Operacionalizando a prospecção: projeto e validação de um modelo contextual para prever tecnologias emergentes no setor bancário do irã

Autores

  • ََAmir Bahador Morovat PhD Student in future study – Eyvane key University, Tehran, Iran
  • Farhad Nazarizadeh Assistant Professor and Faculty Member of Malek Ashtar University of Technology.Tehran, Iran
  • Qasem Fouladi Assistant Professor and Faculty Member of University Eyvanekey, Tehran, Iran

DOI:

https://doi.org/10.24023/FutureJournal/2175-5825/2025.v17i1.951

Palavras-chave:

Capacidade de prospecção estratégica, Processador de previsão tecnológica (FPRO), Indústria bancária, Transformação digital, Pesquisa operacional, Modelagem de equações estruturais

Resumo

Objetivo: O estudo tem como objetivo apresentar e validar empiricamente o Technology Prediction Processor (FPRO), um framework de prospectiva estratégica desenvolvido para fortalecer a capacidade de antecipação tecnológica e apoiar a tomada de decisão no setor bancário e fintechs de economias em desenvolvimento.

Originalidade/Valor: O FPRO contribui ao integrar, em um modelo operacional unificado, quatro pilares estratégicos: capacidade de prospectiva, infraestrutura informacional, precisão preditiva com validação sistemática e agilidade estratégica. Diferentemente de modelos tradicionais de previsão, o framework é projetado para contextos marcados por intensa transformação digital e elevada incerteza tecnológica, demonstrando alta transferibilidade para outros mercados emergentes.

Método: Aplicou-se um desenho de métodos mistos. Primeiramente, entrevistas semiestruturadas com dezesseis especialistas seniores forneceram insights qualitativos. Em seguida, um Delphi fuzzy de três rodadas refinou as prioridades temáticas. A validação quantitativa utilizou dados de survey com 286 profissionais do setor, analisados por Modelagem de Equações Estruturais (SEM).

Resultados: O modelo FPRO apresentou excelente robustez estatística (RMSEA = 0.022; CFI = 0.97; χ²/df = 1.14). Os resultados confirmam que os quatro motores estratégicos—capacidade de prospectiva, infraestrutura informacional, precisão preditiva e agilidade estratégica—atuam conjuntamente para otimizar a tomada de decisão institucional e os resultados da transformação digital no setor financeiro.

Conclusão: O Technology Prediction Processor constitui uma ferramenta confiável de prospectiva estratégica capaz de apoiar formuladores de políticas, executivos e instituições financeiras na gestão de disrupções tecnológicas. Embora validado no Irã, o modelo demonstra forte aplicabilidade a outros mercados em desenvolvimento.

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Referências

Acosta Prado, J. C., Rojas Rincón, J. S., Mejía Martínez, A. M., & Riveros Tarazona, A. R. (2024). Trends in the literature about the adoption of digital banking in emerging economies: A bibliometric analysis. Journal of Risk and Financial Management, 17(12), 545. https://doi.org/10.3390/jrfm17120545 DOI: https://doi.org/10.3390/jrfm17120545

Ahmadi, A., Zargar, A., & Adami, A. (2021). The role of emerging technologies in national security and power of countries: Opportunities and threats [In Persian]. International Studies Journal (ISJ), 18(4), 139–159. https://doi.org/10.22034/isj.2021.279840.1427

Ali Alqararah, E., Shehadeh, M., & Yaseen, H. (2025). The role of digital transformation capabilities in improving banking performance in Jordanian commercial banks. Journal of Risk and Financial Management, 18(4), 196. https://doi.org/10.3390/jrfm18040196 DOI: https://doi.org/10.3390/jrfm18040196

Amaliah, I., Ali, Q., Sudrajad, O. Y., Rusgianto, S., Nu’man, H., & Aspiranti, T. (2024). Does digital financial inclusion forecast sustainable economic growth? Evidence from an emerging economy. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 10(2), 100262. https://doi.org/10.1016/j.joitmc.2024.100262 DOI: https://doi.org/10.1016/j.joitmc.2024.100262

Bank for International Settlements. (2024). BIS annual economic report 2024. https://www.bis.org/publ/arpdf/ar2024e.pdf

Bank for International Settlements. (2025). Leveraging tokenisation for payments and financial transactions. https://www.bis.org/publ/othp92.pdf

Brown, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77-101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa DOI: https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa

Capatina, A., Bleoju, G., & Kalisz, D. (2024). Falling in love with strategic foresight, not only with technology: European deep tech startups’ roadmap to success. Journal of Innovation & Knowledge, 9(3), 100515. https://doi.org/10.1016/j.jik.2024.100515 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jik.2024.100515

D’Andrea, A., Hitayezu, P., Kpodar, K., Limodio, N., & Presbitero, A. F. (2024). Mobile internet, collateral, and banking (IMF Working Paper No. WP/24/70). International Monetary Fund. https://www.imf.org/media/Files/Publications/WP/2024/EWP2470.pdf

Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis (7th ed.). Pearson.

Hashemi, M., Safdari Ranjbar, M., & Noorbakhsh, A. (2021). Identifying blockchain windows of opportunity in Iran’s banking industry [In Persian]. Science and Technology Policy Letters, 11(2), 35–53. https://dor.isc.ac/dor/20.1001.1.24767220.1400.11.2.3.3

Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling, 6(1), 1–55. https://doi.org/10.1080/10705519909540118 DOI: https://doi.org/10.1080/10705519909540118

Legowo, M. B., Nurdiansyah, R., Setiawan, A., & Perwitasari, D. (2021). Fintech and bank: Past, present, and future. Jurnal Khatulistiwa Informatika, 7(1), 94–99. https://doi.org/10.31294/jtk.v7i1.9726 DOI: https://doi.org/10.31294/jtk.v7i1.9726

Ly, R., & Ly, B. (2024). Digital payment systems in an emerging economy. Computers in Human Behavior Reports, 16, 100517. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2024.100517 DOI: https://doi.org/10.1016/j.chbr.2024.100517

McKinsey & Company. (2024). Banking update 2024: What leaders need to know. https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/email/leadingoff/2024/11/18/2024-11-18b.html

Melnychenko, S., Volosovych, S., & Baraniuk, Y. (2020). Dominant ideas of financial technologies in digital banking. Baltic Journal of Economic Studies, 6(1), 92–99. https://doi.org/10.30525/2256-0742/2020-6-1-92-99 DOI: https://doi.org/10.30525/2256-0742/2020-6-1-92-99

Mietzner, D., & Reger, G. (2005). Advantages and disadvantages of scenario approaches for strategic foresight. International Journal of Technology Intelligence and Planning, 1(2), 220–239. https://doi.org/10.1504/IJTIP.2005.006516 DOI: https://doi.org/10.1504/IJTIP.2005.006516

Mosteanu, N. R., & Faccia, A. (2020). Digital systems and new challenges of financial management – FinTech, XBRL, blockchain, and cryptocurrencies. Quality – Access to Success, 21(174), 159–166. https://www.srac.ro/calitatea/en/arhiva/2020/QAS_Vol.21_No.174_Feb.2020.pdf

Noreen, U., Shafique, A., Ahmed, Z., & Ashfaq, M. (2023). Banking 4.0: Artificial intelligence (AI) in the banking industry and consumers’ perspective. Sustainability, 15(4), 3682. https://doi.org/10.3390/su15043682 DOI: https://doi.org/10.3390/su15043682

Nunnally, J. C. (1978). Psychometric theory (2nd ed.). McGraw Hill.

Obeng, E., Amankwah Amoah, J., Aboagye, M. O., & Sarpong, D. (2024). Role of digital ecosystems in driving inclusive finance in developing countries. Technological Forecasting and Social Change, 196, 122569. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.122569

Okoli, C., & Pawlowski, S. D. (2004). The Delphi method as a research tool: An example, design considerations, and applications. Information & Management, 42(1), 15–29. https://doi.org/10.1016/j.im.2003.11.002 DOI: https://doi.org/10.1016/j.im.2003.11.002

PricewaterhouseCoopers. (2024). Leveraging GenAI in banking. https://www.pwc.com/m1/en/publications/leveraging-generative-ai-in-banking.html

PricewaterhouseCoopers. (2025). Global M&A trends in financial services: 2025 mid year outlook. https://www.pwc.com/gx/en/services/deals/trends/financial-services.html

Rotolo, D., Hicks, D., & Martin, B. R. (2015). What is an emerging technology? Research Policy, 44(10), 1827–1843. https://doi.org/10.1016/j.respol.2015.06.006 DOI: https://doi.org/10.1016/j.respol.2015.06.006

Saritas, O., & Smith, J. E. (2011). The big picture Trends, drivers, wild cards, discontinuities, and weak signals. Futures, 43(3–4), 292–312. https://doi.org/10.1016/j.futures.2010.11.007 DOI: https://doi.org/10.1016/j.futures.2010.11.007

Taghipour, Z., & Moradhasel, N. (2020). The role of artificial intelligence in modern banking [In Persian]. In Proceedings of the 1st International Conference on New Challenges and Solutions in Industrial Engineering, Management, and Accounting. Tehran, Iran.

Travers, M. (2010). Qualitative research through case studies. SAGE Publications Ltd.

Van der Heijden, K. (2005). Scenarios: The art of strategic conversation (2nd ed.). Wiley. ISBN 978 0 470 02368 6

Wang, S., Asif, M., Shahzad, M. F., & Ashfaq, M. (2024). Data privacy and cybersecurity challenges in the digital transformation of the banking sector. Computers & Security, 147, Article 104051. https://doi.org/10.1016/j.cose.2024.104051 DOI: https://doi.org/10.1016/j.cose.2024.104051

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Publicado

2025-12-03

Como Citar

Morovat َ. B., Nazarizadeh, F., & Fouladi, Q. (2025). Operacionalizando a prospecção: projeto e validação de um modelo contextual para prever tecnologias emergentes no setor bancário do irã. Future Studies Research Journal: Trends and Strategies [FSRJ], 17(1), e951. https://doi.org/10.24023/FutureJournal/2175-5825/2025.v17i1.951

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