الخلاصة:
هدفت الدراسة إلى معرفة أثر استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي على جودة اتخاذ القرار الائتماني، كذلك درجة تأثير هذين المتغيرين من وجهة نظر العينة المبحوثة، ولتحقيق هدف الدراسة تم الاعتماد على المنهج الوصفي التحليلي . ولتحقيق غايات الدراسة والإجابة على تساؤلاتها تم تصميم دليل مقابلة كأداة لجمع البيانات والمعلومات اللازمة. وتمت الدراسة الميدانية على سبعبنوك تجارية بولاية غرداية. منها خمسبنوك تجارية عمومية و بنكين خواص، حيث اخترنا عينة قصدية تتكون من سبعخبراء من البنوك محل الدراسة، وأيضا استخدم برمجية التحليل الكيفي للبيانات NVIVOوالتي ساعدتنا على تحليل نتائج المقابلة مع الخبراء.
وتوصلت الدراسة أنإستخدام الذكاء الإصطناعي في التحليل الإئتماني يساعد في ترشيد جودة القرار الائتماني ويساهم في تخفيف نسبة الخطأ في اتخاذ القرار الإئتماني، وإن هناك إدراكا من قبل العاملين بالبنوك الجزائرية محل الدراسة إلى مدى أهمية تطبيق تقنيات الذكاءالإصطناعي في عملية التحليل الائتماني، مع اختلاف الأهمية النسبية لها.
توصي الدراسة بضرورة تبني البنوك الجزائرية للأساليب العلمية الحديثة المصنفة ضمن أبحاث الذكاء الإصطناعي لتقدير الجدارة الائتمانية بدل الطرق الكلاسيكية، كما توصي على توفير التدريب الكافي لمدراء وموظفي قسم الائتمان من أجل ممارسة تقنيات الذكاء الاصطناعي وكيفية الاستفادة في صناعة القرار الائتمانيThe studyaimes to determine the impact of usingartificial intelligence (AI) techniques on the quality of creditdecision-making, as well as the degree of influence betweenthesetwo variables from the perspective of the surveyedsample. To achieve the study's objective, a descriptive-analyticalapproachwasadopted. An interview guide wasdesigned as a tool to collect the necessary data and information to meet the study's goals and answerits questions. The fieldstudywasconducted on seven commercial banks in Ghardaia province, including five public commercial banks and twoprivatebanks. A purposivesampleconsisting of seven experts from the banksunderstudywasselected, and qualitative data analysis software wasused to help analyze the interview resultswith the experts.
The studyfoundthat the use of AI in creditanalysishelps to improve the quality of creditdecision-making and contributes to reducing the error rate in creditdecision-making. There isalsoawarenessamong the employees of the Algerian banksstudiedregarding the importance of applying AI techniques in the creditanalysisprocess, withvarying relative importance.
The studyrecommendsthat Algerian banksadopt modern scientificmethodsclassifiedwithin AI research for assessingcreditworthinessinstead of classicalmethods. It alsorecommendsprovidingadequate training for creditdepartment managers and employees to practice AI techniques and benefitfromthem in creditdecision-making
