Digital Transformation in Financial Operations: A Review of Fintech Adoption and Its Implications for U.S. Regulatory Policy and Market Stability
Notice bibliographique
Résumé
The financial industry in the United States is experiencing a swift digital transformation, the result of fintech breakthroughs in payments, trading, and compliance. Although the use of Fintech is potentially efficient, more inclusive, and cost-effective, it poses system risks, consumer protection distress, and regulatory risks. The study will evaluate the contribution of artificial intelligence, blockchain, and regulatory sandboxes to transform financial business operations; analyze the flexibility of regulation under a fragmented U.S. system; and compare results using successful and unsuccessful cases of fintech integration. This analysis identifies Square (now Block Inc.) as a successful example of payments innovation by increasing Small and Medium-sized Enterprise (SME) inclusion and systemic resilience, and aligning compliance. However, the trading platform of Robinhood still exhibits problematic growth, and the GameStop short squeeze of 2021 revealed issues of liquidity fragility, consumer risk, and regulatory loopholes. The conclusions indicate that press management participation is proactive, AI governance is ethically essential, and the existence of systematic experimentation models, like sandboxes, is necessary to maintain the innovation process without directly weakening the integrity of the marketplace. The conclusion reiterates that harmonized oversight and sound governance mechanisms are needed to steer the adoption of fintech. Finally, the work adds to the comprehension of how regulatory frameworks may develop to safeguard consumers and systemic stability but allow the safe digital transformation of U.S. financial activities.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».