به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

explainable artificial intelligence

در نشریات گروه مدیریت
تکرار جستجوی کلیدواژه explainable artificial intelligence در نشریات گروه علوم انسانی
تکرار جستجوی کلیدواژه explainable artificial intelligence در مقالات مجلات علمی
  • Mahboob Sadeghi, Ali Saeedi *, Alireza Heidarzadeh Hanzaei

    The prediction of non-performing loan recovery is one of the main challenges in the banking system. Delays in the timely repayment of loans increase credit risk for banks and undermine their financial health. This study aims to design an accurate, interpretable, and AI-based model to assess the importance of variables influencing the prediction of receivables collection over a 30 to 90-day period. The research methodology is analytical-applied in nature. Real credit and banking data from 750,000 individual customers were utilized, and advanced machine learning algorithms (such as Random Forest and XGBoost), along with explainable artificial intelligence (XAI) methods such as SHAP and LIME, were employed. The results indicated that the algorithms were able to predict delinquent contracts with high accuracy, and SHAP successfully identified variables such as the number of negative months and the average overdue debt in the last three months as the most influential features. The use of explainable artificial intelligence not only preserves the accuracy of predictive models but also enables banking analysts to make decisions based on transparent data interpretation—an element directly contributing to the enhancement of risk management strategies.

    Keywords: Explainable Artificial Intelligence, SHAP, Machine Learning, Debt Recovery, Default Prediction, Credit Risk Management
  • زهرا عطف، فریز طاهری کیا*، کامبیز حیدرزاده هنزایی

    هدف این پژوهش بررسی تاثیر استفاده از استراتژی های بازی انگاری و توضیح پذیری هوش مصنوعی بر درگیری برند در شبکه های اجتماعی است. پژوهش حاضر به لحاظ هدف، کاربردی و از نظر ماهیت و شیوه جمع آوری اطلاعات، توصیفی پیمایشی و از نظر فلسفه پژوهش اثبات گرایی و از نظر رویکرد قیاسی می باشد. با استفاده از رویکرد تحقیق آمیخته، این مطالعه شامل یک مرور سیستماتیک از ادبیات مرتبط و یک بررسی کمی بر اساس داده ها است. در بخش کیفی، با استفاده از نرم افزار سی ام ای دو، فراتحلیل پیش آیندها و پیامدهای درگیری برند در شبکه های اجتماعی انجام گرفت. در بخش کمی، تاثیر کمپین بازی انگاری و توضیح پذیری در یک شرکت مواد غذایی، قبل و بعد از اجرای کمپین، بررسی شد. داده ها شامل تعداد لایک ها، کامنت ها و ریپلای های هر کامنت بودند که با استفاده از پردازش زبان طبیعی و تکنیک برت تحلیل شدند. برای پیش بینی تاثیر استراتژی ها بر درگیری برند، از مدل های جنگل تصادفی بهینه شده استفاده شد که نشان دهنده قابلیت تشخیص الگوهای پیچیده و بهبود دقت پیش بینی ها است. نتایج نشان داد که کمپین های با استفاده از بازی انگاری و هوش مصنوعی توضیح پذیر توانستند درگیری کاربران را به طور معناداری افزایش دهند، به ویژه در زمینه های تعامل و ایجاد جوامع مجازی فعال. بررسی های انجام شده نشان دهنده تاثیر مثبت استفاده از بازی انگاری در تقویت حس اعتماد و وفاداری به برند بوده اند، و همچنین تاثیر توضیح پذیری در فهم بهتر محتوا و فرایندهای تصمیم گیری توسط مشتریان است. این پژوهش می تواند بینش های ارزشمندی برای توسعه استراتژی های بازاریابی نوین و تقویت ارتباطات برند فراهم آورد.

    کلید واژگان: درگیری برند، بازی انگاری، هوش مصنوعی قابل توضیح، اعتماد، تجربه مشتری
    Zahra Atf, Fariz Taherikia *, Kambiz Heidarzadeh Hanzaei

    The objective of this research is to investigate the impact of employing gamification strategies and the explainability of artificial intelligence on brand engagement within social networks. This study is practical in its aims, descriptive and survey-based in its methodological approach, and subscribes to a positivist research philosophy with a deductive reasoning approach. Utilizing a mixed-methods research design, this investigation includes a systematic review of relevant literature coupled with a quantitative analysis of data. In the qualitative component, a meta-analysis of antecedents and consequences of brand engagement on social networks was conducted using CMA 2 software. The quantitative section assessed the impact of a gamification campaign and AI explainability within a food company, before and after the campaign's implementation. Data collected included the number of likes, comments, and replies to each comment, which were analyzed using natural language processing techniques and the BERT algorithm. To predict the effects of these strategies on brand engagement, optimized random forest models were employed, demonstrating their capability to discern complex patterns and enhance predictive accuracy. The results indicated that campaigns utilizing gamification and explainable artificial intelligence significantly increased user engagement, particularly in areas of interaction and the creation of active virtual communities. The analyses conducted revealed a positive influence of gamification on strengthening trust and loyalty towards the brand, as well as the effect of explainability in enhancing customer understanding of content and decision-making processes. This research can provide valuable insights for developing innovative marketing strategies and strengthening brand communications.

    Keywords: Brand Engagement, Gamification, Explainable Artificial Intelligence, Trust, Customer Experience
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال