Automated Author Profileธาม สถิตย์วิมล
ธาม สถิตย์วิมล
Current S-Index
Sum of Dataset Indices for all datasets
Average Dataset Index per Dataset
Average Dataset Index per dataset
Total Datasets
Total datasets for this author
Average FAIR Score
Average FAIR Score per dataset
Total Citations
Total citations to the author's datasets
Total Mentions
Total mentions of the author's datasets
S-Index Interpretation
The S-Index (Sharing Index) is a comprehensive metric that represents the cumulative impact of all your datasets. It is calculated as the sum of Dataset Index scores across all your claimed datasets.
What it means:
- A higher S-index indicates greater overall impact of your datasets relative to typical datasets in their fields of research
- The S-Index grows as you add more datasets or as existing datasets gain more citations and mentions
- It provides a single number to track your research data impact over time
Current S-Index: 0.0 (sum of 1 dataset Dataset Index scores)
More information here.
S-Index Over Time
Cumulative Citations Over Time
Cumulative Mentions Over Time
Datasets
ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีในด้านโทรคมนาคมและเทคโนโลยีสารสนเทศยังคงปฏิวัติอุตสาหกรรมธนาคารอย่างต่อเนื่องส่งผลให้อุตสาหกรรมการธนาคารทั่วโลกเกิดความปั่นป่วน การแข่งขันที่ทวีความรุนแรงมากขึ้นเรื่อย ๆ ทำให้ธนาคารพาณิชย์ต้องคิดค้นนวัตกรรมเพื่อความอยู่รอด เห็นได้ชัดจากการเปลี่ยนแปลงของธนาคารที่มีสาขาแบบดั้งเดิมไปสู่ Mobile Banking ซึ่งช่วยดึงดูดลูกค้าใหม่ รักษาฐานลูกค้าเดิม และลดต้นทุนเมื่อมีลูกค้ามาใช้มากขึ้นเหตุผลข้างต้นเป็นที่มาของงานวิจัยซึ่งสนใจศึกษาผลกระทบของการออกใช้ Mobile Banking Application ต่อผลการดำเนินงานของธนาคาร โดยมีตัวอย่างเป็นธนาคารในกลุ่มประเทศ ASEAN+6 (ไม่รวมประเทศจีน) รวมถึงศึกษาความสัมพันธ์ของจำนวนบัญชีและปริมาณของธุรกรรม Mobile Banking ต่อผลการดำเนินงานของกลุ่มธนาคารในประเทศไทยระหว่างปี พ.ศ. 2553 – 2561 ผ่านการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณ (Multiple Regression Analysis)ผลการศึกษาพบว่า การเปิดให้บริการ Mobile Banking มีความสัมพันธ์เชิงลบกับกำไรก่อนหักภาษีต่อส่วนของผู้ถือหุ้น (ROE) และรายได้ดอกเบี้ยสุทธิต่อส่วนของผู้ถือหุ้น (NIMOE) หลังจากออกใช้ในปีที่ 1 2 และ 3 และมีความสัมพันธ์เชิงลบกับกำไรก่อนหักภาษีต่อสินทรัพย์ (ROA) และรายได้ดอกเบี้ยสุทธิต่อสินทรัพย์ (NIMOA) หลังจากออกใช้ในปีที่ 2 และ 3 อย่างมีนัยสำคัญที่ระดับ 0.05 โดยสาเหตุอาจเกิดจากต้นทุนที่ใช้พัฒนาเทคโนโลยี การตอบรับต่อการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยี ความเสี่ยงที่ผู้บริโภคยอมรับได้ อิทธิพลทางสังคม ความรู้ความเข้าใจในเทคโนโลยีที่แตกต่างกันในแต่ละภูมิภาค และธนาคารอาจยังไม่สามารถลดต้นทุนเดิม เช่น ต้นทุนสาขา ลงได้อย่างมีนัยสำคัญ นอกจากนี้ในงานวิจัยส่วนที่สองยังพบว่า การเปลี่ยนแปลงของมูลค่าธุรกรรมของ Mobile Banking ในระบบการเงินประเทศไทยมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับอัตราส่วนกำไรก่อนภาษีต่อสินทรัพย์ (ROA) ของกลุ่มธนาคารอย่างมีนัยสำคัญที่ระดับ 0.05ด้วยเหตุข้างต้น ธนาคารหรือผู้พัฒนาเทคโนโลยีควรคำนึงถึงระยะเวลาที่นานขึ้นในการคำนวณหรือลงทุนโครงการทางเทคโนโลยีใหม่ ๆ หน่วยงานกำกับดูแลอาจลดความเข้มงวดในการดูแลเทคโนโลยีหรือนวัตกรรมทางการเงินใหม่ ๆ ลง และเน้นไปที่การสนับสนุนหรือออกแบบโครงสร้างพื้นฐานส่วนกลางให้ดีขึ้นเพื่อสร้างแรงจูงใจให้กับผู้ให้บริการทางการเงิน ถึงกระนั้น ในงานวิจัยส่วนที่สองที่พบว่าการเปลี่ยนแปลงของมูลค่าธุรกรรมของ Mobile Banking ในระบบการเงินประเทศไทยมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับอัตราส่วนกำไรก่อนภาษีต่อสินทรัพย์อย่างมีนัยสำคัญ แสดงให้เห็นว่าในภาพรวมของประเทศไทย การเติบโตของธุรกรรม Mobile banking นั้นส่งผลดีต่ออุตสาหกรรมธนาคารในภาพรวม การปรับปรุงและพัฒนารองรับระบบ Mobile Banking เพิ่มเติมต่อไปจึงอาจเป็นสิ่งที่เหมาะสม นอกจากนี้ยังแสดงให้เห็นด้วยว่าเทคโนโลยีใหม่ ๆ สามารถสร้างผลตอบแทนที่ดีได้ เป็นแนวทางเพื่อชักจูงและพัฒนาระบบการเงินสารสนเทศใหม่ ๆ ต่อไป
Authors
- ธาม สถิตย์วิมล