@article { author = {Ebrahimi, Yousef and Alavi Matin, Yagoub and Khoshfetrat, Sahar and Refaghat, Hasan}, title = {Provide a suitable model for identifying the factors affecting the equipping of banking resources by artificial neural network method}, journal = {Journal of Decisions and Operations Research}, volume = {8}, number = {1}, pages = {17-38}, year = {2023}, publisher = {Ayandegan Institute of Higher Education, Tonekabon, Iran}, issn = {2538-5097}, eissn = {2676-6159}, doi = {10.22105/dmor.2022.301155.1473}, abstract = {Purpose: Banks as a service and financial economic enterprise, while accompanying the economic programs of countries, seek to benefit their stakeholders. In order to achieve this goal, they must be able to equip and allocate their resources optimally. One of the important issues is to identify the factors affecting the absorption of resources that the purpose of this study is to provide a suitable model to identify the factors affecting the supply of resources.Methodology: To achieve the purpose of the research, by reviewing the research background, mission of the bank and the opinions of banking experts, 62 factors were presented in the form of a questionnaire. After approval by banking experts, the questionnaire was distributed to a sample of 30 employees of Tejarat Bank in Zanjan province for pre-testing. Then its reliability was tested and confirmed by Cronbach's alpha. After field collection of research data, the effective components were divided into two main groups of external and internal organizational factors. Then the factors within the organization into four subgroups; Financial, physical, service and communication and human factors were separated. Finally, the main research model was extracted using the model of unattended neural networks (self-organized maps) and the research data were analyzed.Findings: Research findings show that, From the set of factors affecting the provision of banking resources, communication and human factors had the most impact and external factors had the least impact. Also, due to the lack of similarity between the models of research input vectors, the correlation between each of the factors affecting resource equipping was not confirmed.Originality/Value: In this study, using a new approach of neural network model (self-organized mapping) to identify and weigh the factors affecting the equipping of bank resources, the findings of which help to develop the literature in the field of resource equipping.}, keywords = {bank deposits,External Factors,Internal Factors,self-organized maps}, title_fa = {ارائه الگوی مناسب برای شناسایی عوامل تأثیرگذار بر تجهیز منابع بانکی به روش شبکه عصبی مصنوعی}, abstract_fa = {هدف: بانک‌ها به‌عنوان یک بنگاه اقتصادی خدماتی و مالی ضمن همراهی با برنامه‌های اقتصادی کشورها، به دنبال کسب منفعت برای ذینفعان خود می‌باشند. در جهت دستیابی به این اهداف، باید توانایی تجهیز و تخصیص بهینه منابع خود را داشته باشند. یکی از مسایل مهم، شناخت عوامل موثر در جذب منابع می‌باشد که هدف این پژوهش، ارایه الگویی مناسب برای شناسایی عوامل تاثیرگذار بر تامین منابع است.روش‌شناسی پژوهش: برای رسیدن به هدف تحقیق، با مرور پیشینه تحقیق، رسالت بانک و نظرات کارشناسان بانکی، 62 عامل در قالب پرسشنامه‌ای ارایه شد. پرسشنامه پس از تایید خبرگان بانکی، جهت انجام پیش آزمون در یک نمونه 30 نفره از کارکنان بانک تجارت استان زنجان توزیع شد. سپس پایایی آن با آلفای کرنباخ آزمون و تایید گردید. بعد از جمع آوری میدانی داده‌های پژوهش، مولفه‌های موثر در دو گروه اصلی عوامل برون سازمانی و درون سازمانی قرار گرفتند. سپس عوامل درون سازمانی به چهار زیرگروه؛ مالی، فیزیکی، خدماتی و عوامل ارتباطی و انسانی تفکیک شد. در نهایت مدل اصلی پژوهش با استفاده از مدل شبکه‌های عصبی بدون ناظر (نگاشت‌های خود‌سازمانده) استخراج و به تحلیل داده‌های پژوهش پرداخته شد.یافته‌ها: یافته‌های پژوهش نشان می‌دهد که از مجموعه عوامل تاثیر‌گذار بر تامین منابع بانکی، عوامل ارتباطی و انسانی بیشترین تاثیر و عوامل برون سازمانی کمترین تاثیر را داشتند. همچنین با توجه به عدم تشابه بین الگوهای بردارهای ورودی پژوهش، همبستگی بین هر کدام از عوامل موثر بر تجهیز منابع تایید نشد.اصالت/ارزش افزوده علمی: در این پژوهش با استفاده از رویکرد جدیدی از مدل شبکه‌های عصبی (نگاشت‌های خود سازمانده) به شناسایی و وزن‌دهی عوامل موثر بر تجهیز منابع بانکی پرداخته شده که یافته‌های آن به توسعه ادبیات حوزه بانکی در بخش تجهیز منابع، کمک می‌کند.}, keywords_fa = {سپرده‌های بانکی,عوامل برون سازمانی,عوامل درون سازمانی,نگاشت‌های خود سازمانده}, url = {https://www.journal-dmor.ir/article_143331.html}, eprint = {https://www.journal-dmor.ir/article_143331_4b9636b677b0e05c2779fbb533a7356a.pdf} }