تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > بحث>دور الذكاء الاصطناعي في تحسين...>الوصف

دور الذكاء الاصطناعي في تحسين الأداء المالي باستخدام بطاقة الأداء المتوازن للبنوك التجارية الأردنية: دراسة تحليلية من وجهة نظر العاملين بالبنوك

العنوان بلغة أخرى: The Role of Artificial Intelligence in Achieving Financial Performance Using the Balanced Scorecard for Jordanian Banks: An Analytical Study from the Point of View of Bank Employees
المصدر: مجلة المنارة للبحوث والدراسات - سلسلة الأعمال
الناشر: جامعة آل البيت
المؤلف الرئيسي: الطراونة، حسين أحمد خليل (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): AItrawneh, Hussien A. K.
المجلد/العدد: مج3, ع4
محكمة: نعم
الدولة: الأردن
التاريخ الميلادي: 2024
التاريخ الهجري: 1446
الشهر: كانون الأول
الصفحات: 519 - 557
ISSN: 2958–2393
رقم MD: 1538376
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
تطبيقات الذكاء الاصطناعي | الأداء المالي المتوازن | البنوك التجارية | الأردن
كلمات المؤلف المفتاحية:
الذكاء الاصطناعي | الأداء المالي | بطاقة الأداء المتوازن | القطاع المصرفي | Artificial Intelligence | Financial Performance | Balanced Scorecard | Banking sector
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

22

حفظ في:
المستخلص: هدفت هذه الدراسة إلى تبيان دور الذكاء الاصطناعي في تحسين الأداء المالي باستخدام بطاقة الأداء المتوازن للبنوك التجارية الأردنية سيما وأن استخداماته شملت كافة مناحي الحياة ومنها القطاع المصرفي، حيث اتبعت هذه الدراسة المنهج الوصفي التحليلي واختيار عينة عشوائية وباستخدام أداة جمع المعلومات وهي الاستبانة وبعد تحديد عدد مجتمع الدراسة الذي بلغ (٦٦) تم توزيع الاستبيانات على العينة التي بلغ عددها (٥٦) حيث تم استرجاع (٥٢) وكانت جميعها صالحة للتحليل وبلغت نسبتها 92.85% من حجم العينة الموزعة لمجموعة من موظفي البنوك التجارية الأردنية، وقد توصلت الدراسة إلى مجموعة من النتائج منها أن غالبية البنوك التجارية الأردنية تتجه نحو استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل يواكب التطور التكنولوجي وكذلك أظهرت النتائج بوجود دور إيجابي وذو دلالة إحصائية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين الأداء المالي باستخدام بطاقة الأداء المتوازن، وكذلك وجود أثر إيجابي بين الذكاء الاصطناعي ممثلا بأبعاده وبين بطاقة الأداء المتوازن، ولكن هذا الأثر ضعيف جدا، وهذا واضح من القيمة الاحتمالية التي تراوحت في الأبعاد، رؤية الحاسوب 28.1%، التعلم 59.1%، التنبؤ 3.1%، ومعالجة اللغة الطبيعية 57.4% وباختلاف نسبي بين تلك الأبعاد، أما أبرز التوصيات لهذه الدراسة فكانت بأنه يتوجب على البنوك التجارية الأردنية ضرورة العمل الدؤوب في تطوير منظومة العمل المصرفي من خلال التوسع باستخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وكذلك يتوجب على البنوك عموما والبنوك التجارية بشكل خاص ضرورة إيلاء موضوع التدريب للعاملين على أحدث التقنيات والتطبيقات التي تخص الذكاء الاصطناعي وأخيرا أوصت الدراسة بإجراء المزيد من الدراسات وربط الذكاء الاصطناعي مع متغيرات أخرى لم تتم دراستها مثل دور الذكاء الاصطناعي في الحد من حالات التعثر في سداد القروض للبنوك التجارية على سبيل المثال واستخدام أبعاد أخرى للذكاء الاصطناعي.

The purpose of this study was to demonstrate the role of artificial intelligence (AI) in improving financial performance using the Balanced Scorecard (BSC) for Jordanian commercial banks, especially considering its diverse applications in various aspects of life, including the banking sector. The study followed a descriptive-analytical approach, selecting a random sample and utilizing a questionnaire as the data collection tool. After determining the study population size, which amounted to 66, the questionnaires were distributed to the sample, consisting of 56 participants, with 52 valid responses retrieved for analysis, representing 92.85% of the distributed sample among employees of Jordanian commercial banks. The study revealed several findings, including the prevailing trend among Jordanian commercial banks towards using AI applications in line with technological advancements. Additionally, the results indicated a statistically significant positive impact of AI utilization on financial performance using the BSC. Furthermore, a positive correlation was observed between AI, represented by its dimensions, and the Balanced Scorecard, albeit with a very weak impact, as evident from the probability values, which varied across dimensions: Computer Vision (28.1%), Machine Learning (59.1%), Prediction (3.1%), and Natural Language Processing (57.4%), with relative differences among these dimensions. The study's key recommendations emphasized the necessity for Jordanian commercial banks to diligently work on developing their banking system by expanding the use of AI applications. Additionally, banks in general, and commercial banks in particular, are urged to prioritize training employees on the latest AI technologies and applications. Finally, the study recommended conducting further research to explore additional variables not yet studied, such as the role of AI in reducing loan default rates for commercial banks and utilizing other dimensions of artificial intelligence.
ISSN: 2958–2393

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.