طراحی مدل عوامل مؤثر بر بهینه سازی فین تک در بازار مالی با استفاده از رویکرد ترکیبی

نویسندگان

    عصمت قاسم زاده گروه مدیریت صنعتی ، واحد تهران مرکزی ، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران ، ایران.
    محمدعلی کرامتی * گروه مدیریت صنعتی،واحد تهران مرکزی ،دانشگاه آزاد اسلامی ،تهران ، ایران. mohammadalikeramati@yahoo.com
    صفیه مهری نژاد گروه مدیریت مالی ،واحد تهران مرکزی ،دانشگاه آزاد اسلامی ،تهران ، ایران.
    آزاده مهرانی گروه مدیریت مالی ، واحدنوشهر، دانشگاه آزاد اسلامی ، نوشهر ، ایران.
https://doi.org/10.61838/medda.1.4.2

کلمات کلیدی:

رویکرد ترکیبی, بازار مالی, فین تک, بهینه سازی

چکیده

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

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

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

چاپ شده

۱۴۰۳/۱۲/۱۱

ارسال

۱۴۰۳/۰۵/۲۵

بازنگری

۱۴۰۳/۰۷/۳۰

پذیرش

۱۴۰۳/۱۲/۰۸

شماره

نوع مقاله

مقالات

ارجاع به مقاله

قاسم زاده ع. .، کرامتی م.، مهری نژاد ص.، و مهرانی آ. . (1403). طراحی مدل عوامل مؤثر بر بهینه سازی فین تک در بازار مالی با استفاده از رویکرد ترکیبی. مدیریت، آموزش و توسعه در عصر دیجیتال، 1(4)، 17-37. https://doi.org/10.61838/medda.1.4.2

مقالات مشابه

1-10 از 224

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.