Details

Title: Применение кластерного анализа в обосновании эффективности цифровых банковских услуг // π-Economy. – 2022. – С. 35-47
Creators: Гончаренко Т. В.; Гончаренко Е. Е.
Imprint: 2022
Collection: Общая коллекция
Subjects: Экономика; Кредитно-денежная система; банковские услуги; цифровые банковские услуги; кластерный анализ; финансовые рынки; статистический анализ; цифровые трансформации финансов; управление финансами; banking services; digital banking services; cluster analysis; financial market; statistical analysis; digital transformation of finance; financial management
UDC: 336.7
LBC: 65.262
Document type: Article, report
File type: PDF
Language: Russian
DOI: 10.18721/JE.15103
Rights: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: RU\SPSTU\edoc\68167

Allowed Actions: Read Download (253 Kb)

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

В статье рассматриваются вопросы, связанные с цифровой трансформацией финансов. Уделяется внимание вопросам систематизации и обработки большого потока информации с помощью методов кластерного анализа, актуальность применения которых возросла в условиях цифровой трансформации экономики и связана с плавным переходом к более эффективным механизмам управления финансами на основе перехода к платформе открытых финансов. В статье затрагивается задача развития теоретико-методических положений и разработки качественно новых программных алгоритмов кластеризации с использованием цифровых технологий, потребность в которой определяется новыми экономическими условиями, связанными с оцифровкой финансов. В рамках анализа процессов формирования инновационных кластеров рассмотрена возможность использования методов и инструментов моделирования перспектив функционирования финансового и банковского сектора в новых условиях. Кластеризация позволяет учитывать не только процессы глобализации и информатизации, но и особенности цифровой трансформации финансовых рынков, а так же региональные и отраслевые факторы. Сделан вывод о том, что усиливающаяся транспарентность финансовых процессов оказывает влияние на интеграционные потоки, с которыми сталкивается финансовый рынок в современных условиях. В заключение сделаны выводы о возможности применения кластерного анализа в оценке эффективности применения цифровых технологий в финансовой и банковской сфере. Цифровизация активизирует сложившиеся рынки товаров, услуг и труда за счёт совершенствования менеджмента предприятий, кластеров, интегрированных структур, создавая особые условия применения цифровой экономики, способствующей повышению эффективности функционирования экономических субъектов в различных функциональных областях. Основные предпосылки формирования цифровой экономики связаны с использованием нового программного и аппаратного обеспечения, для эффективного перехода к новому характеру экономических отношений и предоставления услуг. Несмотря на положительную динамику цифровизации отдельных направлений финансовой сферы, можно отметить необходимость комплексного подхода к оценке эффективности нововведений, влияющих на развитие различных направлений. Особенно это относится к развитию финансовой сферы. Задачей адаптации к новым технологическим вызовам становится фундаментальная трансформация финансовых услуг и способов их продвижения на рынок в соответствии с требованиями новых контекстов.

The article discusses issues related to digital transformation of finance. Attention is paid to the issues of systematization and processing of a large flow of information using cluster analysis methods, the relevance of which has increased in the conditions of digital transformation of the economy and is associated with a smooth transition to more efficient financial management mechanisms based on the transition to the open finance platform. The article addresses the task of the development of theoretical and methodological provisions and the development of qualitatively new software algorithms for clustering using digital technologies, the need for which is determined by the new economic conditions associated with the digitization of finance. As part of the analysis of the processes of formation of innovative clusters, the possibility of using methods and tools for modeling the prospects for the functioning of the financial and banking sector in new conditions is considered. Clustering makes it possible to take into account not only the processes of globalization and informatization, but also the features of the digital transformation of financial markets, as well as regional and industry factors. It was concluded that the increasing transparency of financial processes affects the integration flows the financial market faces in modern conditions. As a result, conclusions were made about the possibility of applying cluster analysis in assessing the effectiveness of the use of digital technologies in the financial and banking sector. Digitalization activates the current markets of goods, services and labor at the expense of improving the management of enterprises, clusters, integrated structures, creating special conditions for the application of a digital economy that contributes to improving the efficiency of economic entities in various functional areas. The main prerequisites for the formation of a digital economy are associated with the use of new software and hardware, to effectively transition to the new nature of economic relations and the provision of services. Despite the positive dynamics of digitalization of individual directions of the financial sector, it is possible to note the need for an integrated approach to assessing the effectiveness of innovations affecting the development of various directions. This is especially true for the development of the financial sphere. The task of adapting to new technological challenges is the fundamental transformation of financial services and methods for their promotion to the market in accordance with the requirements of new contexts.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
-> Internet All Read Print Download

Usage statistics

stat Access count: 182
Last 30 days: 5
Detailed usage statistics