Використання фінансових технологій для підвищення прозорості аграрного ринку
Дане дослідження було спрямоване на вивчення ролі фінансових технологій у підвищенні прозорості аграрного ринку та визначення їхнього потенціалу для вирішення ключових проблем цього сектора. У цьому дослідженні було проведено аналіз ефективності фінансових технологій, таких як блокчейн, цифрові платформи, P2P-кредитування, InsurTech та RegTech, для підвищення прозорості аграрного ринку та оптимізації аграрних процесів. У результаті проведеного дослідження було з’ясовано, що впровадження фінансових технологій значно покращує прозорість аграрного ринку, зменшуючи можливості для корупції та маніпуляцій з цінами. Використання блокчейн-технологій у сфері аграрних угод забезпечує незмінність даних та прозорість ланцюга поставок, що дозволяє відстежувати походження продукції, знижуючи ризики шахрайства. Цифрові платформи для аграрних торгів дають можливість фермерам напряму взаємодіяти з покупцями, що сприяє отриманню справедливих ринкових цін та усуває роль посередників, знижуючи витрати. Аналіз показав, що FinTech-рішення, такі як P2P-кредитування, дають можливість фермерам отримувати фінансування на вигідніших умовах, що полегшує доступ до кредитних ресурсів для малих та середніх агробізнесів. Інноваційні рішення в області страхування ризиків, зокрема InsurTech, використовуючи супутникові дані для оцінки кліматичних загроз, дозволяють швидко реагувати на природні катастрофи та мінімізувати збитки. Дослідження також підтвердило, що використання технологій великих даних та штучного інтелекту дозволяє точно прогнозувати врожайність та попит на агропродукцію, що робить аграрний сектор більш передбачуваним і стійким. Таким чином, FinTech-технології допомагають оптимізувати фінансові потоки і знижують ризики в аграрному секторі
- Abiri, R., Rizan, N., Balasundram, S.K., Shahbazi, A.B., & Abdul-Hamid, H. (2023). Application of digital technologies for ensuring agricultural productivity. Heliyon, 9(12), article number e22601. doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e22601.
- Adhikari, P., Hamal, P., & Jnr, F.B. (2024). Artificial Intelligence in fraud detection: Revolutionizing financial security. International Journal of Science and Research Archive, 13(1), 1457-1472. doi: 10.30574/ijsra.2024.13.1.1860.
- Agri Marketplace. (n.d.). Retrieved from https://agrimp.com/.
- AgriChain. (n.d.). Retrieved from https://agrichain.com.ua/title-en/.
- AgriDigital. (n.d.). Retrieved from https://www.agridigital.io/.
- AgriLedger. (n.d.). Retrieved from https://agriledger.com/.
- Ajayi, O.O., Toromade, A.S., & Olagoke, A. (2024). Agro-Blockchain Markets (ABM): A secure and transparent model for smallholder farmers. GSC Agricultural Innovations Review, 21(2), 15-24. doi: 10.30574/gscarr.2024.21.2.0405.
- Aziz, S.A., Jayanti, R., & Dinaseviani, A. (2024). The role of bank and startup fintech P2P lending in supporting financial credit for Indonesian farmers. Journal of Regional Financing and Development Perspectives, 12(1), 47-66. doi: 10.22437/ppd.v12i1.23575.
- Babash, D., Kaldiyarov, D., Tuleshova, G., Turalina, Zh., & Lemechshenko, O. (2025). Optimisation of credit strategies in the agro-industrial complex under conditions of market instability. Scientific Horizons, 28(4), 135-150. doi: 10.48077/scihor4.2025.135.
- Beckman, J., & Countryman, A.M. (2021). The importance of agriculture in the economy: Impacts from COVID‐19. American Journal of Agricultural Economics, 103(5), 1595-1611. doi: 10.1111/ajae.12212.
- Bezas, K., & Filippidou, F. (2023). The role of artificial intelligence and machine learning in smart and precision agriculture. Indonesian Journal of Computer Science, 12(4), 1576-1588. doi: 10.33022/ijcs.v12i4.3278.
- Chen, Z., Goh, H.S., Sin, K.L., Lim, K., Chung, N.K.H., & Liew, X.Y. (2021). Automated agriculture commodity price prediction system with machine learning techniques. Advances in Science, Technology and Engineering Systems Journal, 6(2). doi: 10.48550/arXiv.2106.12747.
- De la Peña, N., & Granados, O.M. (2024). Artificial intelligence solutions to reduce information asymmetry for Colombian cocoa small-scale farmers. Information Processing in Agriculture, 11(3), 310-324. doi: 10.1016/j.inpa.2023.03.001.
- De Maria, M., & Howai, N. (2021). The role of open data in fighting land corruption: Evidence, opportunities and challenges. Bonn, Eschborn: German Society for International Cooperation (GIZ) GmbH.
- Dubinina, M., Potryvaieva, N., Dovgal, O., Usykova, O., & Kuzoma, V. (2024). Integrated approach to accounting in agriculture in the context of sustainable development and circular economy. Scientific Horizons, 27(12), 153-167. doi: 10.48077/scihor12.2024.153.
- Farmdrive. (n.d.). Retrieved from https://farmdrive.io/.
- Fitriasari, F., Auzairy, N.A., Rahim, R.A., & Zaki, H.O. (2024). A systematic review of the behavior intention on mobile banking and stock trading. Multidisciplinary Reviews, 7(6), article number e2024112. doi: 10.31893/multirev.2024112.
- GrainChain. (n.d.). Retrieved from https://www.grainchain.com/.
- Grassi, L., & Lanfranchi, D. (2022). RegTech in public and private sectors: The nexus between data, technology and regulation. Journal of Industrial and Business Economics, 49, 441-479. doi: 10.1007/s40812-022-00226-0.
- HARA. (n.d.). Retrieved from https://www.hara.ag/.
- Hectare Trading. (n.d.). Retrieved from https://www.wearehectare.com/.
- Hou, D., & Wang, X. (2024). The impact of InsurTech on advancing sustainable specialty agricultural product insurance in China. Frontiers in Sustainable Food Systems, 8, article number 1477773. doi: 10.3389/fsufs.2024.1477773.
- Iermakova, O., Sedikova, I., & Dashian, A. (2022). Prospects of implementation of blockchain technology into aquaculture sector of Ukraine. Economics Ecology Socium, 6(2), 29-37. doi: 10.31520/2616-7107/2022.6.2-3.
- IMARC Group. (n.d.). Peer to Peer (P2P) lending market report by loan type (consumer lending, business lending), business model (marketplace lending, traditional lending), end user (consumer (individual/households), small businesses, large businesses, real estate, and others), and region 2025-2033. Retrieved from https://www.imarcgroup.com/peer-to-peer-lending-market.
- Jha, N., Prashar, D., Khalaf, O.I., Alotaibi, Y., Alsufyani, A., & Alghamdi, S. (2021). Blockchain based crop insurance: A decentralized insurance system for modernization of Indian farmers. Sustainability, 13(16), article number 8921. doi: 10.3390/su13168921.
- Jung, Y., & Lee, K. (2022). Roles and tasks of peer-to-peer lending platforms in activating green finance. In F. Taghizadeh-Hesary & S. Hyun (Eds.), Green digital finance and sustainable development goals (pp. 353-366). Singapore: Springer. doi: 10.1007/978-981-19-2662-4_17.
- Kanojia, S., Kaur, S., & Bhavya. (2024). Business sustainability in the era of Fintech and Regtech: A systematic literature review. Discover Sustainability, 5, article number 525. doi: 10.1007/s43621-024-00767-5.
- Kernel. (n.d.). Retrieved from https://www.kernel.ua/.
- Khalegi, F., Kadyraliev, A., Tursunalieva, D., Orozbekov, A., & Bigali, A. (2024). Blockchain and sustainable finance: Enhancing transparency and efficiency in green investments. Scientific Bulletin of Mukachevo State University. Series “Economics”, 11(3), 125-137. doi: 10.52566/msu-econ3.2024.125.
- Kumarathunga, M., Calheiros, R.N., & Ginige, A. (2022). Sustainable microfinance outreach for farmers with blockchain cryptocurrency and smart contracts. International Journal of Computer Theory and Engineering, 14(1), 9-14. doi: 10.7763/IJCTE.2022.V14.1304.
- Liu, H., Ma, R., He, G., Lamrabet, A., & Fu, S. (2023). The impact of blockchain technology on the online purchase behavior of green agricultural products. Journal of Retailing and Consumer Services, 74, article number 103387. doi: 10.1016/j.jretconser.2023.103387.
- Lomachynska, I., Maslennikov, Y., Poberezhets, O., Shebanina, O., & Plets, I. (2023). Management of the financial potential of innovative development of the national economy in the context of digital transformation. Economic Affairs, 68, 797-803. doi: 10.46852/0424-2513.2s.2023.23.
- Makhazhanova, U., Omurtayeva, A., Kerimkhulle, S., Tokhmetov, A., Adalbek, A., & Taberkhan, R. (2024). Assessment of investment attractiveness of small enterprises in agriculture based on fuzzy logic. In R. Silhavy & P. Silhavy (Eds.), Data analytics in system engineering (Vol. 935, pp. 411-419). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-54820-8_34.
- Maschewski, F., & Nosthoff, A.V. (n.d.). Big Tech and the smartification of agriculture. Retrieved from https://projects.itforchange.net/state-of-big-tech/big-tech-and-the-smartification-of-agriculture-a-critical-perspective/.
- Menon, S., & Jain, K. (2021). Blockchain technology for transparency in agri-food supply chain: Use cases, limitations, and future directions. IEEE Transactions on Engineering Management, 71, 106-120. doi: 10.1109/TEM.2021.3110903.
- Mishchenko, V., Naumenkova, S., Mishchenko, S., & Tishchenko, I. (2025). Formation and functioning of financial metaverse platforms. Financial and Credit Activity: Problems of Theory and Practice, 1(60), 111-122. doi: 10.55643/fcaptp.1.60.2025.4689.
- Nikolaieva, А. (2023). The insurance services market in Ukraine: Problems and determinants of development in the conditions of digitization of the economy. Economic Forum, 13(2), 109-116. doi: 10.36910/6775-2308-8559-2023-2-15.
- Ouafiq, E.M., Saadane, R., Chehri, A., & Jeon, S. (2022). AI-based modeling and data-driven evaluation for smart farming-oriented big data architecture using IoT with energy harvesting capabilities. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 52, article number 102093. doi: 10.1016/j.seta.2022.102093.
- Peng, X., Zhao, Z., Wang, X., Li, H., Xu, J., & Zhang, X. (2023). A review on blockchain smart contracts in the agri-food industry: Current state, application challenges and future trends. Computers and Electronics in Agriculture, 208, article number 107776. doi: 10.1016/j.compag.2023.107776.
- Prikhodko, D., Sikachyna, O., Pedersen, E., Sylvester, G., & Rybchynshyi, R. (2022). Digital technologies in the grain sector of Ukraine. Rome: FAO Investment Centre Country Highlights. doi: 10.4060/cc1600en.
- Pylypenko, D., Shevchenko, N., & Pylypenko, M. (2025). Assessment of state supports and subsidies efficiency in ensuring financial security of Ukrainian agricultural enterprises. Ukrainian Black Sea Region Agrarian Science, 29(1), 57-71. doi: 10.56407/bs.agrarian/1.2025.57.
- Reza-Gharehbagh, R., Hafezalkotob, A., Makui, A., & Sayadi, M.K. (2022). Financing green technology development and role of digital platforms: Insourcing vs. outsourcing. Technology in Society, 69, article number 101967. doi: 10.1016/j.techsoc.2022.101967.
- Rufaidah, F., Karyani, T., Wulandari, E., & Setiawan, I. (2023). A review of the implementation of financial technology (Fintech) in the Indonesian agricultural sector: Issues, access, and challenges. International Journal of Financial Studies, 11(3), article number 108. doi: 10.3390/ijfs11030108.
- Ruml, A., & Qaim, M. (2021). Smallholder farmers’ dissatisfaction with contract schemes in spite of economic benefits: Issues of mistrust and lack of transparency. Journal of Development Studies, 57(7), 1106-1119. doi: 10.1080/00220388.2020.1850699.
- Sajja, G.S., Rane, K.P., Phasinam, K., Kassanuk, T., Okoronkwo, E., & Prabhu, P. (2023). Towards applicability of blockchain in agriculture sector. Materials Today: Proceedings, 80, 3705-3708. doi: 10.1016/j.matpr.2021.07.366.
- Schwarze, R., & Sushchenko, O. (2022). Climate insurance for agriculture in Europe: On the merits of smart contracts and distributed ledger technologies. Journal of Risk and Financial Management, 15(5), article number 211. doi: 10.3390/jrfm15050211.
- Sharma, V., Tripathi, A.K., & Mittal, H. (2022). Technological revolutions in smart farming: Current trends, challenges & future directions. Computers and Electronics in Agriculture, 201, article number 107217. doi: 10.1016/j.compag.2022.107217.
- Sheehan, B., Mullins, M., Shannon, D., & McCullagh, O. (2023). On the benefits of insurance and disaster risk management integration for improved climate-related natural catastrophe resilience. Environment Systems and Decisions, 43, 639-648. doi: 10.1007/s10669-023-09929-8.
- SmartFarming. (n.d.). Retrieved from https://www.smartfarming.ua/en/.
- Soekarni, M., Adam, L., Thoha, M., Sarana, J., Ermawati, T., Saptia, Y., Adityawati, S., Sujianto, & Wibowo, M. (2024). Strengthening financial literacy of smallholder farmers through agricultural fintech peer-to-peer lending: Evidence and practical implications. Cogent Social Sciences, 10(1), article mnumber 2359011. doi: 10.1080/23311886.2024.2359011.
- Trequattrini, R., Palmaccio, M., Turco, M., & Manzari, A. (2024). The contribution of blockchain technologies to anti‐corruption practices: A systematic literature review. Business Strategy and the Environment, 33(1), 4-18. doi: 10.1002/bse.3327.
- Vidal-González, P., & Fernández-Piqueras, R. (2020). Connected solitude: Mobile phone use by Spanish transhumant livestock farmers. Mobile Media & Communication, 9(2), 377-396. doi: 10.1177/2050157920966005.
- Volosovych, S., Nezhyva, M., Sirenko, N., & Mykytiuk, I. (2024). Financial services in the development of the bigtech ecosystem. Financial and Credit Activity Problems of Theory and Practice, 4(57), 55-66. doi: 10.55643/fcaptp.4.57.2024.4454.
- Yekimov, S., Prodius, O., Chelombitko, T., Poltorak, A., Sirenko, N., Dudnyk, A., & Chernyak, V. (2022). Reengineering of agricultural production based on digital technologies. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 981, article number 0320005. doi: 10.1088/1755-1315/981/3/032005.