The COVID_19 Pandemic’s Effects on Fintech in Banking Sector
Notice bibliographique
Résumé
As a result of the effects of the COVID_19 pandemic, which has greatly affected the global economy, individuals have resorted to using financial technology and modern applications for financial transactions, which help reduce gatherings, given the centralization of the virus and the emergence of new, advanced pests.This paper aims to determine the impact of the COVID_19 pandemic on financial technology in the Jordanian banking sector.However, the quantitative approach was adopted, through electronic survey questionnaires being distributed to 2450 respondents from the population, which are all customers of Jordanian banks who use electronic banking services in the presence of the COVID_19 pandemic.As a result of analyzing 1930 resolution, it was found that the perception of the COVID_19 pandemic has a significant positive impact on Fintech in the Jordanian banking sector and that the perception of the COVID_19 pandemic has a significant positive impact on the dimensions of Fintech in Jordan which are (ease of use, reliability, responsiveness, assurance, interface design, and privacy).This study contributed to determining the extent to which electronic banking services reduce customer visits to branches according to social distancing.The paper explains how the development of technical services should go hand in hand with the bank's development strategies aimed at acquiring and retaining more customers.This paper recommends the need to improve the application of electronic banking services in proportion to customer satisfaction as much as possible.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».