<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<ArticleSet>
  <Article>
    <Journal>
      <PublisherName></PublisherName>
      <JournalTitle>توسعه فردی و تحول سازمانی</JournalTitle>
      <Issn>3092-6491</Issn>
      <Volume>2</Volume>
      <Issue>پیاپی ۳</Issue>
      <PubDate PubStatus="epublish">
        <Year>1403</Year>
        <Month>03</Month>
        <Day>01</Day>
      </PubDate>
    </Journal>
    <ArticleTitle>Presentation and validation of artificial intelligence technologies model on Iranian banking marketing strategies</ArticleTitle>
    <VernacularTitle>تحول سازمانی با مدل تکنولوژی های هوش مصنوعی و استراتژی های بازاریابی در صنعت بانکداری</VernacularTitle>
    <FirstPage>1</FirstPage>
    <LastPage>16</LastPage>
    <ELocationID EIdType="doi">10.61838/kman.jpdot.2.1.18</ELocationID>
    <Language>FA</Language>
    <AuthorList>
      <Author>
        <FirstName>رامین </FirstName>
        <LastName>فامیلی</LastName>
        <Affiliation>گروه مدیریت بازرگانی، واحد شهر قدس، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.</Affiliation>
      </Author>
      <Author>
        <FirstName>علیرضا</FirstName>
        <LastName>روستا</LastName>
        <Affiliation>گروه مدیریت بازرگانی، واحد شهر قدس، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.</Affiliation>
      </Author>
      <Author>
        <FirstName>محمود</FirstName>
        <LastName> احمدی شریف</LastName>
        <Affiliation>گروه مدیریت بازرگانی، واحد شهر قدس، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.</Affiliation>
      </Author>
    </AuthorList>
    <PublicationType>Journal Article</PublicationType>
    <History>
      <PubDate PubStatus="received">
        <Year>1402/09/29</Year>
        <Month></Month>
        <Day></Day>
      </PubDate>
    </History>
    <Abstract>&lt;p&gt;The purpose of the current research is to present and validate the model of artificial intelligence technologies on the marketing strategies of Iranian banking. This study is both practical and descriptive-analytical in its objectives. It employs a mixed-methods approach, incorporating both quantitative and qualitative components in its execution. The statistical population of this research in the qualitative part is 18 academic experts in the field of business and banking sciences and other related fields, who were selected using the purposeful sampling method and 11 theoretical saturation points. The quantitative segment of the study utilized a questionnaire developed by the researchers, which was based on the qualitative framework of the study. This instrument was validated and tested for reliability before being administered to a statistically determined sample size of 213 individuals, selected through random sampling from the larger population. The analysis method of this part is using the data theory of the foundation. The results of this part of the research were explained in the form of six main categories and 23 subcategories. The results of this research can help banks and financial institutions to improve their marketing strategies by using artificial intelligence and, as a result, increase customer attraction and increase their satisfaction.The findings of this research are presented in two parts: qualitative and quantitative. In the qualitative part, key concepts and points were extracted and analyzed from the interviews, leading to the identification of 184 codes. These codes were organized into a checklist for interviews with experts, and some items were revised and removed. In the axial coding section, related concepts were categorized, and general titles were determined based on existing theories.&lt;/p&gt;</Abstract>
    <OtherAbstract Language="FA">&lt;p&gt;هدف پژوهش حاضر ارائه و اعتبارسنجی مدل تکنولوژی ‌های هوش مصنوعی بر روی استراتژی‌ های بازاریابی بانکداری ایران می باشد. این پژوهش از لحاظ هدف کاربردی و از نوع توصیفی - تحلیلی می ‌باشد. روش پژوهش از نوع آمیخته و در دو بخش کمی و کیفی انجام شده است. جامعه آماری این پژوهش در بخش کیفی 18 نفر از خبرگان دانشگاهی در حوزه بازرگانی و علوم بانکی و سایر رشته های مرتبط می ‌باشد که با استفاده از روش نمونه‌ گیری هدفمند و نقطه اشباع نظری 11 نفر انتخاب شدند. بخش کمی پژوهش با استفاده از ابزار پرسش نامه محقق ساخته برگرفته از الگوی کیفی پژوهش بعد از تایید روایی و پایایی در جامعه آماری که تعداد نمونه آماری بر اساس نمونه‌ گیری تصادفی 213 نفر برآورد گردید، توزیع شد. شیوه تجزیه و تحلیل این بخش با استفاده از نظریه داده بنیاد می ‌باشد. نتایج این بخش از تحقیق در قالب شش مقوله اصلی و 23 مقوله‌ های فرعی تبیین گردید. نتایج این تحقیق می‌توانند به بانک ‌ها و مؤسسات مالی کمک کنند تا با بهره ‌گیری از هوش مصنوعی، استراتژی‌ های بازاریابی خود را بهبود بخشند و در نتیجه، جذب مشتری را افزایش و رضایت آنان را نیز افزایش دهند.یافته های پژوهش حاضر در دو بخش کیفی و کمی ارائه می گردد: در بخش کیفی، مفاهیم و نکات کلیدی از مصاحبه‌ها استخراج و تحلیل شدند که منجر به شناسایی 184 کد گردید. این کدها در قالب چک لیستی برای مصاحبه با خبرگان تنظیم و برخی از گویه‌ها اصلاح و حذف شدند. در بخش کدگذاری محوری، مفاهیم مرتبط دسته‌بندی و عناوین کلی براساس نظریه‌های موجود تعیین شد.&lt;/p&gt;</OtherAbstract>
    <ObjectList>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Artificial intelligence</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Marketing strategy</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Banking industry</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Mixed approach</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">هوش مصنوعی</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">استراتژی بازاریابی</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">صنعت بانکداری</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">رویکرد آمیخته</Param>
      </Object>
    </ObjectList>
    <ArchiveCopySource DocType="pdf">https://journalpdot.com/index.php/jpdot/article/download/180/134</ArchiveCopySource>
  </Article>
</ArticleSet>
