Fintech Converges with Investment and Risk: A Bibliometric Review
Notice bibliographique
Résumé
The rapid growth of fintech is revolutionizing the delivery, access, and management of financial services. It also presents new risks and opportunities for investment. Despite growing scholarly interest, current research often remains fragmented and continues to explore technological innovation, investment behavior, and risk management in isolation without fully addressing their interrelated dynamics. This lack of integration has hindered a comprehensive understanding of how fintech transforms financial ecosystems and subsequent decision-making processes. By conducting a systematic literature review, study addresses the research gap by examining key developments, trends, and patterns within this field through bibliometric analysis using VOSviewer 1.6.20 and Biblioshiny 2025. From the perspectives of authors, affiliations, papers, and journals, this investigation identifies publication trends, key contributors, and geographic distribution. The results also indicate that numerous areas warrant further investigation, such as sustainability, inclusion, risk management, technologies, and behavioral traits. The review provides a more comprehensive understanding of how fintech is affecting investment practices and risk considerations by consolidating findings and analyses. It underscores substantial prospects for future research and fosters a more comprehensive academic dialogue, thereby facilitating the advancement of more informed, responsive, and forward-thinking fintech strategies in financial management.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».