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Enregistrement W7132692357

Ant Financial: Tough Boundary Choices in Innovation

2020· other· en· W7132692357 sur OpenAlexaff
Xiaoming Zhu, Qiong Zhu, Yingzi Ni, Yifan Zhu

Notice bibliographique

RevueCEIBS Institutional Repository · 2020
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensCentre Casa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoundary (topology)SustainabilityFinancial servicesField (mathematics)FinTech
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ant Financial had been pursuing innovation by means of digital technology in almost every single segment within the field of finance. This case demonstrates its history of innovations and achievements at different stages. These innovations had not only made up for the shortcomings of traditional financial services by providing inclusive finance, but had also created new segments such as credit leasing. They had posed a great challenge to traditional financial institutions and, by doing so, had helped these institutions improve their competitiveness. However, despite all these achievements, Ant Financial was also confronted with many challenges. As a trailblazer in an uncharted territory, it faced great technical uncertainties and numerous challenges, including supervisory blind spots, pressure from competitors, and in defining the boundary of innovations, just to name a few. Ant Financial’s senior management was aware of these challenges. In May 2019, they held a two-day meeting to discuss the sustainability and boundary of innovation, seeking answers to questions such as, "What exactly does sustainable innovation mean today? What are the things that Ant Financial can leave to others, and why?"

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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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