Internet Banking in Emergency MarketsThe Case of Jordon - A Note
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this paper is to replicate the Diniz (1998) survey using the case of Jordan as an example of an emerging market. The Diniz framework was developed in order to learn about Web banking models and their adoption in the United States. The findings clearly indicate a gap between Jordanian bank web application and American bank web application. In a more general framework we can extrapolate this commentary to the gap between web usage in developing and developed countries. Kurtas (2000) found that American banks use their web sites not only to provide classical operations such as fund transfer or account details, but also to provide stock trading in the world markets, financial calculators, investment advice, and bill payments. American bank are now using very high technology in encryption in order to provide safety and privacy. They have reached a stage where a number of banks are operating entirely via web without any need for physical location. On the other hand, very limited evidence of web usage at this level was found among Jordanian banks. Both American and Jordanian banking industries do however exhibit weaknesses in the advanced levels of all web opportunities, particularly with regards to customer relationships. Our preliminary results indicate that Jordanian banks have been successful in the introductory phase of web banking. What is now required is to focus on moving Jordanian web banking usage forward with a view to conducting real financial transactions and improving electronic customer relations. This objective can be generalized to banks in developing economies who can no longer ignore the internet as a strategic weapon and distribution channel for their services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».