Factors Impacting Senior Citizens’ Adoption of E-Banking Post COVID-19 Pandemic: An Empirical Study from India
Notice bibliographique
Résumé
The global economy and the financial sector have suffered due to the COVID-19 epidemic. The banking industry has seen an increase in digital channels and payments, consumer behavior changes, regulatory and supervisory relief, and new operational resilience challenges due to the COVID-19 pandemic. Therefore, seniors have had to adopt new channels and technologies instead of traditional cash and traditional channels. However, older people in India are not tech-savvy and avoid e-banking. Thus, stakeholders (e.g., bank authorities, governments) must focus on variables affecting the older population’s use of e-banking to reduce financial isolation. Thus, this study uses an extended Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) framework to examine senior citizens’ intentions to use e-banking. Data from “456” senior citizens from central India were analyzed using Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) techniques. The study identified different significant predictors (e.g., performance expectancy, effort expectancy, perceived risk, self-efficacy, perceived trust, and anxiety) of older users’ intention to use e-banking post-COVID-19. This is the first study from central India to determine elderly people’s intention to use online banking during and after the COVID-19 pandemic. The findings will help bank authorities and other stakeholders increase senior citizens’ financial inclusion in India.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».