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Trusting the machine : the impact of framing, emotional intelligence, and personality traits on the acceptance of ai-generated financial advice
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The rise of AI-based financial advisory tools has significantly transformed the investment management landscape, making it essential to understand the factors shaping trust and user acceptance of AI-generated advice. This thesis investigates how psychological traits including emotional intelligence, personal innovativeness in the domain of information technology (PIIT), and agreeableness influence trust and advice-taking behavior in the context of AI-generated investment recommendations. In addition, it examines how positively versus negatively framed informational texts about robo-advisors affect user perception and behavior. An online survey was conducted with N = 324 participants, who were randomly assigned to one of the framing conditions. Participants then evaluated the AI-generated advice and completed validated psychological assessments. The results show that framing consistently influenced advice-taking behavior, with participants in the positive framing condition being significantly more likely to accept the AI9s recommendation. Emotional intelligence showed a marginally significant positive effect on advice acceptance, offering partial evidence for its role. In an exploratory model predicting trust, emotional intelligence emerged as a consistent positive predictor. Agreeableness demonstrated a robust and reliable effect across models, making it a key factor in predicting trust in and acceptance of AI-generated financial advice. In contrast, PIIT did not significantly predict either outcome. In summary, these findings underscore the importance of how AI tools are presented to users. They also highlight that individual psychological traits, particularly agreeableness and emotional intelligence, play an important role in shaping trust and acceptance of AI-based financial advice.
O surgimento de ferramentas de consultoria financeira baseadas em IA transformou a gestão de investimentos, tornando essencial compreender os fatores que moldam a confiança e a aceitação dos utilizadores perante conselhos gerados por IA. Esta dissertação investiga como traços psicológicos como inteligência emocional, inovação pessoal em tecnologia da informação (IPTI) e amabilidade influenciam a confiança e o seguimento de recomendações de investimento geradas por IA. Além disso, examina como textos informativos com enquadramento positivo ou negativo sobre robôs de investimento afetam a perceção e o comportamento dos utilizadores. Realizou-se um inquérito online com N = 324 participantes, aleatoriamente atribuídos a um dos enquadramentos. Os participantes avaliaram o conselho da IA e completaram avaliações psicológicas validadas. Os resultados mostram que o enquadramento influenciou consistentemente a aceitação do conselho, com participantes no enquadramento positivo significativamente mais propensos a aceitar a recomendação da IA. A inteligência emocional apresentou um efeito positivo marginalmente significativo na aceitação, fornecendo evidência parcial do seu papel. Num modelo exploratório para prever a confiança, a inteligência emocional revelou-se um preditor positivo consistente. A amabilidade revelou um efeito robusto e fiável em todos os modelos, sendo fator-chave para prever confiança e aceitação de conselhos financeiros gerados por IA. Em contraste, a IPTI não previu significativamente nenhuma das variáveis. Em síntese, os resultados sublinham a importância da forma como as ferramentas de IA são apresentadas. Também mostram que traços psicológicos individuais, particularmente amabilidade e inteligência emocional, são relevantes na formação da confiança e na aceitação de conselhos financeiros baseados em IA.
O surgimento de ferramentas de consultoria financeira baseadas em IA transformou a gestão de investimentos, tornando essencial compreender os fatores que moldam a confiança e a aceitação dos utilizadores perante conselhos gerados por IA. Esta dissertação investiga como traços psicológicos como inteligência emocional, inovação pessoal em tecnologia da informação (IPTI) e amabilidade influenciam a confiança e o seguimento de recomendações de investimento geradas por IA. Além disso, examina como textos informativos com enquadramento positivo ou negativo sobre robôs de investimento afetam a perceção e o comportamento dos utilizadores. Realizou-se um inquérito online com N = 324 participantes, aleatoriamente atribuídos a um dos enquadramentos. Os participantes avaliaram o conselho da IA e completaram avaliações psicológicas validadas. Os resultados mostram que o enquadramento influenciou consistentemente a aceitação do conselho, com participantes no enquadramento positivo significativamente mais propensos a aceitar a recomendação da IA. A inteligência emocional apresentou um efeito positivo marginalmente significativo na aceitação, fornecendo evidência parcial do seu papel. Num modelo exploratório para prever a confiança, a inteligência emocional revelou-se um preditor positivo consistente. A amabilidade revelou um efeito robusto e fiável em todos os modelos, sendo fator-chave para prever confiança e aceitação de conselhos financeiros gerados por IA. Em contraste, a IPTI não previu significativamente nenhuma das variáveis. Em síntese, os resultados sublinham a importância da forma como as ferramentas de IA são apresentadas. Também mostram que traços psicológicos individuais, particularmente amabilidade e inteligência emocional, são relevantes na formação da confiança e na aceitação de conselhos financeiros baseados em IA.
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Palavras-chave
Aceitação de tecnologia Agreeableness Amabilidade Behavioral finance Confiança Efeitos de enquadramento Emotional intelligence Finanças comportamentais Financial decision-making Framing effects Human-AI interaction Inovação pessoal no domínio da tecnologia da informação Inteligência emocional Interação humano-IA Personal innovativeness in the domain of information technology Robo-advisors Robôs de investimento Technology acceptance Tomada de decisão financeira Trust
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