بررسی نقش دوقلوی دیجیتال مالی در شبیهسازی سناریوهای اقتصادی، مدیریت ریسک و تصمیمگیری راهبردی شرکتها
کلمات کلیدی:
دوقلوی دیجیتال مالی, شبیهسازی سناریو, مدیریت ریسک, تصمیمگیری راهبردی, تحلیل پیشبینانه, حکمرانی داده.چکیده
هدف این پژوهش تبیین نقش دوقلوی دیجیتال مالی در شبیهسازی سناریوهای اقتصادی، ارتقای مدیریت ریسک و پشتیبانی از تصمیمگیری راهبردی شرکتها از دیدگاه مدیران و خبرگان مالی، ریسک و فناوری اطلاعات در تهران بود. این پژوهش با رویکرد کیفی و روش تحلیل مضمون انجام شد. مشارکتکنندگان شامل 18 نفر از مدیران مالی، مدیران ریسک، مدیران راهبرد، تحلیلگران ارشد مالی و متخصصان داده و فناوری اطلاعات شرکتهای مستقر در تهران بودند که بهصورت هدفمند و با راهبرد حداکثر تنوع انتخاب شدند. دادهها فقط از طریق مصاحبههای نیمهساختاریافته گردآوری شد. فرایند مصاحبهها تا دستیابی به اشباع نظری ادامه یافت؛ اشباع در مصاحبه شانزدهم حاصل شد و دو مصاحبه تکمیلی برای اطمینان از کفایت دادهها انجام گرفت. تحلیل دادهها از طریق کدگذاری باز، محوری و انتخابی و با کمک نرمافزار NVivo انجام شد. برای افزایش اعتبار یافتهها از بازبینی مشارکتکنندگان، بازبینی همتای پژوهشی، مسیر ممیزی و مقایسه مستمر دادهها استفاده شد. تحلیل مصاحبهها نشان داد که دوقلوی دیجیتال مالی در پنج مقوله اصلی قابل تبیین است: «یکپارچگی داده و معماری هوشمند مالی»، «شبیهسازی سناریوهای اقتصادی و پیشبینی پیامدها»، «مدیریت ریسک پویا و هشدار زودهنگام»، «پشتیبانی از تصمیمگیری راهبردی و تخصیص منابع» و «حکمرانی داده، اعتمادپذیری مدل و آمادگی سازمانی». یافتهها نشان داد که این فناوری میتواند با اتصال دادههای مالی، عملیاتی و محیطی، تصویر پویایی از وضعیت شرکت ارائه دهد و امکان آزمون تصمیمهای راهبردی در محیط مجازی را پیش از اجرای واقعی فراهم سازد. همچنین مشارکتکنندگان تأکید کردند که ارزش دوقلوی دیجیتال مالی وابسته به کیفیت داده، قابلیت تفسیر مدل، مشارکت مدیران ارشد و پیوند آن با نظام مدیریت ریسک سازمانی است. دوقلوی دیجیتال مالی را میتوان زیرساختی راهبردی برای گذار از تصمیمگیری واکنشی و مبتنی بر گزارشهای گذشتهنگر به تصمیمگیری پیشبینانه، سناریومحور و دادهبنیان دانست. بااینحال، پیادهسازی موفق آن مستلزم بلوغ دادهای، یکپارچگی سامانههای اطلاعاتی، طراحی چارچوب حکمرانی مدل، شفافیت الگوریتمی و توسعه شایستگیهای تحلیلی در میان مدیران مالی و راهبردی است.
دانلودها
مراجع
Anshari, M., Almunawar, M. N., Masri, M., & Hamdan, M. (2022). Digital twin: Financial technology’s next frontier of robo-advisor. Journal of Risk and Financial Management, 15(4), 163. https://doi.org/10.3390/jrfm15040163
Attaran, M., & Celik, B. G. (2023). Digital twin: Benefits, use cases, challenges, and opportunities. Decision Analytics Journal, 6, 100165. https://doi.org/10.1016/j.dajour.2023.100165
Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa
COSO. (2017). Enterprise risk management—Integrating with strategy and performance. Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission.
Creswell, J. W., & Poth, C. N. (2018). Qualitative inquiry and research design: Choosing among five approaches (4th ed.). Sage.
Fornari, F., Compagnucci, I., De Donato, M. C., Bertrand, Y., Beyel, H. H., Carrión, E., Franceschetti, M., Groher, W., Grüger, J., Kilic, E., Koschmider, A., Leotta, F., Li, C.-Y., Lugaresi, G., Malburg, L., Mangler, J., Mecella, M., Pastor, O., Riss, U., Seiger, R., & Valderas, P. (2025). Digital twins of business processes: A research manifesto. Internet of Things, 30, 101477. https://doi.org/10.1016/j.iot.2024.101477
Fuller, A., Fan, Z., Day, C., & Barlow, C. (2020). Digital twin: Enabling technologies, challenges and open research. IEEE Access, 8, 108952–108971. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2998358
Grieves, M., & Vickers, J. (2017). Digital twin: Mitigating unpredictable, undesirable emergent behavior in complex systems. In F.-J. Kahlen, S. Flumerfelt, & A. Alves (Eds.), Transdisciplinary perspectives on complex systems (pp. 85–113). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-38756-7_4
Guest, G., Bunce, A., & Johnson, L. (2006). How many interviews are enough? An experiment with data saturation and variability. Field Methods, 18(1), 59–82. https://doi.org/10.1177/1525822X05279903
Hennink, M. M., Kaiser, B. N., & Marconi, V. C. (2017). Code saturation versus meaning saturation: How many interviews are enough? Qualitative Health Research, 27(4), 591–608. https://doi.org/10.1177/1049732316665344
International Organization for Standardization. (2018). ISO 31000:2018 Risk management—Guidelines. ISO.
Kritzinger, W., Karner, M., Traar, G., Henjes, J., & Sihn, W. (2018). Digital twin in manufacturing: A categorical literature review and classification. IFAC-PapersOnLine, 51(11), 1016–1022. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2018.08.474
Lincoln, Y. S., & Guba, E. G. (1985). Naturalistic inquiry. Sage.
Passas, I. (2025). From digital twins to digital triplets in economics and financial decision-making. Encyclopedia, 5(3), 87. https://doi.org/10.3390/encyclopedia5030087
Rasheed, A., San, O., & Kvamsdal, T. (2020). Digital twin: Values, challenges and enablers from a modeling perspective. IEEE Access, 8, 21980–22012. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2970143
Semeraro, C., Lezoche, M., Panetto, H., & Dassisti, M. (2021). Digital twin paradigm: A systematic literature review. Computers in Industry, 130, 103469. https://doi.org/10.1016/j.compind.2021.103469
Tao, F., Zhang, H., Liu, A., & Nee, A. Y. C. (2019). Digital twin in industry: State-of-the-art. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 15(4), 2405–2415. https://doi.org/10.1109/TII.2018.2873186
Teece, D. J. (2007). Explicating dynamic capabilities: The nature and microfoundations of sustainable enterprise performance. Strategic Management Journal, 28(13), 1319–1350. https://doi.org/10.1002/smj.640
Vial, G. (2019). Understanding digital transformation: A review and a research agenda. The Journal of Strategic Information Systems, 28(2), 118–144. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2019.01.003
Wei, Y. (2025). A digital twin model for grain enterprise financial shared service centers based on distributed deep learning and neural symbolic reasoning. Scientific Reports, 15, Article 24350. https://doi.org/10.1038/s41598-025-24350-8