. بکامیری، ح.، مهرآیین، م.، پویا، ع.، شریف، ح. (1400). آیندهنگاری صنعت بانکداری با به کارگیری رویکرد سناریونویسی و ماتریس تأثیرات متقاطع.
مطالعات مدیریت کسب وکار هوشمند،
10(37)، 233–266. https://doi.org/10.22054/IMS.2021. 53311.1664
- رامشه، م.، ملکی، م. ح.، سرلک، ن.، فلاحت بنگده، م. (2024). آیندهپژوهی فرصتهای کارآفرینی فینتک در صنعت مالی با رویکرد سناریونگاری در ایران. مطالعات مدیریت کسبوکار هوشمند، 12(48). https://doi.org/10.22054/ims. 2024.76982.2418
- ستار هاشمی: سرمایهگذاری ایران در هوشمصنوعی زیر 50 میلیون دلار است، خبرگزاری تسنیم فروردین 1404. //www.tasnimnews.com/fa /news/1404/01/23/3290002/
- مرادی، ش.، نادری، ن.، دل انگیران، س. (1400). آیندهنگاری صنعت بانکداری ایران با تأکید بر نقش استارت آپ های فینتک در افق 1404. مطالعات مدیریت کسب وکار هوشمند، 10(38)، 37–67. https://doi.org/10.292054/ims.2021.59921.1956
- ملکی، م.، مرتضوی، س.، شیرویهپور، ش.، زارع بهنمیری، م. (2024). نقش کلانداده در آینده صنعت بانکداری با رویکرد سناریونگاری. مطالعات مدیریت کسبوکار هوشمند، 12(47). https://doi.org/10.22054/ims.2023.74259.2347
- نظریان جشن آبادی، ج.، رونقی، م.، علیمحمدلو، م.، ابراهیمی، ا. (2023). چهارچوب عوامل مؤثر بر بلوغ هوشمندی کسبوکار. مطالعات مدیریت کسبوکار هوشمند، 12(46). https://doi.org/10.22054/ims.2023.74305.2346
- یگانگی، س. ک.، ابراهیمی، م. (1402). شناسایی و رتبه بندی موانع انتقال فناوری از منظر بانکداری الکترونیکی. دوماهنامه بررسیهای بازرگانی، 21(120)، 79–98. https://doi.org/10.22034/bs.2022.558197.2601
- نیکان سپهر. (1403). گزارش سالانه وضعیت هوشمصنوعی در صنعت مالی ایران. موسسه توسعه مدیریت نیکان سپهر.
References
- Al-Ababneh, H. A., Borisova, V., Zakharzhevska, A., Tkachenko, P., & Andrusiak, N. (2023). Performance of artificial intelligence technologies in banking institutions. WSEAS Transactions on Business and Economics, 20(1), 307–317.
10.Alghamdi, N. A., & Al-Baity, H. H. (2022). Augmented analytics driven by AI: A digital transformation beyond business intelligence. Sensors, 22(20), 8071.
11.Aziz, L. A.-R., & Andriansyah, Y. (2023). The role artificial intelligence in modern banking: An exploration of AI-driven approaches for enhanced fraud prevention, risk management, and regulatory compliance. Reviews of Contemporary Business Analytics, 6(1), 110–132.
12.Bharadiya, J. P. (2023). A comparative study of business intelligence and artificial intelligence with big data analytics. American Journal of Artificial Intelligence, 7(1), 24–30.
13.Boustani, N. M. (2022). Artificial intelligence impact on banks clients and employees in an Asian developing country. Journal of Asia Business Studies, 16(2), 267–278.
14.Chen, Y., & Lin, Z. (2021). Business intelligence capabilities and firm performance: A study in China. International Journal of Information Management, 57, 102232.
15.Chintala, S. (2024). Next-Gen BI: Leveraging AI for competitive advantage. International Journal of Science and Research (IJSR), 13(7), 972–977.
16.Da Costa, S. (2018). How Artificial Intelligence is changing the banking sector? https://www.theseus.fi/handle/10024/263818
17.Eboigbe, E. O., Farayola, O. A., Olatoye, F. O., Nnabugwu, O. C., & Daraojimba, C. (2023). Business intelligence transformation through AI and data analytics. Engineering Science & Technology Journal, 4(5), 285–307.
18.Global AI In Banking Market Size, Analysis Forecast 2033. (n.d.). Spherical Insights. Retrieved September 16, 2025, from https://www.sphericalinsights.com/reports/ai-in-banking-market
19.Henn, S., & Bagheri, S. (2024). Critical Success Factors for Business Intelligence Across BI Maturity Levels in Startups. https://aisel.aisnet.org/ecis2024/track07_busanalytics/track07_busanalytics/15/
20.Judijanto, L., Utama, I. W. K., Ambarita, N. P., & Permana, I. (2023). An Interdisciplinary Bibliometric Review of the Symbiotic Relationship between Business Intelligence and Artificial Intelligence. The Eastasouth Journal of Information System and Computer Science, 1(02), 98–108.
21.Kaya, O., Schildbach, J., AG, D. B., & Schneider, S. (2019). Artificial intelligence in banking. Artificial Intelligence. http://dbresearch.com/PROD/RPS_EN-PROD/PROD0000000000495172/Artificial_intelligence_in_banking%3A_A_lever_for_pr.pdf
22.Lang, T. (n.d.). An Overview of Four Futures Methodologies.
23.Mishra, A. R., Liu, P., & Rani, P. (2022). COPRAS method based on interval-valued hesitant Fermatean fuzzy sets and its application in selecting desalination technology. Applied Soft Computing, 119, 108570.
24.Paramesha, M., Liladhar Rane, N., & Rane, J. (2024). Big Data Analytics, Artificial Intelligence, Machine Learning, Internet of Things, and Blockchain for Enhanced Business Intelligence. Partners Universal Multidisciplinary Research Journal (PUMRJ), 01(02), 110–133. https://doi.org/10.5281/zenodo.12827323
25.Rouhani, S., & Hamidi, H. (2016). Evaluation Framework For Core Banking Modules Based On Business Intelligence Criteria. Journal of Information Technology Management, 8(2), 315–334. https://doi.org/10.22059/jitm.2016.57368
26.Thowfeek, M. H., Samsudeen, S. N., & Sanjeetha, M. B. F. (2020). Drivers of artificial intelligence in banking service sectors. Solid State Technology, 63(5), 6400–6411.
27.Types of Artificial Intelligence | IBM. (2023, October 12). https://www.ibm.com/think/topics/artificial-intelligence-types
28.Wang, Z. (2024). Artificial Intelligence and Machine Learning in Credit Risk Assessment: Enhancing Accuracy and Ensuring Fairness. Open Journal of Social Sciences, 12(11), 19–34. https://doi.org/10.4236/jss.2024.1211002
References [In Persian]
1.Bekamiri, H., Mehraeen (Lagzian), M., pooya, A., Sharif, H., (2021). The Banking Industry Foresight Using the Scenario Planning Approach and the Cross-Effects Matrix, Journal of Business Intelligence Management Studies, 10(37), 233-266. DOI:
https://doi.org/10.22054/IMS.2021.53311.166
2.Ramsheh, M., Maleki, M.H., Sarlak, N., Falahat Banagdeh, M. (2024). Future Study of Fintech Entrepreneurial Opportunities in Financial Industry based on Scenario Planning in Iran, Journal of Business Intelligence Management Studies, 12(48), 271-311. 10.22054/ims.2024.76982.2418 DOI:
https://doi.org/10.22054/ims.2024.76982.2418
3.Moradi, Sh., Naderi, N., Delangizan, S. (2022). Iran Banking Industry Foresight with Emphasis on the Role of Fintech Startups in the 1404 Horizon, Journal of Business Intelligence Management Studies, 10(38), 37-67.
https://doi.org/10.292054/ims.2021.59921.1956
4.Maleki, M. H., Mortazavi, SM., Shirooyehpour, SH., Zare Bahnamiri, MJ. (2024). The Role of Big Data in the Future of the Banking Industry with Scenario Planning Approach, Journal of Business Intelligence Management Studies, 12(47), 271-313
https://doi.org/10.22054/ims.2023.74259.2347
5.Nazarian Jashnabadi A,. Rounaghi, J,. Alimohamlou, M,. and Ebrahimi, A,. (2023) The Framework of Factors Affecting the Maturity of Business Intelligence. Journal of Business Intelligence Management Studies, 12(46), 1-39.
https://doi.org/10.22054/ims.2023.74305.2346
7.Yeganegi, S., Ebrahimi, M., (2023). Identifying and ranking barriers to technology transfer from an electronic banking perspective. Journal of Commercial Surveys Bimonthly, 21(120), 79-98.
https://doi.org/10.22034/bs.2022.558197.2601
8.Nikan Sepehr, (2024), The Annual Report of AI Statement in Financial Industry of Iran.
استناد به این مقاله: قشمی، آرش.، البرزی، محمود.، رادفر، رضا.، موحدی سبحانی، فرزاد.. (1404). آیندهنگاری کاربرد هوش مصنوعی در بانکها با توجه به میزان بلوغ هوشمندی کسب و کار از طریق رویکرد سناریونگاری،
مطالعات مدیریت کسب وکار هوشمند، 14(54)، 121-174. DOI: 10.22054/ims.2025.86249.2628
Journal of Business Intelligence Management Studies is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License..