論文の概要: Empowering remittance management in the digitised landscape: A real-time Data-Driven Decision Support with predictive abilities for financial transactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11476v1
• Date: Mon, 20 Nov 2023 01:04:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-21 20:04:08.776911
• Title: Empowering remittance management in the digitised landscape: A real-time Data-Driven Decision Support with predictive abilities for financial transactions
• Title（参考訳）: デジタル化ランドスケープにおける送金管理の強化:財務取引の予測能力を用いたリアルタイムデータ駆動意思決定支援
• Authors: Rashikala Weerawarna and Shah J Miah
• Abstract要約: 本稿では,データ駆動型予測決定支援手法を提案する。 トランザクショナルビッグデータによって駆動される予測能力の出現を明らかにしました。 このアーティファクトは予測分析と機械学習を統合し、リアルタイムの送信監視を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advent of Blockchain technology (BT) revolutionised the way remittance transactions are recorded. Banks and remittance organisations have shown a growing interest in exploring blockchain's potential advantages over traditional practices. This paper presents a data-driven predictive decision support approach as an innovative artefact designed for the blockchain-oriented remittance industry. Employing a theory-generating Design Science Research (DSR) approach, we have uncovered the emergence of predictive capabilities driven by transactional big data. The artefact integrates predictive analytics and Machine Learning (ML) to enable real-time remittance monitoring, empowering management decision-makers to address challenges in the uncertain digitised landscape of blockchain-oriented remittance companies. Bridging the gap between theory and practice, this research not only enhances the security of the remittance ecosystem but also lays the foundation for future predictive decision support solutions, extending the potential of predictive analytics to other domains. Additionally, the generated theory from the artifact's implementation enriches the DSR approach and fosters grounded and stakeholder theory development in the information systems domain.
• Abstract（参考訳）: ブロックチェーン技術(bt)の出現は、送金トランザクションの記録方法に革命をもたらした。 銀行や送金組織は、従来のプラクティスよりもブロックチェーンの潜在的なメリットを探求することに関心を示している。 本稿では,ブロックチェーン指向の送金業界向けに設計された革新的成果物として,データ駆動予測的意思決定支援手法を提案する。 理論生成型デザインサイエンスリサーチ(DSR)アプローチを用いて,トランザクションビッグデータによる予測能力の出現を明らかにした。 このアーティファクトは予測分析と機械学習(ML)を統合して、リアルタイムのリミタンス監視を可能にし、ブロックチェーン指向のリミタンス企業の不確実なデジタル化された状況において、マネジメントの意思決定者が課題に対処できるようにする。 理論と実践のギャップを埋めることで、この研究は伝達エコシステムのセキュリティを高めるだけでなく、将来の予測的意思決定支援ソリューションの基礎を築き、予測分析の可能性を他の領域に広げる。 さらに、アーティファクトの実装から生成された理論はDSRアプローチを豊かにし、情報システム領域における基盤的およびステークホルダー理論の発展を促進する。

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