ALTERNATIVE «ONLINE-FINANCING» IN THE REGIONS OF THE WORLD: STATUS AND WAYS OF IMPROVEMENT
Notice bibliographique
Résumé
The article examines the scope and structure of the activities of thirteen business models of alternative online finance, by region of the world. The sales volumes for each category of business models are presented, giving an idea of the effectiveness of various types of "online financial services" in different regions of the world. The general properties and features of the global market of alternative financial models show the dominance of the models "Balance Sheet Business Lending", "P2P/Marketplace Consumer Lending", "P2P/Marketplace Business Lending", which by the end of 2024 occupied a market share, respectively: 28.9; 21.7 and 16.7%. These models occupy leading positions in terms of sales, which indicates their popularity and accessibility. A study of the sales volume structure of online financial services by region in terms of financial models shows that two regions have the largest share - USA & Canada and UK, which have an average of 47.8 and 24.3% for 2023-2024, respectively. High rates can be associated with a developed economy, a strong legal system, a high level of investor confidence and the availability of capital. In order to improve the activities of the AOF market participants, it is advisable to carry out the following activities: a) market diversification: it is necessary to encourage the use of a range of models to meet the diverse needs of investors and borrowers; b) increased regulation: improving the regulatory framework to protect investors and market stability; c) technology integration: the introduction of innovative technologies to improve service delivery; d) increased awareness and understanding of alternative financing options and risks.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».