Выбор форм интеграции финансовых институтов и технологических компаний: динамическая модель программирования и ее применение

Крутяков В.С.1, Бич М.Г.1
1 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

Статья в журнале

Экономическая безопасность (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 7, Номер 5 (Май 2024)

Цитировать:
Крутяков В.С., Бич М.Г. Выбор форм интеграции финансовых институтов и технологических компаний: динамическая модель программирования и ее применение // Экономическая безопасность. – 2024. – Том 7. – № 5. – С. 1115-1136. – doi: 10.18334/ecsec.7.5.121002.

Аннотация:
В работе рассматривается проблема выбора интеграционных форм для финансовых институтов и технологических компаний в целях формирования цифровой инфраструктуры, позволяющей достичь более эффективных результатов деятельности объединенной структуры. В статье выделены основные интеграционные формы, которые могут быть выбраны финансовым бизнесом для решения данной задачи, начиная от простых форм поиска идей и сотрудничества, заканчивая глубокой интеграцией: хакатоны и кейс чемпионаты, лицензионные соглашения, сервисное обслуживание, соглашение об обмене данными, интеграция API, аутсорсинг и белая маркировка, инкубаторы и акселераторы, стратегические партнерства и альянсы, совместные предприятия и слияния и поглощения. В исследовании представлена методология выбора форм интеграции на основе динамической модели, которые могут быть использованы в практической деятельности российских финансовых институтов.

Ключевые слова: финансовые институты, технологические компании, интеграция, алгоритм динамического программирования для решения булевых задач, оптимизация, интеграционные формы

JEL-классификация: O43, F02, F15, F36



Введение. Финансовым институтам, в частности, финансовому бизнесу сегодня необходимо решать широкий спектр задач, который изначально не связан с его базовой сущностью. Цифровизация позволила увеличить охват потребителей и предложить им более доступные услуги. Её развитием традиционно выступают компании, связанные с ИТ сектором. Высокая доходность финансового сектора привлекла на рынок новых участников, которые стали переосмысливать способы предоставления финансовых услуг, делая их более доступными и выгодными. Крупный ИТ бизнес и малые финтех стартапы стали предлагать решения бизнес -задач и вытеснять традиционных игроков с рынка, что порождает институциональные изменения на финансовом рынке [9]. Однако необходимо отметить важность финансовых институтов с точки зрения их роли в поддержании финансовой стабильности, являющейся залогом успешного функционирования национальной экономики. Традиционно финансовые институты функционируют в условиях довольно жесткого регулирования, поскольку кроме задач обеспечения экономического развития, они выполняют и важные социально-экономические функции [7]. В тоже время ИТ компании, которые могут принимать участие в интеграционных процессах, не всегда заинтересованы в создании своих собственных сервисов по оказанию финансовых услуг в связи с высокими затратами и степенью риска [12]. В этих условиях начал формироваться рынок ИТ услуг для финансового сектора, который имеет множество альтернатив.

Основная цель работы – разработать модель, позволяющую на основе сравнения объема затрат по каждому варианту интеграции с достижимой эффективностью, выбрать наиболее подходящий для того или иного типа финансового института. Для достижения цели были использованы данные, которые легли в основу создания модели, определены ограничения на их использование и заданы лимиты. Исходные данные для модели были получены из нескольких источников: отчеты финансовых и технологических компаний, аналитические расчеты, проведенные автором интервью с экспертами отрасли, оценки различных форм интеграции на основе зарубежной и российской практики. Предложенное решение является масштабируемым и может быть использовано финансовыми институтами для выбора подходящих интеграционных форм в условиях управленческих и ресурсных ограничений, учитывая зарубежный опыт.

Проблема выбора интеграционных форм финансовых институтов. Высокая доходность финансового сектора привлекла на рынок новых участников, которые стали на технологической основе предлагать новые способы предоставления финансовых услуг, делая их более доступными и выгодными [6]. Речь идет прежде всего о крупных ИТ компаниях, финтех-стартапах. В этих условиях начал формироваться рынок ИТ услуг для финансового сектора, который имеет множество альтернатив. В работе представлена модель, позволяющая в условиях наличия альтернатив и ограничения ресурсов у финансовых институтов и технологических компаний выбрать наиболее подходящие варианты интгерации.

На рисунке 1 представлена классификация участников мирового финансового рынка в зависимости от принадлежности к институтам.

Таблица 1. Классификация участников мирового финансового рынка в зависимости от принадлежности к институтам

Институты
Участники
Примеры
Технологические фирмы
1. Стартапы (fintech),
2. Бигтехи (bigtech),
3. ИТ компании и разработчики,
4. Cоциальные платформы и сети
5. Компании, связанные с расширением, углублением, хранением, обработкой и поддержкой баз данных
6.Телекоммуникационные компании
1. Stripe, Robinhood, Square
2.Amazon, Facebook, Аpple, Microsoft, Google, Alibaba, Tencent
3. IBM, Accenture, Infosys, Wix
4. Twitter, Telegram, Viber
5. SAP, SAS, Oracle, Tableau
6. AT&T, Vodafon group, China mobile, Saudi telecome companies.
Регуляторы
1. Правительства,
2. Центральные банки,
3. Международные валютно-финансовые институты- глобальные регуляторы
4. Международные организации, призванные регулировать в том числе финансовую сферу
5. СРО (саморегулирующиеся организации)
1. России, США, ЕС, Китая
2. ЦБ РФ, ФРС, ЕЦБ, НБК
3. МВФ, ВБ, Совет по финансовой стабильности (СФС), Банк Международных Расчетов (БМР), Базельский комитет,
4. Совет по финансовой стабильности
5. ESMA, EMIR, CFTC, Международная ассоциация органов страхового надзора
Инфраструктурные организации для финансовой индустрии
1. Платежные системы
2. Компании передачи финансовой информации
3. Биржи
4. Внебиржевые торговые площадки
5. Депозитарии ценных бумаг
6. Центральные контрагенты
7. Торговые репозитарии
8. Торгово-аналитические системы
1. Visa, MasterCard, МИР, UnionPay
2. SWIFT, CIPS, СПФС
3. Nyse, LSE,TSE,HKEX
4. TD Ameritrade, Avatrade, RTS Board, MOEX Board, OTCQX.
5. Национальный расчетный депозитарий, Depositary trust company
6. Кастодианы, Central Counterparty Clearing house, Euroclear, Cedel.
7. CME Trade Repository, CME European Trade Repository, ICE Trade Vault Europe Ltd. (ICE TVEL)
8. Bloomberg, Reuters, Трейд радар
Традиционные финансовые институты
1. Банки
2. Страховые компании
3. Фонды и управление активами
4. Небанковские кредитные организации
5. Лизинговые компании
6. Факторинговые компании
1. JPMorgan chase & Co., HSBC holdings plc, Mitsubishi UFJ Financial group, Industrial and commercial bank of china
2. AXA, Allianz, Ping an Insurance, Aviva pl, Scor,
3. Vanguard, Blackrock Berkshire hathaway, Morgan Stanley wealth management
4. PTC, India Financial Services Limited, Power Finance Corporation Limited
5. Ashtead Group plc, United Rentals, Inc, AMERCO
6. AltLINE, Triumph Business Capital, RTS Financial.
Международные финансовые институты
1. Международные финансовые организации
2. Международные и региональные институты развития
1. МВФ,
2. ВБ, МБРР, ЕБРР, АфРБ, АзБР, Исламский банк развития, Новый банк развития (NDB), Азиатский банк инфраструктурных инвестиций (АБИИ) и др.
Прочие
1. Потребители финансовых услуг
2. Спекулянты
3. Венчурные капиталисты и бизнес «ангелы»
4. Инвесторы
Источник: составлено авторами по материалам [11; 15; 16; 19; 22; 31; 32].

Список финансовых институтов может быть расширен, однако интерес представляют те, которые наиболее широко представлены на мировом финансовом рынке, поскольку именно перед ними встаёт экзистенциальный вопрос о цифровизации.

Интеграция финансовых институтов с технологическими компаниями оказывается мощным ускорителем технологических изменений в бизнес-процессах финансовых институтов [5]. Цифровизация финансовой сферы оказала влияние на процесс появления новых типов институтов на финансовых рынках (табл. 2).

Таблица 2. Новые участники финансового рынка,

сформировавшиеся в результате цифровизации

Традиционный мировой финансовый институт
Новая разновидность и особенность
Пример
Банки
Необанки – платформа с услугами банка без офисов.
1. Revolut,
2. Chime,
3. N26
Страховые компании
Insurtech компании с цифровыми каналами продаж, а также с системами IoT застрахованного имущества
1. Lemonade – использует искусственный интеллект и поведенческую экономику для обеспечения страхования арендаторов и домовладельцев.
2. Oscar health - страхует здоровье и по состоянию здоровья может давать рекомендации и напоминание сходить к врачу.
3. Root insurance – автострахование, которое по телефону отслеживает манеру вождения и поведение клиента на дороге, давая советы и специальные предложения.
4. Hippo – страхование домов
Биржи
Диджитал биржи, на которые перенесены торги традиционными продуктами. Особенностями являются высокочастотная торговля web и мобильный интерфейс, автоматизация и данные в реальном времени, доступ со многих точек мира, инновационные финансовые продукты.
Фондовые биржи
1. NASDAQ
2. NYSE Arca
Товарные биржи
3. Intercontinental exhange
FOREX
4. MetaTrader 4/5
Криптобиржа
5. Binance
6. Coinbase
Токенезированные биржи
7. Polymath
8. Opensea
Рынок деривативов
9. Deribit
10. Chicago Board Options Exchange(CBOE)
11. ByBit
Управляющие активами
Фирмы по управлению цифровыми активами, использующие технологии для более эффективного управления инвестициями и благосостоянием частных лиц и компаний
1. Wealthfront (USA)
2. Scalable Capital (Germany/UK)
3. EasyEquities (Souht Africa)
4. Kristal.AI
Брокеры
Цифровые брокеры часто предлагают удобные интерфейсы и мобильные приложения, облегчающие инвесторам управление своими инвестициями. Однако инвесторам следует провести тщательное исследование и учесть такие факторы, как уровень комиссионных выплат, качество обслуживания клиентов и спектр доступных финансовых инструментов, прежде чем выбирать цифрового брокера.
1. Robinhood
2. Charles Schwab
3. Etoro
4. Tiger Brokers
5. IG Markets
Небанковские кредитные организации
Микрофинансовые организации
Крауд-лендинговые платформы
P2P займы позволяют финансировать бизнесу и частным лицам проекты, получая проценты выше депозитов, однако с большими рисками.
1. LendingClub (USA)
2. Zopa (UK)
3. Dianrong (China)
4. Lendbox (India)
Источник: составлено авторами по материалам [3; 12; 13; 17; 27; 28].

Появление и развитие криптоиндустрии стало ведущим трендом современного мирового финансового рынка. Главная особенность цифровых валют состоит в том, что они не эмитируются коммерческими банками [8]. Оборот криптовалют находится вне государственного контроля, все сделки совершаются на децентрализованных платформах (рис. 1). Операции между контрагентами не подразумевают вмешательства какой-либо третьей стороны. В этой связи, у ряда специалистов возникло опасение вытеснения традиционных финансовых институтов с рынка. Однако реальная ситуация выглядит не так трагично. Появление финтех-компаний на рынке придало импульс технологическому развитию и традиционным участникам финансового рынка. При этом наблюдаются различные формы интеграции представителей ИТ-индустрии и финансовых институтов. Финтех-стартапы являются своеобразными «пионерами» финтеха, в связи с чем их объединение в том или ином варианте с финансовыми институтами представляется продуктивным направлением дальнейшей цифровизации финансового рынка.

Рисунок 1. Разница оборотов между централизованными и децентрализованными биржами, в млрд. долл.

Источник: составлено авторами по материалам [20].

Как видно из рисунка 1, оборот между централизованными и децентрализованными биржами за период 3 кв. 2021 г. – 4 кв. 2023 г. имеет скачкообразную тенденцию, снижение составило 3,4 млрд. долл.

Локальные успехи стартапов позволили некоторым специалистам сделать выводы, что данная модель является более удачной для создания инноваций. Однако полагать, что данный подход во всех случаях предпочтительней, не совсем верно. У традиционных участников и стратегий есть свои преимущества. В таблице 3 систематизированы преимущества традиционных финансовых институтов и финтех-стартапов.

Таблица 3. Преимущества финансовых институтов и финтех стартапов

Преимущества финансовых институтов
Преимущества финтех стартапов
Экономия за счет масштаба и возможность распределять затраты на настройку системы между различными структурными подразделениями в целях снижения удельных затрат, приходящихся на единицу оказанной услуги
Быстрое и легкое изменение бизнес процессов и продуктов
Недочеты в управлении рисками, например, не всегда приводят к необратимым последствиям (традиционный институт имеет более широкую ресурсную базу, в связи с чем разного рода незначительные нарушения регламентов и процедур не приводят к банкротству)
У финтех компаний риск выше и более незначительные ошибки могут привести к закрытию. Инвесторы также несут огромный риск, инвестируя в них
Больше ресурсов для разработок и развития (R&D)
Более широкая доступность к решениям и программному обеспечению
Есть команда – complience-а, которая следит за соответствием деятельности законодательным актам и нормам
Практически отсутствие комплаенс-контроля, нет необходимости выполнять регулятивные требования (их еще не разработали). Облегченный процесс интеграции в силу меньшей зарегулированности деятельности
Больше клиентская база, расчет на массовость при привлечении и обслуживании
Имея меньше клиентов, есть возможность, благодаря цифровым технологиям, стать более клиенториентированными
В зависимости от стратегии возможен вариант как собственно интеграции, так и конвергенции
Уже является результатом интеграции и имеет перспективы дальнейшего развития на базе совершенствования продуктовой линейки, каналов обслуживания клиентов
Источник: составлено авторами.

Не смотря на преимущества, отражённые в таблице 3, существую некоторые проблемы в сотрудничестве между финансовыми институтами и финтех стартапами, перечислим основные:

– одна из наиболее серьезных сложностей – выполнение нормативных требований. Обе стороны должны предоставить доказательства соответствия нормативным стандартам, прежде чем вступать в партнерство;

– основная проблема, с которой сталкивается сотрудничество – это потенциальные финансовые потери. Подобная проблема особенно заметна для партнерств, ориентированных на выдачу кредитов;

– ещё одной проблемой при сотрудничестве финансовых институтов и финтех стартапов является – безопасность. Финтех-стартапы должны найти способ сохранить конфиденциальность частной информации потребителей и предприятий, и заверить клиентов в безопасности их данных.

Динамическая модель программирования для булевых задач. Важно отметить, что цифровые решения на сегодняшний день являются императивом. Однако их самостоятельная разработка требует значительных затрат, различных ресурсов и принятия огромного риска. Различные ИТ-компании и стартапы готовы сотрудничать с традиционными игроками в этой области. Существует определенный набор форм интеграции, которые финансовая компания может выбрать для повышения эффективности своей деятельности на финансовом рынке. Решать данную задачу можно, подразделяя имеющиеся формы, в зависимости от этапов их реализации, однако в таком случае количество альтернатив будет увеличиваться, что приведет к проблеме комбинаторного взрыва, что означает кратный рост возможных вариантов выбора при добавлении одной альтернативы (рис. 2).

Рисунок 2. Количество всех возможных комбинаций от количества альтернатив

Источник: рассчитано авторами.

Как видно из рисунка 2, количество всех возможных комбинаций может достигать до 1000 000 и более. Экспоненциальный рост возможных комбинаций приводит к проблеме просчета различных вариантов, однако российские ученые предложили высокоинтенсивный алгоритм динамического программирования для решения булевых задач. Формулируется она следующим образом: даны различные составные варианты решения комплексной задачи, которые в свою очередь характеризуются затратами и результатами, а также имеется ограничение по ресурсам на её решение. Задается сематическая матрица, сутью которой являются логические связи между процессами: взаимоисключающие процессы ( [a, b]), обязательный выбор хотя бы одного из вариантов ({a, b}) и логическая связь импликации говорит о том, что для выполнения мероприятия в направлении стрелки необходимо выполнить мероприятие, из которой она исходит (a–>b). Далее необходимо рассчитать эффект и провести его оптимизацию, то есть, осуществить поиск максимума или минимума [10].

Для разработки данной модели использовались данные, собранные авторами.

Таблица 4. Матица мероприятий, млн. долл.

Формы интеграции
Затраты, млн. долл.
Ожидаемый эффект, млн. долларов
1ин_Соглашение об обмене данных
0,005
0,00525
2ин_Интеграция API
0,6
0,72
3ин_Аутсорсинг и «белая маркировка»
4,25
4,57
4ин_Инкубаторы и акселераторы
1,2
1,33
5ин_Стратегические партнерства и альянсы
21,48
32,91
6ин_Совместное предприятие
79,38
88,9056
7ин_Слияние и поглощение
50
54,8
1от_Соглашение об обмене данных
0,008
0,00812
2от_Интеграция API
0,35
0,413
3от_Аутсорсинг и «белая маркировка»
5,748
6,2768
4от_Инкубаторы и акселераторы
0,8
0,8256
5от_Стратегические партнерства и альянсы
22,02
33,9108
6от_Совместное предприятие
72,26
79,3414
7от_Слияние и поглощение
43
49,45
Примечание:

– «ин» – иностранные решения;

– «от» – отечественные решения.

Источник: составлено авторами по материалам [1; 2; 14; 18; 21; 23; 24-26; 29; 30].

Логические связи даны следующие:

1. {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14}

2. [1,8]

3. [2,9]

4. [3,10]

5. [4,11]

6. [5,12]

7. [6,13]

8. [7,14]

Соответственно необходимо выбрать альтернативу, или хотя бы одно из предложенных решений. На рисунке 3 представлены результаты расчета с ограничением в ресурсах объёмом 70 млн. долл. для решения задачи максимизации эффекта. Расчеты были проведены в программной среде R studio при помощи библиотеки Combinatorics [1].

Рисунок 3. Эффект дохода к затратам, млн

Источник: расчеты авторов.

Первый вывод можно сделать из рисунка 3 по результатам расчета. Необходимо отметить, что эффект в абсолютном выражении идет от меньшего к большему (правая шкала). То есть вариант 1 – самый минимум с точки зрения эффекта, а 250 – самый максимум. Однако, как видно из графика, самый большой эффект не означает самую большую отдачу от вложений. На рисунке 4 видно, что точки группируются в 6 групп. С точки зрения затрат и эффекта T/L самой благоприятной является 3-яя группа, которая выделена более ярким овалом и помечена цифрой 3.

Изображение выглядит как текст, диаграмма, линия, График

Автоматически созданное описание

Рисунок 4. Отношение затрат и T/L

Источник: расчеты авторов.

Результат расчета модели представляют собой таблицу, в которой данные ранжируются от минимального эффекта до максимального. Таким же образом рассчитывается совокупный убыток и прибыльность, а также варианты интеграции, которые дают подобный эффект. В таблице 5 представлены результаты от шага 75 до 120 (выделенная овалом 3-яя группа из рисунка 4), которые могут стать финальным вариантом выбора.

Таблица 5. Результат расчёта модели

Шаг
Ожидаемый эффект
Затраты
T/L
Варианты интеграции
75
8.0303
7.298
1.10034
4ин,
2от,
3от


76
8.03555
7.303
1.10031
1ин,
4ин,
2от,
3от

77
8.03842
7.306
1.10025
4ин,
1от,
2от,
3от

78
8.3268
7.548
1.10318
2ин,
4ин,
3от


79
8.33205
7.553
1.10314
1ин,
2ин,
4ин,
3от

80
8.33492
7.556
1.10309
2ин,
4ин,
1от,
3от

81
32.91
21.48
1.53212
5ин




82
32.91525
21.485
1.53201
1ин,
5ин



83
32.91812
21.488
1.53193
5ин,
1от



84
33.3335
21.83
1.52696
5ин,
2от



85
33.33875
21.835
1.52685
1ин,
5ин,
2от


86
33.34162
21.838
1.52677
5ин,
1от,
2от


87
33.9108
22.02
1.54
5от




88
33.91605
22.025
1.53989
1ин,
5от



89
33.91892
22.028
1.53981
1от,
5от



90
34.3343
22.37
1.53484
2от,
5от



91
34.33955
22.375
1.53473
1ин,
2от,
5от


92
34.34242
22.378
1.53465
1от,
2от,
5от


93
34.6308
22.62
1.53098
2ин,
5от



94
34.63605
22.625
1.53088
1ин,
2ин,
5от


95
34.63892
22.628
1.5308
2ин,
1от,
5от


96
34.7364
22.82
1.52219
4от,
5от



97
34.74165
22.825
1.52209
1ин,
4от,
5от


98
34.74452
22.828
1.52201
1от,
4от,
5от


99
35.1599
23.17
1.51748
2от,
4от,
5от


100
35.16515
23.175
1.51737
1ин,
2от,
4от,
5от

101
35.16802
23.178
1.5173
1от,
2от,
4от,
5от

102
35.2408
23.22
1.51769
4ин,
5от



103
35.24605
23.225
1.51759
1ин,
4ин,
5от


104
35.24892
23.228
1.51752
4ин,
1от,
5от


105
35.4564
23.42
1.51394
2ин,
4от,
5от


106
35.46165
23.425
1.51384
1ин,
2ин,
4от,
5от

107
35.46452
23.428
1.51377
2ин,
1от,
4от,
5от

108
35.6643
23.57
1.51312
4ин,
2от,
5от


109
35.66955
23.575
1.51302
1ин,
4ин,
2от,
5от

110
35.67242
23.578
1.51295
4ин,
1от,
2от,
5от

111
35.9608
23.82
1.50969
2ин,
4ин,
5от


112
35.96605
23.825
1.50959
1ин,
2ин,
4ин,
5от

113
35.96892
23.828
1.50952
2ин,
4ин,
1от,
5от

114
37.48
25.73
1.45667
3ин,
5ин



115
37.48525
25.735
1.45659
1ин,
3ин,
5ин


116
37.48812
25.738
1.45653
3ин,
5ин,
1от


117
37.9035
26.08
1.45336
3ин,
5ин,
2от


118
37.90875
26.085
1.45328
1ин,
3ин,
5ин,
2от

119
37.91162
26.088
1.45322
3ин,
5ин,
1от,
2от

120
38.4808
26.27
1.46482
3ин,
5от



121
38.48605
26.275
1.46474
1ин,
3ин,
5от


122
38.48892
26.278
1.46468
3ин,
1от,
5от


123
38.9043
26.62
1.46147
3ин,
2от,
5от


124
38.90955
26.625
1.46139
1ин,
3ин,
2от,
5от

125
38.91242
26.628
1.46133
3ин,
1от,
2от,
5от

126
39.2008
26.87
1.45891
2ин,
3ин,
5от


127
39.20605
26.875
1.45883
1ин,
2ин,
3ин,
5от

128
39.20892
26.878
1.45877
2ин,
3ин,
1от,
5от

129
39.3064
27.07
1.45203
3ин,
4от,
5от


130
39.31165
27.075
1.45195
1ин,
3ин,
4от,
5от

131
39.31452
27.078
1.4519
3ин,
1от,
4от,
5от

132
39.7299
27.42
1.44894
3ин,
2от,
4от,
5от

133
39.73515
27.425
1.44887
1ин,
3ин,
2от,
4от,
5от
134
39.73802
27.428
1.44881
3ин,
1от,
2от,
4от,
5от
135
39.8108
27.47
1.44925
3ин,
4ин,
5от


136
39.81605
27.475
1.44917
1ин,
3ин,
4ин,
5от

137
39.81892
27.478
1.44912
3ин,
4ин,
1от,
5от

138
40.0264
27.67
1.44656
2ин,
3ин,
4от,
5от

139
40.03165
27.675
1.44649
1ин,
2ин,
3ин,
4от,
5от
140
40.03452
27.678
1.44644
2ин,
3ин,
1от,
4от,
5от
141
40.1876
27.768
1.44726
3от,
5от



142
40.19285
27.773
1.44719
1ин,
3от,
5от


143
40.19572
27.776
1.44714
1от,
3от,
5от


144
40.2343
27.82
1.44624
3ин,
4ин,
2от,
5от

145
40.23955
27.825
1.44617
1ин,
3ин,
4ин,
2от,
5от
146
40.24242
27.828
1.44611
3ин,
4ин,
1от,
2от,
5от
147
40.5308
28.07
1.44392
2ин,
3ин,
4ин,
5от

148
40.53605
28.075
1.44385
1ин,
2ин,
3ин,
4ин,
5от
149
40.53892
28.078
1.4438
2ин,
3ин,
4ин,
1от,
5от
150
40.6111
28.118
1.44431
2от,
3от,
5от


Источник: расчеты авторов.

Из таблицы 5 и рисунков 3 и 4 следует, что количество возможных форм интеграции не имеет линейного эффекта. Самой перспективной с точки зрения прибыльности является третья группа, в которой можно выделить следующие основные стратегии.

Первой является выбор самого высокого значения коэффициента эффекта от затрат (столбец T\L в таблице 5) под номером 87, который достигается за счет стратегического партнерства с технологической фирмой из России. Такой стратегией в силу высоких затрат могут воспользоваться крупные финансовые институты и экосистемы [4].

Вторая стратегия дает дополнительно 2 млн. долл. эффекта в абсолютном выражении, однако теряется эффективность от вложений. В таблице 5 данный вариант находится под номером 112, в котором подразумеваются отечественные партнеры по стратегическому партнерству (5от) и зарубежные фирмы по обмену данными (1ин), интеграции API (2ин) и инкубаторы с акселераторами (4ин). Однако, если перед выбором формы интеграции выступает финансовый институт с государственным участием, то ему необходимо учитывать программу импортозамещения, как в связи с необходимостью выполнения указов президента, так и для нивелирования риска санкций. В таком случае предпочтительным окажется вариант 100 для поддержки отечественных разработчиков: обмен данными с иностранными партнерами (1от) и интеграция API (2от), инкубаторы и акселераторы (4от), а также стратегические партнерства (5от) с отечественными технологическими компаниями.

Заключение

Основным преимуществом предложенного решения является его возможная масштабируемость с точки зрения альтернатив, а также усложнение логических связей. Имеется решение как для достижения максимальных показателей таких, как рентабельность, доход, прибыль и т.д., так и для минимизации затрат, риска и т.д. Данный метод может быть использован для принятия решений о выборе форм интеграции международными финансовыми институтами с технологическими компаниями для увеличения конкурентоспособности своих услуг на мировом финансовом рынке. Для менее крупных участников мирового финансового рынка, например, стартапов, можно выставить логические связи менее сложные, поставить более меньший бюджет, и более подробно расписать каждый из этапов интеграции, исходя из специфики деятельности.

В заключение стоит отметить, что интеграционные процессы в финансовом секторе, таким образом, являются естественным процессом трансформации традиционных финансовых институтов, что позволяет упрочить рыночные позиции, вновь образующихся интегрированных структур, то есть, развить свои конкурентные преимущества. Основными направлениями достижения конкурентных преимуществ финансовыми институтами является дифференциация осуществляемой деятельности, расширение спектра предоставляемых финансовых услуг и снижение величины затрат, а также «пионерная стратегия» – ранний выход на рынок с новой услугой.


Источники:

1. Бич М. Г., Росс Г.В. Лихтенштейн В.И. Combinatorics. Github. [Электронный ресурс]. URL: https://github.com/mbich/combinatorics (дата обращения: 02.04.2024).
2. Блинкова И.В. Совместные предприятия как важная форма международной бизнес-деятельности в инновационной сфере // Международный научно-исследовательский журнал. – 2013. – № 5-2(12). – c. 28-30.
3. Виды API в страховой отрасли. Rb. [Электронный ресурс]. URL: https://rb.ru/opinion/api-dlya-insurtech (дата обращения: 05.04.2024).
4. Глебова А.Г., Ивановская Ж. В., Лукашенко И.В. Финансовые технологии нефинансовых экосистем: мировая практика // Экономика. Налоги. Право. – 2022. – № 1. – c. 72-80. – doi: 10.26794/1999-849X-2022-15-1-72-80.
5. Крутяков В.С. Проблемы регулирования финансовой деятельности технологических компаний // Актуальные вопросы современной экономики. – 2022. – № 4. – c. 437-442.
6. Крутяков В.С. Экосистема как высшая стадия интеграции и её риски // Финансовая экономика. – 2022. – № 10. – c. 132-135.
7. Крутяков В.С., Бич М.Г. Интеграция финансовых институтов и технологических компаний как фактор упрочения лидерства крупнейших банков // Финансовый менеджмент. – 2024. – № 1. – c. 22-30. – doi: 10.25806/fm1202422-30.
8. Лев М.Ю., Медведева М.Б., Лещенко Ю.Г. Кибербезопасная экосистема розничных цифровых валют центральных банков: проект «Sela» и его составляющие // Банковские услуги. – 2024. – № 2. – c. 2-10. – doi: 10.36992/2075-1915_2024_2_2.
9. Лещенко Ю.Г., Медведева Е.А. Риск-Fintech как скрытая угроза экономической безопасности национальной банковской системы // Экономическая безопасность. – 2018. – № 4. – c. 323-336. – doi: 10.18334/ecsec.1.4.100550.
10. Росс Г.В., Лихтенштейн В.Е. Равновесные случайные процессы: теория, практика, инфобизнес. / Монография. - Москва: Финансы и статистика, 2022. – 424 c.
11. Эскиндаров М.А., Звонова Е.А., Антропов В.В. и др. Мировые финансы. / Учебник. - Москва: КноРус, 2021. – 423 c.
12. Морозова О.А. Киберугрозы цифровых платформ: основные риски, факты и тренды // Сберегательное дело за рубежом. – 2021. – № 2. – c. 29-38. – doi: 10.36992/75692_2021_2_29.
13. Семеко Г.В. Необанки: мировой опыт и особенности России // Социальные и гуманитарные науки. Отечественная и зарубежная литература. Серия 2: Экономика. Реферативный журнал. – 2019. – № 3. – c. 93-98.
14. Слияния и поглощения (M&A) в России. Tadviser.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/ (дата обращения: 05.04.2024).
15. Князева Е.Г., Разумовская Е.А., Мокеева Н.Н., Львова М.И., Школик О.А., Истомина Ю.В. Финансовые рынки и институты. / Учебник. - Екатеринбург: Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина, 2021. – 312 c.
16. Чарыев Ш., Дурдылыева С. Характеристика участников мирового финансового рынка // Международный научный журнал «Всемирный ученый». – 2023. – № 13. – c. 450-453.
17. Almasi V. Difficulties and Solutions for the Brokers in the Digital Era // SSRN Electronic Journal. – 2010. – doi: 10.2139/ssrn.1716437.
18. Americas median size in fintech. Statista.com. [Электронный ресурс]. URL: https://www.statista.com/statistics/1313273/americas-median-manda-size-in-fintech/ (дата обращения: 02.04.2024).
19. Best Factoring Companies. Investopedia. [Электронный ресурс]. URL: https://www.investopedia.com/best-factoring-companies-5084553 (дата обращения: 02.04.2024).
20. Coinmarketcap. Web archive. [Электронный ресурс]. URL: https://web.archive.org/web/20210101000000*/https://coinmarketcap.com/rankings/exchanges/ (дата обращения: 04.04.2023).
21. Desai M.A., Foley C.F., Hines Jr.J.R. The costs of shared ownership: Evidence from international joint ventures // Journal of Financial Economics. – 2004. – № 2. – p. 323-374. – doi: 10.2139/ssrn.324123.
22. Elets Top 100 NBFCs Ranking – 2023. The banking and finance. [Электронный ресурс]. URL: https://bfsi.eletsonline.com/elets-top-100-nbfcs-ranking-2023/ (дата обращения: 04.04.2023).
23. Exchange data international edi. Datarade. [Электронный ресурс]. URL: https://datarade.ai/data-providers/exchange-data-international-edi/profile (дата обращения: 01.03.2024).
24. How much business owner makes financial api providers. Finmodelslab.com. [Электронный ресурс]. URL: https://finmodelslab.com/blogs/how-much-makes/how-much-business-owner-makes-financial-api-providers (дата обращения: 02.04.2024).
25. IT outsourcing costs. Startups.epam.com. [Электронный ресурс]. URL: https://startups.epam.com/blog/it-outsourcing-costs (дата обращения: 01.04.2024).
26. IT outsourcing statistics. Kruschecompany.com. [Электронный ресурс]. URL: https://kruschecompany.com/it-outsourcing-statistics/ (дата обращения: 01.04.2024).
27. KPMG_pulse of fintech. Kpmg. [Электронный ресурс]. URL: https://home.kpmg/content/dam/kpmg/xx/pdf/2020/09/pulse-of-fintech-h1-2020.pdf (дата обращения: 08.04.2024).
28. Lee In, Yong Jae Shin Fintech: Ecosystem, business models, investment decisions, and challenges // Business horizons. – 2018. – № 1. – p. 35-46. – doi: 10.1016/j.bushor.2017.09.003.
29. M&A activity blockchain financial services industry. Retailbankerinternational.com. [Электронный ресурс]. URL: https://www.retailbankerinternational.com/dashboards/deals-dashboards/ma-activity-blockchain-financial-services-industry/?cf-view (дата обращения: 01.04.2024).
30. M&A trends in the global professional services industry. Gpmip.com. [Электронный ресурс]. URL: https://gpmip.com/ma-trends-in-the-global-professional-services-industry/ (дата обращения: 01.04.2024).
31. Nonbanking financial institution. The World Bank. [Электронный ресурс]. URL: https://www.worldbank.org/en/publication/gfdr/gfdr-2016/background/nonbank-financial-institution (дата обращения: 03.04.2024).
32. 5 Biggest Leasing Companies in the World. Insider monkey. [Электронный ресурс]. URL: https://www.insidermonkey.com/blog/5-biggest-leasing-companies-in-the-world-1086670/?singlepage=1 (дата обращения: 03.04.2024).

Страница обновлена: 19.06.2024 в 10:38:41