MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414863333 · doi:10.1007/978-3-032-02983-6_20

Digital Cross-Border Payment Technologies in Fragile, Conflict, and Vulnerable Settings

2025· book-chapter· en· W4414863333 sur OpenAlexaboutno aff
Erica Moret

Notice bibliographique

RevueFinancial innovation and technology · 2025
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTransportation and Mobility Innovations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSanctionsResilience (materials science)Humanitarian aidCivil societyInvestment (military)Humanitarian crisisGovernment (linguistics)PaymentFinancial crisis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Financial sector de-risking is a growing problem leading to the financial exclusion of a growing number of countries around the world, especially in fragile, conflict and vulnerable (FCV) contexts deemed to be of high risk from a regulatory compliance perspective. De-risking is marked by the withdrawal of banks and other financial institutions from high-risk jurisdictions and has been termed a “global crisis” by the United Nations (UN) and other international organizations (IOs). Mounting complexity of the global compliance landscape—including the risk of sizeable fines and penalties linked to multilateral and autonomous sanctions, as well as other related regulations—alongside cost and reputational considerations, have led to a rapid decline in global correspondent banking relationships (CBRs) over the past decade (Moret, More civilian pain than political gain (Again?): The demise of targeted sanctions and associated humanitarian impacts. In A. Charron and C. Portela (Eds) Multilateral sanctions revisited: Lessons learned from Margaret Doxey . McGill Queen’s University Press, 2022). A growing number of countries are becoming partially or fully “unbanked”, as a consequence. Ramifications of de-risking include constraints in humanitarian and development assistance; hindered civil society activities; barriers to flows of household remittances; bottlenecks in legitimate trade, investment and wider financial services. Ultimately, these trends diminish resilience and prospects for sustainable peace and tend to hit the underprivileged the hardest—including women, children (Pelter, Teixeira, & Moret, Sanctions and their impact on children . UNICEF, February, 2022), the elderly, those with chronic health conditions and refugees. This chapter provides an overview of the opportunities and challenges associated with digital humanitarian fund transfer technologies and explores whether innovative payment platforms could help stem and mitigate some of the principal constraints associated with the mounting global challenge of financial sector de-risking. It concludes that technology-based solutions for cross-border payments relating to basic human needs are still in their infancy, also representing a major gap in the academic and policy literature. It draws on literature covering several use cases to suggest that payment innovations have potential to play a vital role, particularly in contexts where local entities are able to facilitate liquidity access or establish digital ecosystems for local payments. These innovations can also bring about advantages that include speed, cost-effectiveness, transparency, accountability, choice and heightened compliance, with the right guardrails. It highlights the importance of Human Centred Design (HCD) and finds that, although some IOs and non-governmental organisations (NGOs) have begun adopting innovative payment technologies in certain contexts, widespread adoption remains limited, particularly for cross-border payments. Furthermore, the pace of technological advances is often far ahead of regulatory frameworks, posing potential legal risks to users and hindering effectiveness. It concludes that addressing humanitarian fund transfer challenges associated with de-risking necessitates greater research, use cases and dialogue across stakeholder groups to foster a better understanding the role these technologies could play, alongside capacity building and awareness-raising initiatives, to enable users to take informed choices and contribute to the development of appropriate safety measures, policies and regulations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFinancial innovation and technologyMême sujetTransportation and Mobility InnovationsTravaux en français237 207