Customize Consent Preferences

We use cookies to help you navigate efficiently and perform certain functions. You will find detailed information about all cookies under each consent category below.

The cookies that are categorized as "Necessary" are stored on your browser as they are essential for enabling the basic functionalities of the site. ... 

Always Active

Necessary cookies are required to enable the basic features of this site, such as providing secure log-in or adjusting your consent preferences. These cookies do not store any personally identifiable data.

No cookies to display.

Functional cookies help perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collecting feedback, and other third-party features.

No cookies to display.

Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics such as the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.

No cookies to display.

Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.

No cookies to display.

Advertisement cookies are used to provide visitors with customized advertisements based on the pages you visited previously and to analyze the effectiveness of the ad campaigns.

No cookies to display.

Куда движется финтех-рынок Узбекистана

Отчет KPMG

KPMG представила новый отчет на русском языке”Финтех: B2C платежи, POS-финансирование и BNPL в Узбекистане”, в котором детально рассматриваются ключевые аспекты и прогнозы развития финтех-рынка в Узбекистане. Портал FinTech & Retail CA первым в ЦА публикует новый отчет KPMG.

В документе освещены следующие важные моменты:

Рост безналичных платежей и P2P-транзакций: ожидается, что их объем увеличится в среднем в 1.9 раза с 18%-ным среднегодовым темпом роста (CAGR) в период с 2023 по 2027 годы.

Прогноз безналичных платежей как доли от ВВП.

Особенности рынка P2P-финансирования и BNPL в Узбекистане.

Использование скоринговых моделей на основе машинного обучения (ML): решения принимаются менее чем за минуту.

Этот отчет предоставляет ценные инсайты для участников рынка и помогает понять текущие тенденции и будущие перспективы в сфере финтеха.

Полный отчет доступен по ссылке

Новости Финтеха, ритейла и e-commerce в Центральной Азии