Covid-19 пандемиясы жағдайында Қазақстандағы қолма-қол ақшасыз төлемдер динамикасын талдау

COVID-19 пандемиясы FinTech-тің дамуын және әр түрлі елдердің, оның ішінде Қазақстанның тұрғындарының қолма-қол ақшасыз төлемдеріне көшуді жеделдетті. Қолма-қол ақшасыз төлемдер үшін NFC & MFS жүйелерінде жұмыс істейтін платформалар құрылады, олар қауіпсіздік протоколдарымен қорғалған (Secure Element (SE)), бұл пайдаланушының құпия деректерін сақтауға мүмкіндік береді. Банктердің бизнесмоделіндегі өзгерістер смартфондармен (банктік Android және iOS операциялық жүйелерімен) пайдалануға болатын банктік өнімдер мен қызметтердің жаңа форматының пайда болуына әкелді Зерттеудің мақсаты - банктердің әсер динамикасын талдау COVID-19 пандемиясы Қазақстандағы ұлттық төлем жүйелері арқылы қолма-қол жасалмайтын төлемдерді қолдану. Мақсат негізінде нөлдік және альтернативті гипотеза қойылды, оның нәтижесінде екіншісі расталды. Осы мақаланы жазу үшін қолданылған зерттеу әдістері: экономикалық және статистикалық талдау және синтез, графикалық әдіс, динамиканың серияларын талдау. Зерттеуге арналған деректер ҚҰБ-нің статистикалық бюллетенінен алынды: ақша аударымдарының банкаралық жүйесі (БААЖ) және банкаралық клиринг жүйесі (ICS) арқылы қолма-қол ақшасыз төлемдер туралы мәліметтер 2002 жылдан бастап 2020 жылға дейінгі аралықта. COVID-19 пандемиясының қаржылық технологияларды қолдана отырып жасалған қолма-қол ақшасыз төлемдердің өзгеру динамикасына әсері дәлелденді. Қаржы жүйесін одан әрі жетілдіру бойынша ұсыныстар берілді. Ұлттық төлем жүйелерінің дамуы қаржы саласындағы алаяқтық деңгейін төмендетуге, қолма-қол ақшасыз аударымдардың жылдамдығын арттыруға және транзакциялық қателіктерді түзетуге мүмкіндік береді. Зерттеуді шектеу: тек ISMT және ICS ұлттық төлем жүйелері пайдаланылды.

1. Das S.R. (2019). The future of fintech. Financial Management, 48(4), 981-1007. https://doi.org/10.1111/fima.12297

2. Fu J., & Mishra M. (2020). The Global Impact of COVID-19 on Fintech Adoption. Swiss Finance Institute Research Paper, (20-38). https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3588453

3. Ren T., & Tang Y. (2020). Accelerate the Promotion of Mobile Payments during the COVID-19 Epidemic. Innovation (New York, N.y.), 1, 100039 - 100039. doi: 10.1016/j.xinn.2020.100039

4. Cao T. (2021). The Study of Factors on the Small and Medium Enterprises’ Adoption of Mobile Payment: Implications for the COVID-19 Era. Frontiers in Public Health, 9, 122. DOI:10.3389/fpubh.2021.646592

5. De’ R., Pandey N., & Pal A. (2020). Impact of digital surge during Covid-19 pandemic: A viewpoint on research and practice. International Journal of Information Management, 55, 102171 - 102171. doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2020.102171

6. Hung A.A., Parker A.M., & Yoong, J. (2009). Defining and Measuring Financial Literacy. EduRN: Financial Economics Education (FEN) (Topic). http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1498674

7. Bilal M.A., Khan H.H., Irfan M., Haq S., Ali M., Kakar A., ... & Rauf A. (2021). Influence of Financial Literacy and Educational Skills on Entrepreneurial Intent: Empirical Evidence from Young Entrepreneurs of Pakistan. The Journal of Asian Finance, Economics, and Business, 8(1), 697-710. https://doi.org/10.13106/jafeb.2021.vol8.no1.697

8. Niu G., Zhou Y., & Gan H. (2020). Financial literacy and retirement preparation in China. PacificBasin Finance Journal, 59, 101262. DOI:10.1016/j.pacfin.2020.101262

9. Lee, David Kuo Chuen and Teo, Ernie G. S., Emergence of FinTech and the LASIC Principles (November 7, 2015). Journal of Financial Perspectives, Vol. 3, No. 3, 2015, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3084048

10. Chen L. (2016). From Fintech to Finlife: the case of Fintech Development in China. China Economic Journal, 9(3), 225–239. DOI:10.1080/17538963.2016.1 215057

11. GSM Association (2008), “GSMA calls for PayBuy-Mobile handsets”, available at: http://gsmworld.com/newsroom/press-releases/2008/2090.htm#nav-6 (accessed January 12, 2010).

12. Kanniainen L. (2010). Alternatives for banks to offer secure mobile payments. International Journal of Bank Marketing, 28(5), 433–444. doi:10.1108/02652321011064926

13. Mazer R., & Rowan P. (2016). Competition in mobile financial services: Lessons from Kenya and Tanzania. The African Journal of Information and Communication, 2016(17), 39-59. https://hdl.handle.net/10520/EJC-7cb8e4224

14. Omarini A. (2018). Fintech and the Future of the Payment Landscape: The Mobile Wallet Ecosystem - A Challenge for Retail Banks? International Journal of Financial Research, 9, 97-116. http://dx.doi.org/10.5430/ijfr.v9n4p97

15. George G., Haas M., & Pentland A. (2014). Big Data and Management. Academy of Management Journal, 57, 321-326. https://doi.org/10.5465/amj.2014.4002

16. Clacher I., Doriye J., Mohamed S.R., & Satta T.A. (2006). Challenges facing banking in emerging markets: A case study of the Tanzanian national payments systems. Journal of Financial Regulation and Compliance, 14, 112-118. https://doi.org/10.1108/13581980610644798

17. Duncan G.T., Gorr W.L., & Szczypula J. (2001). Forecasting analogous time series. In Principles of forecasting (pp. 195-213). Springer, Boston, MA. DOI: 10.1007/978-0-306-47630-3_10

18. Ebert J.F., Huibers L., Christensen B., & Christensen M.B. (2018). Or web-based questionnaire invitations as a method for data collection: crosssectional comparative study of differences in response rate, completeness of data, and financial cost. Journal of medical Internet research, 20(1), e24. https://doi:10.2196/jmir.8353

19. National Bank of the Republic of Kazakhstan, [Electronic resource]. URL: https://nationalbank.kz/ru/news/sistema-mezhbankovskogo-kliringa (access date: 05/10/2020).

20. Avraamov A.I. Statistics: Methodological instructions for the implementation of course work. - M.: MADI, 2018.

21. Balinova V.F. Statistics in questions and answers: Textbook allowance. - M.: TK. Welby, Prospect Publishing House, 2004.

22. Analytical service “Indicators of a number of dynamics online” (https://axd.semestr.ru/dinam/chainindices.php (access date: 05/10/2020)).