FinTech and Financial Inclusion: Exploring the Mediating Role of Digital Financial Literacy and the Moderating Influence of Perceived Regulatory Support
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Exploring the potential of financial technology (FinTech) to promote financial inclusion is the aim of this research. This study concentrated on understanding why people use FinTech and how it affects their access to financial services by taking into account the mediating role of digital financial literacy and the moderating effect of perceived regulatory support. This study used partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) for testing the research model by collecting data from 608 FinTech users in India. The results revealed the role of trust, service quality, and perceived security are essential in promoting the utilization of FinTech services. This study also demonstrated that FinTech positively impacts financial inclusion, making it easier for individuals to get into formal financial services. Furthermore, digital financial literacy emerged as an important mediator between FinTech use and financial inclusion. The research also confirmed that perceived regulatory support has a significant moderation influence on the relationship between FinTech and financial inclusion. This research would contribute to advancing theoretical frameworks and offer practical advice for policymakers and FinTech companies to make financial services more inclusive.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle