Восприимчивость к технологиям и перспективы интернет-банкинга во Вьетнаме

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Модель восприимчивости к технологиям (Technology Acceptance Model) давно используется для изучения отношения потребителей к инновационным разработкам и выявления стимулов, повышающих готовность к их использованию. Сложились определенные традиции применения этого аппарата в различных ситуациях. Авторы статьи адаптировали модель, чтобы оценить готовность вьетнамских банков и их клиентов к переходу на интернет-банкинг. Распространению этой практики препятствует комплекс факторов, включая неразвитость технологической инфраструктуры, дефицит инвестиций, привязанность большинства провайдеров и потребителей услуг к традиционным форматам взаимодействия. Установлено, что готовность воспользоваться услугами интернет-банкинга повышается в случае высокой оценки удобства пользования технологией, ее функциональности и, в конечном счете, потребительской удовлетворенности. Важную роль в обеспечении этих условий играют высокоразвитая система поддержки клиентов, простота пользовательского интерфейса, оперативность обслуживания, повышение безопасности банковских транзакций и ряд других факторов. Вчисле предлагаемых авторами рекомендаций особое внимание отводится требованиям к компетенциям банковского персонала, необходимости постоянного повышения квалификации и установлению на государственном уровне целевых стратегических показателей, способствующих укоренению интернет-банкинга в жизни вьетнамского общества.

Об авторах

Дук Toan Ле

Университет Дуй Тан

Email: leductoan2002@gmail.com
03 Quang Trung, Da Nang, Vietnam

Хуу Phu Нгуэн

Университет Дуй Тан

Email: nhphunq@yahoo.com
03 Quang Trung, Da Nang, Vietnam

Ван Nhan Хо

Университет Дуй Тан

Email: hovannhan@duytan.edu.vn
03 Quang Trung, Da Nang, Vietnam

Тхи Phi Yen Хо

Университет Дуй Тан

Email: hothiphiyen@gmail.com
03 Quang Trung, Da Nang, Vietnam

Куанг Tam Нгуэн

Университет Дуй Тан

Email: nqtam1969@gmail.com
03 Quang Trung, Da Nang, Vietnam

Нгуэн Ngoc Anh Ле

Университет Ла Троб

Email: ngocanhln@yahoo.com
Melbourne,Victoria 3086, Australia

Список литературы

  1. Alsamydai M.J. (2014) Adaptation of the TAM to the use of mobile banking services // International Review of Management and Business Research. Vol. 3. № 4. Р. 2016-2028.
  2. Bauer H.H., Falk T., Hammerschmidt M. (2006) eTransQual: A transaction process-based approach for capturing service quality in online shopping // Journal of Business Research. Vol. 59. № 7. Р. 866-875.
  3. Blut M. (2016) E-Service Quality: Development of a Hierarchical Model // Journal of Retailing. Vol. 92. № 4. P. 500-517.
  4. Bryman A.B. (2007) Business Research Methods. Oxford: Oxford University Press.
  5. Cohen J. (1988) Statistical power analysis for the behavioural sciences. 2nd ed. Hillside Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum.
  6. Davis F.D. (1986) A technology acceptance model for empirically testing new end-user information systems: Theory and results. Cambridge, MA: Massachusetts Institute of Technology.
  7. Davis F.D. (1989) Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology // MIS Quarterly. Vol. 13. № 3. P. 319-340.
  8. Davis F.D., Bagozzi R.P., Warshaw P.R. (1989) User acceptance of computer technology: A comparison of two theoretical models // Management Science. Vol. 35. № 8. P. 982-1003.
  9. Davison A.C., Hinkey D.V. (1997) Bootstrap methods and their application. Cambridge, UK: Cambridge University Press.
  10. Diamantopoulos A., Siguaw J.A. (2006) Formative versus reflective indicators in measure development: Does the choice of indicators matter? // British Journal of Management. Vol. 17. № 4. P. 263-282.
  11. Foley P., Jayawardhena C. (2000) Changes in the banking sector: The case of Internet banking in the UK // Internet Research. Vol. 10. № 1. P. 19-30.
  12. Fornell C., Larcker D.F. (1981) Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error // Journal of Marketing Research. Vol. 18. № 1. Р. 39-50.
  13. Geetha K., Malarvizhi V. (2012) Assessment of a Modified Technology Acceptance Model among E-banking Customers in Coimbatore City // International Journal of Innovation, Management and Technology. Vol. 3. № 2. P. 181-187.
  14. Ghani M.M., Rahi S., Yasin N., Alnaser F.M. (2017) Adoption of Internet Banking: Extending the Role of Technology Acceptance Model (TAM) with E-Customer Service and Customer Satisfaction // World Applied Sciences Journal. Vol. 35. № 9. P. 1918-1929.
  15. Hair J.F., Black W.C., Babin B.J., Anderson R.E., Tatham R.L. (2010) Multivariate Data Analysis. 7th ed. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.
  16. Hair J.F., Hult G.T., Ringle C.M., Sarstedt M. (2017) A primer on partial least squares structural equation modeling (2nd ed.). Thousand Oaks, CA: SAGE Publications.
  17. Hair J.F., Hult G.T.M., Ringle C., Sarstedt M. (2013) A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Thousand Oaks, CA: SAGE Publications.
  18. Hair J.F., Sarstedt M., Hopkins L., Kuppelwieser G.V. (2014) Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM): An emerging tool in business research // European Business Review. Vol. 26. № 2. P. 106-121.
  19. Henseler J., Ringle C.M., Sarstedt M. (2015) A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling // Academy of Marketing Science Journal. Vol. 43. № 1. P. 115-127.
  20. Henseler J., Ringle C.M., Sinkovics R.R. (2009) The use of partial least squares path modeling in international marketing // Advances in International Marketing. Vol. 20. P. 277-320.
  21. Hoyle R.H. (ed.) (1995) Structural Equation Modeling. Thousand Oaks, CA: SAGE Publications.
  22. Laukkanen P., Sinkkonen S., Kivijarvi M., Laukkanen T. (2007) Consumer Resistance and Intention to use Internet Banking Service. Paper presented at the EBRF Conference, Jyvaskyla, Finland, September 25.
  23. Lichtenstein S., Williamson K. (2006) Understanding Consumer Adoption of Internet Banking: An Interpretive Study in the Australian Banking Context // Journal of Electronic Commerce Research. Vol. 7. № 2. P. 50-66.
  24. Lule I., Omwansa T.K., Waema T.M. (2012) Application of Technology Acceptance Model (TAM) in M-Banking Adoption in Kenya // International Journal of Computing and ICT Research. Vol. 6. № 1. P. 31-43.
  25. Martins C., Oliveira T., Popovie A. (2014) Understanding the Internet banking adoption: A unified theory of acceptance and use of technology and perceived risk application // International Journal of Information Management. Vol. 34. № 1. P. 1-13.
  26. Musiime A., Ramadhan M. (2011) Interment banking consumer adoption and customer satisfaction // African Journal of Marketing Management. Vol. 3. № 10. P. 261-269.
  27. O'Connell B. (1996) Australian Banking on the Internet-Fact or Fiction? // The Australian Banker. December. P. 212-214.
  28. Pikkarainen K., Karjaluoto H., Pahnila S. (2004) Consumer acceptance of online banking: An extension of the technology acceptance model // Internet Research. Vol. 14. № 3. P. 224-235.
  29. Polasik K., Wisniewski T. (2009) Empirical Analysis of Internet Banking Adoption in Poland // International Journal of Bank Marketing. Vol. 27. № 1. P. 32-52. DOI:https://doi.org/10.1108/02652320910928227
  30. Quyen D.V. (2018) E-commerce: Much room left for growth // The Saigon Times. № 13 (1381). March 24, 2018.
  31. Sarstedt M., Ringle C.M., Hair J.F. (2017) Partial Least Squares Structural Equation Modeling // Handbook of Market Research / Eds. C. Homburg, M. Klarmann, A. Vomberg. Heidelberg; New York; Dordrecht; London: Springer (print version forthcoming). Режим доступа:http://www.researchgate.net/publication/319669432, дата обращения 02.05.2018. DOI:https://doi.org/10.1007/978-3-319-05542-8_15-1
  32. Sathye M. (1999) Adoption of Internet Banking by Australian Consumers: An Empirical Investigation // International Journal of Bank Marketing. Vol. 17. № 7. P. 324-334.
  33. Sheshunoff A. (2000) Internet banking: An update from the frontlines // ABA Banking Journal. Vol. 92. № 1. P. 51-53.
  34. Venkatesh V., Davis F.D. (1996) A model of the antecedents of perceived ease of use: Development and test // Decision Sciences. Vol. 27. № 3. P. 451-481.
  35. Venkatesh V., Davis F.D. (2000) Theoretical extension of the technology acceptance model: Four longitudinal field studies // Management Science. Vol. 46. № 2. P. 186-204.
  36. Waite K., Harrison T. (2002) Consumer Expectations of Online Information Provided by Bank Websites // Journal of Financial Services Marketing. Vol. 6. № 4. P. 309-322. Режим доступа: , дата обращения 17.04.2018. DOI:https://doi.org/10.1057/palgrave.fsm.4770061

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».