Depending on the amount of data to process, file generation may take longer.

If it takes too long to generate, you can limit the data by, for example, reducing the range of years.

Article

Download file Download BibTeX

Title

The factors disrupting the evolution of artificial intelligence in operational risk management in the Bangladeshi IT sector - a case study

Authors

[ 1 ] Wydział Inżynierii Zarządzania, Politechnika Poznańska | [ 2 ] Instytut Logistyki, Wydział Inżynierii Zarządzania, Politechnika Poznańska | [ SzD ] doctoral school student | [ P ] employee

Scientific discipline (Law 2.0)

[6.6] Management and quality studies

Title variant

PL Czynniki zakłócające rozwój sztucznej inteligencji w zarządzaniu ryzykiem operacyjnym w sektorze IT w Bangladeszu - studium przypadku

Year of publication

2023

Published in

Zeszyty Naukowe Politechniki Poznańskiej. Organizacja i Zarządzanie

Journal year: 2023 | Journal number: nr 87

Article type

scientific article

Publication language

english

Keywords
EN
  • operational risk management
  • artificial intelligence
  • machine learning
  • IT
  • Bangladesh
PL
  • zarządzanie ryzykiem operacyjnym
  • sztuczna inteligencja
  • ucze-nie maszynowe
  • IT
  • Bangladesz
Abstract

EN Despite the enormous potential and benefits of AI deployment or adoption, Bangladesh’s IT sector has yet to utilize AI for operational risk management (ORM). The main purpose of this research is to identify the primary barriers to AI deployment in operational risk management, as seen by professionals at the chosen company from the IT Sector in Bangladesh, and to interpret the findings under the TOE framework (Technology-Organization-Environment Framework). This study will provide a summary of the current state of artificial intelligence in operational risk management in Bangladeshi enterprises from the IT Sector, and identify the primary barriers to AI adoption in operational risk management in Bangladesh through an examination of Bangladeshi professionals' perceptions. The study's findings are determined using a quantitative approach. This article presents the findings of an online survey questionnaire conducted on IT professionals from a Bangladeshi IT organization. Results indicate that the internal culture and social components, transparency issues, insufficient financial investment, sufficient non-AI techniques, insufficient legal and ethical framework, bias, inaccuracy, feedback, and algorithm misuse are key challenges. Applying the TOE framework, the above have been classified into three categories of barriers: organizational, environmental, and technical.

PL Pomimo niebywałego potencjału i korzyści płynących z implementacji sztucznej inteligencji w sektorze IT, Bangladesz nie zastosował jeszcze tej technologii w zarządzaniu ryzykiem operacyjnym. Podstawowym celem zaprezentowanych w tekście badań było określenie podstawowych barier uniemożliwiających wprowadzenie technologii AI w obszarze zarządzania ryzykiem operacyjnym na podstawie rozpoznań dokonanych przez przedstawicieli wybranych firm reprezentujących sektor IT w Bangladeszu. Wyniki badań zostały skonsultowane w ramach TOE (Technology-Organization-Environment Framework). Badanie niniejsze stanowi podsumowanie dotychczasowego wymiaru zastosowania sztucznej inteligencji w zarządzaniu ryzykiem w bangladeskich przedsiębiorstwach z branży IT. Ponadto artykuł zawiera – opartą na badaniach ankietowych, przeprowadzonych wśród przedstawicieli sektora IT z Bangladeszu – identyfikację podstawowych barier uniemożliwiających zastosowania sztucznej inteligencji w działaniach mających na celu określenie ryzyka operacyjnego. Metodologią badania były badania ilościowe, które wykazały, iż na drodze do zastosowania sztucznej inteligencji w przestrzeni określania ryzyka operacyjnego w branży IT w Bangladeszu leży szereg problemów. Wśród nich należy wymienić: kulturę wewnętrzną zarządzania, czynniki społeczne, problemy związane z transparentnością, niewystarczające inwestycje finansowe. Ponadto wskazać należy na istnienie innych technik zarządzania, które nie wykorzystują sztucznej inteligencji. W Bangladeszu nie funkcjonują wystarczające ramy prawne i etyczne, a w przedsiębiorstwach często panuje stronniczość, niedokładność, a same algorytmy bywają używane w nieprawidłowy sposób. Wymienione kluczowe wyzwania mogą zostać przyporządkowane do trzech kategorii: barier organizacyjnych, środowiskowych oraz technicznych.

Pages (from - to)

9 - 31

DOI

10.21008/j.0239-9415.2023.087.01

URL

https://zeszyty.fem.put.poznan.pl/The-Factors-Disrupting-The-Evolution-of-Artificial-Intelligence-in-Operational-Risk,165973,0,1.html

License type

CC BY-SA (attribution - share alike)

Open Access Mode

open journal

Open Access Text Version

final published version

Date of Open Access to the publication

at the time of publication

Full text of article

Download file

Access level to full text

public

Ministry points / journal

70

This website uses cookies to remember the authenticated session of the user. For more information, read about Cookies and Privacy Policy.