تحلیل مقایسه‌ای یادگیری ماشین کسب‌و‌کار در اتخاذ تصمیمات مالی موثر با استفاده از مدل معادلات ساختاری (SEM) - ناطقی, امیرحسین (مطالعات راهبردی در مدیریت مالی و بیمه, 2026)
هدف: در سطح جهانی، سازمان‌ها بر استخراج ارزش بیشتر از داده‌های گردآوری‌شده از منابع مختلف متمرکز هستند. هدف این پژوهش، تحلیل مقایسه‌ای یادگیری ماشینی کسب‌وکار در تصمیم‌گیری‌های مالی موثر با استفاده از مدل معادلات ساختاری (SEM) است. در این مطالعه، رابطه بین سه متغیر کلیدی شامل مدیریت ریسک، حوزه‌های عملکرد مالی و مدیریت موثر وجه نقد با یادگیری ماشین در تصمیم‌گیری مالی بررسی شد.روش‌شناسی پژوهش: پژوهش حاضر از نوع توصیفی–پیمایشی بوده و ابزار جمع‌آوری داده‌ها پرسش‌نامه است. جامعه آماری تحقیق شامل بانک‌ها بوده و حجم نمونه با استفاده از فرمول کوکران برابر با 100 نفر برآورد شد. برای تحلیل داده‌ها از مدل معادلات ساختاری با رویکرد حداقل مربعات جزیی (PLS-SEM) استفاده شد.یافته‌ها: نتایج پژوهش نشان داد که تمامی متغیرهای علی موردبررسی تاثیر مستقیم و مثبت بر یادگیری ماشین در تصمیم‌گیری مالی دارند. تحلیل‌های آماری همچنین تایید کردند که پرسش‌نامه از نظر پایایی و روایی (همگرای و واگرا) دارای کیفیت بالایی است و مدل مفهومی پژوهش به‌خوبی با داده‌ها سازگار است. این نتایج نشان می‌دهد که یادگیری ماشین می‌تواند فرایند‌های تصمیم‌گیری مالی در بانک‌ها را بهبود دهد، دقت پیش‌بینی را افزایش دهد و ریسک تصمیم‌گیری را کاهش دهد.اصالت/ارزش افزوده علمی: این پژوهش با ارایه تحلیل مقایسه‌ای نقش یادگیری ماشین در تصمیم‌گیری مالی و تبیین هم‌زمان اثر مدیریت ریسک، حوزه‌های عملکرد مالی و مدیریت موثر وجه نقد در قالب مدل معادلات ساختاری، چارچوبی یکپارچه برای ارزیابی تاثیر این متغیرها فراهم می‌کند. نتایج پژوهش نشان می‌دهد که بهره‌گیری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین همراه با به‌کارگیری شاخص‌های مدیریت ریسک و عملکرد مالی می‌تواند ابزار موثری برای ارتقای تصمیم‌گیری‌های مالی در سازمان‌ها فراهم آورد.