Les facteurs d'adoption de l'Open Banking par les jeunes utilisateurs
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Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".