Inclusión financiera digital en 2024: análisis bibliométrico sobre tendencias predominantes y emergentes
DOI:
https://doi.org/10.29105/vtga12.1-1279Palabras clave:
Inclusión Financiera digital, Análisis bibliométrico, scopus, Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs), natural languaje processing (NLPs)Resumen
El objetivo de esta investigación es conocer cuáles son las áreas de investigación predominantes y emergentes en la inclusión financiera digital en el año 2024 en el mundo, así como identificar las herramientas estadísticas utilizadas con mayor incidencia en los artículos evaluados. Este estudio es una revisión bibliométrica de la literatura publicada en la base de datos Scopus, utilizando las herramientas de Large Language Models (LLM) y Natural Language Processing (NLP). Los temas centrales de investigación resultaron: Inclusión financiera digital (IFD) y Fintech, cómo la IFD influye en el desarrollo socioeconómico, el enfoque geográfico de la muestra revela que los países de ingresos medio y bajo son los estudiados en este año. Los modelos estadísticos mayormente usados son: Probit, Método Generalizado de los Momentos (GMM) y Modelos de Panel Dinámico. La IFD es un concepto global que ha generado un creciente interés en los últimos cinco años, sin embargo, en esta muestra no se encontró algún artículo documentado para nuestra región, por lo que si la IFD promueve el desarrollo de un país sería conveniente que dicha investigación se realice con profundidad en México.
Palabras clave: Inclusión financiera digital, Análisis bibliométrico, Scopus, LLM y NLP
Códigos JEL: D14; G59; I31
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