Impact of digital transformation on the individual job performance of insurance companies in Peru
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to analyze and determine the impact of digital transformation on the individual job performance of insurance companies in Peru. The deductive inferential scientific method of explanatory level was used, with a non-experimental design, to four insurance companies that operate in the regions of Arequipa, Cusco, Iquitos, Lima, Tacna and Trujillo. The results generated by structural equations show that customer service experience (CSE), based on digital transformation, had a positive impact on task performance (p ≤ 0.05) and contextual performance (p ≤ 0.05); in contrast, the customer service experience (CSE), based on digital transformation, was found to have no impact on counterproductive behavior (p≥ 0.05). In relation to the collaborator's capabilities (CC) based on digital transformation, the results reveal that it had a significant influence on task performance (p ≤0.05) and contextual performance (p ≤ 0.05), while it did not have any impact on counterproductive behavior (p ≥ 0.05). Likewise, processes based on digital transformation (P) significantly influence task performance (p ≤ 0.05) and contextual performance (p ≤ 0.05), unlike counter-productive behavior that did not present a causal link with the processes (p> 0.05). Finally, the business model based on digital transformation (BM) had no implications for task performance (p> 0.05), contextual performance (p> 0.05) and counterproductive behaviors (p> 0.05). The conclusion of the study indicates that the customer service experience, the collaborator's capabilities and processes based on digital transformation contribute to the performance and contextual performance of the workers of the insurance companies in Peru.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».