Les facteurs d'adoption de l'Open Banking par les jeunes utilisateurs
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉ: Dans le but d'accroitre la concurrence dans le secteur financier et de maximiser les services offerts aux clients, une nouvelle technologie financière s'est développée : il s'agit de l'Open Banking encore connue sous le nom de système bancaire ouvert. L'Open Banking désigne l'ouverture des systèmes d'information des banques et le partage des données de leurs clients à des tiers comme les établissements de crédit par exemple. Cette ouverture exige une intégration des services des uns et des autres dans leurs propres interfaces par le recours à des APIs (Application Programming Interface). Les institutions financières s'intéressent de plus en plus à investir dans l'Open Banking, mais, cette nouvelle technologie est encore méconnue par les utilisateurs qui sont, en général, très méfiants quant au partage de leurs données personnelles et financières avec des fournisseurs tiers. Le système bancaire ouvert a été mis en œuvre la première fois en 2018 au Royaume-Uni par l'entremise de la norme relative au système bancaire ouvert (Open Banking Standard) et, depuis, plusieurs pays ont développé leurs propres approches afin d'implanter l'Open Banking. Le Canada est en train de développer un cadre réglementaire qui permettra l'adoption d'un système bancaire ouvert viable et, même si l'Open Banking n'est pas encore une réalité aujourd'hui au Canada, c'est dans un avenir très proche que les banques canadiennes auront à s'adapter à ce nouvel écosystème dans lequel elles ne seront plus les seules à offrir des services financiers. L'objectif général de cette recherche vise à étudier les facteurs qui peuvent influencer l'intention d'adoption de l'Open Banking chez les jeunes usagers du secteur bancaire canadien. Pour atteindre cet objectif, nous avons développé un modèle conceptuel qui combine les concepts de la théorie unifiée de l'acceptation et de l'utilisation de la technologie (UTAUT) avec les concepts du risque perçu et de l'innovativité pour expliquer l'intention de comportement des jeunes envers les services de l'Open Banking. Pour tester le modèle conceptuel, nous avons recueilli des données au sein des étudiants de l'UQAR (119 réponses) à l'aide d'un questionnaire en ligne. Nos résultats confirment que les concepts de l'effort attendu, de l'influence sociale, du risque de sécurité et de l'innovativité sont les déterminants les plus significatifs de l'intention d'adoption de l'Open Banking chez les jeunes. Pour expliquer l'acceptation d'utilisation des services de l'Open Banking, le facteur le plus important est l'intention d'usage. -- Mot(s) clé(s) en français : Système bancaire ouvert, Facteurs d'adoption, Technologies financière, Intention d'usage, Innovativité, UTAUT, Sécurité des données personnelles. -- ABSTRACT: With the aim of increasing competition in the financial sector and maximizing the services offered to customers, a new financial technology has developed: Open Banking, still known as the open banking system. Open Banking refers to the opening of banks 'information systems and the sharing of their customers' data with third parties such as credit institutions for example. This openness requires integration of each other's services into their own interfaces using APIs (Application Programming Interface). Financial institutions are increasingly interested in investing in Open Banking, but this new technology is still unknown to users who are, in general, very suspicious of sharing their personal and financial data with third-party providers. Open Banking was first implemented in 2018 in the UK through the Open Banking Standard and since then several countries have developed their own approaches to implement Open Banking. Canada is in the process of developing a regulatory framework that will allow the adoption of a viable open banking system and, although Open Banking is not yet a reality today in Canada, it is in the very future. Canadian banks will have to adapt to this new ecosystem in which they will no longer be the only ones to offer financial services. The general objective of this research is to study the factors that may influence the intention to adopt Open Banking among young users of the Canadian banking sector.To achieve this goal, we have developed a conceptual model that combines the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) with perceived risk and innovativeness to explain the behavioral intention of young people with the Open Banking services. To test the conceptual model, we collected data from UQAR students (119 responses) using an online questionnaire. Our results support some UTAUT relationships, such as expected effort and social influence, as well as security risk and innovativeness are the strongest predictors to consider maximizing intention to adoption of Open Banking among young people. To explain the acceptance of use of Open Banking services, the most important factor is the intention of use. -- Mot(s) clé(s) en anglais : Open Banking, Adoption factors, Financial technology, Intention of use, Innovation, UTAUT, Personal data security.
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 | 0,005 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».