| Name: | Description: | Size: | Format: | |
|---|---|---|---|---|
| 1.25 MB | Adobe PDF |
Authors
Abstract(s)
The financial sector is undergoing a significant transformation due to the convergence of technological advancements and the ever-increasing importance of financial services. This trend has led to the adoption of disruptive technologies, such as Artificial Intelligence (AI), to enhance service delivery and address critical needs. Despite the potential benefits, research on the acceptance of AI within the financial sector remains limited. This study proposes an innovative and comprehensive theoretical model that combines UTAUT2 and TAM models, with an intention to recommend AI construct and two understudied moderators in literature, namely awareness and familiarity, offering valuable insights into factors influencing adoption and intention to recommend the technology. This model was empirically tested using structural equation modelling (SEM) with data from multiple countries. The results suggest that perceived usefulness, perceived ease of use, and perceived trust significantly influence user attitudes. Hedonic motivation and social influence emerged as key determinants of intention to adopt AI in the financial sector. The study also found that awareness significantly moderated the relationship between intention to adopt and intention to recommend. This research contributes to the yet understudied body of knowledge on AI adoption in the financial sector. The findings provide valuable insights for financial institutions seeking to effectively implement AI solutions and enhance user acceptance within the sector.
O setor financeiro está a passar por uma transformação significativa devido à convergência dos avanços tecnológicos e à importância cada vez maior dos serviços financeiros. Esta tendência levou à adoção de tecnologias disruptivas, como a Inteligência Artificial (IA), para melhorar a prestação de serviços e responder às necessidades críticas. Apesar dos potenciais benefícios, a investigação sobre a aceitação da IA no sector financeiro continua a ser limitada. Este estudo propõe um modelo teórico inovador e abrangente que combina os modelos UTAUT2 e TAM, com a variável de intensão de recomendar a IA e dois moderadores pouco estudados na literatura, consciencialização e familiaridade, oferecendo informações valiosas sobre os fatores que influenciam a adoção e os efeitos moderadores sobre a intenção de recomendar. O modelo proposto foi testado empiricamente utilizando a modelação de equações estruturais (SEM) com dados de vários países. Os resultados sugerem que a utilidade percecionada, a facilidade de utilização percecionada e a confiança percecionada influenciam significativamente a atitude dos utilizadores. A motivação hedónica e a influência social surgiram como determinantes-chave da intenção de adotar a IA. O estudo também concluiu que a consciencialização moderou significativamente a relação entre a intenção de adotar e a intenção de recomendar. Esta investigação contribui para o ainda pouco estudado conhecimento sobre a adoção da IA no sector financeiro. As conclusões fornecem informações valiosas para as instituições financeiras que procuram implementar eficazmente soluções de IA e melhorar a aceitação dos utilizadores no sector.
O setor financeiro está a passar por uma transformação significativa devido à convergência dos avanços tecnológicos e à importância cada vez maior dos serviços financeiros. Esta tendência levou à adoção de tecnologias disruptivas, como a Inteligência Artificial (IA), para melhorar a prestação de serviços e responder às necessidades críticas. Apesar dos potenciais benefícios, a investigação sobre a aceitação da IA no sector financeiro continua a ser limitada. Este estudo propõe um modelo teórico inovador e abrangente que combina os modelos UTAUT2 e TAM, com a variável de intensão de recomendar a IA e dois moderadores pouco estudados na literatura, consciencialização e familiaridade, oferecendo informações valiosas sobre os fatores que influenciam a adoção e os efeitos moderadores sobre a intenção de recomendar. O modelo proposto foi testado empiricamente utilizando a modelação de equações estruturais (SEM) com dados de vários países. Os resultados sugerem que a utilidade percecionada, a facilidade de utilização percecionada e a confiança percecionada influenciam significativamente a atitude dos utilizadores. A motivação hedónica e a influência social surgiram como determinantes-chave da intenção de adotar a IA. O estudo também concluiu que a consciencialização moderou significativamente a relação entre a intenção de adotar e a intenção de recomendar. Esta investigação contribui para o ainda pouco estudado conhecimento sobre a adoção da IA no sector financeiro. As conclusões fornecem informações valiosas para as instituições financeiras que procuram implementar eficazmente soluções de IA e melhorar a aceitação dos utilizadores no sector.
Description
Keywords
Artificial intelligence Financial sector Adoption FinTech Inteligência artificial Setor financeiro Adoção