Копбаева Лаура Турсыновна - докторанант,
Алматы.
Almaty.
Цель исследования. Целью данной статьи является обобщение и структурирование существующих знаний об экосистемной конкурентоспособности банков Казахстана в контексте перехода к цифровым экосистемным моделям, а также разработка концептуальной модели.
Методология. Для исследования применён метод интегративного обзора литературы, основанный на методологических рекомендациях с использованием базы данных Scopus, Google Scholar and
Dimentions за период 2010–2025 гг. В качестве концептуальной рамки была использована связка «зрелость экосистем (EM), оркестрационные способности (OC), качество данных и использование (DGQ), сила цикла data–network–activity (DNA) и конкурентоспособность (EBC)», а также модераторы регуляторной открытости (RO), наследственной нагрузки (Legacy) и давления BigTech.
Оригинальность /ценность исследования. Данное исследование способствует формированию целостного представления о влиянии перехода казахстанских банков к цифровым экосистемным моделям на их конкурентоспособность. Теоретическая ценность работы заключается в определении исследовательских задач для будущих эмпирических и концептуальных исследований. Практическая значимость состоит в формулировке рекомендаций по приоритизации в API-партнерствах, управлению качеством данных и стандартизации интерфейсов.
Результаты исследования. Согласно интегративному обзору научной литературы из методологического ядра 37 статей, было выявлено что, помимо подтверждённых механизмов EM→OC/ DGQ→DNA→EBC, научное сообщество было разделено на две конкурирующие теоретические школы: (i) инновационно-ориентированную и (ii) институционально-регуляторную. Выявлены исследовательские пробелы, в частности дефицит эмпирических оценок сетевых эффектов и влияния унаследованных систем. Сформулирована интегрированная модель конкурентоспособности, учитывающая особенности казахстанского контекста. В рамках модели экосистемная конкурентоспособность формируется через взаимосвязь (1) технологической и платформенной зрелости, (2) оркестрационных и аналитических способностей, включая управление данными и развитие сетевых эффектов, а также (3) институционально-рыночных условий, прежде всего регуляторной среды и конкурентного давления со стороны BigTech. Положительные эффекты экосистем проявляются только при согласованном развитии этих компонентов.
Purpose of the research. The purpose of this article is to synthesize and systematize existing knowledge on the ecosystem competitiveness of Kazakhstani banks in the context of their transition to digital ecosystembased models, as well as to develop a conceptual model.
Methodology. The study employs an integrative literature review method based on methodological guidelines, using the Scopus, Google Scholar, and Dimensions databases for the period 2010–2025. The conceptual framework is built around the linkage between ecosystem maturity (EM), orchestration capabilities (OC), data governance quality and use (DGQ), the strength of the data–network–activity (DNA) cycle, and ecosystem-based competitiveness (EBC), with regulatory openness (RO), legacy burden, and BigTech pressure acting as moderating factors.
Originality / Value of the research. This study contributes to a holistic understanding of how the transition of Kazakhstani banks to digital ecosystem models affects their competitiveness. Its theoretical contribution lies in identifying research directions for future empirical and conceptual studies. The practical significance is reflected in the formulation of recommendations for prioritizing API partnerships, managing data quality, and standardizing interfaces.
Findings . The integrative literature review reveals that, in addition to the validated mechanisms EM→OC/ DGQ→DNA→EBC, the academic community is divided into two competing theoretical schools: (i) innovationoriented and (ii) institutional–regulatory. The review also enables the development of an integrated model of pathways to ecosystem competitiveness for banks in Kazakhstan. Within this model, ecosystem competitiveness is shaped through the interaction of (1) technological and platform maturity, (2) orchestration and analytical capabilities, including data management and the development of network effects, and (3) institutional and market conditions, primarily the regulatory environment and competitive pressure from BigTech firms. Positive ecosystem effects emerge only when these components develop in a coordinated manner.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.