Legal and cybersecurity challenges of integrating artificial intelligence and the internet of things in financial institutions in the United Arab Emirates and Jordan
Notice bibliographique
Résumé
The study looks into the intersection of Artificial Intelligence (AI) with the Internet of Things (IoT), especially the legal, regulatory, and cybersecurity integration challenges within the context of UAE and Jordan's financial sectors. The objective of the study was to assess the relative impact of the cybersecurity challenges, legal infrastructures, and e-governance maturity on the cyber threats and trust of clientele. The study utilized a quantitative research design, gathering data through a survey distributed to employees and managers within a number of financial institutions. With a data sample of 400 employees, the survey data were analyzed through a variety of methods, such as descriptive statistics, reliability, Pearson correlations, and Structural Equation Modelling (SEM). The study established that the risks posed by inadequate cybersecurity infrastructures substantially increase the threats. Also, the risks posed by inadequate legal regulations and low e-governance maturity do not appear to increase the challenges. Legal adequacy positively impacts trust. Exposure to cyber threats with unmitigated risks and poor legal regulations and low e-governance maturity do not appear to increase the challenges. The study relies on the trust of cyber clientele to validate and uphold the proposed theoretical framework suggesting the need for an integrated approach consisting of high-quality legal regulations, comprehensive governance, and secure advanced cybersecurity to ensure the safe merging of AI and IoT. In addition, the study sheds light on the perspectives of policymakers, regulators, and financial institutions aiming to build safe and reliable digital financial systems in the UAE and Jordan.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».