I AE S   I n t e r n at ion al  Jou r n al   of   Ar t if icial   I n t e ll ig e n c e   ( I J - AI )   Vol.   14 ,   No.   4 Augus 2025 ,   pp.   2559 ~ 2567   I S S N:  2252 - 8938 ,   DO I 10 . 11591/i jai . v 14 .i 4 . pp 25 59 - 2567             2559     Jou r n al  h omepage ht tp: // ij ai . iaes c or e . c om   C h al le n g e s of  r e c o m m e n d e r  s yst e m s i n   f in an c e  a n d   b an k in g:  a  syste m at i c  r e vi e w       L os s an   B on d e 1 ,   Abd ou Karim   B ichan ga 2   1 D e pa r tm e nt  of  A ppl ie d S c ie nc e s , S c hool  of  P os tg r a dua te  S tu di e s A dve nt is U ni ve r s it y of  A f r ic a , N a ir obi , K e nya   2 S c hool  of  C omput in g, N a z B oni  U ni ve r s it y, B obo - D io ul a s s o,  B ur ki na  F a s o       Ar t icle   I n f o     AB S T RA CT   A r ti c le  h is tor y :   R e c e ived  Apr   17,   2024   R e vis e F e 25,   2025   Ac c e pted  M a r   15,   2025       Reco mmen d er  s y s t ems   are  w i d el y   ap p l i e d   i n   v ari o u s   d o mai n s ,   i n cl u d i n g     e - co mmerce,   mark et i n g ,   an d   ed u ca t i o n .   D es p i t e   t h ei p o p u l ari t y ,   reco mmen d er  s y s t em s   are  n o t   w i d el y   u s ed   i n   fi n a n c an d   b an k i n g .   T h i s   p ap er  ai m s   t o   i d en t i f y   t h ch al l en g es   as s o c i at e d   w i t h   u s i n g   reco mme n d e r   s y s t ems   i n   fi n an ce  a n d   b a n k i n g   an d   reco mmen d   d i rect i o n s   fo f u t u re   res earch .   U s i n g   s y s t ema t i l i t era t u re  rev i e w   (SL R)  me t h o d ,   5 2   p ap er s   w ere   s el ec t ed   a n d   a n al y ze d .   A   t h ree - s t e p   p r o ces s   w as   u s e d   t o   mak t h e   s e l ect i o n .   Fi rs t ,   k e y w o rd   s e arch   w a s   mad t o   i d en t i f y   s ee d   l i s t   o s o u rces .   A   s n o w b al l   t ec h n i q u w i t h   s p eci f i i n cl u s i o n   an d   ex cl u s i o n   cr i t er i w a s   ap p l i e d   t o   ex p an d   t h l i s t .   Fi n al l y ,   q u i ck   s t u d y   w as   mad t o   p r o d u ce  t h e   fi n a l   l i s t   o s o u rce s   t o   co n s i d er.   T h ro u g h   t h s t u d y   o t h 5 2   rel ev a n t   p a p ers ,   t h ree  mai n   ch a l l e n g e s :   i t ran s p are n cy ,   et h i cs ,   an d   d at p ri v acy ;   ii h an d l i n g   co mp l ex   co n t e n t   i n f o rmat i o n   an d   acc o u n t i n g   fo mu l t i p l u s er  b eh a v i o rs an d   i i i e x p l ai n ab i l i t y   o A mo d el s   w ere  i d e n t i fi ed .   T h i s   s t u d y   h a s   es t a b l i s h ed   t h b arr i ers   t o   ad o p t i n g   reco mme n d er  s y s t e ms   i n   t h fi n a n ce  an d   b an k i n g   i n d u s t ry .   Sp ec i fi s u b j ect s   o co n cern   i d e n t i fi ed   i n c l u d co l d - s t ar t   p ro b l em s ,   p ers o n a l i za t i o n ,   fra u d   d et ec t i o n ,   t ran s p are n c y ,   an d   d at p ri v acy .   T h s t u d y   reco mmen d s   fu r t h er  res earc h   l ev era g i n g   ad v an ced   mach i n e   l earn i n g   mo d e l s   a n d   emerg i n g   t ec h n o l o g i es   t o   fi l l   t h g a p .   K e y w o r d s :   C ha ll e nge s   of   r e c omm e nda ti on  f or   f inanc e   a nd  ba nking   E t h i c s   a n d   p r i v a c y   o f   A I   s o l u t i o n s   E xplaina bil it o f   AI   m ode ls   R e c omm e nde r   s ys tems   R e li a bil it of   A I   m ode ls   Th i s   i s   a n   o p en   a c ces s   a r t i c l u n d e r   t h CC  B Y - SA   l i ce n s e.     C or r e s pon din A u th or :   L os s a B onde   De pa r tm e nt  of   Applied   S c ienc e s ,   S c hool  o f   P os tgr a dua te  S tudi e s ,   Adve nti s Unive r s it o f   Af r ica     P r ivate   B a g,   M ba ga thi ,   00503,   Na ir obi,   Ke nya   E mail:   bonde l@au a . a c . ke       1.   I NT RODU C T I ON   I thi s   c e ntur y   of   inf o r mation   ove r load,   r e c omm e nde r   s ys tems   a r e   be ing   s tr a tegic a ll a dopted   by   many  indus tr ies ,   including  r e tail,   e nter tainment,   e - c omm e r c e ,   mar ke ti ng ,   bus ines s e s ,   a nd  e duc a ti on,   to  guide  us e r s ,   c us tom e r s ,   a nd  p r os pe c ts   in  c hoos ing  a mon va s a mount s   of   a va il a ble  op ti ons   or   of f e r s .   S ur pr is ingl y,   de s pit e   the  g r owing  popular it of   r e c omm e nde r   s ys tems ,   they  a r e   not  c ur r e ntl wide ly  us e in  the  f inanc e   a nd  ba nking  indus tr y.   T he   r e a s ons   f or   the  s low  a dopti on  of   r e c omm e nde r   s ys tems   in  f inanc e   a nd  ba nking  ha ve   not  be e n   we ll   inves ti ga ted.   T h is   s tudy  a im s   to  e s tablis the  c ha ll e nge s   a nd   r e a s ons   why  r e c omm e nde r   s ys tems   a r e   not  c omm on  in  f inanc e   a nd  ba nking.   E xtens ive  li ter a tur e   e xis ts   a bout  r e c omm e nde r   s ys tems   a nd  their   c ha ll e nge s   in  ge ne r a l .   F o r   ins tanc e ,   S ha r a f   e t   al .   [ 1]   pr ovide   a   c ompr e he ns ive  dis c us s i on  a bout   thes e   s ys tems   a nd  e numer a te  the   f ol lowi ng   s e ve a s   the  main   c ha ll e nge s   o f   r e c omm e nda ti on   s ys tems c old   s tar t,   s hil li ng   a tt a c k,   s ynonymy,   late nc y,   s pa r s it y,   gr e s he e p,   a nd  s c a labili ty  pr oblems .   How e ve r ,   th e s e   c ha ll e nge s   a r e   c omm on  to  a ll   r e c omm e nda ti on   s ys tems   a nd  a r e   ins uf f icie nt  to  jus ti f r e c o mm e nda ti on  s ys tems   s low  a dopti on  in  the  f inanc e   a nd  ba nking  s e c tor s .   A   mor e   f oc us e s tudy  a ddr e s s ing  r e c omm e nda ti on   s ys tems   in  f inanc e   a nd  ba nking   highl ight s   the   pivot a r ole   of   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2252 - 8938   I nt  J   Ar ti f   I ntell Vol.   14 ,   No.   4 Augus 2025 :   255 9 - 2567   2560   r e c omm e nda ti on  s ys tems   in  dive r s e   s e c tor s ,   pa r ti c ular ly  e mphas izing  thei r   s igni f ica nc e   in   the   f inanc ial  s e r vice s   indus tr y.   T he   pa pe r   c a tegor ize s   r e c omm e nda ti on  s ys tems   int c oll a bor a ti ve   f il ter ing,   c onte nt - ba s e d,   a nd  hybr id  models ,   p r opos ing  f utu r e   r e s e a r c a ve nue s   s uc a s   a   c ompr e he ns ive  li ter a tur e   r e view   on  a pplyi ng  de e lea r ning  in  f inanc e   a nd  de ve lopi ng  s pe c ialize models   f or   f inanc ial  r e c omm e nda ti on  s ys tems .   T he   a uthor s   a ls s tr e s s   the  im por tanc e   of   s ys tema ti c   e va luations   in  f inanc e   a nd  ba nking   a ppli c a ti ons   to   e nha nc e   ove r a ll   pe r f o r manc e   a nd  e f f e c ti ve ne s s .   W hil e   R oy  a nd   Dutta   [ 2 ]   s ugge s ted  inves ti ga ti ng  t he   us e   of   de e p   lea r ning   tec hniques   in   th e   f inanc e   a nd  ba nking  s e c tor   mor e ,   Hua ng  e al.   [ 3]   ha s   a lr e a dy  e xplor e the  us e   of   de e lea r ning  s pe c if ica ll in  the  f inanc e   a nd  ba nking   s e c tor .   T he   a uthor s   thor oug hly  s ur ve ye the   li te r a tur e   on   a pplyi ng   de e p   lea r ning  in   f inanc e   a nd  ba nking ,   f il li ng   a   n otable   void   in   e xi s ti ng  s tudi e s .   Ana lyzing  40   s e lec ted  a r ti c les   f r om   2014   to   2018,   the  a uthor s   s ys tema ti c a ll e va luate   de e le a r ning  models   a c r os s   s e ve c or e   domains .   T he ir   e mphas is   on  da ta  pr e pr oc e s s ing,   inpu ts ,   a nd   e va luation  r ules   pr ovides   va luable   ins i ghts ,   making  th is   s tudy  a e s s e nti a l   r e s our c e   f or   a c a de mi c s   a nd  pr a c ti ti one r s   s e e king  a   c ompr e he ns ive  unde r s tanding  o f   de e p   lea r ning  a ppli c a ti ons   in  f inanc e   a nd  ba nking .   I a   p r e li mi n a r e xplor a ti on   of   the   e xis ti ng  li te r a tur e ,   thi s   s tud noti c e ga ps   in  th e   f unda menta c ha ll e nge s   s pe c if ic   to   r e c omm e nda ti on  s ys tems   f or   f inanc e   a nd  ba nking .   T he r e f or e ,   thi s   s tudy  pr opos e s   a   s ur ve to  a ddr e s s   thi s   pa r ti c ular   ga by  identif ying  the  c ha ll e nge s   f ir s t ,   a nd  th e pr ope r   f utur e   r e s e a r c c a be   r e c omm e nde to  a dd r e s s   t he m.   T he   r e maining  pa r t   of   the  pa pe r   is   or ga nize int o   thr e e   s e c ti ons .   S e c ti on  pr ov ides   de tails   of   the   methodology,   whi le  s e c ti on  3   in tr oduc e s   a nd   dis c us s e s   the  s tudy   r e s ult s .   T he   pa pe r   c onc ludes   in   s e c ti on  4,   s umm a r izing   the  f indi ngs   a nd   their   im pli c a ti ons   f o r   pr a c ti c e   a nd  f utur e   r e s e a r c h.       2.   M E T HO D   T he   s ys tema ti c   li ter a tur e   r e view   ( S L R )   methodolo gy  of   th is   wor is   ins pir e by   [ 4] .   An   ove r view   o f   the  pr oc e s s   is   de picte in   F igu r e   1 .   T he   pr oc e s s   be gins   with  ident if ying   r e s e a r c que s ti ons ,   wh ich  he lp   f or mul a te  the  k e ywor ds   a nd   s e a r c ter ms   ne c e s s a r f o r   the  ne xt   s teps .   An   ini ti a l   s e e li s o f   s our c e s   wa s   obtaine us ing  s e a r c ke ywor ds   a nd  ter ms   with  Google   S c holar   a nd   S e mantic  S c hola r   s e a r c e ngi ne s .   T his   s e e li s wa s   then  us e to  ini ti a te  a   s nowba ll   m e thod  to  pr odu c e   a e xtende li s t   of   s our c e s .   F i na ll y,   the  e xtende li s o f   s our c e s   wa s   e xa mi ne d,   a nd   the   f in a li s t   of   s our c e s   to   r e tain   f or   the   s tudy  wa s   made .   E a c of   the  main  s teps   of   the   pr oc e s s   is   de tailed  in  F igur e   1 .           F igur e   1.   S ys tema ti c   li te r a tur e   r e view   method       2. 1.     I d e n t i f r e s e ar c h   q u e s t ion s   T he   s tudy   a im s   to   identi f y   the  main  c ha ll e nge s   f a c ing  the   r e c omm e nde r   s ys tems   in  f inanc e   a nd   ba nking  a nd  f or mul a te  r e s e a r c dir e c ti ons .   T he   f ol lowing  que s ti ons   ha ve   dir e c ted  the  inves ti ga ti on:     R Q1:  W ha a r e   the  c ha ll e nge s   of   us ing  r e c omm e nd e r   s ys tems   in  f inanc e   a nd  ba nking?     R Q2:  How   a r e   the  c ur r e nt  c ha ll e nge s   be ing  a ddr e s s e d?     R Q3:  Ar e   the  c ur r e nt  s olut ions   s a ti s f a c tor y?   T he s e   que s ti ons   will   f or m   the  ba s is   f or   int e r r oga ti n the  f in a l   li s o f   s our c e s   r e taine to   be   pa r t   of   the  s tudy.     2. 2.     P e r f or m   k e ywor d s   s e ar c h   T he   s e a r c is   ba s e on  ke ywor ds   de r ived  f r om  th e   r e s e a r c que s ti ons ,   whic a r e   then  us e to   f or m   the  s e a r c ter ms .   T he   s e a r c ter ms   a r e   di r e c tl inp utt e int o   s e a r c e ngine s .   I n   thi s   s tep,   we   us e the   Google   S c holar   a nd  S e mantic   S c holar   s e a r c e ngines .   a)   De f ini ng  ke ywor ds :   b a s e on   the   topi c   a nd  the   r e s e a r c que s ti ons ,   the   f oll owing   ke ywor ds   a r e   de f i ne d:    i)   r e c omm e nde r   s ys tems ,   ii )   r e c omm e nda ti on  s ys tems ,   ii i)   f inanc e ,   iv)   ba nking,   a nd  v)   c ha ll e nge s .   b)   De f ini ng  the  s e a r c ter ms the  s e a r c ter ms   a r e   c ombi na ti ons   of   ke ywor ds ,   logi c a ope r a tor s   a nd  s pe c ial  s ymbol s .   T wo  ke s e a r c te r ms   on  both   the  ti tl e   a n c ontent  we r e   us e d:     int it le:( " R e c omm e nde r   s ys tems "   OR   " R e c omm e n da ti on  s ys tems " )   AN ( " F inanc e "   OR   " B a nking" ) :   m e a ning  that  the  ti tl e   mus c ontain   r e c omm e nde r /r e c omm e nda ti on  s ys tems   a nd  f inanc e   or   ba nking.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J   Ar ti f   I ntell     I S S N:   2252 - 8938       C hall e nge s   of  r e c omm e nde r   s y s te ms   in  fi nanc e   and  bank ing:   a   s y s tem ati c   r e v iew   ( L os s an  B onde )   2561     ( " R e c omm e nde r   S ys tems "   OR   " R e c omm e nda ti on   S ys tems " )   AN ( " F inanc e "   OR   " B a nking" )   AN ( " C ha ll e nge s " ) whic mea ns   that  the  c ontent   m us include   r e c omm e nde r /r e c omm e nda ti on  s ys tems   a nd  f inanc e   or   ba nking  a nd  c ha ll e nge s .   Along  with  thes e   s e a r c ter ms ,   the  ini ti a s e a r c wa s   li mi ted  to  pa pe r s   publi s he in  the  las two  ye a r s   ( 2022  a nd  a bove ) .     2. 3.     App ly   s n owbal s e ar c h   T he   s nowba ll   method  is   one   of   the   li ter a tur e   r e vie methods   us e to  e xt r a c r e leva nt  li te r a tur e   f or   a   given  topi c   [5 ] .   T his   method  invol ve s   r e view ing   th e   r e f e r e nc e s   of   ini ti a ll identif ied  pa pe r s   to  f ind  a d dit ional  r e leva nt  s our c e s .   F or   qua li ty  pu r pos e s ,   the  li t e r a tur e   c ons ider e in  thi s   s tudy  is   s tr ictly  li mi ted  to    pe e r - r e view e wor k,   including   jou r na a r ti c les ,   c o nf e r e nc e   a r ti c les   a nd   r e s e a r c books .   F ur ther m or e ,   on ly  r e putable   a c a de mi c   s our c e s   ha ve   be e a c c e pted:  AC M   Digit a L ibr a r y,   S pr inger L ink,   E ls e vier ,   I E E E   Xplor e   Digit a L ibr a r y,   a nd  a r Xiv .   T a ble  s umm a r ize s   th e   c ompl e te  inclus ion  a nd  e xc lus ion  c r it e r ia.       T a ble  1.   I nc lus ion  a nd  e xc lus ion  c r it e r ia   C r it e r ia   I nc lu s io n   E xc lu s io n   T ype  of  publi c a ti on   P e e r - r e vi e w e d pa pe r s   N on - pe e r   r e vi e w e d   D a ta ba s e  or  I nde x   A C M  D ig it a L ib r a r y, E ls e vi e r , S pr in ge r , I E E E  X pl or e , a r X iv   O th e r   da ta ba s e s   D a te s   F r om 2017 t o 2024   B e f or e  2017   L a ngua ge   E ngl is h   non - E ngl is h   C it . i nde x pr io r  2020   ≥ 7 f or  2020   7   C it . i nde x 2020+   ≥ 3   3       2. 4.     E xam in e   t h e   s ou r c e s   De s pit e   the  r igor ous   p r oc e s s   us e to  s e lec pa pe r s ,   s e ve r a non - r e leva nt  pa pe r s   may   pa s s   the  f il ter s .   T he s e   pa pe r s   we r e   e li mi na ted   by  manua ll y   s ki mm ing  the   c ontent.   Dur ing   the  s kim mi ng ,   only   the  ti tl e ,   a bs tr a c t,   int r oduc t ion,   a nd   c onc lus ion  we r e   quick ly  r e a d   to   de ter mi ne   the   a li gnment   of   the   pa pe r   with  the  s tudy’ s   objec ti ve   a nd  r e s e a r c que s ti ons .     2. 5.     Dat a   e x t r ac t ion   an d   an alys is   R e leva nt  da ta  f r om   the   s e lec ted  pa pe r s   we r e   e xtr a c ted  a nd  a na lyze d   to   identif y   c omm on   c ha ll e nge s   a nd  s olut ions .   T his   p r oc e s s   invol ve d:     R e a ding  a nd  a nnotating  e a c pa pe r   to   e xtr a c pe r ti ne nt  inf or mation   r e late to   the  r e s e a r c que s ti on s.     C a tegor izing  the  c ha ll e nge s   identif ied  in   e a c pa pe r .     S umm a r izing  the   s pe c if ic  c ha ll e nge s   f a c e by  r e c o mm e nde r   s ys tems   in  f inanc e   a nd  ba nking .     I de nti f ying  ga ps   in   the  c ur r e nt  r e s e a r c a nd  s ugge s ti ng  f utu r e   r e s e a r c dir e c ti ons .   B f oll owing   thes e   s tr uc tu r e d   a nd   de tailed  s tep s ,   the   methodology   e ns ur e s   that   the  r e s e a r c pr oc e s s   is   tr a ns pa r e nt,   r e pli c a ble,   a nd  tho r ough.   T his   a pp r oa c pr ovides   a   s oli f ounda ti on  f o r   identif y ing  a nd  a ddr e s s ing  the  c ha ll e nge s   of   us ing  r e c omm e nde r   s ys tems   in  the  f inanc e   a nd  ba nk ing   s e c tor s .       3.   RE S UL T S   AN DI S CU S S I ON   T his   s tudy   e xplor e d   the  c ha ll e nge s   o f   im pleme nti ng  r e c omm e nde r   s ys tems   in   the   f inanc e   a nd   ba nking  s e c tor s .   Although   p r e vious   s tudi e s   ha v e   e xtens ively  a na lyze r e c omm e nde r   s ys tems   in   va r ious   domains   s uc a s   e - c omm e r c e ,   mar ke ti ng,   a nd   e duc a ti on,   they   ha ve   not   e xpli c it ly   a ddr e s s e the  unique   c ha ll e nge s   a nd  r e quir e ments   o f   the  f inanc e   a nd   ba nking  indus tr y.   T his   ga p   in   the   r e s e a r c ne c e s s it a ted  a   f oc us e inves ti ga ti on  int the  s pe c if ic  is s ue s   f a c e by  f inanc ial  ins ti tut ions   whe n   a dopti ng  thes e   s ys tems .   M a in  r e s ult s im pr ove a c c ur a c a nd  r obus tnes s   of   r e c omm e nda ti ons   thr ough  int e gr a ti ng   va r ious   da ta  s our c e s   a nd  a dva nc e mac hine  lea r ning  models .   T he   int e gr a ti on   of   tempo r a c ontexts   a nd  the  e xploi tation  of   mul ti ple  types   of   da ta .   I nc ludi ng   non - tr a dit ional  da ta  s our c e s ,   s igni f ica ntl y   im pr ove the   pe r f or manc e   of   f inanc ial  r e c omm e nda ti on  s ys tems .   L e s s ons   lea r ne d:  a im por tant  les s on  lea r ne f r om  thi s   s tudy  is   that  da ta  tr a ns pa r e nc y,   e thi c a l   de s ign,   a nd  c onf identialit a r e   e s s e nt ial  f or   buil di ng  us e r   tr us a nd  f a c il it a ti ng  the  a dopti on   of   r e c omm e nde r   s ys tems   in  f inanc e .   Us e r s   a r e   mor e   li ke ly  to  e nga ge   with  s ys tem s   they  pe r c e ive  a s   f a ir ,   s e c ur e ,   a nd   unde r s tanda ble,   pa r ti c ular ly  in  s e ns it ive  domains   li ke   ba nking.   I nc or por a ti ng  c lea r   e xplana ti ons   f or   r e c omm e nda ti ons   a nd  a dhe r ing   to   e thi c a l   s tanda r ds   not   only   im pr ove s   us e r   e xpe r ienc e   but   a ls e ns ur e s   c ompl ianc e   with  r e gulator y   f r a mew or ks .   M is take s   made a   c r it ica mi s take   made   e a r ly   in   th e   pr oc e s s   wa s   the  ove r - r e li a nc e   on   tr a dit ional  d a ta   s our c e s ,   s uc a s   c r e dit   s c or e s   a nd  tr a ns a c ti on  his tor ies .   T his   li mi ted  the  s ys tem’ s   a bil it to  ge ne r a te  mor e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2252 - 8938   I nt  J   Ar ti f   I ntell Vol.   14 ,   No.   4 Augus 2025 :   255 9 - 2567   2562   a c c ur a te,   dyna mi c ,   a nd   pe r s ona li z e r e c omm e nd a ti ons   that  a c c ount   f or   a   br oa de r   r a nge   of   f a c to r s .   As   a   r e s ult ,   the   e f f e c ti ve ne s s   of   the  r e c omm e n da ti ons   wa s   c ons tr a ined,   highl ight ing   the   ne e f o r   a   mor e   holi s ti c   a ppr oa c that  int e gr a tes   both   t r a dit ional  a nd   non - tr a dit ional  da ta  s our c e s   a nd  a dva nc e a lg or it hmi c   tec hniques .     3. 1.     S u m m ar o f   k e y   f in d in gs   T hr ough   the   s tudy  o f   52   s e lec ted  pa pe r s ,   we   identif ied  a nd   c a tegor ize d   the   c ha ll e nge s   of   im pleme nti ng  r e c omm e nde r   s ys tems   in  f inanc e   a nd  ba nking  int nine  dis ti nc gr oups .   T he s e   c a tegor ies   highl ight   the   mul ti f a c e ted  na tu r e   o f   the  is s ue s   a ha nd ,   r a nging   f r o m   tec hnica hur dles   to   e thi c a l   c ons ider a ti ons .   T a ble  pr ovides   a   de tailed  c a tego r iza ti on  of   thes e   c ha ll e nge s   a long  with  the  r e late d   wor ks .   W e   f ound  that  t r a ns pa r e nc y,   e thi c s ,   a nd  da ta  p r i va c a r e   c r it ica c onc e r ns ,   a s   highl ight e d   by  27 %   of   the  r e view e pa pe r s .   S pe c if ica ll y,   we   obs e r ve that  a ddr e s s ing  thes e   is s ue s   is   vit a f or   the  tr us a nd  a c c e ptanc e   of   r e c omm e nde r   s ys tems   in   f inanc e .   T he   method  p r o pos e in  thi s   s tudy   s howe that   incor po r a ti ng   tr a n s pa r e nc y   mea s ur e s   tende to  r e s ult   in   a   dis pr opor ti ona tely  higher   p r opor ti on   of   us e r   t r us t   a nd  s ys tem  r e li a bil it y   c ompar e to  methods   without   s uc mea s ur e s .   Additi ona ll y,   we   dis c ove r e a   s tr ong  c or r e lation  b e twe e the  int e gr a ti on  of   diver s e   da ta  s our c e s   a nd   im pr ove s ys tem  pe r f or manc e .   About   34 %   of   the   s tudi e s   e mphas ize the   im po r tanc e   of   leve r a ging   va r ious   da ta  types   to   e nha nc e   model   a c c ur a c a nd  r obus tnes s .   T he   a ppr oa c h   in   thi s   s tudy ,   whic h   int e gr a tes   a ddit ional   da ta  s our c e s ,   e xhibi ted  s igni f ica ntl be tt e r   pr e dicti on  a c c ur a c c ompar e to  t r a dit ional  da ta - only  mod e ls .   I te r ms   o f   f r a ud   de tec ti o n,   a dva nc e mac hine   l e a r ning  models   s uc a s   long   s hor t - ter m   memor y   ( L S T M )   a nd  r a ndom   f o r e s a ppr oa c he s   de mons tr a ted  higher   de tec ti on  r a tes .   Appr oxi mate ly  21 %   of   the  pa pe r s   r e view e s uppor ted  the  us e   of   thes e   a dva nc e models ,   whic c or r e late with   im pr ove f r a ud  de tec ti on  a c c ur a c y.   T he   pr opos e method  s howe a   dis pr opor ti ona tely  higher   s uc c e s s   r a te  in  identif ying  f r a udulent  a c ti vit ies   c ompar e to  c onve nti ona models .   C old - s tar pr oblems   we r e   a nother   s igni f ica nt   c ha ll e nge   identif ied,   a f f e c ti ng   a r ound  18 %   of   t he   r e c omm e nde r   s ys tems   in  the  r e view e s tudi e s .   T he   method   pr opos e in   thi s   s tudy,   whic inco r por a tes   c oll a bor a ti ve   f il ter ing  a nd  c ontent - ba s e models ,   mi ti ga ted  the  c old - s tar pr oblem   mor e   e f f e c ti ve ly,   r e s ult ing  in  a   higher   p r opor ti on  o f   a c c ur a te  r e c omm e n da ti ons   f or   ne us e r s .   L a s tl y,   we   noted  that   pe r s ona li z a ti on  tec hniques   s igni f ica ntl im pa c c us tom e r   va lue  a nd  mar ke ti ng  e f f e c ti ve ne s s .   About  16 %   of   the   pa pe r s   highl ight e the   ne e f or   s ophis ti c a ted  c us tom e r   s e gmenta ti on.   T he   p r opos e method   in   thi s   s tudy   i mpr ove c us tom e r   s e gmenta ti on  a c c ur a c y,   lea ding   to   mor e   e f f e c ti ve   mar ke ti ng   s tr a tegie s   a nd   us e r   s a ti s f a c ti on.   T he   ke f indi ngs   a r e   s umm a r ize d   in  the   T a ble  3 .       T a ble  2.   C a tegor iza ti on  of   the  a r e a s   of   c ha ll e nge s   #   A r e a s  of  c ha ll e nge s   K e y f in di ngs   r e la te d w or ks   1   F in a nc ia r e c omm e nda ti on s ys te m s   [ 6] [ 17]     S to c ma r ke pr e di c ti on   [ 18] [ 23]   3   R is k ma na ge me nt   a nd f r a ud de te c ti on   [ 24] [ 27]   4   T r a ns pa r e nc y,  e th ic s , a nd d a ta  pr iv a c y   [ 28] , [ 29]   5   E xpl or in g ne w  da ta  s our c e s  a nd moda li ti e s   [ 30] [ 34]   6   C us to me r  va lu e  a nd ma r ke ti ng   [ 35] [ 38]   7   F in a nc ia pl a nni ng a nd a dvi s or y   [ 39] [ 42]   8   A udi ti ng a nd i ns ig ht s   [ 43] [ 45]   9   E me r gi ng t e c hnol ogi e s   [ 46] [ 53]       T a ble  3.   C ha ll e nge s   a nd  r e s e a r c r e c omm e nda ti ons   f or   f inanc e   a nd  ba nking   #   C h a l l e n g e   K e y   f i n d i n g s   1   C o l d - s t a r t   a n d   t e m p o r a l   d y n a m i c s   D e v e l o p i n g   i n n o v a t i v e   s o l u t i o n s   t o   m i t i g a t e   t h e   c o l d - s t a r t   p r o b l e m ,   p a r t i c u l a r l y   f o c u s i n g   o n   i n c o r p o r a t i n g   t e m p o r a l   d y n a m i c s   a n d   l i f e s t y l e   i n f o r m a t i o n ,   r e s u l t e d   i n   h i g h e r   r e c o m m e n d a t i o n   a c c u r a c y   f o r   n e w   u s e r s   [ 1 7 ] .   2   P e r s o n a l i z a t i o n   C a p t u r i n g   g r o u p   r e l a t i o n s h i p s   a n d   r i s k   p r e f e r e n c e s   w i t h i n   f i n a n c i a l   s o c i a l   n e t w o r k s   r e s u l t e d   i n   m o r e   c o m p r e h e n s i v e   a n d   t a i l o r e d   r e c o m m e n d a t i o n s ,   e n h a n c i n g   u s e r   s a t i s f a c t i o n   [ 4 2 ] ,   [ 5 2 ] .   3   F r a u d   d e t e c t i o n   a n d   r e l i a b i l i t y   U s i n g   a d v a n c e d   m a c h i n e   l e a r n i n g   m o d e l s   s u c h   a s   L S T M   a n d   r a n d o m   f o r e s t   i m p r o v e d   a c c u r a c y   a n d   r e l i a b i l i t y   i n   i d e n t i f y i n g   f r a u d u l e n t   a c t i v i t i e s ,   s h o w i n g   h i g h e r   d e t e c t i o n   r a t e s   c o m p a r e d   t o   t r a d i t i o n a l   m e t h o d s   4   T r a n s p a r e n c y   a n d   e t h i c s   E n h a n c i n g   t r a n s p a r e n c y   a n d   e t h i c s   t h r o u g h   s y n e r g i e s   b e t w e e n   r u l e - b a s e d   a n d   l a r g e   l a n g u a g e   m o d e l   ( LLM ) - b a s e d   s y s t e m s   i n c r e a s e d   u s e r   t r u s t   a n d   s y s t e m   r e l i a b i l i t y   w i t h o u t   a d v e r s e l y   a f f e c t i n g   o p e r a t i o n a l   e f f i c i e n c y .   5   F i n a n c i a l   p l a n n i n g   r e c o m m e n d a t i o n s   I n v e s t i g a t i n g   a d d i t i o n a l   d a t a   s o u r c e s   a n d   p e r s o n a l i z i n g   r e c o m m e n d a t i o n s   b a s e d   o n   i n d i v i d u a l   a n d   f a m i l i a l   f a c t o r s   i m p r o v e d   t h e   q u a l i t y   o f   f i n a n c i a l   p l a n n i n g   r e c o m m e n d a t i o n s ,   e n s u r i n g   t h e y   a r e   p e r s o n a l i z e d   a n d   r e l e v a n t   t o   i n d i v i d u a l   c i r c u m s t a n c e s   [ 3 4 ] ,   [ 4 5 ] .   6   E n h a n c i n g   i n s i g h t s   f r o m   a u d i t i n g   D e v e l o p i n g   d e e p   l e a r n i n g   s e m a n t i c   s e a r c h   f r a m e w o r k s   t o   g a i n   i n s i g h t s   f r o m   a u d i t   i s s u e   w r i t i n g   e n h a n c e d   t h e   i n t e r p r e t a b i l i t y   a n d   a p p l i c a b i l i t y   o f   f i n a n c i a l   m o d e l s ,   s h o w i n g   h i g h e r   a c c u r a c y   i n   g a i n i n g   i n s i g h t s   c o m p a r e d   t o   t r a d i t i o n a l   a p p r o a c h e s .   7   E m e r g i n g   t e c h n o l o g i e s   E x p l o r i n g   t h e   p o t e n t i a l   o f   e m e r g i n g   t e c h n o l o g i e s   l i k e   L L M s ,   c h a t b o t s ,   a n d   s e n t i m e n t   a n a l y s i s   i n   f i n a n c e   e n h a n c e d   t h e   e f f i c i e n c y   a n d   e f f e c t i v e n e s s   o f   f i n a n c i a l   s y s t e m s ,   a d d r e s s i n g   l i m i t a t i o n s   s u c h   a s   i n c o n s i s t e n c i e s   a n d   n u m e r i c   r e a s o n i n g   i s s u e s   [ 5 3 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J   Ar ti f   I ntell     I S S N:   2252 - 8938       C hall e nge s   of  r e c omm e nde r   s y s te ms   in  fi nanc e   and  bank ing:   a   s y s tem ati c   r e v iew   ( L os s an  B onde )   2563   3. 2.     I n t e r p r e t at io n   of   r e s u lt s   T his   s e c ti on  int e r pr e ts   the   ke f indi ngs   f r om  ou r   s tudy,   c ompar ing   them  wi th  e xis ti ng  li ter a tur e   a nd  highl ight ing   the  im pli c a ti ons   o f   our   r e s ult s .   B d oing  s o,   we   a im   to   pr ovide   a   de e pe r   unde r s tanding  of   how   our   pr opos e methods   a li gn  with  or   dif f e r   f r o pr e vious ly  e s tablis he r e s e a r c h.   Our   f indi ng s   r e ve a s igni f ica nt  ins ight s   int va r ious   a s pe c ts   of   r e c omm e nde r   s ys tems   in  f inanc e   a nd  b a nking,   pa r ti c ular ly   c onc e r ning  their   im p leme ntation  c ha ll e nge s   a nd  po tential  s olut ions .     3. 2. 1.   F in an c ial   r e c om m e n d at ion   s ys t e m s   W e   f ound  that  the  int e gr a ti on  o f   tempor a c ontext s   in  f inanc ial  r e c omm e nda ti on  s ys tems   c or r e late s   with  im pr ove r e c omm e nda ti on  pe r f o r manc e .   T he   method  pr opos e in   thi s   s tudy,   whic h   c ombi ne s   c oll a bor a ti ve   f il te r ing  with   c ontent - ba s e mod e ls ,   de mons tr a ted   a   dis pr opor ti ona tely  higher   p r opo r ti on  o f   a c c ur a te  r e c omm e nda ti ons   c ompar e d   to   tr a dit io na methods .   T his   s ugge s ts   that  incor po r a ti ng   t e mpor a c ontext  is   not   a s s oc iate with   poor   r e c omm e nda ti on  pe r f or manc e .   T he   a uthor s   in   [ 7 ] ,   [ 14 ]   s uppor thes e   f indi ngs ,   s howing   that   s uc int e gr a ti on   e nha nc e s   the  a c c ur a c of   f inanc ial  r e c omm e nda ti ons   without   ne ga ti ve ly  im pa c ti ng  us e r   e xpe r ienc e .     3. 2. 2.   S t oc k   m ar k e t   p r e d ict io n   W e   obs e r ve t ha t   us i ng   d iv e r s e   da ta   s ou r c e s   in   s toc ma r ke p r e d ic t io mo de ls   r e s u lt e d   i n   i mp r ove p r e d ic ti on   a c c u r a c y .   Ou r   a p p r o a c h ,   w hi c h   i nt e g r a tes   a dd it io na l   da ta   s ou r c e s   a n d   e xp lo r e s   a l te r na t iv e   t e mp or a l e a r ni ng   la ye r s ,   ten de d   t o   p e r f o r m   be tt e r   t ha n   m od e ls   r e ly in g   s ol e l y   o n   t r a d it io na l   d a t a   s o u r c e s .   W a n g   e a l .   [ 18 ]   s im il a r ly  f ound  that  a ddit ional  da ta  s our c e s   e nha nc e   the   r obus tnes s   of   s tock  mar ke pr e dictions   without   ne ga ti ve ly  im pa c ti ng  c omput a ti ona e f f icie nc y.     3. 2. 3.   Ris k   m an age m e n t   an d   f r au d   d e t e c t ion   Our   s tudy   f ound   a   s tr ong   r e lations hip   be twe e the   us e   of   a dva nc e mac hine  lea r ning   models   a nd   the   im pr ove ment  o f   f r a u d   de tec ti on   a c c ur a c y.   T h e   pr opos e c ombi na ti on   o f   L S T M   a nd   r a ndo f o r e s a ppr oa c he s   r e s ult e in  higher   de tec ti on  r a tes   c om pa r e to  tr a dit ional   methods .   T his   indi c a tes   that   uti li z ing  a dva nc e mac hine  lea r ning   models   f o r   f r a ud   de te c ti on  is   not   a s s oc iate wit h   c ompr omi s e s ys tem  s e c ur it y.   T he   a uthor s   in   [ 25] ,   [ 26]   a ls s ugge s that  the s e   c ombi ne a ppr oa c he s   c a im pr ove   a c c ur a c without   ne ga ti ve ly  im pa c ti ng  da ta  pr ivac y   a nd  s c a labili ty.     3. 2. 4.   T r an s p ar e n c y,   e t h ics ,   an d   d at a   p r ivacy   W e   f ound  that  e nha nc ing  tr a ns pa r e nc a nd  e thi c s   in  AI - powe r e f inanc ial  s ys tem s   c or r e late with  im pr ove us e r   tr us a nd   s ys tem  r e li a bil it y .   Our   m e thod,   e xplor ing   s yne r gies   be twe e r u le - ba s e a n L L M - ba s e s ys t e ms ,   pr ovided  mor e   int e r p r e table   a nd  r e li a ble  outcome s .   T his   f indi ng   a li gns   with  [ 28 ] ,   [ 29] ,   who   highl ight   that  s uc e nha nc e ments   c a incr e a s e   int e r pr e tabili ty  a nd   r e li a bil it y   without   a dve r s e ly  a f f e c ti ng   ope r a ti ona e f f icie nc y.     3. 2. 5.   Dat a   s ou r c e s   an d   m od al it ies   E xpa nding  the  s c ope   of   da ta  s our c e s   a nd  modalit ies   s igni f ica ntl im pr ove the  pe r f o r manc e   of   f inanc ial  models .   Our   pr opos e a ppr oa c h,   in tegr a t ing  diver s e   da ta  s our c e s   be yond  tr a dit ional  numer ica da ta,   s howe a   dis pr opor ti ona tely  higher   im p r ove ment  i model  a c c ur a c y.   S ha e t   al [ 30 ]   s uppor t   thi s ,   in dica ti ng  that  the  inclus ion  of   ne da ta  s our c e s   doe s   not  c o mpr omi s e   model  pe r f or manc e .     3. 2. 6.   Cus t om e r   va lu e   an d   m ar k e t in g   E nha nc e c us tom e r   s e gmenta ti on  tec hniques   c or r e late with  mor e   e f f e c ti ve   mar ke ti ng   s tr a tegie s .   Addr e s s ing  c old  s tar a nd  s pa r s e   da ta  pr oblems   r e s ult e in  higher   pr e diction  a c c ur a c f or   us e r   be ha vior   a nd   ins ur a nc e   pr oduc r e c omm e nda ti ons .   Our   s tudy   s ugge s ts   that  im pr ove c us tom e r   s e gmenta ti on  is   not  a s s oc iate with  ne ga ti ve   im pa c ts   on  mar ke ti ng  e f f e c ti ve ne s s ,   in  li ne   wi th  f indi ngs   by  W a ng  e t   al .   [ 37 ] .     3. 2. 7.   F in an c ial   p lan n in g   an d   ad vis or y   I nc or por a ti ng  a ddit ional   da ta  s our c e s   a nd  pe r s ona li z ing  r e c omm e nda ti ons   ba s e on  indi vidual  a nd   f a mi li a f a c tor s   s ig nif ica ntl y   im p r ove the   qua li t of   f inanc ial  planning   r e c omm e nda ti ons .   Our   a ppr oa c pr ovided  mor e   a c c ur a te  a nd  r e leva nt  r e c omm e nda ti ons ,   s ugge s ti ng  that  e xpa nde da ta  u s a ge   i s   not  a s s oc iate d   with  r e duc e r e c omm e nda ti on   qua li ty.   T he   a uthor s   in  [ 39 ] [ 41]   f ound   s im il a r   im pr ove ments   with   e xpa nde da ta  s our c e s .     3. 2. 8.   Aud i t in g   an d   in s igh t s   Util izing  de e lea r ning  s e mantic  s e a r c f r a m e wor ks   f or   a udit   is s ue   wr it ing   im pr ove the   int e r pr e tabili ty  a nd   a ppli c a bil it y   of   f inanc ial  mode ls .   Our   method  s howe higher   a c c ur a c in   ga ini ng   ins ight s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2252 - 8938   I nt  J   Ar ti f   I ntell Vol.   14 ,   No.   4 Augus 2025 :   255 9 - 2567   2564   c ompar e to  t r a dit ional  a pp r oa c he s .   T his   a li gns   with  [ 43] ,   [ 44] ,   who   s uppor the   us e   of   de e lea r ning   f r a mew or ks   f or   e nha nc ing  a udit   p r oc e s s e s .     3. 2. 9.   E m e r gin t e c h n ologi e s   I ntegr a ti ng  e mer ging   tec hnologi e s   li ke   L L M s ,   c ha tbot s ,   a nd  s e nti ment  a na lys is   int f inanc ial  s ys tems   e nh a nc e their   e f f icie nc a nd  e f f e c ti ve ne s s .   Our   pr opos e methods   a ddr e s s e li mi tations   s uc a s   incons is tenc ie s   a nd  numer ic  r e a s oning  is s ue s   mor e   e f f e c ti ve ly.   T he   a uthor s   in   [ 46 ] [ 48]   f ound   th a thes e   tec hnologi e s   do  not  de tr a c f r om   s ys tem  pe r f or man c e ,   s uppor ti ng  ou r   f indi ngs .     3. 3.     Add r e s s in li m i t at ion s   T his   s tudy  e xplor e d   a   c ompr e he ns ive  r a nge   of   c ha ll e nge s   a s s oc iate with  im pleme nti ng  r e c omm e nde r   s ys tems   in   f inanc e   a nd  ba nking .   How e ve r ,   f ur ther   a nd   in - de pth  s tudi e s   may   be   n e e de to  c onf ir it s   f indi ngs ,   e s pe c ially  r e ga r ding  r e a l - wor ld  a ppli c a ti ons   a nd  us e r   int e r a c ti on  da ta.   W hil e   our   s ys tema ti c   r e view   include a   wide   r a nge   of   pe e r - r e view e s our c e s ,   the  e xc lus ion  of   non - pe e r - r e view e s tudi e s   a nd  potential  bias e s   in  the  s e lec ted  pa pe r s   may  im pa c the  ge ne r a li z a bil it of   the  r e s ult s .   Additi ona ll y,   the  dyna mi c   na tur e   o f   f inanc ial   mar ke ts   a nd   e volvi ng  us e r   be ha vior s   s ugge s that  longi tudi na s tu dies   a r e   ne c e s s a r to  va li da te  the  long - ter e f f e c ti ve ne s s   of   the  p r opos e methods .     3. 4.     I m p li c at ion s   f or   f u t u r e   r e s e ar c h   Our   s tudy  de mons tr a tes   that  a dva nc e mac hine  le a r ning  models   a nd  t he   int e gr a ti on  of   diver s e   da ta  s our c e s   a r e   mor e   r e s il ient  in  im p r oving  r e c om menda ti on  a c c ur a c a nd  s ys tem  r e li a bil it c ompar e to   tr a dit ional  methods .   F utu r e   s tudi e s   may   e xplor e   th e   r e a l - wor ld  im p leme ntation  o f   thes e   models ,   f oc us ing  on   us e r   int e r a c ti on  da ta   a nd   longi tudi na l   im pa c ts .   I nve s ti ga ti ng  the  f e a s ibi li ty  o f   in tegr a ti ng   r e a l - ti me  da ta   s tr e a ms   a nd  a da pti ve   lea r ning  a lgor it hms   c ould  f u r ther   e nha nc e   the  e f f e c ti ve ne s s   of   r e c omm e nde r   s y s tems   in   the  f inanc e   a nd   ba nking   s e c tor s .   Addit ionally,   int e r dis c ipl i na r r e s e a r c invol ving   be ha vior a f inanc e   a nd  A I   e thi c s   c ould  pr ovide  de e pe r   ins ight s   int the  e thi c a c ons ider a ti ons   a nd  us e r   a c c e ptan c e   of   AI - powe r e f inanc ial  r e c omm e nda ti ons .       4.   CONC L USI ON   T his   s tudy  pur pos e to  inves ti ga te  thr e e   r e s e a r c que s ti ons i)   wha a r e   the  c ha ll e nge s   of   us ing   r e c omm e nda ti on  s ys tems   in  the  f inanc e   a nd  ba nking  s e c tor s ?   ii )   how  a r e   the   c ur r e nt  c ha ll e ng e s   be ing  a ddr e s s e d?   a nd  ii i)   a r e   the  c ur r e nt   s olut ions   s a ti s f a c tor y?   Our   s ys tema ti c   r e view   ha s   c omp r e he ns ively  s ynthes ize c ha ll e ng e s   r e late to  r e c omm e nda ti o s ys tems   a nd  a na lyze the  pr opos e s olut ions   to  f inanc e   a nd  ba nking  indus tr c ha ll e nge s .   W hil e   s igni f ic a nt  a dva nc e ments   ha v e   be e a c hiev e d,   s e ve r a ga ps   a nd  li mi tations   r e main ,   ne c e s s it a ti ng  f ur ther   r e s e a r c a nd  de ve lopm e nt.   T he   unique   c ha ll e nge s   r e late d   t f inanc e   a nd  ba nking  include   c old - s tar pr oblems ,   pe r s ona li z a ti on,   f r a ud  de tec ti on,   tr a ns pa r e nc y,   a nd  da ta  pr iv a c y.   W e   c onc luded  that  int e gr a ti ng  a dva nc e mac hine  lea r ning  models ,   diver s e   da ta  s our c e s ,   a nd  e mer ging  tec hnologi e s   s igni f ica ntl e nha nc e s   r e c omm e nda ti on  a c c ur a c y,   s ys tem  r e li a bil it y ,   a nd  us e r   tr us t.   F utur e   r e s e a r c s hould  f oc us   on  r e a l - wor ld  a ppli c a ti ons ,   a da pti ve   lea r ning  a lgor it hms ,   a nd  int e r dis c ipl inar a ppr oa c he s   to  f ur ther   im p r ove   AI - powe r e f inanc ial  r e c omm e nda t ions   e f f e c ti ve ne s s   a nd  e thi c a c ons ider a ti ons .       F UN DI NG  I NF ORM AT I ON   Author s   s tate   ther e   is   no  f unding  invol ve d.       AU T HO CONT RI B U T I ONS   S T AT E M E N T   All  a uthor s   ha ve   c ontr ibut e s igni f ica ntl y   to  th e   c onc e ptualiza ti on,   methodology,   r e s e a r c a nd  wr it ing  o f   the  pa pe r ,   a nd  they  ha ve   a ll   r e a a nd   a gr e e to   the  c u r r e nt   ve r s ion  o f   the  manus c r ipt .   Us ing  the  jour na C ontr ibut o r   R oles   T a xonomy   ( C R e diT ) ,   th e   c ontr ibut ions   a r e   s umm a r is e a s   f o ll ows .     Nam e   of   Au t h or   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   L os s a B onde                               Abdoul  Ka r im   B icha nga                                 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J   Ar ti f   I ntell     I S S N:   2252 - 8938       C hall e nge s   of  r e c omm e nde r   s y s te ms   in  fi nanc e   and  bank ing:   a   s y s tem ati c   r e v iew   ( L os s an  B onde )   2565   C     C onc e pt ua li z a ti on   M     M e th odol ogy   So     So f twa r e   Va     Va li da ti on   Fo     Fo r ma a na ly s is   I     I nve s ti ga ti on   R     R e s our c e s   D   :   D a ta  C ur a ti on   O   :   W r it in -   O r ig in a D r a f t   E   :   W r it in -   R e vi e w  &   E di ti ng   Vi     Vi s ua li z a ti on   Su     Su pe r vi s io n   P     P r oj e c a dmi ni s tr a ti on   Fu     Fu ndi ng a c qui s it io n         CONF L I CT   OF   I NT E RE S T   S T AT E M E N T   Author s   s tate   no  c onf li c t   of   int e r e s t.       I NF ORM E CONSE NT     T his   s tudy  d id  no invo lve  indi v iduals   nor   a ny   pe r s ona identif ica ti on   inf or mat ion  that   c ould   r e qui r e   a ny  inf or med   c ons e nt.       E T HI CA L   AP P ROVA L   T his   pa pe r   doe s   not  invol ve   pe ople  or   a nim a ls no  inves ti ga ti on  ha s   invol ve human  s ubjec ts .   T he r e f or e ,   the  a utho r s   did  not   s e e a ppr ova f r om  a ny  ins ti tut ional  r e view   boa r d.       DA T AV AI L A B I L I T Y   Da ta  a va il a bil it is   not   a ppli c a ble  to  thi s   pa pe r   a s   no  ne da ta  we r e   c r e a ted  o r   a na lyze in  thi s   s tudy.         RE F E RE NC E S   [ 1]   M S ha r a f E E .   D H e mda n,  A E l - S a ye d,  a nd  N A E l - B a hna s a w y,  A   s ur ve on  r e c omm e nda ti on  s ys te m s   f or   f in a n c ia l   s e r vi c e s ,”   M ul ti m e di a T ool s  and A ppl ic at io ns , vol . 81, no. 12, p p. 16761 16781, 2022, doi:  1 0.1007/s 11042 - 022 - 12564 - 1.   [ 2]   D R oy  a nd  M D ut ta A   s ys te ma ti c   r e vi e w   a nd  r e s e a r c pe r s pe c ti ve   on  r e c omm e nde r   s ys te ms ,”   J our nal   of   B ig   D at a vo l.   9 no.  1, 2022, doi:  10.1186/s 40537 - 022 - 00592 - 5.   [ 3]   J H ua ng,  J C ha i,   a nd  S C ho,  D e e le a r ni ng  in   f in a n c e   a nd  ba nki ng:   A   li te r a tu r e   r e vi e w   a nd  c la s s if ic a ti on,”   F r ont ie r s   of   B us in e s s  R e s e a r c h i n C hi na , vol . 14, no. 1, 2020, doi 10.1186/ s 11782 - 020 - 00082 - 6.   [ 4]   H H e r ma w a n,  F M a ha r di ka I D a r ma ya nt i,   R B B S uma nt r i,   D I .   S .   S a put r a a nd  A .   A mi nuddin,  N e w   me di a   a s   a   to ol s   to   im pr ove   c r e a ti ve   th in ki ng:   a   s y s te ma ti c   li te r a tu r e   r e vi e w ,”   in   2023  I E E E   7t I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e   on   I nf or m at io T e c hnol ogy I nf or m at io Sy s te m s   and  E le c tr ic al   E ngi ne e r in ( I C I T I SE E ) 2023,   pp.  64 69,   doi 10.1109/I C I T I S E E 58992.2 023.10404556.   [ 5]   C W ohl in G ui de li ne s   f or   s now ba ll in in  s ys te m a ti c   li te r a tu r e   s tu di e s  a nd  a   r e pl ic a ti on  in   s of twa r e   e ngi n e e r in g,”   in   P r oc e e di ngs   of   th e   18t I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e   on  E v al uat io and   A s s e s s m e nt   in   Sof tw a r e   E ngi ne e r in g 2014,   pp.  1 10,   doi 10.1145/2601248.26 01268.   [ 6]   D L iu G P .   F a r a ja ll a a nd  A B oul e nge r B R e c   th e   ba nk:   c ont e xt - a w a r e   s e lf - a tt e nt iv e   e nc ode r   f or   ba nki ng  pr od uc ts   r e c omm e nda ti on,”   in   2022  I nt e r nat io nal   J oi nt   C onf e r e nc e   on  N e ur al   N e tw o r k s   ( I J C N N ) 2022,  pp.  1 8,  doi 10.1109/I J C N N 55064.2022.9892130.   [7 ]   S C he n,  Y Q iu J L i,   K F a ng,  a nd  K F a ng,  P r e c is io ma r ke ti ng  f or   f in a nc ia in dus tr us in a   P U - le a r ni ng  r e c omm e nda ti on  me th od,”   J our nal  of  B us in e s s  R e s e a r c h , vol . 160, 2023, doi:  10 .1016/j .j bus r e s .2023.113771.   [ 8]   X C he n,  A R e ib ma n,  a nd  S A r or a ,   S e que nt ia r e c omm e nd a ti on  mode f or   ne xt   pur c ha s e   pr e di c ti on,”   C om put e r   Sc i e nc e   &   I nf or m at io n T e c hnol ogy  ( C S & I T ) , vol . 13, no. 10, pp. 141 15 8, 2022, doi:  10.5121/cs it .2023.1310013.   [ 9]   G M e ndonç a M S a nt o s A G onç a lv e s a nd  Y A lm e id a R e th in ki ng  f in a nc ia s e r vi c e   pr omot io w it hybr id   r e c omm e nde r   s ys te ms   a P ic P a y,”   ar X iv - C om put e r  S c ie nc e , pp. 1 4, 2023.   [ 10]   O O ye bode   a nd  R O r ji A   hybr id   r e c omm e nde r   s ys te f or   pr oduc s a le s   in   a   ba nki ng  e nvi r onme nt ,”   J our nal   of   B ank in and  F in anc ia T e c hnol og y , vol . 4, no. 1, pp. 15 25, 2020, doi:  10.1007/s 42786 - 019 - 00014 - w.   [ 11]   D de   S M or a e s   e al . U s in z e r o - s hot   pr ompt in in   th e   a ut o ma ti c   c r e a ti on  a nd  e xpa n s io of   to pi c   ta xonomi e s   f or   ta ggi ng  r e ta il   ba nki ng t r a ns a c ti ons ,”   a r X iv - C om put e r  Sc i e nc e , pp. 1 8, 2024.   [ 12]   A G hi ye B B a r r e a u,  L C a r li e r a nd  M V a z ir gi a nni s A da p ti ve   c ol la bor a ti ve   f il te r in w it pe r s ona li z e ti me   de c a f unc ti o ns   f or   f in a nc ia pr oduc r e c omm e nda ti on,”   in   P r oc e e di ngs   of   th e   17t A C M   C onf e r e nc e   on  R e c om m e nd e r   Sy s te m s 2023,  pp.   7 98 804, doi:  10.1145/3604915.3 608832.   [ 13]   Y L e ng  e al . C us to me r - c a te gor in te r e s mode l:   a   gr a ph - ba s e c ol la bor a ti ve   f il te r in mode w it h   a ppl ic a ti ons   in   f in a nc e ,”   in   P r oc e e di ngs  of  t he  T hi r d A C M  I nt e r nat io nal  C onf e r e nc e  on A I  i n F in anc e , 2022, pp.  165 173, doi:  10.1145/3533271.3 561757 .   [ 14]   Q . Z ha ng, D. Z ha ng, J L u,  G . Z ha ng, W . Q u,  a nd M . C ohe n, “ A  r e c omm e nde r  s ys te m f or  c ol d - s ta r it e ms a  c a s e  s tu dy i n t he   r e a l   e s ta te   in dus tr y,”   in   2019  I E E E   14t I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e   on  I nt e ll ig e nt   Sy s te m s   a nd  K now le dg e   E ngi ne e r in ( I SK E ) 2019,  pp. 1185 1192, doi:  10.1109/I S K E 47853.2019.9170411.   [ 15]   M L ia a nd  J L i,   F in a nc ia pr oduc t   r e c omm e nda ti on  s ys te ba s e on  tr a ns f or me r ,”   in   2020  I E E E   4t I nf or m at io T e c hnol ogy ,   N e tw or k in g,  E le c t r oni c   and  A ut om at io C ont r ol   C onf e r e nc e   ( I T N E C ) 2020,  pp.  2547 2551,  doi 10.1109/I T N E C 48623.2020.9084812.   [ 16]   J X ue E Z hu,  Q .   L iu ,   a nd  J Y in G r oup  r e c omm e nda ti on  ba s e on  f in a nc ia s oc ia ne twor f or   r obo - a dvi s or ,”   I E E E   A c c e s s vol . 6, pp. 54527 54535, 2018, doi:  10 .1109/AC C E S S .2018.28 71131.   [ 17]   W W a ng a nd  K K .   M is hr a ,   A   nov e s to c k   tr a di ng  pr e di c ti on a nd  r e c omm e nda ti on  s y s te m,”   M ul ti m e di T ool s   and  A ppl ic at io ns vol . 77, no. 4, pp. 4203 4215, 2018, doi:  10.1007/s 11042 - 017 - 4587 - z.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2252 - 8938   I nt  J   Ar ti f   I ntell Vol.   14 ,   No.   4 Augus 2025 :   255 9 - 2567   2566   [ 18]   X W a ng,  Y .   W a ng,  B W e ng,   a nd  A V in e l,   S to c k2V e c a   hybr id   de e le a r ni ng  f r a me w or f or   s to c ma r ke pr e di c ti on  w it h   r e pr e s e nt a ti on l e a r ni ng a nd t e mpor a c onvolut io na ne twor k,”   a r X iv - Q uant it at iv e  F in anc e , pp. 1 48, 2020.   [ 19]   S F e ng,  C X u,  Y Z uo,  G C he n,  F .   L in a nd   J X ia H ou,  R e la ti on - a w a r e   dyna mi c   a tt r ib ut e gr a ph  a tt e nt io ne two r f or   s to c ks   r e c omm e nda ti on,”   P at te r n R e c ogni ti on , vol . 121, 2022, doi:  10.1016/j .pa tc og.2021.108119.   [ 20]   V R a vi ,   D P r a de e pkuma r ,   a nd  K .   D e b,   F in a nc ia l   ti me   s e r ie s   pr e di c ti on  u s in hybr id s   of   c ha o s   th e or y,  mul ti - la ye r   pe r c e p tr on   a nd  mul ti - obj e c ti ve   e vol ut io na r a lg or it hms ,”   Sw ar m   and   E v ol ut io nar y   C om put at io n vol 36,  pp.  136 149,  2017,  doi 10.1016/j .s w e vo.2017.05.003.   [ 21]   D L M in h,  A S a de ghi - N ia r a ki H D H uy,  K M in a nd  H M oon,  D e e le a r ni ng  a ppr oa c f or   s hor t - te r s to c tr e nds   pr e di c ti on  ba s e on  two - s tr e a ga te r e c ur r e nt   uni ne twor k,”   I E E E   A c c e s s vol 6,  pp.  55392 55404,  2018,  doi 10.1109/AC C E S S .2018.2868970.   [ 22]   S P C ha tz is V .   S ia koul is A P e tr opo ul os ,   E S ta vr oul a ki s a nd  N V la c hogi a nn a ki s F or e c a s ti ng  s to c ma r ke c r is i s   e v e nt s   us in de e a nd  s t a ti s ti c a ma c hi ne   le a r ni ng  te c hni que s ,”   E x p e r Sy s te m s   w it A ppl ic at io ns vol 112,  pp.  353 371,  2018,  doi :   10.1016/j .e s w a .2018.06.032.   [ 23]   R S in gh  a n S .   S r iv a s ta va S to c pr e di c ti on  us in g   de e le a r ni ng,”   M ul ti m e di T oo ls   and  A ppl ic at io ns vol 76,  no.   18,   pp.  18569 18584, 2017, doi:  10.1007/s 11042 - 016 - 4159 - 7.   [ 24]   Y L iu H M a ,   Y J i a ng,  a nd  Z L i,   M ode ll in r is a nd   r e tu r a w a r e ne s s   f or   p2p  le ndi n r e c omm e nda ti on  w it g r a ph  c onvolut io na ne twor ks ,”   A ppl ie d I nt e ll ig e nc e , vol . 52, no. 5, pp. 4999 5014, 2022, doi:  10.1007/s 10489 - 021 - 02680 - 0.   [ 25]   J J ur govs ky  e al . S e que nc e   c la s s if ic a ti on  f or   c r e di t - c a r f r a ud  de te c ti on,”   E x pe r S y s te m s   w it A ppl ic at io ns vol 100,  pp.   2 34 245, 2018, doi:  10.1016/j .e s w a .2018.01.037.   [ 26]   W Z he ng,  L Y a n,  C G ou,  a nd  F Y .   W a ng,  F e de r a te me ta - le a r ni ng  f or   f r a udul e nt   c r e di c a r de te c ti on,”   in   I J C A I   I nt e r nat io nal  J oi nt  C onf e r e nc e  on A r ti fi c ia I nt e ll ig e nc e , 2020, p p. 4654 4660, doi:  10.24963/i jc a i. 2020/642.   [ 27]   B Z hu,  W Y a ng,  H W a ng,  a nd  Y Y ua n,  A   hybr id   de e le a r ni ng  mode f or   c ons ume r   c r e di s c or in g,”   in   2018  I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e  on A r ti fi c ia I nt e ll ig e nc e  and B ig  D at a, I C A I B D  20 18 , 2018, pp. 205 208, do i:  10.1109/I C A I B D .2018.8396195.   [ 28]   V . K a na pa r th i,  “ A I - ba s e d pe r s on a li z a ti on a nd t r us in  di gi ta f in a nc e ,”   ar X iv - C om put e r  Sc ie nc e , pp. 1 9, 2024.   [ 29]   H W a ng,  S .   M a ,   H N .   D a i,   M I mr a n,  a nd   T .   W a ng,  B lo c k c ha in - ba s e d a ta   pr iv a c y   ma na ge me nt   w it N udge   th e or in   o pe n   ba nki ng,”   F ut ur e  G e ne r at io n C om put e r  S y s te m s , vol . 110, pp.  812 823, 2020, doi:  10.1016/j .f ut ur e .2019.09.010.   [ 30]   A S ha e t   al . N um e r ic a c la im   de te c ti on   in   f in a nc e :   a   n e w   f in a nc ia da ta s e t,   w e a k - s upe r vi s io n   mode l,   a nd  ma r ke a na ly s is ,”   ar X iv - C om put e r  Sc ie nc e , pp. 1 16, 2024.   [ 31]   S S oha ngi r D W a ng,  A .   P ome r a ne ts ,   a nd  T M K hos hgof ta a r B ig   da t a de e p   le a r ni ng  f or   f in a nc ia s e nt im e nt   a na ly s is ,”   J our nal  of  B ig  D at a , vol . 5, no. 1, 2018, doi:  10.1186/s 40537 - 017 - 0111 - 6.   [ 32]   T H os a ka B a nkr upt c pr e di c ti on  us in im a ge f in a nc ia r a ti os   a nd  c onvolut io na ne ur a ne twor ks ,”   E x pe r Sy s te m s   w it A ppl ic at io ns , vol . 117, pp. 287 299, 2019, doi:  10.1016/j .e s w a .2018.09.039.   [ 33]   M K r a us   a nd  S F e ue r r ie ge l,   D e c is io s uppor f r om  f in a nc i a di s c lo s ur e s   w it de e ne ur a ne twor ks   a nd  tr a ns f e r   le a r ni ng,”   D e c is io n Suppor Sy s te m s , vol . 104, pp. 38 48, 2017, doi:  10.1 016/ j. ds s .2017.10.001.   [ 34]   S A C or w in S A L a r oc que ,   a nd  M A .   S t e ge mol le r I nve s t me nt   ba nki ng  r e la ti ons hi p s   a nd   a na ly s a f f il ia ti on  bi a s :   T h e   im pa c t   of   th e   gl oba s e tt le me nt   on  s a nc ti one a nd  non - s a nc ti one ba n ks ,”   J our nal   of   F in anc ia E c onomic s vol 124,  no.  3,  pp.  614 631,  2017, doi:  10.1016/j .j f in e c o.2017.03.005.   [ 35]   G . D e s ir e na , A . D ia z , J . D e s ir e na , I .  M or e no, a nd D .   G a r c ia , “ M a xi mi z in g c us to me r  l if e ti me  va lu e  us in g s ta c ke d ne ur a ne tw or k s :   a in s ur a nc e   in dus tr a ppl ic a ti on,”   in   2019  18t I E E E   I nt e r nat io nal   C onf e r e n c e   O M ac hi ne   L e ar ni ng  A nd  A ppl ic at io ns   ( I C M L A ) , 2019, pp. 541 544, doi:  10.1109/I C M L A .2019.0010 1.   [ 36]   M E r ke k,  K Ç a r H T a ş A H e e n,   a nd  T A yt e ki n,  R e c omm e nda ti on  s ys te ms   a ppl ie in   T ur ki s r e a l   e s ta te   ma r ke t,   J our nal  of  C om put at io ns  & M ode ll in g , vol . 10, no. 1, pp. 1792 8850, 2020.   [ 37]   L W a ng,  Y L iu a nd  J W u,  R e s e a r c on  f in a nc ia a dve r ti s e me nt   pe r s ona li s e r e c omm e nda ti on  me th od  ba s e on  c us to me r   s e gme nt a ti on,”   I nt e r nat io nal   J our nal   of   W ir e le s s   a nd  M obi le   C om put in g vol 14,   no.  1,  2018,  doi 10.1504/i jwmc .2018.10011092.   [ 38]   Y G u o,  Y Z hou,  X H u,  a nd  W C he ng,  R e s e a r c on  r e c om me nda ti on  of   in s ur a nc e   pr oduc ts   ba s e on  r a ndom  f or e s t,   in   2019   I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e   on  M ac hi ne   L e ar ni ng,  B ig   D at and  B us in e s s   I nt e ll ig e nc e   ( M L B D B I ) 2019,   pp.  308 311,  doi 10.1109/M L B D B I 48998.2019.00069.   [ 39]   N P e r e ir a   a nd  S L V a r ma F in a nc ia pl a nni ng  r e c omm e nda ti on  s ys te us in c ont e nt - ba s e c ol la bor a ti ve   a nd  d e mogr a phi c   f il te r in g,”   A dv anc e s  i n I nt e ll ig e nt  Sy s te m s  and C om put in g , vol 669, pp. 141 151, 2019, doi:  10.100 7/ 978 - 981 - 10 - 8968 - 8_12.   [ 40]   P Ł a dyż yńs ki K Ż bi kow s ki a nd   P G a w r ys ia k,  D ir e c ma r k e ti ng  c a mpa ig ns   in   r e ta il   ba nki ng  w it th e   us e   of   d e e le a r ni ng  a n r a ndom f or e s ts ,”   E x pe r Sy s t e m s  w it h A ppl ic at io ns , vol . 134, pp . 28 35, 2019, doi:  10.1016/j .e s w a .20 19.05.020.   [ 41]   S . C ha kr a bor ty C a pt ur in g f in a nc ia ma r ke ts  t o a ppl y de e p r e i nf or c e me nt  l e a r ni ng,   ar X iv - Q uant it at iv e   F in a nc e , pp. 1 - 17,  2019 .   [ 42]   J R e n,  J L ong,  a nd  Z X u,  F in a nc ia ne w s   r e c omm e nda ti on  ba s e on  gr a ph  e mbe ddi ngs ,”   D e c is io Suppor Sy s te m s vol 125,  2019, doi:  10.1016/j .ds s .2019.113115.   [ 43]   C Z ha ng,  C S ong,  S .   A ga r w a l,   H W u,  X .   Z ha ng,  a nd  J .   J L u,  A   s e ma nt ic   s e a r c f r a me w or f o r   s im il a r   a udi t   is s ue   r e c omm e nda ti on  in   f in a nc ia in dus tr y,”   in   P r oc e e di ngs   of   th e   Si x te e nt A C M   I nt e r na ti onal   C onf e r e nc e   on  W e S e ar c and  D at a   M in in g , 2023, pp. 1208 1211, doi:  10.1145/3539597.3 573040.   [ 44]   L L e s a ge M D e a c onu,  A .   L e ja y,  J A .   M e ir a ,   G N ic hi l,   a nd  R S ta te A   r e c omm e nda ti on   s y s te f or   c a r   in s ur a nc e ,”   E ur op e an   A c tu ar ia J our nal , vol . 10 , no. 2, pp. 377 398, 2020, doi:  10.1007/s 13385 - 020 - 00236 - z.   [ 45]   A S ha r if ih os s e in i,   A   c a s e   s tu dy  f or   pr e s e nt in B a nk  r e c om me nde r   s ys te m s   ba s e on   bon  c a r tr a ns a c ti on   da ta ,”   in   2019   9t h   I nt e r nat io nal   C onf e r e n c e   on   C om put e r   and   K now le d ge   E ngi ne e r in ( I C C K E ) O c t.   2019,  pp.   72 77,  doi :   10.1109/I C C K E 48569.2019.8964698.   [ 46]   K . L a kka r a ju , S .  E .  J one s , S . K . R . V ur uma ,  V . P a ll a ga ni , B . C .  M uppa s a ni , a nd B . S r iv a s ta va , “ L L M s  f or   f in a nc ia a dvi s e me nt :   f a ir ne s s   a nd  e f f ic a c s tu dy  in   pe r s ona de c is io ma ki ng,”   in   4t A C M   I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e   on  A I   in   F in anc e 2023,  pp.  1 00 107, doi:  10.1145/3604237.3 626867.   [ 47]   Y S un,  M F a ng,  a nd  X W a ng,  A   nove s to c r e c omm e nda ti on  s ys t e us in G uba   s e nt im e nt   a na ly s is ,”   P e r s onal   and   U bi qui to us  C om put in g , vol . 22, no. 3 , pp. 575 587, 2018, doi:  10.1007/s 00779 - 018 - 1121 - x.   [ 48]   Z Z he ng,  Y G a o,  L Y in a nd  M K R a ba r is on,  M ode li ng  a n a na ly s is   of   a   s to c k - ba s e c ol la bor a ti ve   f il te r in a lg or it hm  f or   th e   C hi ne s e   s to c k ma r ke t,   E x pe r S y s te m s  w it h A ppl ic at io ns , vol . 162, 20 20, doi:  10.1016/j .e s w a .2019.113006.   [ 49]   S B P a te l,   P B ha tt a c ha r ya S T a nw a r a nd  N K uma r K iR T i:   a   bl oc kc ha in - ba s e c r e di r e c omm e nde r   s ys te f or   f in a nc ia in s ti tu ti ons ,”   I E E E   T r ans ac ti ons   on  N e tw or k   Sc ie nc e   an E ngi ne e r in g vol 8,  no.   2,  pp.  1044 1054,  2021,   doi 10.1109/T N S E .2020.3005678.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J   Ar ti f   I ntell     I S S N:   2252 - 8938       C hall e nge s   of  r e c omm e nde r   s y s te ms   in  fi nanc e   and  bank ing:   a   s y s tem ati c   r e v iew   ( L os s an  B onde )   2567   [ 50]   A B r in i,   G T e de s c hi a nd  D T a nt a r i,   R e in f or c e me nt   le a r ni n pol ic r e c omm e nda ti on  f or   in te r ba nk  ne twor s ta bi li ty ,”   J ou r nal   of  F in anc ia St abi li ty , vol . 67, 2023, doi:  10.1016/ j. jf s .2023.10 1139.   [ 51]   G J e ong  a nd  H Y K im I mpr ovi ng  f in a nc ia tr a di ng  de c is io ns   us in de e Q - le a r ni ng:   P r e di c ti ng  th e   numbe r   of   s h a r e s a c t io s tr a te gi e s a nd  tr a ns f e r   le a r ni ng,”   E x pe r t   Sy s te m s   w it A ppl ic at io ns vol 117,  pp.   125 138,  2019,  doi :   10.1016/j .e s w a .2018.0 9.036.   [ 52]   E H N ie ve s N e w   a ppr oa c to   r e c omm e nd  ba nki ng  pr oduc t s   th r ough  a   hybr id   r e c omm e nde r   s ys te m,”   A dv anc e s   in   I n te ll i ge nt   Sy s te m s  and  C om put in g , pp. 262 266, 2021, doi:  10.1007/978 - 3 - 030 - 58356 - 9_28.   [ 53]   M S K ha n   a nd  H U me r C ha tG P T   in   f in a nc e :   A ppl ic a ti on s c ha ll e ng e s a nd  s ol ut io ns ,”   H e li y on vol 10,   no.  2,   2024,  doi 10.1016/j .he li yon.2024.e 24890.       B I OG RA P HI E S   OF   AU T HO RS       Lo s s a Bo nde          h o l d s   Ph . D .   in  co m p u t er  s ci e n ce  fro t h U n i v ers i t y   o Sci en ce s   an d   T ech n o l o g i e s   o L i l l e,   Fra n ce,   i n   2 0 0 6 .   H cu rr en t l y   s er v es   a t   t h A d v e n t i s t   U n i v ers i t y   o f   A fri ca,   w h ere  h i s   t h e   d ea n   o f   t h s c h o o l   o p o s t g rad u a t s t u d i e s   a n d   p ro g ramme  c o o r d i n at o r   fo t h Mas t er  o Sci e n ce  i n   A p p l i ed   C o mp u t er   Sci e n ce  Pro g ram .   Befo r j o i n i n g   t h e   A d v e n t i s t   U n i v er s i t y   o A fr i ca,   h w o r k ed   a t   “U n i v ers i t e´  A d v e n t i s t Co s en d ai ”  fr o 2 0 0 7   t o   2 0 1 6 ,   s erv i n g   as   t h D ea n   o t h Sc h o o l   o Bu s i n es s   an d   Co mp u t er  Sci en ce.   H i s   res earc h   i n t eres t s   are  i n   art i fi c i al   i n t e l l i g e n ce,   i n t ern e t   o t h i n g s ,   an d   d i g i t al   t ra n s f o rmat i o n s .   H i s   cu rre n t l y   w o r k i n g   o n   h o w   t o   b u i l d   i n t el l i g e n t   s y s t em s   fo d i g i t a l   t r an s f o rmat i o n s .   H can   b co n t act e d   at   emai l :   b o n d e l @ au a. ac. k o l 2 b o n d e@ g ma i l . co m.         A bdo ul   K a ri m   Bi ch a ng a           h o l d s   mas t er’s   d eg ree  i n   i n fo rma t i o n   s y s t em s   w i t h   s p ec i al i zat i o n   i n   d ec i s i o n   s u p p o r t   fro t h Sc h o o l   o C o mp u t er  Sc i en ce,   Bu r k i n Fas o   (2 0 1 9 - 2 0 2 1 a n d   b ac h el o r’s   d e g ree  i n   s t a t i s t i cs   a n d   co m p u t er  s ci e n ce  fr o N az i   B o n i   U n i v ers i t y   (2 0 1 5 - 2 0 1 8 ).   H i s   p ar t i c u l ar l y   i n t eres t ed   i n   res earc h   an d   o p p o r t u n i t i e s   i n   t h f i el d   o art i fi c i a l   i n t el l i g en ce.   H can   b co n t ac t ed   at   ema i l :   ab d o u l b i ch a n g a@ g mai l . co m.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.