Моделі правового регулювання платіжних систем: порівняльний аналіз
Notice bibliographique
Résumé
The article examines the legal approaches to the regulation of payment systems in five key jurisdictions: the European Union, the United States of America, Singapore, Canada, and Ukraine. The analysis focuses on institutional mechanisms, licensing regimes, supervisory approaches, and regulatory responses to financial innovation. Based on comparative analysis, a typology of payment system regulatory models is proposed, which includes: the harmonized model (European Union), the fragmented pluralistic model (United States of America), the risk-oriented adaptive model (Singapore), the transitional model (Ukraine), and the integrative model (Canada). Each of these models is analyzed according to parameters such as the level of regulatory centralization, the degree of normative detail, mechanisms for consumer protection, and flexibility in the implementation of financial technologies. The study demonstrates that the European Union prioritizes comprehensive regulation and consumer protection (in particular, within the framework of Directive (EU) 2015/2366 of the European Parliament and of the Council of 25 November 2015 on payment services in the internal market (PSD2) and open banking), whereas the United States of America maintains a decentralized, market-oriented approach combining federal oversight with regulatory supervision by the authorities of individual states. Singapore is characterized by a modular licensing system and active cooperation with fintech companies, including through the establishment of regulatory sandboxes. Canada’s reforms are aimed at unifying standards for both traditional and non-bank service providers. Ukraine, in turn, is adapting European approaches while developing its own model for the digital transformation of the payment sector. The research argues that effective regulation of payment systems must strike a balance between market stability and openness to innovation. Legal regulation should be proportionate, interoperable, and responsive to technological change. The findings may serve as a conceptual basis for improving Ukraine’s legal framework, taking into account global trends and further legislative reforms in the field of payment services.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».