EMPOWERING BANKING THROUGH AI: ANALYZING CUSTOMER PERSPECTIVES AND ADOPTION DRIVERS IN INDIA
Notice bibliographique
Résumé
Background: The future of an economy is largely dependent on the functioning of its banking sector. Artificial Intelligence (AI) has turned up as a dynamic force exerting a significant influence over the banking industry functions. This research looks at the role of AI in banking from a customer perspective. Methods: Primary sources of data collection were used and data was gathered from 250 respondents using a well-structured questionnaire. Analysis was conducted deploying various statistical techniques like descriptive statistics and inferential statistics including correlation analysis, regression analysis and ANOVA. The study proposes a framework to measure the intention to adopt AI in Indian banking system and the factors influencing the adoption decisions. Results: The findings show that intention to adopt AI in banking is influenced by awareness, attitude towards AI, subjective norms, perceived risk, perceived usefulness, and knowledge of AI technology. It yields a positive perception and intention towards AI adoption with perceived usefulness and perceived risk having strong correlation with adoption intention. Recommendations are given to accelerate AI in banking by investing in AI integration, customer trust building and tailored marketing strategies. Concludingly, embracing AI can drive banking innovation, deliver better services, build deeper customer relationships and be competitive in the market.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».