Hasil untuk "Business records management"

G. Guizzardi, Nicola Guarino, P. A. Almeida

Lucky Purnama, Keni Karnawati

This study examines the strategic feasibility of reopening PT Mahaka Gemilang Mandiri’s branch in Cianjur, Indonesia, through an innovative business plan integrating localized credit restructuring, community trust, and digital innovation. Utilizing a qualitative case study design, data were triangulated from in-depth interviews, field observations, and financial records. The analytical framework synthesized SWOT, IFAS, and EFAS matrices with entrepreneurial models, including Design Thinking, the Business Model Canvas (BMC), and the Timmons Model. Findings reveal significant market opportunities in restructuring non-performing loans (NPLs) within the MSME and agrarian sectors. The proposed "hybrid trust-digital" model harmonizes personalized financial consultation with technological tools like Early Warning Systems (EWS) and Customer Relationship Management (CRM). Financial analysis confirms robust viability, with a projected net profit of IDR 329 million, a positive NPV of IDR 310 million, an IRR of 22%, and a payback period under two years. This research contributes a pioneering framework by integrating entrepreneurial orientation into the credit restructuring sector, demonstrating how socio-cultural capital and digital modernization synergize to enhance sustainable financial inclusion and regional economic resilience.

Hoang Vu, Henrik Leopold, Han van der Aa

Many organizations strive to increase the level of automation in their business processes. While automation historically was mainly concerned with automating physical labor, current automation efforts mostly focus on automation in a digital manner, thus targeting work that is related to the interaction between humans and computers. This type of automation, commonly referred to as business process automation, has many facets. Yet, academic literature mainly focuses on Robotic Process Automation, a specific automation capability. Recognizing that leading vendors offer automation capabilities going way beyond that, we use this paper to develop a detailed understanding of business process automation in industry. To this end, we conduct a structured market analysis of the 18 predominant vendors of business process automation solutions as identified by Gartner. As a result, we provide a comprehensive overview of the business process automation capabilities currently offered by industrial vendors. We show which types and facets of automation exist and which aspects represent promising directions for the future.

Amin Haeri, Jonathan Vitrano, Mahdi Ghelichi

Risk management in finance involves recognizing, evaluating, and addressing financial risks to maintain stability and ensure regulatory compliance. Extracting relevant insights from extensive regulatory documents is a complex challenge requiring advanced retrieval and language models. This paper introduces RiskData, a dataset specifically curated for finetuning embedding models in risk management, and RiskEmbed, a finetuned embedding model designed to improve retrieval accuracy in financial question-answering systems. The dataset is derived from 94 regulatory guidelines published by the Office of the Superintendent of Financial Institutions (OSFI) from 1991 to 2024. We finetune a state-of-the-art sentence BERT embedding model to enhance domain-specific retrieval performance typically for Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems. Experimental results demonstrate that RiskEmbed significantly outperforms general-purpose and financial embedding models, achieving substantial improvements in ranking metrics. By open-sourcing both the dataset and the model, we provide a valuable resource for financial institutions and researchers aiming to develop more accurate and efficient risk management AI solutions.

Viet Trinh

Big data, both in its structured and unstructured formats, have brought in unforeseen challenges in economics and business. How to organize, classify, and then analyze such data to obtain meaningful insights are the ever-going research topics for business leaders and academic researchers. This paper studies recent applications of deep neural networks in decision making in economical business and investment; especially in risk management, portfolio optimization, and algorithmic trading. Set aside limitation in data privacy and cross-market analysis, the article establishes that deep neural networks have performed remarkably in financial classification and prediction. Moreover, the study suggests that by compositing multiple neural networks, spanning different data type modalities, a more robust, efficient, and scalable financial prediction framework can be constructed.

Saqib Munir, Khawaja Zeeshan Waheed

The role of green finance in driving technological innovation in resource-constrained emerging economies is examined. Despite substantial inflows, many nations struggle to convert funds into green technology advancements, prompting questions about finance-innovation mechanisms. Empirical evidence on heterogeneous impacts of green finance flows on technological innovation is extended, incorporating moderators like institutional quality, energy market dynamics, trade openness, and human capital development. Data from 2004–2023 across 10 BRICS economies (WDI, WGI) are analysed using fixed-effects panel regression and instrumental variable estimation. Renewable Energy Consumption (REC), a proxy for green finance, positively influences technological innovation; a 1% REC increase is associated with a 6.29% innovation rise. Strong institutions amplify this effect while trade openness unexpectedly weakens it. Energy intensity strengthens the linkage, whereas education expenditure negatively moderates it. Prioritization of institutional reforms and alignment of green finance with supportive policies are suggested to maximize technological innovation and advance sustainable development goals (SDGs). Regional variations and feedback loops should be validated to deepen the understanding of technological innovation dynamics.

О. М. Николюк, Ю. В. Присяжнюк

Масштаб виробництва продукції рослинництва є одним із визначальних чинників, що формує виробничу ефективність сільськогосподарських підприємств, зокрема рівень урожайності сільськогосподарських культур. Вивчення та кількісний аналіз рівня диференціації врожайності сільськогосподарських культур залежно від масштабів виробництва є важливим для розуміння потенціалу нарощення ефективності виробництва. Мета дослідження – оцінювання взаємозв’язку між масштабами виробництва продукції рослинництва та рівнем урожайності у сільськогосподарських підприємствах. Дослідження проведено у три етапи, а саме: 1) порівняльний аналіз рівня урожайності основних сільськогосподарських культур у розрізі підприємств з різною зібраною площею сільськогосподарських культур; 2) оцінка залежності рівня урожайності сільськогосподарських культур від масштабів їх виробництва; 3) аналіз здатності учасників аграрних вертикально інтегрованих структур холдингового типу зберігати відносно високі рівні урожайності у кризових умовах. Кореляційно-регресійний аналіз реалізовано шляхом кількісного оцінювання тісноти зв’язку між середньою зібраною площею та рівнем урожайності культур на основі коефіцієнтів кореляції Пірсона із подальшим вивченням коефіцієнтів еластичності урожайності за зібраною площею, визначених на основі лог-лог моделі. У статті проаналізовано динаміку кількості сільськогосподарських підприємств у розрізі масштабів виробництва продукції рослинництва. Виявлено характер зміни рівня урожайності зернових, зернобобових та олійних культур залежно від їх зібраної площі. Оцінено ступінь впливу масштабів виробництва пшениці, кукурудзи, ячменю, сої, насіння ріпаку та соняшника на рівень їх урожайності. Здійснено порівняння рівнів урожайності основних сільськогосподарських культур у підприємствах-учасниках вертикально інтегрованих структур із середньо регіональними рівнями. Отримані результати дослідження демонструють існування потенціалу нарощення рівня урожайності у підприємствах із невеликими масштабами виробництва сільськогосподарських культур. У подальшому на основі отриманих результатів доцільно сформувати систему заходів, які б дали змогу зменшити розрив між рівнями урожайності сільськогосподарських підприємств із різними масштабами виробництва. Стаття є емпіричною.

Н. В. Валінкевич, М. С. Коценко

Глобалізація економічних процесів та розвиток торгівлі зумовлює пошук нових методів забезпечення конкурентоспроможності торгівельних підприємств. Одним із основних методів є формування та збереження конкурентних переваг, що забезпечить підприємству стійкі конкурентні позиції, вихід на нові ринки, захоплення більшої долі ринку та прихильності споживачів. Метою дослідження є визначення сутності конкурентоспроможності торгівельного підприємства, конкурентних переваг торговельного підприємства та пошук основних шляхів їх формування. Гіпотезою дослідження є твердження про те, що формування конкурентних переваг торгівельного підприємства здатне забезпечити конкурентоспроможність підприємства на вітчизняному та світовому ринках. Під час дослідження було використано загальнонаукові та спеціальні методи, зокрема монографічний, метод систематизації, узагальнень та ін. Було проаналізовано та узагальнено визначення понять «конкурентоспроможність торгівельного підприємства» та «конкурентні переваги». У ході дослідження виокремлено основні ознаки за яким здійснюється визначення конкурентної переваги, це характеристика, показник, сукупність та результат. Охарактеризовано основні властивості поняття конкурентоспроможності торгівельного підприємства, зокрема предметність, динамічність, системність, просторовість та об’єктивність. Здійснено характеристику джерел конкурентних переваг, таких як зовнішні та внутрішні. Також, встановлено, що відповідно до ступеня відтворюваності виділяють конкурентні переваги низького, високого та найвищого порядку. Запропоновано рекомендації щодо формування конкурентних переваг торговельних підприємстві. Не зважаючи на велику кількість праць, які присвячені питанню конкуренції, конкурентоспроможності та конкурентних переваг, не в повній мірі розкрито суть саме конкурентних переваг торговельного підприємства. З розвитком торгівлі в Україні та виходу вітчизняних торговельних виробників на міжнародний ринок питання конкурентоспроможності та її розвитку є актуальним. Зокрема, постає питання щодо виокремлення конкурентних переваг, як основного чинника забезпечення конкурентного статусу підприємства. Тому, отримані результати можуть слугувати базою для подальших досліджень питань конкурентоспроможності та конкурентних переваг торгівельного підприємства. Стаття є теоретичною.

І. Г. Бубенець, К. С. Олініченко, С. С. Христенко

У сучасному світі цифрові технології стають все більш необхідними для розвитку бізнесу. Тому підприємства, які прагнуть залишатися конкурентоспроможними, змушені інтегрувати традиційні маркетингові підходи з цифровими технологіями та інструментами. Така проблематика визначає актуальність дослідження питань щодо впровадження сучасних інструментів і технологій в маркетингову діяльність підприємств в умовах цифровізації. Метою  дослідження  є  визначення  теоретико-практичних аспектів застосування цифрових технологій у маркетингу, сформувати свій погляд на поняття «маркетингова діяльність підприємств в умовах цифровізації», запропонувати до впровадження у маркетингову діяльність підприємства ефективні інструменти та технології цифрового маркетингу. Гіпотеза дослідження полягає в залежності  розвитку  ефективної маркетингової діяльності підприємства від впливу цифровізації суспільства та бізнесу. Авторами застосовувалися загальнонаукові методи дослідження теоретичного узагальнення з питань маркетингової діяльності підприємств в умовах цифровізації, а також системний, факторний та контентний аналіз. За результатами дослідження визначено особливості сучасної маркетингової діяльності підприємств; ключові переваги маркетингу та аспекти трансформаційних змін у маркетинговій діяльності підприємства в умовах цифровізації; сформовано погляд щодо сутності поняття «маркетингова діяльність підприємств в умовах цифровізації»; запропоновано до впровадження у маркетингову діяльність підприємства ефективні інструменти та технології цифрового маркетингу. У статті авторами відзначено, що цифровий маркетинг відіграє ключову роль у просуванні продуктів та послуг, залученні цільової аудиторії та підвищенні конкурентоспроможності підприємства. Практичний аспект маркетингової діяльності підприємств в умовах цифровізації полягає у використанні інструментів Big Data, соціальних мереж, автоматизації та персоналізації, що дозволяють бізнесу ефективно реагувати на зміни ринку, задовольняти потреби сучасного споживача, і отримати прибуток. Для подальших досліджень необхідно більш детально визначити які стратегії можуть допомогти підприємствам успішно працювати у цифровому середовищі. Висновки дослідження свідчать, що цифрові технології відкривають безліч можливостей для маркетингової діяльності підприємств в умовах цифровізації. Їх правильне використання може значно підвищити конкурентоспроможність компанії та допомогти досягти високих прибутків.

Joern H. Block, Christian Fisch, Silvio Vismara et al.

We use an experimental conjoint analysis to investigate the investment criteria of 749 private equity investors, distinguishing between family offices, business angels, venture capital funds, growth equity funds, and leveraged buyout funds. Our results indicate that revenue growth is the most important investment criterion, followed by the value-added of product/service, the management team's track record, and profitability. Regarding differences across investor types, we find that family offices, growth equity funds, and leveraged buyout funds place a higher value on profitability as compared to business angels and venture capital funds. Venture capital funds, in turn, pay more attention to companies' revenue growth, business models, and current investors. With these results, our study contributes to the corporate finance literature by deepening our understanding of how different types of private equity investors make investment decisions.

Narotam Singh, Vaibhav Chaudhary, Nimisha Singh et al.

This paper explores the transformative impact of Generative AI (GenAI) on the business landscape, examining its role in reshaping traditional business models, intensifying market competition, and fostering innovation. By applying the principles of Neo-Schumpeterian economics, the research analyses how GenAI is driving a new wave of "creative destruction," leading to the emergence of novel business paradigms and value propositions. The findings reveal that GenAI enhances operational efficiency, facilitates product and service innovation, and creates new revenue streams, positioning it as a powerful catalyst for substantial shifts in business structures and strategies. However, the deployment of GenAI also presents significant challenges, including ethical concerns, regulatory demands, and the risk of job displacement. By addressing the multifarious nature of GenAI, this paper provides valuable insights for business leaders, policymakers, and researchers, guiding them towards a balanced and responsible integration of this transformative technology. Ultimately, GenAI is not merely a technological advancement but a driver of profound change, heralding a future where creativity, efficiency, and growth are redefined.

Roy Abitbol, Eyal Cohen, Muhammad Kanaan et al.

As artificial intelligence (AI) continues to rapidly advance, there is a growing demand to integrate AI capabilities into existing business applications. However, a significant gap exists between the rapid progress in AI and how slowly AI is being embedded into business environments. Deploying well-performing lab models into production settings, especially in on-premise environments, often entails specialized expertise and imposes a heavy burden of model management, creating significant barriers to implementing AI models in real-world applications. KModels leverages proven libraries and platforms (Kubeflow Pipelines, KServe) to streamline AI adoption by supporting both AI developers and consumers. It allows model developers to focus solely on model development and share models as transportable units (Templates), abstracting away complex production deployment concerns. KModels enables AI consumers to eliminate the need for a dedicated data scientist, as the templates encapsulate most data science considerations while providing business-oriented control. This paper presents the architecture of KModels and the key decisions that shape it. We outline KModels' main components as well as its interfaces. Furthermore, we explain how KModels is highly suited for on-premise deployment but can also be used in cloud environments. The efficacy of KModels is demonstrated through the successful deployment of three AI models within an existing Work Order Management system. These models operate in a client's data center and are trained on local data, without data scientist intervention. One model improved the accuracy of Failure Code specification for work orders from 46% to 83%, showcasing the substantial benefit of accessible and localized AI solutions.

Marcel Bluhm, Adrian Cachinero Vasiljević, Sébastien Derivaux et al.

Stablecoins have turned out to be the "killer" use case of the growing digital asset space. However, risk management frameworks, including regulatory ones, have been largely absent. In this paper, we address the critical question of measuring and managing risk in stablecoin protocols, which operate on public blockchain infrastructure. The on-chain environment makes it possible to monitor risk and automate its management via transparent smart-contracts in real-time. We propose two risk metrics covering capitalization and liquidity of stablecoin protocols. We then explore in a case-study type analysis how our risk management framework can be applied to DAI, the biggest decentralized stablecoin by market capitalisation to-date, governed by MakerDAO. Based on our findings, we recommend that the protocol explores implementing automatic capital buffer adjustments and dynamic maturity gap matching. Our analysis demonstrates the practical benefits for scalable (prudential) risk management stemming from real-time availability of high-quality, granular, tamper-resistant on-chain data in the digital asset space. We name this approach Crypto Asset-Liability Management (CALM).

Valentin Haag, Maximilian Kiessler, Benedikt Pittl et al.

Cloud resources have become increasingly important, with many businesses using cloud solutions to supplement or outright replace their existing IT infrastructure. However, as there is a plethora of providers with varying products, services, and markets, it has become increasingly more challenging to keep track of the best solutions for each application. Cloud service intermediaries aim to alleviate this problem by offering services that help users meet their requirements. This paper aims to lay the groundwork for developing a cloud portfolio management platform and its business model, defined via a business model canvas. Furthermore, a prototype of a platform is developed offering a cloud portfolio optimization service, using two algorithms developed in previous research to create suitable and well-utilized allocations for a customer's applications.

А. С. Карнаушенко, В. С. Петренко, Д. К. Лопатньов

Актуальність дослідження зумовлено тим, що Україна переживає складний період пов'язаний з економічними кризами, Covid-19 та війною, що прямо впливає на доходи громадян та змушує їх шукати альтернативні шляхи заробітку. Метою статті є систематизація та аналіз різноманітних джерел пасивного доходу, які доступні в Україні, з урахуванням їх потенційних переваг та недоліків, а також дослідження сучасних тенденцій розвитку пасивного доходу в українському контексті. Під час дослідження було використано аналітичний та систематичний підходи, а саме: проаналізовано різноманітні джерела інформації, включаючи наукові та публіцистичні матеріали, статистичні дані, звіти різних організацій щодо пасивного доходу для визначення основних джерел пасивного доходу та їх стану. В межах наукового дослідження було висунуто припущення, що розуміння різних джерел пасивного доходу та їх переваг допоможе українцям забезпечити стабільніше фінансове майбутнє. Адже розуміння та використання можливостей пасивного доходу може стати важливим інструментом для фінансової стабільності громадян. В дослідженні було використано наступні методи: метод  аналізу  та  синтезу,  систематизації  та  узагальнення; висновки дослідження було сформульовано за допомогою логічно-наслідкового методу. Автори дослідження акцентували увагу на різних джерелах пасивного доходу, проаналізували дані за попередні роки, визначили можливості використання різних джерел пасивного доходу у період війни та виклики, які стоять перед громадянам для збереження та примноження власних заощаджень. В результаті встановлено, що в Україні існує великий потенціал для отримання пасивного доходу, але його реалізація вимагає від громадян більш високого рівня фінансової грамотності, ніж він є зараз. Оригінальність та наукова новизна дослідження полягають у комплексному вивченні специфіки різних джерел пасивного доходу в контексті української економічної ситуації, включаючи їх переваги та обмеження, що дало змогу визначити структурний розподіл фізичних осіб в Україні, які отримували пасивний дохід станом на 31.12.2022 р. Перспективи подальших досліджень включатимуть глибше вивчення впливу пасивного доходу на економічний та соціокультурний розвиток України, а також проведення соціологічного опитування щодо намірів формування пасивного доходу серед молодого покоління. Стаття є теоретичною.

О. Ю. Василенко

Стаття зосереджена на темі використання імейл маркетингу як інструменту маркетингових комунікацій та актуальність його інтеграції з когнітивною психологією та комунікативними науками. Головною метою дослідження є аналіз потенційної можливості інтеграції імейл маркетингу, з когнітивною психологією та комунікаційними науками актуальності та ефективності такої інтеграції. Дослідження автора базується на методах емпіричного аналізу, вторинного аналізу наявних публікацій та синтезі даних для розуміння взаємодії між імейл маркетинговими комунікаціями та психологічними аспектами сприйняття та запам’ятовування інформації, ключовими для створення ефективної маркетингової стратегії. В ході дослідження було визначено, що інтеграція наукових методів і підходів сприяє покращенню залученості споживачів, кращому розумінню та запам’ятовування маркетингових послань та ефективності маркетингових комунікацій, що демонструє важливість подальшого глибокого теоретичного аналізу імейл маркетингу та його взаємодії з когнітивною психологією. Теоретичне значення дослідження полягає в розширенні розуміння міждисциплінарної взаємодії, що має стимулювати розвиток нових стратегій в маркетингу. В той час, як практичне значення містить рекомендації для підвищення ефективності імейл маркетингу використовуючи певні принципи когнітивної психології. Науковою новизною статті є внесок в розвиток міждисциплінарних наукових досліджень в маркетингу, пропонуючи нові шляхи для інтеграції когнітивної психології в маркетингові стратегії. Автор вказує на перспективи подальших досліджень та обмеження поточної роботи, тим самим запрошуючи до більш деталізованих теоретичних і практичних досліджень в галузі маркетингових комунікацій.

Minh Trang Rausch-Phan, P. Siegfried

Naeem Iqbal, Faisal Jamil, Shabir Ahmad et al.

The recent advances in information management systems coupled with machine learning algorithms paved the way for a significant revolution in animal healthcare industries. However, the data in such systems suffer from various challenges such as security, reliability, and convenience, to name a few. Traditional systems are not useful to meet these critical issues because these systems have not a consistent structure for data security and reliability policies. Therefore, a new solution is required to enhance data accessibility and should regulate government security policies to ensure the accountability of the usage of the medical records system. Moreover, it is also required to analyze historical data of veterinary clinic using data mining and machine learning techniques to predict the future appointments scheduling requests, which is essential for veterinary management to drive better future decisions, for instance, future demands of medical supplies and to plan veterinary medical staff, etc. This paper aims to fill the gap by proposing a novel blockchain-based reliable and intelligent veterinary information management system (RIVIMS) using smart contract and machine learning techniques. The proposed RIVIMS consists of two main modules; blockchain-based secured veterinary information management, data and predictive analytics modules. First, a blockchain-based secure and reliable veterinary clinic information management system is developed using Hyperledger Fabric. Second, a smart contract enabled data, and predictive analytics modules are developed using permissioned blockchain framework. The data and predictive modules aim to analyze veterinary clinic patients appointments data in order to discover underlying patterns and build a robust prediction model using machine learning algorithms. The data and predictive helps veterinary management to drive better future business decisions to provide better healthcare services to veterinary patients. Hyperledger Caliper is used as a benchmark tool to evaluate the performance of the developed blockchain-based system in terms of transaction per second, transaction success rate, transaction throughput, and transaction latency. Furthermore, machine learning performance measures have utilized, such as MAE, RMSE, and R2 score to evaluate the overall performance of the prediction model. The experimental results demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed RIVIMS.

Maredel T. Tanaman, Jhon Lloyd, A. Baylosis et al.

Maredel T. Tanaman et al., International Journal of Science and Advanced Information Technology, 12 (5), September - October 2023, 44 - 48 44 ABSTRACT This software project is a web-based inventory management system for a small business enterprise established in Pagadian City, Zamboanga del Sur, Philippines. It primarily supports the business owner of the said business enterprise to perform regular inventory management online through a web platform. This mechanism did not only improve the overall business process but also enabled the business owner to manage inventories with efficiency and convenience. The enterprise comprises four branches and a mobile store that strolls around the city to cater to customer needs. In addition, the current mechanism of conducting inventory management is purely manual through the use of paper files, which overwhelmed the business owner with several challenges, including data inaccuracy due to the reliance on using papers where data are recorded and process inefficiency due to the manual recording and distribution of inventory and sales reports. This software project addressed these challenges by eliminating these manual approaches through an automated computing solution using a web platform where data are electronically recorded and processed, and reports are electronically produced.

Robin Hirt, Niklas Kühl, Dominik Martin et al.

Successful analytics solutions that provide valuable insights often hinge on the connection of various data sources. While it is often feasible to generate larger data pools within organizations, the application of analytics within (inter-organizational) business networks is still severely constrained. As data is distributed across several legal units, potentially even across countries, the fear of disclosing sensitive information as well as the sheer volume of the data that would need to be exchanged are key inhibitors for the creation of effective system-wide solutions -- all while still reaching superior prediction performance. In this work, we propose a meta machine learning method that deals with these obstacles to enable comprehensive analyses within a business network. We follow a design science research approach and evaluate our method with respect to feasibility and performance in an industrial use case. First, we show that it is feasible to perform network-wide analyses that preserve data confidentiality as well as limit data transfer volume. Second, we demonstrate that our method outperforms a conventional isolated analysis and even gets close to a (hypothetical) scenario where all data could be shared within the network. Thus, we provide a fundamental contribution for making business networks more effective, as we remove a key obstacle to tap the huge potential of learning from data that is scattered throughout the network.