論文の概要: Artificial Intelligence in the Service of Entrepreneurial Finance: Knowledge Structure and the Foundational Algorithmic Paradigm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13213v1
• Date: Wed, 22 Nov 2023 07:58:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 15:57:58.289474
• Title: Artificial Intelligence in the Service of Entrepreneurial Finance: Knowledge Structure and the Foundational Algorithmic Paradigm
• Title（参考訳）: 起業家金融サービスにおける人工知能:知識構造と基礎的アルゴリズムパラダイム
• Authors: Robert Kudeli\'c and Tamara \v{S}maguc and Sherry Robinson
• Abstract要約: この研究は、起業家ファイナンス文学における人工知能の応用に関する文献的レビューを提供する。 文献分析は、知識分野の概念、知性、社会構造に関する豊富な洞察を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8287206589886879
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While the application of Artificial Intelligence in Finance has a long tradition, its potential in Entrepreneurship has been intensively explored only recently. In this context, Entrepreneurial Finance is a particularly fertile ground for future Artificial Intelligence proliferation. To support the latter, the study provides a bibliometric review of Artificial Intelligence applications in (1) entrepreneurial finance literature, and (2) corporate finance literature with implications for Entrepreneurship. Rigorous search and screening procedures of the scientific database Web of Science Core Collection resulted in the identification of 1890 relevant journal articles subjected to analysis. The bibliometric analysis gives a rich insight into the knowledge field's conceptual, intellectual, and social structure, indicating nascent and underdeveloped research directions. As far as we were able to identify, this is the first study to map and bibliometrically analyze the academic field concerning the relationship between Artificial Intelligence, Entrepreneurship, and Finance, and the first review that deals with Artificial Intelligence methods in Entrepreneurship. According to the results, Artificial Neural Network, Deep Neural Network and Support Vector Machine are highly represented in almost all identified topic niches. At the same time, applying Topic Modeling, Fuzzy Neural Network and Growing Hierarchical Self-organizing Map is quite rare. As an element of the research, and before final remarks, the article deals as well with a discussion of certain gaps in the relationship between Computer Science and Economics. These gaps do represent problems in the application of Artificial Intelligence in Economic Science. As a way to at least in part remedy this situation, the foundational paradigm and the bespoke demonstration of the Monte Carlo randomized algorithm are presented.
• Abstract（参考訳）: ファイナンスにおける人工知能の応用は長い伝統があるが、起業の可能性はごく最近まで徹底的に研究されてきた。 この文脈では、起業家金融は将来の人工知能の普及にとって特に豊かである。 本研究は,(1)起業家財務文献,(2)企業財務文献における人工知能の応用に関する文献的考察と,それによる起業の意義について考察する。 科学データベースウェブ・オブ・サイエンス・コア・コレクションの厳密な検索とスクリーニングの手続きにより、1890年の関連する論文が分析の対象となった。 文献分析は、知識分野の概念、知的、社会的構造に関する豊富な洞察を与え、未発達の研究の方向性を示す。 私たちが特定できる限り、これは人工知能、起業家シップ、ファイナンスの関係に関する学術分野を地図化し、文献的に分析する最初の研究であり、起業家シップにおける人工知能手法を扱う最初のレビューである。 結果によると、ニューラルネットワーク、ディープニューラルネットワーク、サポートベクトルマシンは、ほぼすべての特定トピックニッチで高度に表現されている。 同時に、トピックモデリング、ファジィニューラルネットワーク、階層的自己組織化マップを適用することは極めて稀である。 この研究の要素として、そして最後に述べられる前に、この論文はコンピュータ科学と経済学の関係におけるある種のギャップについての議論も扱う。 これらのギャップは、経済科学における人工知能の適用における問題を表している。 この状況を少なくとも部分的に解決する方法として,モンテカルロ乱数化アルゴリズムの基礎パラダイムと自発的な実演が提示される。

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