Розширена анотація українською мовою

У статті представлено результати дослідження факторів, які описують ефективність та потенціал інноваційних технологій сфери необанкінгу на прикладі 90 країн світу. Метою дослідження є визначення рівня ризику використання інноваційних технологій сфери необанкінгу для відмивання кримінальних доходів. У роботі проаналізовано доцільність використання чотирьох факторів, які складаються з 13 індикаторів цифрової еволюції. Першим фактором є «умови постачання», який складається із трьох індикаторів, а саме: інфраструктура доступу, інфраструктура транзакцій та інфраструктура реалізації. Зазначені індикатори дозволяють оцінити в балах рівень розвитку цифрової та фізичної інфраструктури для забезпечення якісного функціонування цифрової економіки. Другий фактор «умови попиту» складається з чотирьох індикаторів: рівень якості людського потенціалу, рівень поглинання пристроїв, рівень широкосмугового цифрового зв’язку, поглинання цифрових платежів. Ці індикатори свідчать про бажання та здатність споживачів долучитись до цифрової економіки, а також їх володіння інструментами та навичками, необхідними для підключення до цифрової системи. Третій фактор «інституційне середовище» сформований із трьох індикаторів: інституційна ефективність та довіра, установи та бізнес-середовище, установи та цифрова екосистема. Ці показники дозволяють проаналізувати підтримку країнами норм законодавства в розрізі цифрових технологій, а саме: інвестування в цифровізацію економіки; регулювання якості та доступу до цифрових даних за допомогою нормативних актів. Четвертий фактор «інновації та зміни» складається з трьох індикаторів, які характеризують стан ключових інноваційних економічних системних входів (талантів та капіталу), процесів (співпраці між університетами та промисловістю) та результатів (нових масштабних цифрових продуктів та послуг). У ході дослідження авторами згруповано зазначені вище індикатори в узагальнювальний показник, який характеризує ступінь ризику використання послуг необанків економічними агентами чи фізичними особами з метою легалізації кримінальних доходів. Для досягнення поставленої мети, дослідження проведено у декілька етапів. На першому етапі обґрунтовано статистичну значущість та можливість використання досліджуваних показників; здійснено процедуру логарифмічної нормалізації. Авторами застосовано інструментарій описової статистики пакету Statgaphics Centurion для оцінки параметрів нормалізації. На другому етапі дослідження здійснено згортку індикаторів за допомогою середньої геометричної зваженої, яка характеризує середні темпи динаміки. На третьому етапі за допомогою методів гравітаційного моделювання було розраховано значення інтегральної рейтингової оцінки щодо ступеня ризику використання інноваційних технологій, послуг та сервісів необанкінгу для відмивання кримінальних коштів. За отриманими результатами встановлено, що 12,22% досліджуваних країн мають високий ступінь ризику; 25,56% – середній; для 25,56% країн ризик є нижче середнього рівня; для 36,66% країн рівень ризику майже відсутній.

Ключові слова: необанки, інноваційні фінансові технології, ризики кібершахрайства, компоненти цифрової еволюції, гравітаційне моделювання..

Класифікація JEL: C13, G14, G20.

Цитувати як: Koibichuk, V., Ostrovska, N., Kashiyeva, F., & Kwilinski, A. . (2021). Innovation technology and cyber frauds risks of neobanks: gravity model analysis Marketing and Management of Innovations, 1, 253-265. https://doi.org/10.21272/mmi.2021.1-19

Ця стаття публікуються за ліцензією Creative Commons Attribution International License

Список використаних джерел

1. Access Private Market Data СB Insights: Neobank. Retrieved from [Link]
2. Akimova, L., Akimov, O., Mihus, I., Koval, Y., & Dmitrenko, V. (2020). Improvement of the methodological approach to assessing the impact of public governance on ensuring the economic security of the state. Financial and credit activity: problems of theory and practice, 4(35), 180-190. [Google Scholar]
3. Akimova, L. M., Akimov, O. O., & Liakhovich, O. O. (2017). State regulation of foreign economic activity. Scientific bulletin of Polissia, 1(4 (12)), 98-103.. [Google Scholar]
4. Aleksander, A., Krawczyk, D., Kuzior, A., & Kwilinski, A. (2020). ‘The Conditions Affecting the Functioning of the Mass Media and Social Media Based on Empirical Research Conducted in Ukraine.’ In Khalid S. Soliman (Ed.), Proceedings of the 36th International Business Information Management Association (IBIMA) 4-5 November 2020 (pp. 10330-10342). Granada, Spain: IBIMA Publishing. Retrieved from [Link]
5. Bagmet, K. V., & Haponova, O. (2018). Assessing the Impact on Social Sector: a Macroeconomic Approach. SocioEconomic Challenges, (2, Iss. 3), 103-108. [Googlle Scholar] [CrossRef]
6. Bilan, Y., Brychko, M., Buriak, A., & Vasilyeva, T. (2019a). Financial, business and trust cycles: The issues of synchronization. Zbornik Radova Ekonomskog Fakultet au Rijeci, 37(1), 113-138. [Google Scholar] [CrossRef]
7. Bilan, Y., Rubanov, P., Vasylieva, T., & Lyeonov, S. (2019b). The influence of industry 4.0 on financial services: Determinants of alternative finance development. Polish Journal of Management Studies, 19(1), 70-93. [Google Scholar] [CrossRef]
8. Bogachov, S., Kwilinski, A., Miethlich, B., Bartosova, V., & Gurnak, A. (2020). Artificial intelligence components and fuzzy regulators in entrepreneurship development. Entrepreneurship and Sustainability Issues, 8(2), 487. [Google Scholar] [CrossRef]
9. Buriak, A., & Artemenko, A. (2018). Reputation risk in banking: application for Ukraine. Financial Markets, Institutions and Risks, 2(2). 100-110. [Google Scholar] [CrossRef]
10. Buriak, A., Lyeonov, S., & Vasylieva, T. (2015). Systemically important domestic banks: An indicator-based measurement approach for the Ukrainian banking system. Prague Economic Papers, 24(6), 715-728. [Google Scholar] [CrossRef]
11. Caporale, G. M., Plastun, A., & Oliinyk, V. (2019). Bitcoin fluctuations and the frequency of price overreactions. Financial Markets and Portfolio Management, 33(2), 109-131. [Google Scholar][CrossRef]
12. Chakravorti, В., Bhalla, A. & Chaturvedi, R. (2020). Which Economies Showed the Most Digital Progress in 2020. Retrieved from [Link]
13. Dalevska, N., Khobta, V., Kwilinski, A., & Kravchenko, S. (2019). A model for estimating social and economic indicators of sustainable development. Entrepreneurship and Sustainability Issues, 6(4), 1839. [Google Scholar] [CrossRef]
14. Digital Evolution Index (DEI). Retrieved from [Link]
15. Dove, M., Balasubramanian, A., & Narayanan, B.G. (2020). Transparency as a way of attaining quality, safety and optimal food purchases. SocioEconomic Challenges, 4(4). 48-62. [Google Scholar] [CrossRef]
16. Dzwigol, H. (2020). Innovation in Marketing Research: Quantitative and Qualitative Analysis. Marketing and Management of Innovations, 1, 128-135. [Google Scholar] [CrossRef]
17. Dzwigol, H., & Dźwigoł-Barosz, M. (2018). Scientific Research Methodology in Management Sciences. Financial and Credit Activity: Problems of Theory and Practice, 2(25), 424-437. [Google Scholar] [CrossRef]
18. Dzwigol, H., Dzwigol-Barosz, M., Miśkiewicz, R., & Kwilinski, A. (2020). Manager competency assessment model in the conditions of industry 4.0. Entrepreneurship and Sustainability Issues, 7(4), 2630. [Google Scholar] [CrossRef]
19. Electronic Money Institution (EMI). Retrieved from [Link]
20. Ferwerda, J., Kattenberg, M., Chang, H. H., Unger, B., Groot, L., & Bikker, J. (2011). Gravity Models of Trade-Based Money Laundering. DNB Working Paper, 318. [Google Scholar] [CrossRef]
21. Giebe, C., Hammerström, L., & Zwerenz, D. (2019). Big data & analytics as a sustainable customer loyalty instrument in banking and finance. Financial Markets, Institutions and Risks, 3(4). 74-88. [Google Scholar] [CrossRef]
22. Juarez-Garcia, M. I. (2020). Personal Corruption & Corrupting Laws: Montesquieu’s Twofold Theory of Corruption. Business Ethics and Leadership, 4(4), 76-83. [Google Scholar] [CrossRef]
23. Karpa, M. I., Akimova, L. M., Akimov, O. O., Serohina, N., Oleshko, O., & Lipovska, N. (2021). Public administration as a systemic phenomenon in society. AD ALTA: Journal of interdisciplinary research, (11), 56-62. [Google Scholar]
24. Kharazishvili, Y., Kwilinski, A., Grishnova, O., & Dzwigol, H. (2020). Social Safety of Society for Developing Countries to Meet Sustainable Development Standards: Indicators, Level, Strategic Benchmarks (with Calculations Based on the Case Study of Ukraine). Sustainability, 12(21), 8953. [Google Scholar] [CrossRef]
25. Kuzior, A., Kwilinski, A., & Tkachenko, V. (2019). Sustainable development of organizations based on the combinatorial model of artificial intelligence. Entrepreneurship and Sustainability Issues, 7(2), 1353. [Google Scholar] [CrossRef]
26. Kwilinski, A., & Kuzior, A. (2020). Cognitive Technologies in the Management and Formation of Directions of the Priority Development of Industrial Enterprises. Management Systems in Production Engineering, 28(2), 133-138. [Google Scholar] [CrossRef]
27. Kwilinski, A., Vyshnevskyi, O., & Dzwigol, H. (2020). Digitalization of the EU Economies and People at Risk of Poverty or Social Exclusion. Journal of Risk and Financial Management, 13(7), 142. [Google Scholar] [CrossRef]
28. Kyrylov, Y., Hranovska, V., Boiko, V., Kwilinski, A., & Boiko, L. (2020). International Tourism Development in the Context of Increasing Globalization Risks: On the Example of Ukraine’s Integration into the Global Tourism Industry. Journal of Risk and Financial Management, 13(12), 303. [CrossRef]
29. Levchenko, V., Boyko, A., Bozhenko, V., Savchenko, T., Humenna, Y., & Pilin R. (2019). State regulation of the economic security by applying the neoteric approach to its assessment. Marketing and Management of Innovations, 4, 364-372. [Google Scholar] [CrossRef]
30. Levchenko, V., Kobzieva, T., Boiko, A., & Shlapko, T. (2018). Innovations in assessing the efficiency of the instruments for the national economy de-shadowing: the state management aspect. Marketing and Management of Innovations, 4. 361-371. [Google Scholar] [CrossRef]
31. Lopez, B., García, D., & Alcaide, A. (2019). Blockchain Technology Facing Socioeconomic Challenges. Promise versus Probability. SocioEconomic Challenges, 3(4). 13-24. [Google Scholar][CrossRef]
32. Lyeonov, S., Żurakowska-Sawa, J., Kuzmenko, O., & Koibichuk, V. (2020). Gravitational and Intellectual Data Analysis to Assess the Money Laundering risk of Financial Institutions. Journal of International Studies, 13(4), 259-272. [Google Scholar] [CrossRef]
33. Lyulyov, O., Pimonenko, T., Kwilinski, A., Dzwigol, H., Dzwigol-Barosz, M., Pavlyk, V., & Barosz, P. (2021). The Impact of the Government Policy on the Energy Efficient Gap: The Evidence from Ukraine. Energies, 14(2), 373. [Google Scholar] [CrossRef]
34. Lyulyov, O., Us, Y., Pimonenko, T., Kwilinski, A., Vasylieva, T., Dalevska, N., Polcyn, J., & Boiko, V. (2020). The Link between Economic Growth and Tourism: Covid-19 Impact. In Khalid S. Soliman (Ed.), Proceedings of the 36th International Business Information Management Association (IBIMA) 4-5 November 2020 (pp. 8070-8086). Granada, Spain: IBIMA Publishing. [Google Scholar]
35. Maksimova, T., Zhdanova, O., & Bondarenko, T. (2020). Risk typology for peer-to-peer lending in a financial architecture transformed by digitalization and the epidemiological situation. International Journal of Pharmaceutical Research, 12(4). 3674-3678. [CrossRef]
36. Melnychenko, O. (2019). Application of artificial intelligence in control systems of economic activity. Virtual Economics, 2(3), 30-40. [Google Scholar] [CrossRef]
37. Melnychenko, O. (2020). Is Artificial Intelligence Ready to Assess an Enterprise’s Financial Security? Journal of Risk and Financial Management, 13(9),191. [Google Scholar] [CrossRef]
38. Melnychenko, O. (2021). The Energy of Finance in Refining of Medical Surge Capacity. Energies, 14(1), 210. [Google Scholar] [CrossRef]
39. Milon, K., Nur-Al-Ahad, M., & Monjurul Alam, A. B. M. (2018). The Deployment of Next Generation Access Network in the EU: Facts and Analysis of Regulatory Issues. Business Ethics and Leadership, 2(4). 6-17. [Google Scholar] [CrossRef
40. Miśkiewicz, R. (2019). Challenges facing management practice in the light of Industry 4.0: The example of Poland. Virtual Economics, 2(2), 37-47. [Google Scholar] [CrossRef]
41. Miśkiewicz, R. (2020a). Efficiency of Electricity Production Technology from Post-Process Gas Heat: Ecological, Economic and Social Benefits. Energies, 13(22), 6106. [Google Scholar][CrossRef]
42. Miskiewicz, R. (2020b). Internet of Things in Marketing: Bibliometric Analysis. Marketing and Management of Innovations, 3, 371-381. [Google Scholar] [CrossRef]
43. Miśkiewicz, R. (2021). The Impact of Innovation and Information Technology on Greenhouse Gas Emissions: A Case of the Visegrád Countries. Journal of Risk and Financial Management, 14(2), 59. [Google Scholar] [CrossRef]
44. Mursalov, M., Zeynalov, Z., Huseynova, A., Lyeonov, S., Kuzmenko, O., & Bozhenko, V. (2020). Forecasting the risk of money laundering through financial intermediaries in Ukraine. Financial and credit activity: problems of theory and practice, 4.(35). 191-201. [Google Scholar] [CrossRef]
45. Naser, N. (2019). The Interaction between Profitability and Macroeconomic Factors for Future Examinations of European Banks Soundness – Theoretical Study. Financial Markets, Institutions and Risks, 3(3), 63-97. [Googlle Scholar] [CrossRef]
46. Neobanks: a study on key traffic channels. Research from Accenture 2019. (2020). Retrieved from [Link]
47. Nur-Al-Ahad, M., & Nusrat, S. (2019). New Trends in Behavioral Economics: A Content Analysis of Social Communications of Youth. Business Ethics and Leadership, 3(3). 107-115. [Google Scholar] [CrossRef]
48. Pająk, K., Kvilinskyi, O., Fasiecka, O., & Miskiewicz, R. (2017). Energy security in regional policy in Wielkopolska region of Poland. Economics and Environment, 2(61), 122-138. [Google Scholar]
49. Rubanov, P., Vasylieva, T., Lyeonov, S., & Pokhylko, S. (2019). Cluster analysis of development of alternative finance models depending on the regional affiliation of countries. Business and Economic Horizons, 15(1). 90-106. [Google Scholar] [CrossRef]
50. Savchenko, T., Koibichuk, V., Boyko, A., & Minchenko, M. (2020). Risk assessment of the banking groups usage in the shadow activities. Financial and credit activity: problems of theory and practice, 4(35). 37-43. [CrossRef]
51. Stagmeier, C., & Friedental, G. (2020). Neobank 2021: in races to profitability. Strategy and Management. Retrieved from [Link]
52. Ukrainian Financial Sector Transformation: digital financeю (2019). Rertrieved from [Link]
53. Strielkowski, W., & Höschle, F. (2016). Evidence for economic convergence in the EU: The analysis of past EU enlargements. Technological and Economic Development of Economy, 22(4), 617-630. [Google Scholar] [CrossRef]
54. Us, H., Malyarets, L., Chudaieva, I., & Martynova, O. (2018). Multi-Criteria Optimization of the Balanced Scorecard for the Enterprise’s Activity Evaluation: Management Tool for Business-Innovations. Marketing and Management of Innovations, 3. 48-58. [Google Scholar] [CrossRef]
55. Vasilyeva, T., Lyeonov, S., Adamičková, I., & Bagmet, K. (2018a). Institutional quality of social sector: The essence and measurements. Economics & Sociology, 11(2), 248-262. [Google Scholar] [CrossRef]
56. Vasylieva, T. A., Leonov, S. V., Kryvych, Y. N., & Buriak, A. V. (2017). Bank 3.0 concept: global trends and implications. Financial and credit activity: problems of theory and practice, 1(22), 4-10. [Google Scholar] [CrossRef]
57. Vasylieva, T., Lyeonov, S., Lyulyov, O., & Kyrychenko, K. (2018b). Macroeconomic stability and its impact on the economic growth of the country. Montenegrin journal of economics, 14(1), 159-170. [Google Scholar] [CrossRef]
58. Yarovenko, H., Kuzmenko, O., & Stumpo, M. (2020). Strategy for Determining Country Ranking by Level of Cybersecurity. Financial Markets, Institutions and Risks, 4(3). 124-137. [Google Scholar] [CrossRef]
59. Zolkover, A., & Terziev, V. (2020). The Shadow Economy: A Bibliometric Analysis. SocioEconomic Challenges, 4(3). 107-118. [Google Scholar] [CrossRef]
60. Zwerenz, D. (2020). Performance incentives to increase motivation; potentials of meaningful activities in project management. SocioEconomic Challenges, 4(3). 95-118. [CrossRef]
61. Zahorskyi, V. S., Lipentsev, A. V., Yurystovska, N. Y., Mazii, N. H., & Akimov, O. O. (2019). Financial and administrative aspects of small business development in Ukraine. Financial and credit activity: problems of theory and practice, 3(30), 351-360. [Google Scholar]