ارائه مدل هوشمند ارزیابی عملکرد مالی بانکها با استفاده از کلانداده، شاخصهای ریسک و روشهای تصمیمگیری چندمعیاره
کلمات کلیدی:
عملکرد مالی بانک, کلانداده, شاخصهای ریسک, تصمیمگیری چندمعیاره, تحلیل مضمون, بانکداری هوشمند.چکیده
هدف پژوهش حاضر طراحی مدل هوشمند ارزیابی عملکرد مالی بانکها با تأکید بر یکپارچهسازی کلاندادههای بانکی، شاخصهای ریسک مالی و غیرمالی، و روشهای تصمیمگیری چندمعیاره در بستر نظام بانکی ایران بود. این پژوهش با رویکرد کیفی و روش تحلیل مضمون انجام شد. جامعه مشارکتکنندگان شامل خبرگان بانکی، مدیران مالی، مدیران ریسک، متخصصان تحلیل داده، کارشناسان اعتبارسنجی و استادان حوزه مالی و بانکداری مستقر در تهران بود. نمونهگیری بهصورت هدفمند و گلولهبرفی انجام شد و پس از انجام ۲۲ مصاحبه نیمهساختاریافته، اشباع نظری حاصل گردید. دادهها از طریق مصاحبههای نیمهساختاریافته ۴۵ تا ۷۵ دقیقهای گردآوری شد. تحلیل دادهها با استفاده از کدگذاری باز، محوری و انتخابی و با بهرهگیری از نرمافزار NVivo انجام گرفت. برای افزایش اعتبار یافتهها از بازبینی مشارکتکنندگان، مرور همتایان، ثبت مسیر تحلیل و مقایسه مستمر کدها استفاده شد. تحلیل مصاحبهها به استخراج پنج مقوله اصلی منجر شد: زیرساخت دادهمحور و حاکمیت کلانداده، یکپارچهسازی شاخصهای مالی و ریسک، وزندهی پویا و تصمیمگیری چندمعیاره، هوشمندی پیشبین و هشدار زودهنگام، و قابلیت پیادهسازی سازمانی و نظارتی. یافتهها نشان داد که ارزیابی عملکرد مالی بانکها در محیط پرریسک و دادهفشرده کنونی، دیگر نمیتواند صرفاً بر نسبتهای سنتی سودآوری، نقدینگی و کفایت سرمایه متکی باشد. مشارکتکنندگان بر ضرورت ترکیب دادههای تراکنشی، رفتاری، اعتباری، عملیاتی، نظارتی و کلاناقتصادی با شاخصهایی مانند ریسک اعتباری، ریسک نقدینگی، ریسک عملیاتی، کیفیت داراییها، تابآوری درآمدی و انطباق مقرراتی تأکید داشتند. مدل پیشنهادی پژوهش، ارزیابی عملکرد مالی بانک را بهعنوان یک فرایند هوشمند، چندبعدی، ریسکمحور و دادهمحور بازتعریف میکند. این مدل میتواند مبنایی برای طراحی داشبوردهای مدیریتی، سامانههای رتبهبندی بانکها، هشدارهای زودهنگام ریسک و تصمیمگیری راهبردی در نظام بانکی قرار گیرد.
دانلودها
مراجع
Akter, S., Wamba, S. F., Gunasekaran, A., Dubey, R., & Childe, S. J. (2016). How to improve firm performance using big data analytics capability and business strategy alignment? International Journal of Production Economics, 182, 113–131. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2016.08.018
Allsop, D. B., Chelladurai, J. M., Kimball, E. R., Marks, L. D., & Hendricks, J. J. (2022). Qualitative methods with NVivo software: A practical guide for analyzing qualitative data. Psych, 4(2), 142–159. https://doi.org/10.3390/psych4020013
Athanasoglou, P. P., Brissimis, S. N., & Delis, M. D. (2008). Bank-specific, industry-specific and macroeconomic determinants of bank profitability. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 18(2), 121–136. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2006.07.001
Basel Committee on Banking Supervision. (2013). Principles for effective risk data aggregation and risk reporting. Bank for International Settlements.
Berger, A. N., & DeYoung, R. (1997). Problem loans and cost efficiency in commercial banks. Journal of Banking & Finance, 21(6), 849–870. https://doi.org/10.1016/S0378-4266(97)00003-4
Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa
Braun, V., & Clarke, V. (2021). Thematic analysis: A practical guide. SAGE Publications.
Chen, H., Chiang, R. H. L., & Storey, V. C. (2012). Business intelligence and analytics: From big data to big impact. MIS Quarterly, 36(4), 1165–1188. https://doi.org/10.2307/41703503
Creswell, J. W., & Poth, C. N. (2018). Qualitative inquiry and research design: Choosing among five approaches (4th ed.). SAGE Publications.
Federal Financial Institutions Examination Council. (1997). Uniform Financial Institutions Rating System. Federal Register, 62(3), 752–757.
Fethi, M. D., & Pasiouras, F. (2010). Assessing bank efficiency and performance with operational research and artificial intelligence techniques: A survey. European Journal of Operational Research, 204(2), 189–198. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2009.08.003
Guest, G., Namey, E., & Chen, M. (2020). A simple method to assess and report thematic saturation in qualitative research. PLOS ONE, 15(5), e0232076. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0232076
Hwang, C. L., & Yoon, K. (1981). Multiple attribute decision making: Methods and applications. Springer.
Kou, G., Peng, Y., & Lu, C. (2014). MCDM approach to evaluating bank loan default models. Technological and Economic Development of Economy, 20(2), 292–311. https://doi.org/10.3846/20294913.2014.913275
Lincoln, Y. S., & Guba, E. G. (1985). Naturalistic inquiry. SAGE Publications.
Mikalef, P., Krogstie, J., Pappas, I. O., & Pavlou, P. (2020). Exploring the relationship between big data analytics capability and competitive performance: The mediating roles of dynamic and operational capabilities. Information & Management, 57(2), 103169. https://doi.org/10.1016/j.im.2019.05.004
Opricovic, S., & Tzeng, G. H. (2004). Compromise solution by MCDM methods: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS. European Journal of Operational Research, 156(2), 445–455. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(03)00020-1
Saaty, T. L. (1980). The analytic hierarchy process. McGraw-Hill.
Wamba, S. F., Gunasekaran, A., Akter, S., Ren, S. J. F., Dubey, R., & Childe, S. J. (2017). Big data analytics and firm performance: Effects of dynamic capabilities. Journal of Business Research, 70, 356–365. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.08.009