طراحی مدل عوامل مؤثر بر بهینه سازی فین تک در بازار مالی با استفاده از رویکرد ترکیبی
کلمات کلیدی:
رویکرد ترکیبی, بازار مالی, فین تک, بهینه سازیچکیده
پژوهش حاضر به بررسی عوامل مؤثر بر بهینهسازی فین تک در بازارهای مالی با استفاده از رویکرد ترکیبی میپردازد. فین تک به عنوان یکی از تحولات اساسی در دنیای مالی، بهویژه با استفاده از فناوریهای نوین مانند هوش مصنوعی، بلاکچین، و پردازش دادههای کلان، توانسته است تغییرات قابل توجهی در نحوه تعاملات مالی ایجاد کند. هدف این تحقیق شناسایی و مدلسازی مؤلفههای مؤثر بر بهینهسازی فین تک در بازارهای مالی و استفاده از مدلهای بهینهسازی بهمنظور بهبود عملکرد آنها است. در ابتدا، بهمنظور شناسایی مؤلفههای کلیدی، از روش کیفی و تکنیک فراترکیب استفاده شده است. در این بخش، اسناد و مقالات مرتبط با فین تک و صنعت بانکداری بررسی و دادههای استخراجشده از مطالعات دیگر تحلیل شدهاند. این دادهها شامل ابعاد مختلفی از جمله امنیت سایبری، شاخصهای هوش مصنوعی، مقیاسپذیری سیستمها و تأثیرات اقتصادی و اجتماعی فناوریهای مالی میباشند. پس از شناسایی مؤلفههای اصلی، در بخش کمی تحقیق، مدلسازی بهینهسازی فین تک بر اساس این مؤلفهها با استفاده از روشهای برنامهریزی ریاضی صورت گرفت. مدلهای پیشنهادی برای بهینهسازی با استفاده از نرمافزار GAMS و الگوریتم اپسیلن محدودیت و همچنین نرمافزار MATLAB با الگوریتم ژنتیک مرتبسازی نامغلوب (NSGA-II) بهینهسازی شدند. نتایج بهدستآمده از مدلهای بهینهسازی نشان میدهند که بهبود در مؤلفههای شناساییشده میتواند منجر به افزایش کارایی و کاهش هزینهها در سیستمهای فین تک شود. این تحقیق همچنین نشان میدهد که استفاده از رویکرد ترکیبی و تحلیل همزمان دادههای کیفی و کمی میتواند به شبیهسازی دقیقتری از عملکرد فین تکها در بازارهای مالی کمک کند و راهکارهای بهینهتری برای بهبود فرآیندهای مالی ارائه دهد.
دانلودها
مراجع
Ahmed, S., Alshater, M. M., Ammari, A. E., & Hammami, H. (2022). Artificial intelligence and machine learning in finance: A bibliometric
review. Research in International Business and Finance, 61. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2022.101646
Alba, K., Alizadeh, H., & Rahdari, A. (2024). Assessing of the development and sustainability of SMEs based on industry acceptance 4.0. 1th
national conference on modern applied research in business and industrial development (ARBI2024),
https://doi.org/10.61838/kman.jayps.4.9.6
Ali, F., & Suri, P. (2023). A Bibliometric Analysis of Artificial Intelligence-Based Stock Market Prediction. The Eurasia Proceedings of
Educational & Social Sciences (EPESS), 3, 1-19. https://epess.net/index.php/epess/article/view/696
Almansour, M. (2023). Artificial intelligence and resource optimization: A study of Fintech start-ups. Resources Policy, 80, 103250.
https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2022.103250
Belciug, S., Sandita, A., Costin, H., Bejinariu, S. I., & Matei, P. G. (2021). Competitive/collaborative statistical learning framework for
forecasting intraday stock market prices: A case study. Studies in Informatics and Control, 30(2), 43-54.
https://doi.org/10.24846/v30i2y202104
Chang, V., Di Stefano, A., Sun, Z., & Fortino, G. (2022). Digital payment fraud detection methods in digital ages and Industry 4.0. Computers
& Electrical Engineering, 100, 107734. https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2022.107734
Chen, S. (2021). Correlation analysis of financial indicators and stock price fluctuations based on artificial intelligence system. 2021
International Conference on Artificial Intelligence and Smart Systems (ICAIS), Coimbatore, India.
https://doi.org/10.1109/ICAIS50930.2021.9395944
Chinoda, T., & Mashamba, T. (2021). Fintech, financial inclusion and income inequality nexus in Africa. Cogent Economics & Finance, 9(1),
1986926. https://doi.org/10.1080/23322039.2021.1986926
Choi, Y. H., Lee, J., & Yang, J. (2022). Development of a service parts recommendation system using clustering and classification of machine
learning. Expert Systems with Applications, 188, 116084. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.116084
Demir, A., Pesqué-Cela, V., Altunbas, Y., & Murinde, V. (2022). Fintech, financial inclusion and income inequality: a quantile regression
approach. The European Journal of Finance, 28(1), 86-107. https://doi.org/10.1080/1351847X.2020.1772335
Dumitrescu, E., Hue, S., Hurlin, C., & Tokpavi, S. (2022). Machine learning for credit scoring: Improving logistic regression with non-linear
decision-tree effects. European Journal of Operational Research, 297(3), 1178-1192. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2021.06.053
Gonçalves, A. R., Breda Meira, A., Shuqair, S., & Costa Pinto, D. (2023). Artificial intelligence (AI) in FinTech decisions: the role of congruity
and rejection sensitivity. International Journal of Bank Marketing. https://doi.org/10.1108/IJBM-07-2022-0295
Goodell, J. W., Kumar, S., Lim, W. M., & Pattnaik, D. (2021). Artificial intelligence and machine learning in finance: Identifying foundations,
themes, and research clusters from bibliometric analysis. Journal of Behavioral and Experimental Finance, 32.
10.1016/j.jbef.2021.100577
Ishwarappa, & Anuradha, J. (2021). Big data based stock trend prediction using deep CNN with reinforcement-LSTM model. International
Journal of System Assurance Engineering and Management. https://doi.org/10.1007/s13198-021-01074-2
Jeong, G., & Kim, H. Y. (2019). Improving financial trading decisions using deep q-learning: predicting the number of shares, action
strategies, and transfer learning. Expert Systems with Applications, 117, 125-138. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.09.036
Kazachenok, O. P., Stankevich, G. V., & Chubaeva, N. N. (2023). Economic and legal approaches to the humanization of FinTech in the
economy of artificial intelligence through the integration of blockchain into ESG Finance. Humanit Soc Sci Commun, 10, 167.
https://doi.org/10.1057/s41599-023-01652-8
Najem, R., Amr, M., Bhanasse, A., & Talea, M. (2022). Artificial Intelligence for Digital Finance, Axes and Techniques. Procedia Computer
Science, 203, 633-638. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.07.092
Ozkaya, G., & Ayse, D. (2023). Analysis of Countries in Terms of Artificial Intelligence Technologies: PROMETHEE and GAIA Method
Approach. Sustainability, 15(5), 4604. https://doi.org/10.3390/su15054604
Parida, B., KumarPatra, P., & Mohanty, S. (2022). Prediction of recommendations for employment utilizing machine learning procedures
and geo-area based recommender framework. Sustainable Operations and Computers, 3, 83-92.
https://doi.org/10.1016/j.susoc.2021.11.001
Rajabpour, F., & Alizadeh, H. (2024). Investigating the impact of environmental factors on the adoption of social media among small and
medium enterprises during the Covid-19 crisis. The 6th National Conference and the 3rd International Conference on New Patterns of
Business Management in Unstable Conditions, https://doi.org/10.61838/kman.jayps.4.9.6
Ribes, E. A. (2023). Transforming personal finance thanks to artificial intelligence: myth or reality? Financial Economics Letters, 2(1), 11-21.
https://doi.org/10.58567/fel02010002
Wang, Y., Zhang, Y., Lu, Y., & Yu, X. (2020). A Comparative Assessment of Credit Risk Model Based on Machine Learning–a case study of
bank loan. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050920315830
دانلود
چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش
شماره
نوع مقاله
مجوز
حق نشر 2024 عصمت قاسم زاده (نویسنده); محمدعلی کرامتی; صفیه مهری نژاد, آزاده مهرانی (نویسنده)

این پروژه تحت مجوز بین المللی Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 می باشد.