian, which means strengthening the administrative levers of the state and weakening monetary control, and democratic, which will allow strengthening the possibilities of monetary policy. It is the democratic one that is more suitable for Ukraine. The effectiveness of the introduction of the CBDC can be assessed by the indicators of the distribution of the e-hryvnia and the increase in the efficiency of business processes in commercial banks.Conclusion. This research advocates for a democratic approach to CBDC implementation, emphasizing the need for attractiveness, user anonymity, and enhanced monetary policy possibilities. The proposed indicators and analysis framework provide a means to assess the success of CBDC adoption. Collaboration between central banks and commercial banks is also emphasized to ensure seamless integration and maximize the potential benefits of CBDC.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle