طراحی مدل بهینه سیستم پشتیبان تصمیم‌گیری هوشمند در سازمان‌های بانکی کشور با رویکرد هوش مالی

نویسندگان

    صدرا رضایی امیری گروه مدیریت دولتی، واحد تهران مرکزی ، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
    مرتضی موسی خوانی * گروه مدیریت دولتی، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران mousakhani@srbiau.ac.ir
    محمدعلی افشار کاظمی گروه مدیریت صنعتی، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

کلمات کلیدی:

سیستم پیشتیبان تصمیم گیری, هوش مالی, نظام بانک داری

چکیده

هدف این پژوهش طراحی یک مدل بهینه و بومی برای سیستم پشتیبان تصمیم‌گیری هوشمند در سازمان‌های بانکی کشور با تأکید بر مؤلفه‌های هوش مالی است. پژوهش حاضر از نظر هدف کاربردی، از حیث ماهیت اکتشافی و از منظر رویکرد، کیفی و مبتنی بر پارادایم تفسیری است. جامعه پژوهش شامل خبرگان بانکی و اساتید دانشگاهی آشنا با سیستم‌های پشتیبان تصمیم بود که با روش نمونه‌گیری هدفمند از نوع گلوله‌برفی انتخاب شدند. گردآوری داده‌ها از طریق مصاحبه‌های نیمه‌ساختاریافته انجام شد و فرآیند نمونه‌گیری تا دستیابی به اشباع نظری ادامه یافت که در نهایت ۱۰ مصاحبه مورد تحلیل قرار گرفت. داده‌ها با استفاده از تکنیک تحلیل مضمون و به کمک نرم‌افزار MAXQDA تحلیل شدند. روایی یافته‌ها با معیارهای لینکلن و گوبا و پایایی با ضریب توافق بین دو کدگذار تأیید شد. نتایج تحلیل داده‌ها منجر به استخراج ۳۵۱ کد اولیه، ۱۵ مضمون یکپارچه‌کننده و در نهایت ۶ مضمون کلان شامل پایگاه داده اولیه، پایگاه پشتیبان تصمیم، امنیت و حفاظت اطلاعات، مدیریت دانش، استفاده از رویکرد هوش مالی و پردازش‌گر فرمان شد. این مضامین در قالب یک مدل مفهومی منسجم تبیین گردیدند که روابط ساختاری میان اجزای اصلی سیستم پشتیبان تصمیم‌گیری هوشمند را در بستر سازمان‌های بانکی کشور نشان می‌دهد. مدل پیشنهادی پژوهش نشان می‌دهد که استقرار مؤلفه‌های هوش مالی در کنار زیرساخت‌های داده‌ای، امنیت اطلاعات و مدیریت دانش می‌تواند اثربخشی تصمیم‌گیری مدیریتی و عملکرد سازمان‌های بانکی را به‌طور معناداری بهبود بخشد.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Aghaei, G. (2019). Analysis of the Relationship between Banking Intelligence Components and Employee Creativity at Khuzestan Regional Electric Company Bank. The Fifth International Conference on Management and Accounting Sciences, Tehran.

Ali, M. R., Nipu, S. M. A., & Khan, S. A. (2023). A decision support system for classifying supplier selection criteria using machine learning and random forest approach. Decision Analytics Journal, 7, 100238.

Balicka, H. (2023). Digital technologies in the accounting information system supporting decision-making processes. Scientific Papers of Silesian University of Technology-Organization and Management Series(169). https://doi.org/10.29119/1641-3466.2023.169.4

Bazadeh, S., Abbasi, E., Didehkhani, H., & Khozean, A. (2021). Designing a Smart Model for Predicting Financial Solvency in Insurance Companies (A Data Mining Approach). Investment Knowledge, 9(34), 211-229. http://www.jik-ifea.ir/article_16206.html

Binazir, A., Mehdi, A., & Hassan, A. (2018). Modeling and Managing Bank Human Resource Performance by Utilizing a Hybrid Model of Balanced Scorecard and Bank Excellence Model (Case Study: Iran Khodro Sales Bank). The Fifth National Conference on Applied Research in Management and Accounting, Tehran.

Boisjoly, R. P., Conine, T. E., & McDonald, M. B. (2020). Working capital management: Financial and valuation impacts. Journal of Business Research, 108, 1-8. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.09.025

Bouzguenda, K. (2018). Emotional intelligence and financial decision making: Are we talking about a paradigmatic shift or a change in practices? Research in International Business and Finance, 44, 273-284. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2017.07.096

Chipriyanova, G., & Krasteva-Hristova, R. (2023). Technological Aspects of Accounting Automation System as a Decision Support System. Environment Technology Resources Proceedings of the International Scientific and Practical Conference, 2, 28-33. https://doi.org/10.17770/etr2023vol2.7309

De Sousa, W. G., De Melo, E. R. P., Bermejo, P. H. D. S., Farias, R. A. S., & Gomes, A. O. (2019). How and where is artificial intelligence in the public sector going? A literature review and research agenda. Government Information Quarterly, 36(4), 101392. https://doi.org/10.1016/j.giq.2019.07.004

Desouza, K. C., Dawson, G. S., & Chenok, D. (2019). Designing, developing, and deploying artificial intelligence systems: Lessons from and for the public sector. Business Horizons. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0007681319301582

Domínguez, E., Pérez, B., Rubio, A. L., & Zapata, M. A. (2019). A taxonomy for key performance indicators management. Computer Standards & Interfaces, 64, 24-40. https://doi.org/10.1016/j.csi.2018.12.001

Ehtesham Mehr, H., Kamiabi, Y., & Khalilpour, M. (2021). The Relationship between Smart Business and Integrated Reporting and Its Impact on the Financial Performance of Companies Listed on the Tehran Stock Exchange. Financial Economics, 15(57), 333-358. https://sid.ir/paper/416561/en

Ghasemi, M., Alireza, P., & Hamid Mahdavi, R. (2018). Investigating the Role of Employees' Financial Intelligence on Customer Satisfaction at Mehr Iran Qarz-al-Hasaneh Bank, Hamadan Province. The Second National Conference on Accounting-Management and Economics with an Approach to Sustainable Employment and its Role in Industry Growth, Malayer.

Gupta, S., & Jaiswal, R. (2025). How Can We Improve the Insurance Industry Decision-Support System: Integrating Predictive Analytics and Behavioral Insights Through the INSPIRE Framework. Information Discovery and Delivery. https://doi.org/10.1108/idd-09-2024-0142

Jagan Mohan, R. K., Neelakanteswara, R. A., & Krishnanand, L. (2019). A review on supply chain performance measurement systems. Procedia Manufacturing, 30, 40-47. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2019.02.007

Kashkooli, D., & Eskandar, S. (2019). A Comparative Study of the Level of Financial Intelligence and Business Intelligence among Managers with Extroverted and Introverted Personality Types (Case Study: Mehr Eghtesad Bank of East Azerbaijan Province). The Second International Conference on Management, Industrial Engineering, Economics and Accounting, Tbilisi-Georgia.

Kiyosaki, R. (2018). Increase Your Financial Intelligence. Noavvar. https://books.google.to/books?id=M_KKPwAACAAJ&source=gbs_book_other_versions_r&cad=1

Lestari, W. P., Putri, P. H., & Wardani, S. (2023). Decision Support System for Determining Character Education Values. Journal of Intelligent Software Systems, 2(2), 16. https://doi.org/10.26798/jiss.v2i2.1142

Mohammadi, M., & Mehdi Nikbakht, G. (2018). The Role of Staff's Competitive Intelligence, Business Intelligence, and Financial Intelligence in Customer Relationship Management at Qavamin Bank (Case Study: Qavamin Bank of Isfahan Province). The Fourth International Conference on New Horizons in Humanities and Management, Tehran.

Mousavi, S. M. (2018). Performance Management of Bank Branch Human Resources with a Balanced Scorecard and Analytic Network Process Approach (Case Study: Bank Melli Branches in Chalus County). The Seventh National Conference on Applications of Accounting and Management, Tehran.

Nabizadeh Kivi, S., & Maryam, G. (2018). A Study of the Strengths and Weaknesses of the Balanced Scorecard Model in Bank Human Resource Performance Management. The Second National Conference on Modern Research in Accounting and Management in the Third Millennium, Karaj.

Rahimi, H., & Sahar, H. (2018). Investigating the Relationship between Financial Intelligence and Risk-Taking among Isfahan Municipality Employees with a Structural Equation Modeling Approach. The First National Conference on Management and Economics with a Resistance Economy Approach, Mashhad.

Shulajkovska, M., Smerkol, M., Noveski, G., Bohanec, M., & Gams, M. (2024). Artificial Intelligence-Based Decision Support System for Sustainable Urban Mobility. Electronics, 13(18), 3655. https://doi.org/10.3390/electronics13183655

Tortorella, G. L., Miorando, R., & Marodin, G. (2017). Lean supply chain management: Empirical research on practices, contexts and performance. International Journal of Production Economics, 193, 98-112. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2017.07.006

Xu, Z. (2024). Decision Support System for Optimizing Tactics and Strategies of Sports Competition Using Reinforcement Learning Algorithm. Jes, 20(3s), 384-400. https://doi.org/10.52783/jes.1304

Yang, Z. (2023). Design of Intelligent Decision Support System Based on Artificial Intelligence. https://doi.org/10.1117/12.2683893

Yousefli, A., Nourouzi, R., & Hamzeh Yian, A. H. (2023). A rule-based decision support system for the redundancy allocation problem. Industrial Management Studies, 20(65), 85-112. https://doi.org/10.22054/jims.2022.62894.2690

Yusefli, A., Norouzi, R., & Hamzeh Yiyan, A. H. (2023). A Stochastic Rule-Based Decision Support System for Reliability Redundancy Allocation Problem. Industrial Management Studies, 20(65), 85-112. https://www.sid.ir/paper/1033281/en

Zhang, X., Zhang, Y., Liu, X., & Wang, R. (2025). Blockchain-Based Intelligent Risk Management Decision Support System for Supply Chain Financing. International Journal of Intelligent Information Technologies (IJIIT), 21(1), 1-24. https://doi.org/10.4018/IJIIT.369153

Zhu, C. J., & Malcolm, W. (2019). The emergence of Human Resource Management in China: Convergence, divergence and contextualization. Human Resource Management Review, 29(1), 87-97. https://doi.org/10.1016/j.hrmr.2017.11.002

Zohreh, H. E. F. J. (2021). Design and Evaluation of an Intelligent Decision Support System for Stroke Rehabilitation Assessment.

دانلودها

چاپ شده

1405-04-01

ارسال

1404-08-15

بازنگری

1404-11-11

پذیرش

1404-11-18

شماره

نوع مقاله

مقالات

نحوه استناد به مقاله

رضایی امیری ص. .، موسی خوانی م.، و افشار کاظمی م. (1405). طراحی مدل بهینه سیستم پشتیبان تصمیم‌گیری هوشمند در سازمان‌های بانکی کشور با رویکرد هوش مالی. یادگیری هوشمند و تحول مدیریت، 4(2)، 1-20. https://jilmt.com/index.php/jilmt/article/view/127

مقالات مشابه

##common.pagination##

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.