Communication in Banking Sector: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Effective banking communication strengthens the relationship between customer, suppliers, stakeholders, manager, client, employees and board of directors. Banker’s experience on banking communication enhances banking system, employee’s behavior and core banking services facilities management. Banking communication improves organizational effectiveness through training, knowledge management, risk management, internal control system and data security management. In modern era, communication channel is transformed into electronic channel promoting e-banking which includes internet banking, mobile banking and e-payment system. Moreover, clerical work shifted into electronic form, which cut costs and satisfy customer.
 Objectives: This paper explores how banker’s experience effects on banking communication in commercial banks, which enhances their understanding level and determines effective communication in workplace.
 Methods: Extensive desk reviews followed by related literature werecarried out to gain better insight regarding the field of study.
 Findings: With the passage of time, computers and technologies have changed the traditional method of communication system. Banks are now using windows, world processing system, excel, computer operating system, DOS, database management system, data planning and database design, data security, internet, intranet, extranet service and email system which increase working performance.
 Conclusions: Bank managers need to understand importance of communication skills in order to increase effectiveness of internal communication between manager and employees.
 Implications: Commercial banks of Nepal requireto update in their communication practices and strategies in order to build proper channel which would help in communication between employees and management.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».