ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > أثر تحليل البيانات الضخمة على...>الوصف

أثر تحليل البيانات الضخمة على الكفاءة التشغيلية للبنوك باستخدام تحليل مغلف البيانات بالتطبيق على البنك التجاري الدولي

العنوان بلغة أخرى: The Effect of Big Data Analytics on Banks’ Operational Efficiency Using Data Envelopment Analysis Applied on Commercial International Bank "CIB"
المصدر: مجلة البحوث المالية والتجارية
الناشر: جامعة بورسعيد - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: أحمد، سهير ثابت (مؤلف)
مؤلفين آخرين: أحمد، عبير ثابت (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع1
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2022
الشهر: يناير
الصفحات: 1 - 40
DOI: 10.21608/jsst.2021.102896.1340
ISSN: 2090-5327
رقم MD: 1275833
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الاستراتيجيات البنكية | الثورة الرقمية | التجارة الإلكترونية | عملاء البنوك
كلمات المؤلف المفتاحية:
التكنولوجيا المالية | تحليل البيانات الضخمة | البنك التجاري | الكفاءة التشغيلية للبنك | تحليل مغلف البيانات | Fintech | Big Data Analytics | Commercial Bank | Operational Efficiency | Data Envelopment Analysis
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

117

حفظ في:
المستخلص: شهدت الآونة الأخيرة تطورا هائلا في تكنولوجيا المعلومات والإنترنت ومن أهم القطاعات التي تأثرت بهذا التطور هو القطاع المصرفي خاصة بعد أن دخلت شركات التكنولوجيا والاتصالات في مجال تقديم الخدمات المالية لعملاء البنوك مما شكل خطرا كبيرا على المؤسسات المالية وأوجب عليها ضرورة الاستعانة بأدوات التكنولوجيا المالية، خاصة التي تتيح فهم العملاء وسلوكهم في الشراء والإنفاق بشكل عام ولعل أفضل تلك الأدوات هو تحليل البيانات الضخمة وذلك لفوائده العديدة في مجال استنباط الرؤى والاستنتاجات حول العملاء، وتهدف الدراسة إلى اختبار أثر تحليل البيانات الضخمة على الكفاءة التشغيلية للبنك التجاري الدولي الذي يعتبر أول بنك في مصر والشرق الأوسط بدأ في وضع استراتيجية عام 2015 من أجل استخدام البيانات الضخمة، واستخدمها بالفعل عام 2017، والآن يمتلك مركز تحليل بيانات عالمي، وقد تم استخدام أسلوب مغلف البيانات للوصول إلى معامل كفاءة البنك خلال الفترة من عام 2010 إلى عام 2021 للتعرف على أثر تحليل البيانات الضخمة على معامل كفاءة البنك، وأكدت النتائج أن أهم أسباب انخفاض معامل كفاءة البنك هو انخفاض العائد غير المتعلق بالفائدة مع وجود تأثير إيجابي لتحليل البيانات الضخمة على معامل كفاءة البنك وذلك عند مستوى معنوية أقل من (0.01) بما يفيد أن البنك وفق في اختيار استراتيجية التكنولوجيا المالية الملائمة (تحليل البيانات الضخمة)، وتوصلت الدراسة إلى العديد من التوصيات أهمها ضرورة الاهتمام بالبيانات الداخلية للبنك ودمجها مع الرؤى والاستنتاجات المستنبطة من تحليل البيانات الضخمة والاستفادة من امتلاك البنك لهذه البيانات دون غيره من المنافسين.

Recently, there has been an great development in information technology and Internet, and one of the most important sectors affected by this development is the banking sector, especially after technology and communications companies entered the field of providing financial services to bank customers which posed a great challenge to financial institutions and required them to using FinTech applications that allow understanding customers and their behaviors in buying and spending in general, and perhaps the best of these applications is the Big Data Analytics for its many benefits to get insights and conclusions about customers. The study aims to test the effect of Big Data Analytics on banks’ operational efficiency applied on Commercial International Bank (CIB) that is the first bank in Egypt and the Middle East that began to develop a strategy in 2015 for the use of big data, and used it already in 2017, and now it has a global data analysis center. Data Envelopment Analysis was used to reach the coefficient factor during the period from 2010 to 2021 to identify the impact of big data analysis on the bank’s efficiency coefficient, and the results confirmed that the most important reasons for the decline in bank’s efficiency coefficient is the low non-interest return. There is significant positive impact of big data analysis on the bank’s efficiency coefficient at a significant level Less than (0.01), indicating that the bank chooses the appropriate financial technology strategy (big data analysis). There are many recommendations, the most important of which the bank's internal data should be integrated with the analysis of big data to construct the bank’s vision.
ISSN: 2090-5327

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.