Internet banking in the united kingdom: a customer behaviour perspective
Notice bibliographique
Résumé
The primary objective of this thesis is to develop a conceptual model that determines how intentions towards the use of internet banking are formed and to what extent they are related to the actual use of internet banking. The thesis also examines the role of customers' trust in internet banking acceptance and the perceptual differences among customers on the basis of their technology readiness and demographic characteristics of gender and age. The thesis integrates variables associated with behavioural and environmental uncertainty (trust and perceived risk), technology acceptance constructs (perceived usefulness and ease of use), and users' personal characteristics (technology readiness, age and gender) into a coherent and parsimonious model. The structural equation modelling technique is used to rigorously test the validation of measurement models and to examine the extensive set of interrelationships among these variables and their comparative effect on customers' intentions and actual use of internet banking. The data used is collected in collaboration with Halifax Bank of Scotland (HBOS) through postal questionnaire survey and actual internet banking usage logs of the respondents. The empirical results show that: (1) intentions translate over time into actual behaviour; (2) perceived usefulness has a significant effect on intentions; (3) trust and perceived risk are direct antecedents of intention, suggesting uncertainty reduction as a key component in customers' acceptance of internet banking; (4) trust also acts as an indirect antecedent of intention through perceived risk and perceived usefulness; (5) trust is a multidimensional construct: perceived trustworthiness, perceived security, perceived privacy are antecedents of trust; (6) perceived trustworthiness significantly affects perceived security and perceived privacy; (7) different types of customers, defined by their demographic characteristics and technology readiness, develop different perceptions towards the same technology. Overall, the thesis indicates that while Technology Acceptance Model (TAM: Davis 1989) is useful in explaining internet banking acceptance, extending the theory to include the combined effect of new variables and moderators increases our understanding of the underlying phenomenon. User acceptance of technology remains a complex, elusive, yet extremely important phenomenon. Research on the TAM starting from Davis in 1989 has made significant contributions toward unravelling some of its mysteries. The internet banking acceptance model, proposed and validated in this thesis, advances theory and research on this important issue. Keywords. Internet Banking, United Kingdom, Customer Behaviour, Technology Acceptance Model, Trust, Perceived Risk, Perceived Security, Perceived Privacy, Perceived Trustworthiness, Technology Readiness, Structural Equation Modelling.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».