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Fabio De Masi hat für die Rosa-Luxemburg-Stiftung die englischsprachige Studie «When Finance meets Big Data. Financial Technology and the Scramble for Africa» verfasst. In der Studie geht es um die großen Tech-Konzerne und wie sie es auf die Finanzmärkte und die so genannten „underbanked people“ abgesehen haben. Sie  untersucht das Geschäft mit Big Data im Finanzsektor am Beispiel zweier afrikanischer Staaten.

Ausgehend von der Rolle von Geld für Investitionen und die Auswirkungen von FinTech-Unternehmen auf das Geldsystem, erörtert die Studie die besondere Rolle des FinTech-Sektors in Afrika. Die Verhältnisse in zwei der größten FinTech-Volkswirtschaften südlich der Sahara – Kenia und Südafrika – werden kurz beleuchtet und die Rolle von FinTech bei der Verbesserung der wirtschaftlichen und Armutsbekämpfung kritisch geprüft. Schließlich werden die Risiken für die politische und wirtschaftliche Souveränität erörtert. Die Studie schließt mit einigen vorläufigen Empfehlungen zu politischen Strategien, um der übermäßigen Konzentration von Daten und finanzieller Macht entgegenzuwirken.

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Nachtrag Dezember 2020: Venezuela benutzt angeblich Bitcoins, um Geld in die Türkei und den Iran zu senden. Nachtrag Ende

Der Bitcoin (BTC) ist die derzeit populärste Kryptowährung. Eine Kryptowährung ist eine digitale Währung, die auf Verschlüsselungstechnik basiert. Den Anstoß zur Entwicklung von Kryptowährungen lieferten Unbehagen an und Kritik der herkömmlichen Geldtypen (vgl. Degens 2012; zur Kritik an Teilen dieser Kritik vgl. Altvater 2011). So garantiert in Kryptowährungen nicht ein Staat und in letzter Instanz dessen Gewaltapparate das Vertrauen, sondern die Naturgesetzlichkeit der mathematischen Gesetze, die in der Kryptographie zum Einsatz kommen. Der dem Bitcoin zugrunde liegende kryptographische Algorithmus wurde 2009 in einer wissenschaftlichen Publikation veröffentlicht (Nakamoto 2008, 2009), seine Architektur und die Quellcodes der wichtigsten Clients[1] (Wallets: Geldbeutel-Programme, dazu mehr in Teil II) sind Open Source, d.h. alle mit entsprechendem Know-How können die Umsetzung des Algorithmus auf Fehler prüfen und verbessern (vgl. Nuss 2006). Weiterlesen

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