Credit Management in Full-Fledged Islamic Bank and Islamic Banking Window: Towards Achieving Maqasid Al-Shariah
Notice bibliographique
Résumé
The percentage of non-performing loans (NPL) and non-performance financing (NPF) in Malaysia commercial banks is under control and does not increase in its percentage since the year 2014 to 2016. These scenarios are the result of the stringent credit management procedures in the commercial banks which if not properly followed could affect banks’ profitability and liquidity. However, there are critics by the public on how Islamic banks normally tend to punish their customers who are the real traders or businessman without fixed monthly income when they slightly late in paying their periodical payment for the bank’s facility or financing. Islamic bank is supposed to help the customer in order for it to achieve maqasid al-Shariah (objectives of Shariah). Thus, this study intends to compare the credit management’s procedure in one of the full-fledged Islamic banks and one of the conventional banks which also offer Islamic banking window. This study also aims to identify the achievement of maqasid al-Shariah through the procedures of credit management in the two banks. This study adopted the qualitative methodology where semi-structured interviews are conducted with 2 bankers from one of the full-fledged Islamic banks and one of the conventional banks which also offer Islamic banking window. Results from this study indicated that each banks has their own strategies and procedures with regard to credit management. Their credit management plans were structured to help customers to secure their loans, financing and assets as well as protecting them from bankruptcy and insolvency which basically comply with maqasid al-Shariah. From this study, it is recommended for commercial banks to apply a strict approval process for loan and financing as well as a strict credit monitoring system to avoid NPL and NPF.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».