Digital Transformation in Fintech: Redefining Wealth Creation and Investment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract India has experienced a significant transformation in the financial sector, primarily through the rise of financial technology (fintech), which has reshaped the landscape of digital financial services and sparked a shift in the Indian economy. Fintech is defined as an innovative tech solution that breaks up traditional financial methods and services, marking a pivotal turn in how transactions and financial operations are conducted in the Indian context. This surge aligns with a global increase in fintech investments, which dramatically amplified to $5.3 billion in the first quarter of 2016 alone, underscoring the widespread embrace of digital transformation in financial services worldwide. This digital transition has not only heightened the effectiveness and safety in the provision of financial services. It has also been a ground work in expanding financial inclusion, particularly for India’s underserved populations through accessible mobile banking applications and online services. As investing in India continues to evolve with these technological advancements, fintech stands at the forefront, redefining wealth and heralding a new era for the Indian economy. The ensuing sections will relate to the evolution of fintech in India, its influence on traditional banking, the burgeoning start-up ecosystem, the issues of cyber security, key innovative techniques and the future trends that will further shape the financial landscape of the nation. This review paper is compiled by collecting information from internet-based information, such as academic journals and peer-reviewed papers, which are the primary sources of original research findings and reviews. We have systematically collected and examined pertinent data from several databases including dimensions, Pajek and Google Scholar.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».