THE ESG EDGE: INNOVATING THE VALUE CHAIN FOR SUSTAINABLE BANKING IN INDIA
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The transition from Banking 4.0 to Banking 5.0 necessitates integrating sustainability and innovation throughout the banking value chain. This study proposes and validates a framework to evaluate these integrations' impact on Economic, ESG (Environmental, Social, and Governance), and Sustainability metrics in the Indian banking sector. The study uses rigorous statistical analysis to validate the framework using data from 325 banking experts from ten major banks as well as secondary sources like sustainability reports. The framework includes Primary Activities (customer-centric solutions, risk assessment, digital transformation, stakeholder engagement, and continuous monitoring) and Support Activities (governance, human capital development, data analytics, risk management, and operations efficiency). The findings demonstrate strong validity and reliability across dimensions, as indicated by goodness-of-fit indices (RMSEA, CFI, IFI). Value chain integration innovation improves overall sustainability results and has a favorable impact on economic and ESG performances. The analysis indicates consistent positive connections between value chain integration, ESG performance, and economic outcomes, with high explanatory power (R-squared 0.616 to 0.953). This research provides guidance and ideas for banks navigating sustainable development, bridging the gap between Banking 4.0 and 5.0. It emphasizes the importance of banks embracing technology and sustainability in tandem in order to achieve long-term resilience and societal impact in Banking 5.0. Keywords: Banking 5.0, Indian Banking System, Innovation, Sustainability, Value Chain
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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 | 0,013 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,000 |
| Communication savante | 0,008 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle