How the Integration of Payment Systems Through QRIS Accelerates Economic and Financial Cooperation in the ASEAN Region
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to analyze the opportunities, challenges, strengths, and weaknesses of payment systems, as well as the strategies for implementing regional payment connectivity through QRIS as an alternative for integrating payment systems in the ASEAN region.The research employs an exploratory mixed-methods approach, utilizing SWOT analysis and linear regression.Data sources include secondary data, in-depth interviews, and focus group discussions with 85 respondents from Bank Indonesia, local governments, academics, ASEAN tourists, and MSME actors across Batam, Yogyakarta, and West Nusa Tenggara.The findings indicate that QRIS has a positive impact on the economies of ASEAN countries.As part of the ASEAN financial system, QRIS demonstrates strong characteristics due to its well-balanced strengths and weaknesses in trade transactions.As a result, opportunities and threats have become the government's focus in enhancing trade interactions across the region.Furthermore, QRIS serves as a viable alternative for integrating payment systems in ASEAN, particularly in the trade, MSME, and tourism sectors.To maximize its potential, policymakers should enhance cross-border regulatory frameworks, promote financial literacy among MSMEs, and strengthen digital infrastructure to support seamless transactions across ASEAN countries.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».