ALTERNATIVE «ONLINE-FINANCING» IN THE REGIONS OF THE WORLD: STATUS AND WAYS OF IMPROVEMENT
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle