Виявлення впливу зрілості технологій на інвестиційну активність в галузі на прикладі фінансових технологій

Автор(и)

  • Oleksiy Mints SMK College of Applied Sciences, Литва https://orcid.org/0000-0002-8032-005X
  • Олег Миколайович Колодізєв Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця, Україна https://orcid.org/0000-0002-6715-2901
  • Олена Вікторівна Хаджинова Державний вищий навчальний заклад «Приазовський державний технічний університет», Україна https://orcid.org/0000-0002-7750-9791
  • Михайло Іванович Крупка Львівський національний університет імені Івана Франка, Україна https://orcid.org/0000-0002-8775-1397
  • Назар Богданович Демчишак Львівський національний університет імені Івана Франка, Україна https://orcid.org/0000-0001-6852-7405
  • Олександр Віталійович Щепка Державний вищий навчальний заклад «Приазовський державний технічний університет», Україна https://orcid.org/0009-0003-3616-6395
  • Павло Анатолійович Сідельов Державний вищий навчальний заклад «Приазовський державний технічний університет», Україна https://orcid.org/0000-0001-5672-8189
  • Маркіян Володимирович Заплатинський Національний університет «Львівська політехніка», Україна https://orcid.org/0000-0001-7842-3888

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2026.356116

Ключові слова:

FinTech, технологій, цикл Гартнер, драйвери інвестиційної активності, інвестиційна привабливість

Анотація

Об’єктом дослідження є галузь фінансових технологій та її окремі сегменти. Проблемою, що вирішувалась у дослідженні, є недостатня розробленість методичного інструментарію для кількісного визначення ролі зрілості ключових технологій як фактора інвестиційної привабливості, а також фрагментарність аналізу технологічних драйверів інвестиційної активності у сегментах FinTech. Методологічною основою дослідження є модель Gartner Hype Cycle. Інформаційну основу складають дані світових рейтингових та дослідницьких агенцій. Проаналізовано світову динаміку інвестицій за 2018–2024 роки, а також їх параметри у розрізі окремих секторів, що дозволило виявити основні патерни інвестиційної активності. На основі rule-based підходу запропоновано методи визначення бальних оцінок для інвестиційної активності та для фактора зрілості технологій. Запропоновані методи надають можливість усунення критичної для використання кореляційного аналізу нелінійності, яка властива моделі Gartner. Результати аналізу інвестиційної активності та факторів зрілості ключових технологій підтвердили високу позитивну кореляцію (r = 0,8615) між зазначеними показниками. Визначено, що головним драйвером для збільшення інвестиційної активності є впровадження ключових технологій, які в моделі Gartner знаходяться поблизу «піку завищених очікувань». Визначено, що на даний момент такі технології часто пов’язані із штучним інтелектом. Таким чином, врахування стадій зрілості технологій дозволяє краще пояснювати поведінку інвесторів та прогнозувати зміну інвестиційної активності у FinTech-сегментах. Отримані результати поширюються й на інші галузі цифрової економіки з високою питомою вагою нематеріальних активів, швидкими циклами оновлення і масштабування, мережевими ефектами та глобальною збутовою моделлю

Біографії авторів

Oleksiy Mints, SMK College of Applied Sciences

Doctor of Economics, Professor

Олег Миколайович Колодізєв, Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця

Доктор економічних наук, професор

Кафедра міжнародної торгівлі, митної справи та фінансових технологій

Олена Вікторівна Хаджинова, Державний вищий навчальний заклад «Приазовський державний технічний університет»

Доктор економічних наук, професор

Кафедра фінансів, обліку та банківської справи

Михайло Іванович Крупка, Львівський національний університет імені Івана Франка

Доктор економічних наук, професор,  завідувач кафедри

Кафедра фінансів, грошового обігу і кредиту

Назар Богданович Демчишак, Львівський національний університет імені Івана Франка

Доктор економічних наук, професор

Кафедра фінансів, грошового обігу і кредиту

Олександр Віталійович Щепка, Державний вищий навчальний заклад «Приазовський державний технічний університет»

Аспірант

Кафедра фінансів, обліку та банківської справи

Павло Анатолійович Сідельов, Державний вищий навчальний заклад «Приазовський державний технічний університет»

Кандидат економічних наук, старший викладач

Кафедра фінансів, обліку та банківської справи

Маркіян Володимирович Заплатинський, Національний університет «Львівська політехніка»

Кандидат економічних наук, доцент

Кафедра менеджменту та маркетингу у видавничо-поліграфічній справі

Посилання

  1. Cloft, H. J. (2008). What is All of the Hype About? American Journal of Neuroradiology, 29 (9), 1604–1604. https://doi.org/10.3174/ajnr.a1228
  2. Alt, R., Beck, R., Smits, M. T. (2018). FinTech and the transformation of the financial industry. Electronic Markets, 28 (3), 235–243. https://doi.org/10.1007/s12525-018-0310-9
  3. Pulse of Fintech H1 2025: Global analysis of fintech funding (2025). KPMG. Available at: https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmgsites/xx/pdf/2025/08/pulse-of-fintech-h1-2025.pdf
  4. Mints, A., Kolodiziev, O., Krupka, M., Vyshyvana, B., Yastrubetska, L. (2022). A cross-impact analysis of the bank payment card market parameters and non-financial sectors’ indicators in the Ukrainian economy. Banks and Bank Systems, 17 (2), 163–177. https://doi.org/10.21511/bbs.17(2).2022.14
  5. Ogawa, E., Luo, P. (2022). Macroeconomic effects of global policy and financial risks. International Journal of Finance & Economics, 29 (1), 177–205. https://doi.org/10.1002/ijfe.2681
  6. Zeng, T., Wei, L., Reniers, G., Chen, G. (2024). A comprehensive study for probability prediction of domino effects considering synergistic effects. Reliability Engineering & System Safety, 251, 110318. https://doi.org/10.1016/j.ress.2024.110318
  7. Benkenstein, M., Bloch, B. (1993). Models of Technological Evolution: Their Impact on Technology Management. Marketing Intelligence & Planning, 11 (1), 20–27. https://doi.org/10.1108/02634509310024146
  8. Levchenko, Y. (2018). Assessing and ensuring enterprise investment attractiveness in the context of regional development. Mykolo Romerio Universitetas. Available at: https://gs.elaba.lt/object/elaba:29698767
  9. Dedehayir, O., Steinert, M. (2016). The hype cycle model: A review and future directions. Technological Forecasting and Social Change, 108, 28–41. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.04.005
  10. Gavrysh, O., Kukharuk, A., Gavrysh, I. (2022). Innovative Determinants of the Investment Attractiveness of a Country: The Case of Ukraine. Marketing of Scientific and Research Organizations, 44 (2), 21–40. https://doi.org/10.2478/minib-2022-0007
  11. Amosha, O., Velychko, V., Troian, V. (2023). Strategies for managing the company’s potential to increase the enterprise’s investment attractiveness. Baltic Journal of Economic Studies, 9 (2), 34–39. https://doi.org/10.30525/2256-0742/2023-9-2-34-39
  12. Lin, C., Huang, Y. A., Cheng, M. S., Lin, W. C. (2007). Effects of information technology maturity on the adoption of investment evaluation methodologies: A survey of large Australian organizations. International Journal of management, 24 (4), 697. Available at: https://www.semanticscholar.org/paper/Effects-of-Information-Technology-Maturity-on-the-A-Lin-Huang/5051dfcaf161e266dd2b3a36cd687a124d437323
  13. Shpak, N., Vytvytska, O., Martynyuk, O., Kylaec, M., Sroka, W. (2022). Formation of management and technological maturity levels of enterprises for their dynamic development. Engineering Management in Production and Services, 14 (3), 1–12. https://doi.org/10.2478/emj-2022-0022
  14. Akhtar, Q., Nosheen, S. (2022). The impact of fintech and banks M&A on Acquirer’s performance: A strategic win or loss? Borsa Istanbul Review, 22 (6), 1195–1208. https://doi.org/10.1016/j.bir.2022.08.007
  15. Baranovskyi, O., Kuzheliev, M., Zherlitsyn, D., Serdyukov, K., Sokyrko, O. (2021). Cryptocurrency market trends and fundamental economic indicators: correlation and regression analysis. Financial and Credit Activity Problems of Theory and Practice, 3 (38), 249–261. https://doi.org/10.18371/fcaptp.v3i38.237454
  16. Grodal, S., Krabbe, A. D., Chang-Zunino, M. (2023). The Evolution of Technology. Academy of Management Annals, 17 (1), 141–180. https://doi.org/10.5465/annals.2021.0086
  17. Experiences and future perspectives in digital banking. Architecht. Available at: https://architecht.com/en/corporate/blog/technology/experiences-and-future-perspectives-in-digital-banking/
  18. Gartner. Available at: https://www.gartner.com/
  19. Griffiths, P. D. R. (2021). Fintech and Its Historical Perspective. The Palgrave Handbook of FinTech and Blockchain, 19–50. https://doi.org/10.1007/978-3-030-66433-6_2
  20. Li, G., Au, C. H. A., Chou, C.-Y. (2025). Exploring the trend of the cryptocurrency market – an extended hype cycle perspective. SAIS 2025 Proceedings. Available at: https://aisel.aisnet.org/sais2025/28/
  21. Lee, K.-F. (2018). The four waves of A.I. FORTUNE. Available at: https://fortune.com/2018/10/22/artificial-intelligence-ai-deep-learning-kai-fu-lee/
  22. Kolodiziev, O., Chmutova, I., Biliaieva, V. (2016). Selecting a kind of financial innovation according to the level of a bank’s financial soundness and its life cycle stage. Banks and Bank Systems, 11 (4), 40–49. https://doi.org/10.21511/bbs.11(4).2016.04
  23. Ellul, J. (2021). Blockchain is dead! Long live Blockchain! The Journal of The British Blockchain Association, 4 (1), 1–11. https://doi.org/10.31585/jbba-4-1-(8)2021
  24. Akwue, I. A. (2024). Financing futures: How hype shapes the funding and progression of quantum computing and AI. University of Twente. Available at: https://purl.utwente.nl/essays/100360
  25. Cnattingius, S., Johansson, S., Razaz, N. (2020). Apgar Score and Risk of Neonatal Death among Preterm Infants. New England Journal of Medicine, 383 (1), 49–57. https://doi.org/10.1056/nejmoa1915075
  26. Asif, M., Saxena, A., Bhardwaj Padmaja, S., Tiwari, S., Chaturvedi, S. (2024). A study of altman z-score bankruptcy model for assessing bankruptcy risk of national stock exchange-listed companies. Proceedings on Engineering Sciences, 6 (2), 789–806. https://doi.org/10.24874/pes06.02a.006
  27. Kim, K. O., Zuo, M. J. (2018). General model for the risk priority number in failure mode and effects analysis. Reliability Engineering & System Safety, 169, 321–329. https://doi.org/10.1016/j.ress.2017.09.010
  28. Salazar, G., Russi-Vigoya, M. N. (2021). Technology Readiness Level as the Foundation of Human Readiness Level. Ergonomics in Design: The Quarterly of Human Factors Applications, 29 (4), 25–29. https://doi.org/10.1177/10648046211020527
  29. Keeney, R. L., Raiffa, H. (1993). Decisions with multiple objectives: preferences and value trade-offs. Cambridge University Press, 569.
  30. Brans, J. P., Vincke, Ph. (1985). Note—A Preference Ranking Organisation Method. Management Science, 31 (6), 647–656. https://doi.org/10.1287/mnsc.31.6.647
  31. Bond, T. G., Fox, C. M. (2013). Applying the Rasch Model. Psychology Press. https://doi.org/10.4324/9781410614575
  32. Saaty, T. L. (2008). Decision making with the analytic hierarchy process. International Journal of Services Sciences, 1 (1), 83. https://doi.org/10.1504/ijssci.2008.017590
  33. Get Grounded With the 2025 Gartner Hype Cycle™ for Emerging Technologies. Gartner. Available at: https://www.gartner.com/en/articles/hype-cycle-for-emerging-technologies
  34. Bujang, M. A., Baharum, N. (2016). Sample Size Guideline for Correlation Analysis. World Journal of Social Science Research, 3 (1), 37. https://doi.org/10.22158/wjssr.v3n1p37
  35. Chaddock, R. E. (1925). Principles and methods of statistics. Houghton Mifflin, 471. Available at: https://openlibrary.org/books/OL6680442M/Principles_and_methods_of_statistics
  36. Mints, O., Yankovets, A. (2025). The Investment Attractiveness of FinTech Businesses in the Context of Global Technological Trends. Economic Herald of the Donbas, 1 (79), 141–147. https://doi.org/10.12958/1817-3772-2025-1(79)-141-147
  37. Artificial intelligence (AI) startup funding worldwide from 2011 to 2023 (in billion U.S. dollars), by Quarter (2025). Review Report. Available at: https://reviewreport.co/artificial-intelligence-ai-startup-funding-worldwide-from-2011-to-2023-in-billion-u-s-dollars-by-quarter
  38. State of European FinTech 2024 (2024). FinchCapital. Available at: https://finchcapital.com/archive/state-of-european-fintech-2024
Виявлення впливу зрілості технологій на інвестиційну активність в галузі на прикладі фінансових технологій

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-04-28

Як цитувати

Mints, O., Колодізєв, О. М., Хаджинова, О. В., Крупка, М. І., Демчишак, Н. Б., Щепка, О. В., Сідельов, П. А., & Заплатинський, М. В. (2026). Виявлення впливу зрілості технологій на інвестиційну активність в галузі на прикладі фінансових технологій. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(13 (140), 62–72. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2026.356116

Номер

Том 2 № 13 (140) (2026): Трансфер технологій: промисловість, енергетика, нанотехнології

Розділ

Трансфер технологій: промисловість, енергетика, нанотехнології

Ліцензія

Авторське право (c) 2026 Oleksiy Mints, Oleh Kolodiziev, Olena Khadzhynova, Mykhailo Krupka, Nazar Demchyshak, Oleksandr Shchepka, Pavlo Sidelov, Markiian Zaplatynskyi

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.