A strategy road map for small and medium-sized banks from a Canadian perspective: Transformation from start-up to mid-size and beyond
Notice bibliographique
Résumé
One item on the regulatory agenda is the need to increase competition in the financial system. Financial technology is replacing bricks-and-mortar distribution channels, reducing the need for economies of scale that has been a barrier to entry and growth. Financial services are being unbundled and the large banks, being financial conglomerates, face losing their grip on the market, as space is opened up for the lower-cost specialised providers of financial services that offer superior customer service. This is an opportunity not only for neobanks but also for smaller traditional banks that can update their skills and adapt. In Canada, small and medium-size traditional banks are trying to seize the opportunity. They continue to deploy a lending-based business model while taking advantage of FinTech for operational efficiency and digital distribution channels. They are also working towards AIRB licences in order to become capital efficient and increase their addressable market. Nevertheless, they face formidable challenges including their intolerance to loss, more expensive funding, more expensive and higher capital requirements, and the big banks’ market power. This paper discusses the risk strategies these banks can employ in their journey from start-ups to mid-sized and beyond. We provide numerical examples using the ROE framework.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,007 |
| Communication savante | 0,022 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».