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Enregistrement W6903311520 · doi:10.11575/prism/39455

Adopting Open Banking in Canada: An Analysis of Current Global Frameworks

2020· other· en· W6903311520 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2020
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinancial servicesFinTechFinancial innovationFinancial regulationCompetition (biology)Retail bankingFinancial planCapital (architecture)Financial stability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Financial technology or fintech is a rapidly evolving and disruptive development within the financial sector. New technologies arising from fintech innovations are changing how consumers access and utilize financial services while also allowing new fintech firms to compete within the financial sector. As fintech innovations proliferate throughout the financial sector benefits are being seen globally from growing financial inclusion, increased access to capital for small and medium enterprises and improved operational efficiencies for financial firms. Developments from fintech innovations do come with potential drawbacks that regulators are working to address. Fintech has the potential to adversely affect banking sector stability and presents increased cyber-attack risks that adversely affect firms and consumers, requiring regulators to adapt in response to these issues. One regulatory response that has gained traction globally for its ability to harness fintech competition and innovation while maintaining a more secure and stable financial system is that of open banking. Open banking is a regulatory approach that allows consumers to opt in and opt out of sharing their personal financial data with financial firms. Open banking also creates opportunities for more secure transfers of personal financial data by discouraging a data collection practice known as ‘screen-scrapping’, currently utilized by fintech firms, by allowing them to collect personal financial data through more secure application programming interfaces (API). With the permission of the consumer open banking frameworks usually obligate firms to transfer personal financial data via API to another firm who then utilize that data to develop consumer-centric products for customers. Canada, praised globally for the security and stability of its financial system, has been slow in developing an open banking framework and is now at risk of being left behind jurisdictions that have chosen to harness the competition, cyber-security and innovation advantages open banking can bring. To aid Canada in developing an effective open banking framework this capstone examines the regulatory approaches to open banking that have been developed in several jurisdictions including the U.S. and EU. A comparative analysis is conducted to identify what aspects of current regulatory approaches to open banking Canada can utilize in developing its own successful open banking framework. It is concluded that Canada should build on the strengths of its secure and stable financial system to become a ‘fast follower’ in developing an open banking framework that will enable it to attract further fintech investment and transform itself into a global leader in fintech innovation. Based on the comparative analysis of open banking frameworks several jurisdictions have developed the following recommendations are made to ensure Canada’s prospective open banking framework will enable it to become a global fintech leader:

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,022
Études des sciences et des technologies0,0090,005
Communication savante0,0100,002
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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