أثر تحليل البيانات الضخمة على الکفاءة التشغيلية للبنوک باستخدام تحليل مغلف البيانات: بالتطبيق على البنک التجاري الدولي

شهدت الآونة الأخيرة تطورا هائلا في تکنولوجيا المعلومات والانترنت ومن أهم القطاعات التي تأثرت بهذا التطور هو القطاع المصرفي خاصة بعد أن دخلت شرکات التکنولوجيا والاتصالات في مجال تقديم الخدمات المالية لعملاء البنوک مما شکل خطرا کبيرا على المؤسسات المالية وأوجب عليها ضرورة الاستعانة بأدوات التکنولوجيا...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: sohair Thabet, عبير ثابت
Format: Article
Language:Arabic
Published: Faculty of Commerce, Port Said University 2022-01-01
Series:Maǧallaẗ Al-Buḥūṯ Al-Mālīyyaẗ wa Al-Tiğāriyyaẗ
Subjects:
Online Access:https://jsst.journals.ekb.eg/article_208853_0e399749278afe676dd0e0b5995f6a59.pdf
_version_ 1827785040788979712
author sohair Thabet
عبير ثابت
author_facet sohair Thabet
عبير ثابت
author_sort sohair Thabet
collection DOAJ
description شهدت الآونة الأخيرة تطورا هائلا في تکنولوجيا المعلومات والانترنت ومن أهم القطاعات التي تأثرت بهذا التطور هو القطاع المصرفي خاصة بعد أن دخلت شرکات التکنولوجيا والاتصالات في مجال تقديم الخدمات المالية لعملاء البنوک مما شکل خطرا کبيرا على المؤسسات المالية وأوجب عليها ضرورة الاستعانة بأدوات التکنولوجيا المالية، خاصة التي تتيح فهم العملاء وسلوکهم فى الشراء والانفاق بشکل عام ولعل أفضل تلک الادوات هو تحليل البيانات الضخمة وذلک لفوائده العديدة فى مجال استنباط الرؤى والاستنتاجات حول العملاء، وتهدف الدراسة الى اختبار اثر تحليل البيانات الضخمة على الکفاءة التشغيلية للبنک التجاري الدولي الذى يعتبر أول بنک في مصر والشرق الأوسط بدأ في وضع استراتيجية عام 2015 من اجل استخدام البيانات الضخمة، واستخدمها بالفعل عام 2017، والان يمتلک مرکز تحليل بيانات عالمي، وقد تم استخدام أسلوب مغلف البيانات للوصول الى معامل کفاءة البنک خلال الفترة من عام 2010 الى عام 2021 للتعرف على أثر تحليل البيانات الضخمة على معامل کفاءة البنک، واکدت النتائج ان اهم أسباب انخفاض معامل کفاءة البنک هو انخفاض العائد غير المتعلق بالفائدة مع وجود تأثير إيجابي لتحليل البيانات الضخمة على معامل کفاءة البنک وذلک عند مستوى معنوية أقل من (0.01) بما يفيد ان البنک وفق في اختيار استراتيجية التکنولوجيا المالية الملائمة (تحليل البيانات الضخمة) ، وتوصلت الدراسة الى العديد من التوصيات أهمها ضرورة الاهتمام بالبيانات الداخلية للبنک ودمجها مع الرؤى والاستنتاجات المستنبطة من تحليل البيانات الضخمة والاستفادة من امتلاک البنک لهذه البيانات دون غيره من المنافسين.
first_indexed 2024-03-11T16:13:32Z
format Article
id doaj.art-be05f8142f27488280cf0ef0049f0b72
institution Directory Open Access Journal
issn 2090-5327
2682-3543
language Arabic
last_indexed 2024-03-11T16:13:32Z
publishDate 2022-01-01
publisher Faculty of Commerce, Port Said University
record_format Article
series Maǧallaẗ Al-Buḥūṯ Al-Mālīyyaẗ wa Al-Tiğāriyyaẗ
spelling doaj.art-be05f8142f27488280cf0ef0049f0b722023-10-24T14:32:47ZaraFaculty of Commerce, Port Said UniversityMaǧallaẗ Al-Buḥūṯ Al-Mālīyyaẗ wa Al-Tiğāriyyaẗ2090-53272682-35432022-01-0123114010.21608/jsst.2021.102896.1340208853أثر تحليل البيانات الضخمة على الکفاءة التشغيلية للبنوک باستخدام تحليل مغلف البيانات: بالتطبيق على البنک التجاري الدوليsohair Thabet0عبير ثابت1517 El Nargas building 5th settlementجامعة الازهر- کلية تجارة-فرع اسيوطشهدت الآونة الأخيرة تطورا هائلا في تکنولوجيا المعلومات والانترنت ومن أهم القطاعات التي تأثرت بهذا التطور هو القطاع المصرفي خاصة بعد أن دخلت شرکات التکنولوجيا والاتصالات في مجال تقديم الخدمات المالية لعملاء البنوک مما شکل خطرا کبيرا على المؤسسات المالية وأوجب عليها ضرورة الاستعانة بأدوات التکنولوجيا المالية، خاصة التي تتيح فهم العملاء وسلوکهم فى الشراء والانفاق بشکل عام ولعل أفضل تلک الادوات هو تحليل البيانات الضخمة وذلک لفوائده العديدة فى مجال استنباط الرؤى والاستنتاجات حول العملاء، وتهدف الدراسة الى اختبار اثر تحليل البيانات الضخمة على الکفاءة التشغيلية للبنک التجاري الدولي الذى يعتبر أول بنک في مصر والشرق الأوسط بدأ في وضع استراتيجية عام 2015 من اجل استخدام البيانات الضخمة، واستخدمها بالفعل عام 2017، والان يمتلک مرکز تحليل بيانات عالمي، وقد تم استخدام أسلوب مغلف البيانات للوصول الى معامل کفاءة البنک خلال الفترة من عام 2010 الى عام 2021 للتعرف على أثر تحليل البيانات الضخمة على معامل کفاءة البنک، واکدت النتائج ان اهم أسباب انخفاض معامل کفاءة البنک هو انخفاض العائد غير المتعلق بالفائدة مع وجود تأثير إيجابي لتحليل البيانات الضخمة على معامل کفاءة البنک وذلک عند مستوى معنوية أقل من (0.01) بما يفيد ان البنک وفق في اختيار استراتيجية التکنولوجيا المالية الملائمة (تحليل البيانات الضخمة) ، وتوصلت الدراسة الى العديد من التوصيات أهمها ضرورة الاهتمام بالبيانات الداخلية للبنک ودمجها مع الرؤى والاستنتاجات المستنبطة من تحليل البيانات الضخمة والاستفادة من امتلاک البنک لهذه البيانات دون غيره من المنافسين.https://jsst.journals.ekb.eg/article_208853_0e399749278afe676dd0e0b5995f6a59.pdfالتکنولوجيا الماليةتحليل البيانات الضخمةالبنک التجاري الدولىالکفاءة التشغيلية للبنکتحليل مغلف البيانات
spellingShingle sohair Thabet
عبير ثابت
أثر تحليل البيانات الضخمة على الکفاءة التشغيلية للبنوک باستخدام تحليل مغلف البيانات: بالتطبيق على البنک التجاري الدولي
Maǧallaẗ Al-Buḥūṯ Al-Mālīyyaẗ wa Al-Tiğāriyyaẗ
التکنولوجيا المالية
تحليل البيانات الضخمة
البنک التجاري الدولى
الکفاءة التشغيلية للبنک
تحليل مغلف البيانات
title أثر تحليل البيانات الضخمة على الکفاءة التشغيلية للبنوک باستخدام تحليل مغلف البيانات: بالتطبيق على البنک التجاري الدولي
title_full أثر تحليل البيانات الضخمة على الکفاءة التشغيلية للبنوک باستخدام تحليل مغلف البيانات: بالتطبيق على البنک التجاري الدولي
title_fullStr أثر تحليل البيانات الضخمة على الکفاءة التشغيلية للبنوک باستخدام تحليل مغلف البيانات: بالتطبيق على البنک التجاري الدولي
title_full_unstemmed أثر تحليل البيانات الضخمة على الکفاءة التشغيلية للبنوک باستخدام تحليل مغلف البيانات: بالتطبيق على البنک التجاري الدولي
title_short أثر تحليل البيانات الضخمة على الکفاءة التشغيلية للبنوک باستخدام تحليل مغلف البيانات: بالتطبيق على البنک التجاري الدولي
title_sort أثر تحليل البيانات الضخمة على الکفاءة التشغيلية للبنوک باستخدام تحليل مغلف البيانات بالتطبيق على البنک التجاري الدولي
topic التکنولوجيا المالية
تحليل البيانات الضخمة
البنک التجاري الدولى
الکفاءة التشغيلية للبنک
تحليل مغلف البيانات
url https://jsst.journals.ekb.eg/article_208853_0e399749278afe676dd0e0b5995f6a59.pdf
work_keys_str_mv AT sohairthabet ạtẖrtḥlylạlbyạnạtạlḍkẖmẗʿlyạlḵfạʾẗạltsẖgẖylyẗllbnwḵbạstkẖdạmtḥlylmgẖlfạlbyạnạtbạltṭbyqʿlyạlbnḵạltjạryạldwly
AT ʿbyrtẖạbt ạtẖrtḥlylạlbyạnạtạlḍkẖmẗʿlyạlḵfạʾẗạltsẖgẖylyẗllbnwḵbạstkẖdạmtḥlylmgẖlfạlbyạnạtbạltṭbyqʿlyạlbnḵạltjạryạldwly