عوامل مؤثر بر بلوغ مدیریت دانش هوشمند مبتنی بر تحلیل‌های پیش‌بین در یک سازمان بیمه‌گر اجتماعی

نویسندگان

  • مهدی سماواتی گروه مدیریت فناوری اطلاعات، واحد قزوین، دانشگاه آزاد اسلامی، قزوین، ایران نویسنده https://orcid.org/0000-0003-1917-365X
  • محمدرضا ثنائی گروه مدیریت فناوری اطلاعات، واحد قزوین، دانشگاه آزاد اسلامی، قزوین، ایران https://orcid.org/0000-0001-5356-0894
  • دانیال صابر سمیعی گروه مدیریت دولتی، واحد قزوین، دانشگاه آزاد اسلامی، قزوین، ایران نویسنده https://orcid.org/0009-0006-2261-569X

کلمات کلیدی:

مدیریت دانش هوشمند, تحلیل‌های پیش‌بین, مدل بلوغ, بیمه اجتماعی, شبکه عصبی مصنوعی, تحلیل پوششی داده‌ها

چکیده

هدف این پژوهش شناسایی عوامل مؤثر بر بلوغ مدیریت دانش هوشمند مبتنی بر تحلیل‌های پیش‌بین و طراحی و اعتبارسنجی مدلی برای سنجش و پیش‌بینی سطح بلوغ در صندوق بیمه اجتماعی کشاورزان، روستائیان و عشایر بود. این پژوهش از نظر هدف کاربردی و توسعه‌ای و از نظر روش، آمیخته اکتشافی متوالی بود. در بخش کیفی، ابتدا فراترکیب مطالعات پیشین بر اساس الگوی هفت‌مرحله‌ای ساندلوسکی و باروسو انجام شد و سپس یافته‌ها با استفاده از مصاحبه‌های نیمه‌ساختاریافته با خبرگان تکمیل گردید. داده‌های کیفی با کدگذاری باز، محوری و انتخابی تحلیل شدند. در بخش کمی، مؤلفه‌های استخراج‌شده با دلفی فازی و مشارکت 15 خبره پالایش شدند و سپس با روش بهترین–بدترین وزن‌دهی شدند. پرسشنامه نهایی در میان 120 مدیر و کارشناس ارشد صندوق توزیع و شاخص ترکیبی بلوغ محاسبه شد. همچنین، برای پیش‌بینی سطح بلوغ از الگوریتم‌های XGBoost و Random Forest و برای سناریوسازی آینده از شبیه‌سازی مونت‌کارلو با 10,000 تکرار استفاده شد. پنج بعد اصلی شامل بستر راهبردی و رهبری هوشمند، بلوغ فناوری و یکپارچگی داده، بلوغ تحلیلی و پیش‌بینی‌پذیری، سرمایه انسانی و فرهنگ دانش‌محور و ارزیابی عملکرد و مدیریت ریسک شناسایی شدند. بیشترین وزن مربوط به بلوغ تحلیلی و پیش‌بینی‌پذیری بود (0.310). شاخص کلی بلوغ برابر با 2.636 به دست آمد که بیانگر سطح میانی بلوغ بود، درحالی‌که بعد تحلیلی با میانگین 1.90 در سطح آگاهانه قرار داشت. XGBoost با RMSE=0.15، MAE=0.12 و R²=0.86 عملکرد بهتری نسبت به Random Forest نشان داد. همچنین، شبیه‌سازی مونت‌کارلو نشان داد افزایش 30 درصدی سرمایه‌گذاری تحلیلی، احتمال دستیابی به سطح پیشرفته بلوغ تا سال 1407 را به 82 درصد افزایش می‌دهد. بلوغ مدیریت دانش هوشمند در سازمان بیمه‌گر اجتماعی حاصل تعامل هم‌زمان رهبری راهبردی، زیرساخت یکپارچه داده، قابلیت‌های تحلیلی، سرمایه انسانی و نظام ارزیابی عملکرد است و تقویت تحلیل‌های پیش‌بین و یکپارچگی داده می‌تواند مهم‌ترین مسیر ارتقای بلوغ سازمان باشد.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Areed, S., Salloum, S. A., & Shaalan, K. (2021). The Role of Knowledge Management Processes for Enhancing and Supporting Innovative Organizations: A Systematic Review. In M. Al-Emran, K. Shaalan, & A. E. Hassanien (Eds.), Recent Advances in Intelligent Systems and Smart Applications (pp. 143-161). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-47411-9_8

Carneiro, A. (2010). The Role of Intelligent Resources in Knowledge Management. Journal of Knowledge Management. https://journals.atu.ac.ir/article_12318.html?lang=en

Chen, G., Zhang, J., Zhang, S., & Yan, B. (2021). Customer knowledge management competence evaluation of tourism enterprises based on ahp-fuzzy comprehensive evaluation method. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, Preprint. https://doi.org/10.3233/JIFS-189902

Cheng, X., & Tian, J. (2026). Integrating Big Data and Knowledge Management for Intelligent Risk Prediction in Engineering Projects. International Journal of Knowledge Management, 22(1), 1-18. https://doi.org/10.4018/ijkm.402017

Hosseinzadeh, A., & Cheraghi, Z. (2025). The role of artificial intelligence in organizational learning and cognitive knowledge management: A systematic review. Interdisciplinary Information Science Studies, 2(1), 51-62.

Husayn, E. (2025). The Impact of Artificial Intelligence on Knowledge Management: Faculty Perspectives From the University of Zawia’s Faculties of Economics, Management, and Law. Jetti, 3(1), 52-66. https://doi.org/10.61227/jetti.v3i1.163

Kharashadizadeh, M. H., Mehrmanesh, H., & Haghighat Monfared, J. (2018). Designing a Knowledge-Sharing Model in Projects using an Analytical Approach. Intelligent Business Management Studies, 7(26), 161-191.

Lyapina, S. Y., Degtyareva, V. V., & Tarasova, V. N. (2021). Intelligent technologies for knowledge management at a modern company. In Digital Economy and the New Labor Market: Jobs, Competences and Innovative HR Technologies (pp. 459-469). https://doi.org/10.1007/978-3-030-60926-9_59

Nikmanesh, S., & Ehsanbakhsh, S. (2024). The Effect of Effective and Dynamic Capabilities on the Digital Innovation Development Process of Knowledge-Based Companies with the Moderating Role of Social Media Use. Journal of System Management and Intelligent Innovation, 6(3).

Rezaei, M. (2025). Artificial Intelligence in Knowledge Management: Identifying and Addressing the Key Implementation Challenges. Technological Forecasting and Social Change, 217, 124183. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2025.124183

Rezazadeh Mehri Zadeh, M. H., & et al. (2010). Tools for Knowledge Management. Intelligent Signal Processing Research Institute.

Sehat Barmacheh, A., Shamakhy, H., & Yalfani, A. (2025). The Effect of Factors Based on Artificial Intelligence Components (Intelligence, Design, and Choice) on Auditors' Judgment. Management Accounting and Auditing Knowledge, 16(61), 265-278.

Sehat Barmacheh, A., Shamakhy, H., & Yalfani, A. (2026). Presenting an Artificial Intelligence-Based Audit Judgment Model. Management Accounting and Auditing Knowledge, 15(60), 191-210.

Shabani, M., Rafati Asl, S. M., & Sohrabi, S. (2022). Possibility of measuring the establishment of knowledge management in the intelligent technology organization. journal of Information and communication Technology in policing, 2(8), 67-84. https://www.magiran.com/paper/2423361

Shafiee, Z., & Fazlollahi Ghomshi, S. (2019). Relationship of knowledge management and intelligent leadership with the organizational learning. New Approach in Educational Sciences, 1(1), 19-31. https://journal.iocv.ir/article_100203.html?lang=en

Shafiei, Z., & Fazlollahi Qomshaei, S. (2019). The Relationship Between Knowledge Management and Intelligent Leadership with Organizational Learning. A New Approach in Educational Sciences, 1(1), 19-31. https://journal.iocv.ir/article_100203.html

Taheri Lari, M., Rafati, M., & Ajami Khales, A. (2025). The Effect of Artificial Intelligence on Organizational Transformation with the Mediating Role of Individual Creativity, Organizational Innovation, and Knowledge Management. First National Conference on Human Capital Management Challenges in Large-Scale Organizations, Mashhad.

Vedapradha, R., Ravi, H., Elango, S., Divyashree, V. R., Jaganathan, A. T., & Ponnusamy, M. (2024). Future of Knowledge Management in Investment Banking: Role of Personal Intelligent Assistants. Methodological Innovations, 17(4), 229-247. https://doi.org/10.1177/20597991241287118

Zeinali, S. (2016). The role of knowledge management in business process management. In First International Conference on New Paradigms of Intelligent Business and Organizational Management,

Zhang, L., & Huang, S. (2020). New Technology Foresight Method Based on Intelligent Knowledge Management. Frontiers of Engineering Management, 7(2), 238-247. https://doi.org/10.1007/s42524-019-0062-z

دانلود

گاه‌شمار انتشار

چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش

شماره

نوع مقاله

مقالات

ارجاع به مقاله

سماواتی م. .، ثنائی م.، و صابر سمیعی د. . (1405). عوامل مؤثر بر بلوغ مدیریت دانش هوشمند مبتنی بر تحلیل‌های پیش‌بین در یک سازمان بیمه‌گر اجتماعی. مدیریت، آموزش و توسعه در عصر دیجیتال، 3(2)، 1-25. https://jmedda.com/jmedda/article/view/532

مقالات مشابه

1-10 از 311

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.