Advertisement

FinTech-Geschäftsmodelle

  • Gregor Dorfleitner
  • Lars Hornuf
Chapter

Zusammenfassung

Dieses Kapitel beschäftigt sich mit verschiedenen Aspekten von FinTech-Geschäftsmodellen. Zunächst analysieren wir die Kooperation der FinTechs mit den Banken. In einem zweiten Schritt wird der Einsatz von Big Data bei FinTechs untersucht. Insbesondere werden bereits bekannte Einsatzfelder und Anwendungen von Big Data bei FinTechs beschrieben und zukünftige Entwicklungen von Big-Data-Anwendungen analysiert. Schließlich werden rechtliche und ökonomische Einschränkungen von Big-Data-Anwendungen diskutiert. Anschließend folgt eine Analyse zur Nachhaltigkeit von FinTech-Geschäftsmodellen und zu jenen FinTechs, die sich auf die Bereitstellung oder Vermittlung von Fremdkapital und Kreditsubstituten spezialisiert haben.

Literatur

  1. Bachmann, R., Kemper, G., & Gerzer, T. (2014). Big Data – Fluch oder Segen? Heidelberg et al.: mitp.Google Scholar
  2. BaFin. (2016). Automatisierte Finanzportfolioverwaltung. https://www.bafin.de/DE/Aufsicht/FinTech/Finanzportfolioverwaltung/finanzportfolioverwaltung_node.html. Zugegriffen am 27.02.2018.
  3. Baron, P. (2013). Big Data für IT-Entscheider: Riesige Datenmengen und moderne Technologien gewinnbringend nutzen. München: Hanser.CrossRefGoogle Scholar
  4. Bertsch, C., Hull, I., Qi, Y., & Zhang, X. (2017). The role of trust in online lending. Sveriges Riksbank Working Paper Series, Nr. 346.Google Scholar
  5. Brandl, B., & Hornuf, L. (2017). Where did FinTechs come from, and where do they go? The transformation of the financial industry in Germany after Digitalization. SSRN Working Paper. https://ssrn.com/abstract=3036555. Zugegriffen am 27.04.2019.
  6. Buchanan, J. M. (1989). Liberty, market and state: Political economy in the 1980s. New York: New York University Press.Google Scholar
  7. Chamoni, P., & Gluchowski, P. (2017). Business analytics – State of the art. Controlling & Management Review, 61(4), 8–17.Google Scholar
  8. Coase, R. H. (1960). The problem of social cost. Journal of Law and Economics, 3, 1–44.CrossRefGoogle Scholar
  9. Dapp, T.-F. (2015). Fintech reloaded – Traditional banks as digital ecosystems: With proven walled garden strategies into the future. Frankfurt am Main: Consistency, see Frien, B. (2017) Deutsche Bank research.Google Scholar
  10. Deutsche Bundesbank (2017). Geldvermögensbildung und Außenfinanzierung in Deutschland im zweiten Quartal 2017: Geldvermögen und Verbindlichkeiten (unkonsolidiert). https://www.bundesbank.de/Redaktion/DE/Pressemitteilungen/BBK/2017/2017_10_13_geldvermoegen_bestaende.pdf?__blob=publicationFile. Zugegriffen am 06.02.2018.
  11. Dorfleitner, G., & Rad, J. (2017). Wie FinTechs den Factoring-Markt neu gestalten. Corporate Finance, 8(11–12), 358–363.Google Scholar
  12. Dorfleitner, G., Leidl, M., Priberny, C., & von Mosch, J. (2013). What determines microcredit interest rates? Applied Financial Economics, 23(20), 1579–1597.CrossRefGoogle Scholar
  13. Dorfleitner, G., Priberny, C., Schuster, S., Stoiber, J., Weber, M., de Castro, I., & Kammler, J. (2016). Description-text related soft information in peer-to-peer lending – Evidence from two leading European platforms. Journal of Banking & Finance, 64, 169–187.CrossRefGoogle Scholar
  14. Dorfleitner, G., Hornuf, L., Schmitt, M., & Weber, M. (2017a). FinTech in Germany. Cham: Springer International Publishing.CrossRefGoogle Scholar
  15. Dorfleitner, G., Rad, J., & Weber, M. (2017b). Pricing in the online invoice trading market: First empirical evidence. Economics Letters, 161, 56–61.CrossRefGoogle Scholar
  16. Dorfleitner, G., Hornuf, L., Schmitt, M., & Weber, M. (2019). Marktüberblick. In F. Möslein & S. Omlor (Hrsg.), FinTech-Handbuch. Digitalisierung, Recht, Finanzen. München: C.H.Beck, 21–38.Google Scholar
  17. Eck, W. A. (2017). Informationen rücken näher zusammen. Bankmagazin, (7-8), 50–53.CrossRefGoogle Scholar
  18. Frien, B. (2017). Gegner, Helfer, Partner: Fintechs und das Firmenkundengeschäft der Banken. Frankfurt am Main: Frankfurt Business Media.Google Scholar
  19. Gimpel, H., Rau, D., & Röglinger, M. (2016). FinTech-Geschäftsmodelle im Visier. Wirtschaftsinformatik & Management, 2016(3), 38–47.Google Scholar
  20. Godenrath, B. (2017). Robo-Rugby. Börsen-Zeitung, 30.12.2017, 34.Google Scholar
  21. Hornuf, L. Klus, M. F., Lohwasser, T. S., & Schwienbacher, A. (2018). How do banks interact with Fintechs? Forms of alliances and their impact on bank value. SSRN Working Paper. https://www.ssrn.com/abstract=3252318. Zugegriffen am 27.04.2019.
  22. Lerner, J., Baker, M., Speen, A., & Leamon, A. (2015). Financial patent quality: Finance patents after State Street. Havard Business School Working Paper, 16-068.Google Scholar
  23. Lopez de Silanes Molina, F., McCahery, J., Schoenmaker, D., & Stanisic, D. (2015). The European capital markets study: Estimating the financing gaps of SMEs. Amsterdam: Duisenberg School of Finance.Google Scholar
  24. Moulliet, D., Stolzenbach, J., Bein, A., & Wagner, I. (2016). Cost-income ratios and robo-advisory: Why wealth managers need to engage with robo-advisors. Deloitte. https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/de/Documents/financial-services/Robo-Advisory-in-Wealth-Management.pdf. Zugegriffen am 27.04.2019.
  25. PwC. (2016). Wie profitabel ist das Privatkundengeschäft in Deutschland? https://www.pwc.de/de/finanzdienstleistungen/assets/pwc-wie-profitabel-ist-das-privatkundengeschaeft-in-deutschland-2016.pdf. Zugegriffen am 01.02.2018.
  26. Schwarz, T. (2015). Big Data im Marketing: Chancen und Möglichkeiten für eine effektive Kundenansprache. München: Haufe Lexware.Google Scholar
  27. Teece, D. J. (1986). Profiting from technological innovation: Implications for integration, collaboration, licensing and public policy. Research Policy, 15(6), 285–305.CrossRefGoogle Scholar
  28. Teece, D. J. (1998). Capturing value from knowledge assets: The new economy, markets for know-how, and intangible assets. California Management Review, 40(3), 55–79.CrossRefGoogle Scholar
  29. Tertilt, M., & Scholz, P. (2018). To advise, or not to advise – How robo-advisors evaluate the risk preferences of private investors. Journal of Wealth Management 21(2), 70–84.Google Scholar
  30. Yan, J., Yu, W., & Zhao, J. L. (2015). How signaling and search costs affect information asymmetry in P2P lending: The economics of big data. Financial Innovation, 1(1), 19e.CrossRefGoogle Scholar
  31. Zetzsche, D. A., Buckley, R., Arner, D., & Barberis, J. N. (2018). From FinTech to TechFin: The regulatory challenges of data-driven finance. NYU Journal of Law & Business, 14(2), 393–446.Google Scholar

Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2019

Authors and Affiliations

  • Gregor Dorfleitner
    • 1
  • Lars Hornuf
    • 2
  1. 1.Universität RegensburgRegensburgDeutschland
  2. 2.Universität BremenBremenDeutschland

Personalised recommendations