شناسایی و رتبه‌بندی عوامل موثر بر اکوسیستم بانکداری دیجیتال

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

گروه مدیریت بازرگانی، دانشکده مدیریت و اقتصاد، دانشگاه گیلان، گیلان، ایران.

چکیده
هدف:  امروزه در صنعت بانکداری با ظهور پلتفرم دیجیتال و تغییرات پویا، شرایط رقابتی بسیار گسترده شده است. بانک‌ها به‌عنوان یکی از مهم‌ترین ارکان صنعت مالی در معرض این تغییرات اکوسیستمی قرار دارند و در صورت بی‌توجهی ممکن است نقش آن‌ها را تضعیف کرده یا از اکوسیستم دیجیتال حذف کنند؛ بنابراین، هدف پژوهش حاضر شناسایی و رتبه‌بندی عوامل موثر بر اکوسیستم بانکداری دیجیتال می‌باشد.
روش‌شناسی پژوهش:  ﭘﮋوﻫﺶ ﺣﺎﺿﺮ از ﻧﻈﺮ ﻫﺪف ﮐﺎرﺑﺮی و از ﻧﻈﺮ ﺟﻤﻊآوری دادهﻫﺎ، ﺗﻮﺻﯿﻔﯽ-ﭘﯿﻤﺎﯾﺸﯽ است. با استفاده از روش تصمیم‌گیری چند شاخصه بهترین-بدترین، عوامل موثر بر اکوسیستم بانکداری دیجیتال شناسایی و رتبه‌بندی شدند. ﺑﺮای ﺷﻨﺎﺳﺎﯾﯽ عوامل از روش ﮐﺘﺎﺑﺨﺎﻧﻪای اﺳﺘﻔﺎده ﺷﺪ. همچنین روش ﻣﻄﺎﻟﻌﻪ ﻣﯿﺪاﻧﯽ ﺑﺮای ﺗﻮزﯾﻊ ﭘرسش‌نامه درﻣﯿﺎن ﺧﺒﺮﮔﺎن ﺻﻨﻌﺖ بانکداری استان لرستان ﺑﻪ ﻣﻨﻈﻮر ﺗﺜﺒﯿﺖ و اوﻟﻮﯾﺖﺑﻨﺪی اﯾﻦ ﺷﺎﺧﺺ‌ﻫﺎ به کار گرفته شد. از نرم افزار 2019 Excel هم جهت تجزیه‌وتحلیل داده‌ها استفاده گردید.
یافته‌ها: نتایج نشان می‌دهد که اکوسیستم بانکداری دیجیتال از چهار بعد (فعالیت‌های اصلی و کلیدی بانکداری دیجیتال، توانمندسازها در بانکداری دیجیتال، زیرساخت‌های بانکداری دیجیتال و ابزارها، خدمات و محصولات بانکداری دیجیتال) و 16 معیار تشکیل شده است، به‌طوری که زیرساخت بانکداری دیجیتال بهترین عامل و ابزارها، خدمات و محصولات بانکداری دیجیتال به‌عنوان بدترین مشارکت‌کنندگان شناسایی شده‌اند.
اصالت/ارزش‌افزوده علمی:  این چارچوب به بانک‌ها کمک می‌کند تا منابع خود را به شکل بهینه تخصیص دهند و به اولویت‌های اصلی برای بهبود زیرساخت‌ها، توسعه خدمات و محصولات دیجیتال و ارتقای سطح همکاری و مشارکت در این اکوسیستم توجه بیشتری داشته باشند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Identifying and ranking factors affecting the digital banking ecosystem

نویسندگان English

Vahid Dalvand
Narges Hazari
Department of Business Administration, Faculty of Management and Economics, University of Guilan, Guilan, Iran.
چکیده English

Purpose: Nowadays, in the banking industry, with the emergence of digital platforms and dynamic changes, competitive conditions have become widespread. Banks, as one of the most important pillars of the financial industry, are exposed to these ecosystem changes and, if neglected, may see their role weakened or eliminated in the digital ecosystem. Therefore, the present study aims to identify and rank the factors affecting the digital banking ecosystem.
Methodology: The present research is applied in its objective and descriptive survey in its data collection. Using the Best-Worst Multi-Criteria Decision-Making (BWM) method, the factors affecting the digital banking ecosystem were identified and ranked. To identify the factors, a library-based method was utilized. Additionally, a field study was conducted to distribute questionnaires to professionals in Lorestan Province's banking industry to validate and prioritize these indicators. The Excel software was also used for data analysis.
Findings: The results indicate that the digital banking ecosystem consists of four main criteria (key and core activities of digital banking, enablers in digital banking, digital banking infrastructure, and digital banking tools, services, and products) and 16 sub-criteria. Among these, the digital banking infrastructure was identified as the most important factor, while digital banking tools, services, and products were recognized as the least important.
Originality/Value: This framework enables banks to optimally allocate resources and focus on key priorities to improve infrastructure, develop digital services and products, and enhance collaboration and participation within this ecosystem.

کلیدواژه‌ها English

Banking
Digital banking
Ecosystem
Enablers in digital banking
Digital banking infrastructure
[1]   Dikau, S., & Volz, U. (2021). Central bank mandates, sustainability objectives and the promotion of green finance. Ecological economics, 184, 107022. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2021.107022
[2]   Flötgen, R., Mitterer, N., Urmetzer, F., & Böhm, M. (2021). Platform ecosystem structures: leveraging platform-based technology and the finance ecosystem for the new normal. pollo-university of Cambridge repository. PACIS 2021 proceedings. https://doi.org/10.17863/CAM.90607
[3]   Kimani, J. K., & Mutswenje, V. S. (2022). Control environment and financial risk mitigation efficiency of supermarkets during covid-19 in nairobi city county. [Thesis]. https://B2n.ir/a20762
[4]   Shustova, E. P., Blagoev, V., & Protas, N. G. (2022). Global trends in the bank development. Journal of economic research & business administration, 145(3), 3–14. https://be.kaznu.kz/index.php/math/article/view/2721
[5]    Rong, K., Lin, Y., Du, W., & Yang, S. (2024). Business ecosystem-oriented business model in the digital era. Technology analysis & strategic management, 36(10), 3082–3099. https://doi.org/10.1080/09537325.2023.2191743
[6]   Pena, M. M., Bhandari, R., Bowers, R. M., Weis, K., Newberry, E., Wagner, N., ... & Potnis, N. (2024). Genetic and functional diversity help explain pathogenic, weakly pathogenic, and commensal lifestyles in the genus Xanthomonas. Genome biology and evolution, 16(4), evae074. https://doi.org/10.1093/gbe/evae074
[7]    KPMG. (2023). The future of digital banking: Challenges and opportunities. https://b2n.ir/g70327
[8]    Finance, M. of E. A. and. (2019). Future banking and digital transformation: A policy approach and deployment framework based on the smart economy paradigm. Ministry of Economic affairs and finance. https://b2n.ir/e91928
[9]     Vahid Bemani. (2020). Future research of electronic banking with critical uncertainty approach. [Thesis]. (In Persian) https://www.tolouemehr.ac.ir/fa/graduate/2160-13990219
[10]   Aksoy, C. (2023). Digital business ecosystems: An environment of collaboration, innovation, and value creation in the digital age. Journal of business and trade, 4(2), 156–180. https://doi.org/10.58767/joinbat.1358560
[11]   Aripin, Z., Agusiady, R., & Saepudin, D. (2023). Post COVID: What lessons can be learned for the banking and msme industry. Journal of economics, accounting, business, management, engineering and society, 1(1), 25–36. https://kisainstitute.com/index.php/kisainstitute/article/view/4
[12]   Sriram, V. P., Sujith, A. V. L. N., Bharti, A., Jena, S. K., Sharma, D. K., & Naved, M. (2022). A critical analysis of machine learning’s function in changing the social and business ecosystem. Proceedings of second international conference in mechanical and energy technology: ICMET 2021, India (pp. 341–350). Singapore: Springer nature Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-19-0108-9_36%0A%0A
[13]   IBM corporation. (2016). Designing a sustainable digital bank. https://B2n.ir/t38381
[14]   Asgari, T., Naimi Seddiq, A., & Abdul Shah, M. (2019). Developing new strategies in the banking industry relying on digital technologies. Strategy, 28(92), 5-34. (In Persian). https://en.irandoc.ac.ir/article/2857
[15]   Elaheh, B. (2020). Investigating the supervision of new financial technologies fintech and digital currency. Investment knowledge, 9(35), 153-168. (In Persian). https://www.sid.ir/paper/404976/en
[16]   Moritz Jünger, & Mietzner, M. (2019). Banking goes digital: The adoption of fintech services by German households. Finance research letters, 34(1). http://dx.doi.org/10.1016/j.frl.2019.08.008