Proposta de modelo de mensuração da adoção de serviços de Fintechs

Proposal of the FinTech's Services Adoption Measurement Model

Matheus Vieira de Souza matheusvieira@usp.br; hermes.silva@unesp.br; edespers@usp.br

Universidade de São Paulo, Brasil

Universidade Estadual Paulista, Brasil

Universidade de São Paulo, Brasil

Hermes Moretti Ribeiro da Silva matheusvieira@usp.br; hermes.silva@unesp.br; edespers@usp.br

Universidade de São Paulo, Brasil

Universidade Estadual Paulista, Brasil

Universidade de São Paulo, Brasil

Eduardo Eugênio Spers matheusvieira@usp.br; hermes.silva@unesp.br; edespers@usp.br

Universidade de São Paulo, Brasil

Universidade Estadual Paulista, Brasil

Universidade de São Paulo, Brasil

As fintechs vêm se destacando nos últimos anos no meio financeiro. O termo que se dá a partir da contração financial e technology, representa empresas que atuam remodelando o setor bancário a partir do emprego de novas tecnologias em atividades típicas da indústria de serviços financeiros ( Gomber et al., 2017). Sob uma perspectiva semântica, Schueffel (2016) encontra que as fintechs são parte de “um setor que aplica tecnologia para melhorar atividades financeiras”.

A importância das fintechs é representada em diversos relatórios. Segundo trabalho do BID (2018), houve um aumento de 66% nos empreendimentos denominados fintechs na américa latina. Para o Brasil, dados do último relatório do RadarFintechLab (2019) mostram que o país já possui mais de 600 iniciativas de fintech, apresentando um crescimento de quase 33% quando comparado com o último relatório de 2018.

Esse crescimento fez com que o governo brasileiro atuasse na regulamentação destas iniciativas. O Banco Central por meio da lei 12.865, oferecendo o mínimo de institucionalização para novas atividades bancárias – dentre elas as fintechs -, enquanto o Conselho Monetário Nacional (CMN) criou as resoluções 4.656 e 4.657 regulamentando as fintechs de crédito, permitindo que elas atuem sem que haja outra instituição bancária em sua retaguarda.

As fintechs ainda são um campo relativamente novo de estudos por parte de pesquisadores acadêmicos. Uma das justificativas que podem ser encontradas para isso é o fato do termo ser associado até 2010 com laboratórios, incubadoras e aceleradoras, e somente após 2012 ter ganho novas definições e sendo amplamente divulgadas nas mídias tradicionais (Zavolinka et al., 2012). Revisões bibliométricas apontam que os estudos relativos ao termo são recentes, tendo 60% dos trabalhos produzidos após 2016. (Milan et al., 2018; Caciatori-Junior e Cherobim, 2019).

Buscando avançar nas pesquisas sobre fintechs, este trabalho tem por propósito responder à pergunta: Quais são os fatores que influenciam a adoção de uma fintech? Por meio de uma revisão sistemática de literatura, tem-se por objetivo identificar e analisar a evolução dos trabalhos sobre o tema até o momento e os principais fatores que influenciam a adoção de uma fintech. Ao final propõem-se um modelo analítico de mensuração da adoção de fintechs. Este estudo poderá subsidiar o campo acadêmico na exploração destes fatores, bem como o campo gerencial, fornecendo os principais aspectos que as fintechs devem se atentar para atrair novos consumidores.

Este trabalho está dividido em cinco seções a partir desta introdução. Na segunda, apresenta-se uma revisão de literatura para embasar e contextualizar o artigo. Na terceira, a metodologia utilizada nesta pesquisa. Na quarta, a discussão a respeito dos trabalhos encontrados bem como a apresentação do modelo analítico e na quinta as considerações finais sobre o trabalho.

Esta revisão apresenta as definições e contextualizações a respeito das fintechs, das transformações dos aspectos tecnológicos dos bancos, dos bancos móveis e as teorias de intenção comportamental.

As fintechs podem ser definidas como um negócio ou como um serviço que abrange uma ampla gama de atividades como pagamentos, dados, análises financeiras, software financeiro, processos digitalizados e talvez o mais conhecido do público em geral, pagamentos plataforma (Maier, 2016; Xie et al., 2016). Sintetizando essas atividades, Knewston e Rosenbaun (2020) organizam a indústria das fintechs em quatro grandes áreas:

1. 1. Alternativas monetárias: Criptomoedas, Pagamentos P2P, Pagamentos B2B;
2. 2. Intermediação de capital: Bancos digitais, Insurtech, Lendtech;
3. 3. InvesTech: Algoritmos de negociação, crowdfunding, inteligência financeira e aplicativos de investimento;
4. 4. Infraestrutura: Creditech, tecnologia financeira e regtech.

Essas novas empresas oferecem produtos que envolvem tecnologia em atividades típicas do setor financeiro utilizando computação móvel, análise de dados e internet, permitindo aos clientes flexibilidade, segurança e transparência. (Gimpel et al., 2016; Vasiljeva e Lukanova, 2016; Gomber et al., 2018).

A evolução tecnológica trouxe consequências para as instituições tradicionais. Entre 1980 e 2009, o número de instituições bancárias diminuiu de 37.090 para 15.801 nos EUA e de 3006 para 1774 na Alemanha ( OCDE, 2018).

Alt et al. (2018) dividiram em três partes a evolução da tecnologia no setor bancário. A primeira parte, que foi até meados do século XX, passou pela transformação visual e com a criação do telégrafo elétrico as informações poderiam ser transmitidas em distâncias maiores. Em um segundo momento com a evolução das tecnologias de informação e comunicações digitais, as tecnologias bancárias começaram a ser empregadas de forma interna nos bancos. As tecnologias após 2008 começaram a ser empregadas diretamente nos serviços.

Essa evolução no setor bancário é evidenciada por Alt et al. (2018) que demonstraram em seu trabalho as transformações específicas da virada entre os bancos baseados em TI (tecnologia da informação) e as fintechs.

Tabela 1
Detalhes da Fintech em três níveis de transformação

Fonte: Alt et al. (2018)

O desenvolvimento das fintechs em um campo onde os bancos tradicionais eram estabelecidos se dá, segundo Gomber et al. (2017), por três razões: Primeiramente elas oferecem produtos e soluções para clientes que não eram cobertos pelos bancos tradicionais. Em segundo, permitiram a criação de novas oportunidades de vendas de produtos e serviços através de novas tecnologias. Em terceiro, elas são em sua maioria mais ágeis e inovadoras quando comparadas com seus concorrentes tradicionais.

O aumento expressivo do número de usuários no país reforça a importância dessas empresas. A pesquisa realizada pela Febraban (2019) demonstra que em 2018, 2,5 milhões de novas contas bancárias foram abertas por meio do celular, um aumento de 56% em relação ao ano anterior e que a cada 10 transações bancárias, 6 já são realizadas pelo celular.

Nesse sentido, o crescimento das fintechs passa essencialmente pelo uso do celular como meio de acesso. Este uso pode ser definido pelo termo mobile banking, que é um canal pelo qual o cliente interage com o banco por meio de um dispositivo móvel, tendo disponível diversos serviços como pagamentos, serviços bancários, informações e serviços financeiros em tempo real ( Laukkanen et al., 2008).

No caso do mobile banking diversos autores buscaram fatores que influenciam a adoção de bancos móveis. Os principais achados foram que a vantagem relativa, a cobertura das necessidades bancárias, os períodos de testes, o risco percebido, segurança, falta de compreensão, conveniência, privacidade, benefícios relativos tem influência na adoção de um serviço de mobile banking. ( Brown et al., 2003; Lafforet e Li, 2005; Laukkanen, 2007; Kim et al., 2009).

Outros autores encontraram percepção de custo, risco, baixa vantagem relativa, complexidade, utilidade percebida, assimetria de informação foram barreiras encontradas para a adoção destes serviços. ( Cruz et al., 2010; Koenig-Lewis et al., 2010; Laukkanen e Kiviniemi., 2010). Esses fatores podem ser compreendidos por meio das teorias de intenção comportamental, como por exemplo a TRA, TPB e TAM.

Diversos autores buscaram compreender a aceitação e intenção de uso de novas tecnologias no decorrer dos últimos anos, desta forma, algumas teorias vieram a luz buscando entender os antecedentes que contribuem para o comportamento de um indivíduo. A primeira teoria a surgir foi a teoria da ação racionalizada ou Theory of reasoned action (TRA) ( Ajzen e Fishbein, 1980; Fishbein e Ajzen, 1975). A TRA apresenta que o comportamento de uma pessoa é determinado pela intenção de comportamento, ou seja, a intenção que o indivíduo tem de realizar um comportamento. Essa intenção é influenciada pelas atitudes do indivíduo e por normas subjetivas (ou influências sociais). (Fishbein e Ajzen, 1975).

O primeiro aspecto (atitude) é determinado pelos sentimentos positivos ou negativos que o indivíduo tem ao realizar um comportamento. Esses sentimentos são formados elas crenças (comportamentais) que um indivíduo possui sobre as consequências que o desempenho do comportamento vai lhe beneficiar, bem como o julgamento dessas consequências. O segundo aspecto (normas subjetivas), são as pressões ou indicações sociais que são exercidas para que o comportamento em questão seja executado ou não. De modo geral, as pessoas realizam - ou não - um determinado comportamento quando avaliam positivamente e quando a opinião de outras pessoas que elas acham importantes indicam que elas devem adotar ( Ajzen e Fishbein 1980). A estrutura desta teoria é apresentada na figura 1.

Figura 1
Teoria da ação racionalizada
Fonte: Ajzen e Fishbein, 1980

A partir da TRA, Ajzen (1991) incorporou mais uma variável chamada de “controle de comportamento”, criando assim a Teoria do comportamento planejado, ou Theory of Planned Behaviour (TPB). Esta teoria, demonstrada na figura 2, é uma extensão da TRA e indica que o comportamento humano é baseado em crenças comportamentais (atitude), crenças normativas (normas subjetivas) e crenças em controles.

Figura 2
Teoria do comportamento planejado
Fonte: Ajzen, 1985

A terceira variável chamada “crença de controle” se dá pelos fatores que podem facilitar ou impedir o desempenho do comportamento em questão (Ajzen, 1985). Em resumo, a intenção comportamental será mais favorável quando o controle percebido for maior e as atitudes e normas subjetivas forem positivas.

A partir da TRA, Davis (1986) cria o modelo de aceitação da tecnologia (ou TAM – technology acceptance model), cujo objetivo era uma teoria de aceitação que pudesse ser usada na área de TI (tecnologia de informação) e explicasse a intenção de um indivíduo em usar um novo sistema de informação.

O modelo proposto por Davis (1986), possui dois construtos, que são a utilidade percebida e a facilidade percebida. Esses construtos fazem a mediação dos efeitos das variáveis externas. O conceito de utilidade percebida pode ser visto como uma “vantagem relativa” da nova tecnologia quando comparada com a usada anteriormente. Essa “vantagem”, pode ser vista como a otimização de uma tarefa, uma maior eficácia, rapidez, agilidade, ou quaisquer outras melhorias que a nova tecnologia pode oferecer. Já a facilidade percebida se refere ao quando essa nova tecnologia isentará o indivíduo de esforço físico ou mental. (Moore e Benbasat, 1991; Davis, 1989).

Figura 3
Modelo de Aceitação Tecnológica
Fonte: Davis, 1986

É importante notar que os dois construtos propostos por Davis (1986) consideram apenas a questão atitudinal da teoria da ação racional, desconsiderando do seu modelo as influências normativas (presentes na TRA), pois para ele, a partir do momento que o indivíduo se familiariza com o sistema estas influências tendem a desaparecer. Desta forma, como a utilidade percebida e a facilidade de uso tem influência direta na intenção, o construto de atitude foi retirado da versão final da TAM (imagem) apresentado mais tarde por Venkatesh e Davis (1996).

A revisão sistemática de literatura é uma ferramenta importante pois oferece a oportunidade de explorar em profundidade artigos publicados sobre determinado tema, resumindo e avaliando as evidências disponíveis. Também permite aumentar a magnitude, aprimorar o rigor e a transparência da pesquisa científica, bem como diminuir os efeitos do viés do pesquisador. Aproveitando a importância do método em responder determinadas questões de pesquisa, ele foi utilizado para analisar o que está sendo publicado sobre o tema fintech e adoção ( Mallett et al., 2012; Tranfield et al. 2003).

A condução desta pesquisa se deu através dos seguintes procedimentos: (1) A questão norteadora da pesquisa; (2) A definição dos termos boleanos; (3) A seleção e a definição das bases de dados; (4) A análise das publicações. Buscou-se dessa forma diminuir algum tipo de viés e parcialidade presente.

A questão norteadora da pesquisa foi: “Quais são os fatores que influenciam a adoção de uma fintech?”. A orientação de busca foi o termo boleano “Fintech and Adoption”, o qual foi procurado em termos relativos em títulos, resumo e/ou palavrachave dos artigos, visando aqueles que possuam essa temática central. Não foi estabelecido um período específico para as publicações, mas optou-se pela recentidade deles.

As coletas de dados se deram em três bases de artigos acadêmicos, sendo: Emerald (158), Scopus (99) e Web Of Science (60), entre o período de 21 de junho até 5 de julho.

A figura 4 demonstra o fluxo utilizado por esta revisão sistemática de literatura. A primeira busca retornou 317 textos e resumos identificados nas bases. Na primeira seleção, retiramos todos os trabalhos que estavam duplicados, que não estavam escritos em inglês ou português ou que não correspondiam com nossos critérios de busca e que não. Neste sentido foram excluídos 257 trabalhos, restando apenas 60 trabalhos.

Figura 4
Fluxo de seleção dos estudos incluídos na análise
Fonte: Autores

Após a primeira fase, este trabalho selecionou apenas trabalhos que a adoção era tratada antecipadamente, desta forma foram excluídos trabalhos que tratavam de pós adoção ou de trabalhos que tratassem de temas além do setor de fintechs, baseado na pesquisa de Knewston e Rosenbaun (2020) (empréstimos, bancos digitais, criptomoedas etc.).

O Quadro 2. Oferece um panorama de todos os artigos selecionados. Ao todo, foram 28 trabalhos, cuja data de publicação se dá entre os anos de 2018 e 2020. Esse período demonstra que os artigos ainda são recentes, corroborando o trabalho de Milan et al. (2018) onde encontraram que tópico de fintechs é muito recente e vem ganhando notoriedade após 2016. O quadro oferece o nome do artigo, a revista em que foi publicada, as técnicas de análise e as variáveis utilizadas dentro de cada um.

Tabela 2
Análise dos artigos

Fonte: Autores

Nota-se também que 82% dos trabalhos utilizaram a modelagem de equações estruturais. Esta técnica pode ser vista como uma combinação de regressões e análises fatoriais, onde pesquisadores buscam desenvolver construções teóricas a partir de construtos latentes ( Neves, 2018).

A Tabela 3 demonstra os periódicos onde os trabalhos foram publicados. Aproximadamente 33% (9) dos artigos estão publicados no International Journal of Bank Marketing, cujo fator de impacto (4,4) é alto e relevante. Este journal é o principal sobre a área de marketing bancário, demonstrando que o tema já está sendo abordado nesta revista. Outros trabalhos estão em journals cujo fator de impacto também é alto em suas áreas. Por exemplo, três artigos estão no Industrial Journal of Data Systems, cujo fator de impacto é 7,9, outros dois estão no Journal of Enterprise Information Management que apresenta um fator de impacto de 5,8.

Tabela 3
Fator de impacto das publicações

Fonte: Autores

É possível encontrar um artigo em pelo menos outros journals que são de alto fator de impacto como o Journal os Retailing and Consumer Services (7,4), Transforming Governemt: People, Process e Policy (4,1), Finance Research Letters (3,8), Technology in Society (3,4) e Marketing Intelligence and Planning (3,5).

A partir da rede de palavras-chave ( figura 5) é possível verificar grandes clusters, onde que são ligadas em questões de adoção e de fintechs. Para a primeira, pontos como modelo de aceitação de tecnologia, intenção de continuar usando, influência social, confiança, techonology adoption e satisfação do consumidor são intimamente ligados com questões relacionadas aos fatores de adoção. Já para a segunda, a rede demonstra clusters de mobile banking, inteligência artificial, criptomoedas e digital banking que são serviços oferecidos pelas fintechs. O software VOSviewer foi utilizado para a organização da rede.

Figura 5
Redes de ocorrência de palavras-chave
Fonte: Autores

É importante notar também na Tabela 4, que embora quase 1/3 dos artigos sejam sobre dois países (Coréia do Sul e Estados Unidos), há uma boa distribuição geográfica entre os trabalhos, sendo possível encontrar trabalhos em todos os continentes.

Tabela 4
Análise geográfica

Fonte: Autores

A análise geográfica mostra também que só há um trabalho sobre a adoção de fintechs para o Brasil. Nesse sentido é possível encontrar um espaço para novos trabalhos sobre o tema para o país, tendo em vista o crescimento desse tipo de organização no país.

Buscando compreender quais os principais fatores que influenciam a adoção, o Quadro 2 demonstra as principais contribuições dos vinte e oito artigos sobre as influências na adoção de iniciativas de fintech.

A variável ‘confiança’ é uma das mais encontradas como um fator que pode influenciar na adoção de um serviço de fintech. ( Stewart e Jürjens., 2018; Wang et al., 2018; Jünjer e Mietzer., 2019; Zhang et al., 2018; Hu et al., 2019., Contreras Pinochet et al., 2019; Kaabachi et al., 2019; Kaabachi et al., 2019b; Kalinic et al., 2019; Albayati et al., 2020; Arli et al., 2020).

A confiança inicial se dá no primeiro relacionamento entre partes que não são familiarizadas entre si e que tampouco possuem informações credíveis umas das outras. De outra forma, a confiança é quando uma parte acredita e está disposta a depender de outra. (McKnighet et al., 1998).

O construto confiança em um contexto de adoção de fintech pode ser influenciada por diversos aspectos, como por exemplo, os fatores de segurança de dados e privacidade. Estes pontos são importantes pois os indivíduos temem que seus dados sejam expostos tendo consequências na sua privacidade. Desta forma, quanto menor a percepção de privacidade ou maior o risco percebido quanto a isto, menor a confiança do indivíduo em relação ao adotar um serviço de fintech. ( Zhang et al., 2018; Sinha., 2019; Stewart e Jürjens., 2018; Jünjer e Mietzer., 2019; Contreras-Pinochet et al., 2019).

Outro fator que influencia o construto de confiança é a influência social - ou normas subjetivas -. São consideradas influências sociais as indicações ou pressões que os indivíduos recebem de pessoas importantes (amigos, colegas ou parentes), que fazem com que ele acredite que deva ou não adotar um comportamento. ( Ajzen e Fishbain., 1980; Venkatesh e Davis., (2000).

No caso das fintechs, a influência social foi um preditor importante da confiança em diversos trabalhos, indicando que o ambiente social - e da troca de informações entre pessoas - é um processo importante para o desenvolvimento da confiança. Isso reforça trabalhos anteriores de que na falta de experiências a influência social ajuda na construção da confiança (Kalinic et al., 2019; Kaabachi et al., 2019; Contreras-Pinochet et al., 2019; Wang et al., 2019; Li et al., 2008).

Outros antecessores que afetam a confiança são o design do produto, a usabilidade e a inovação pessoal. Os dois primeiros influenciam positivamente na confiança à medida que os indivíduos notam que o sistema oferece informações e facilidade em usar, o que leva neste uma percepção de qualidade do produto. Já o último se dá por pessoas cuja inclinação é maior em experimentar novos produtos, tecnologias ou serviços. ( Stewart e Jürjens., 2018; Kaabachi et al., 2019., Wang et al., 2018; Zhang et al., 2018).

Hu et al. (2019) e Albayati et al. (2019) encontraram também que o suporte do governo é um preditor importante para a confiança. O suporte do governo é entendido como o aumento de credibilidade e confiabilidade que os setores públicos passam ao permitir ou regular as atividades de fintech.

A formação da confiança e a sua influência na adoção de uma fintech é vista como importante para a adoção e consequentemente para a inclusão financeira ( Bongomin et al., 2019).

Outros construtos importantes foram a expectativa de esforço e a expectativa de desempenho, ou facilidade percebida e utilidade percebida respectivamente. Ambos os construtos são formados no modelo de aceitação tecnológica (TAM), teoria feita por Davis (1986) a partir da teoria de ação racionalizada (TRA) ( Ajzen, 1980), sendo esta última uma teoria que busca explicar a intenção comportamental positiva ou negativa de um indivíduo frente a uma nova tecnologia.

A facilidade percebida é dada pela crença do usuário que o uso dessa nova tecnologia será livre de esforços, já a utilidade percebida se dá pela crença de que esta tecnologia influenciará no seu desempenho de trabalho. Ambos os construtos são influenciados por variáveis externas. ( Davis., 1986;1993).

Diversos trabalhos apresentaram esses construtos em seus modelos. Uma parcela destes não apresentaram as variáveis externas que influenciaram nos construtos. ( Hu et al., 2019; Foroughi et al., 2019; Glavee-Geo et al., 2019; Belanche et al, 2019).

Os trabalhos que apresentaram as variáveis ofereceram para a facilidade percebida antecessores que lidam com o conhecimento destas novas plataformas (conscientização), o conhecimento de produtos financeiros (alfabetização financeira), mudanças tecnológicas (resistência à mudança) e risco de privacidade (privacidade e percepção de risco). Em suma, a influência de variáveis que tragam a percepção que esta nova tecnologia pode - ou não - ser livre de esforços (Albayati et al. 2019; Contreras-Pinochet et al., 2019; Elhajjar e Quaida, 2019).

Para a utilidade percebida alguns antecessores são semelhantes às da facilidade percebida, como alfabetização digital, resistência a mudança e percepção de risco. Porém, outras também são novaw como o grau que as pessoas percebem que aquela nova tecnologia é compatível com suas ideias e pensamentos (compatibilidade), o nível de aceitação de novas tecnologias (inovação pessoal), a confiança que a marca inspira (confiança de marca),as limitações que esse sistema pode sanar (acessibilidade) e pela influência da adoção de outros usuários ou consumidores (externalidade indireta da rede).

Além dessas variáveis o trabalho de Abdullah et al. (2018) encontrou a mediação através de questões de gênero, idade e educação, em um modelo que conta com os dois construtos de utilidade e facilidade percebida, junto com o construto de influência social. Essas questões demográficas também mediaram outros trabalhos, como o caso do trabalho de Kalinic et al. (2019) que também encontrou uma moderação pelo gênero, onde os homens são mais propensos a realizar um empréstimo de uma empresa de fintechs e o trabalho de Jünjer e Mietzer (2019) que encontrou o fator de educação financeira como uma influência direta na adoção, à medida que famílias com mais conhecimento financeiro tem mais chances de adotar os serviços oferecido por uma fintech de banco digital. Para os pesquisadores, maior conhecimento financeiro e entendimento sobre produtos financeiros, maior a chance de ser um usuário.

A ‘atitude’ que também está presente em diversos trabalhos é influenciada por todos os construtos anteriores, sendo o último ponto antes da adoção. A atitude - ou intenção comportamental - é a percepção positiva ou negativa que o indivíduo tem que ele deve ou não adotar determinado comportamento. (Absullah et al., 2018; Foroughi et al., 2019; Elhajjar e Ouaida., 2019; Lee et al., 2019; Bongomin e Ntayi., 2019; Mazambani e Mutambara., 2019; Belanche et al., 2019., Hu et al., 2019., Albayati et al., 2019; Mostafa., 2020).

Outros trabalhos utilizaram as motivações intrínsecas e extrínsecas para a influência da adoção de um serviço de fintech. Entende-se por motivações intrínsecas aquelas motivações para atividades que os indivíduos veem como novas, desafiadoras e interessantes e motivações extrínsecas aquelas cujo desempenho ajudam a atingir um determinado benefício. As motivações extrínsecas são consideradas fatores importantes em ambos os trabalhos. Algumas motivações encontradas são os benefícios econômicos (custos atrativos e ganhos financeiros), o tempo de transação e a conveniência em usar uma fintech. (Chaurasia et al., 2020; Ryu et al. 2019).

Neste sentido, o trabalho de Rosaniva et al. (2019) reforça a importância dos benefícios econômicos. Único estudo qualitativo, avaliou quais fatores influenciavam na adoção de empréstimos feitos por pequenas empresas em fintechs na Indonésia. Os achados encontraram que questões de custo financeiro e flexibilidade de pagamento são as mais importantes para aquele lugar. O ponto importante é que a questão da flexibilidade é baseada no fato que na Indonésia grande parte da população é muçulmana e seguem as leis do Sharia onde não é permitido o pagamento de juros.

Considerando a discussão dos resultados acima, esse trabalho tece uma série de proposições alinhadas a um modelo analítico de mensuração de adoção de fintechs apresentado na Tabela 5. São elas:

Tabela 5
Proposições do modelo de mensuração de adoção de fintechs

Então, a partir das proposições do quadro acima, este trabalho propõe um modelo de mensuração de fintechs que está colocado abaixo na figura 6

Figura 6
Proposta de modelo de mensuração analítica de adoção de fintechs
Fonte: Autores

Este modelo busca sintetizar os modelos apresentados em todos os trabalhos revisados nesse artigo, de forma a considerar um modelo de mensuração que seja amplo para os trabalhos de fintech. Os construtos de design, privacidade e influência social influenciam o construto de confiança, de forma de quanto maior a influência social, maior a percepção de privacidade e melhor avaliação do design, maior será a confiança. Utilizamos também os construtos de utilidade percebida que é a crença que essa nova tecnologia melhorará o desempenho e de facilidade percebida que se trata da crença que essa nova tecnologia será fácil de utilizar. Esses construtos – confiança, utilidade percebida e facilidade percebida – influenciam a atitude que é a percepção positiva ou negativa que o indivíduo tem antes de tomar a intenção de usar.

Este trabalho teve por objetivo avançar nos estudos sobre as fintechs, buscando os fatores que condicionam a adoção dos clientes nos produtos oferecidos por essas empresas, e a partir destes fatores, propor um modelo analítico de adoção. Os 28 trabalhos selecionados, correspondem do período de 2018 até 2020. Desses, encontramos que 68% deles estão publicados em journals de alto fator de impacto dentro das suas respectivas áreas. No que tange a área de marketing, 1/3 dos trabalhos estão publicados no International Journal of Bank Marketing, cujo fator de impacto é 4,4. Isso demonstra que os trabalhos de adoção de fintechs embora sejam recentes estão sendo publicados em journals importantes.

A respeito dos fatores de influência de adoção encontramos: confiança, influência social, privacidade, riscos e benefícios financeiros, interface do produto, utilidade percebida, facilidade de uso, apoio governamental, alfabetização financeira e entre outros achados.

Esses fatores fazem parte das mais diversas dimensões que um consumidor leva em consideração ao adotar um novo serviço financeiro digital. Fatores como expectativa de facilidade de uso e utilidade percebida dizem respeito às facilidades e melhorias de performance e compensações de esforço que o novo serviço trará. A privacidade entra no contexto de segurança de que os dados do consumidor estão em segurança, por exemplo.

Fatores como confiança e influência social são fatores extrínsecos e intrínsecos que influenciando a atitude, propiciam ao consumidor um sentimento positivo ou negativo de adotar determinado produto.

Questões financeiras também são importantes, como os benefícios e vantagens que ele trará. Outro ponto importante é a alfabetização financeira que vai no sentido do quanto esse consumidor consegue reconhecer as vantagens e desvantagens financeiras.

Teoricamente, esse trabalho contribui ao propor um modelo analítico de mensuração a partir de diversos trabalhos de adoção de fintech, dos mais variados serviços financeiros como, empréstimos, bancos digitais, criptomoedas e outros, para futura validação.

A contribuição prática deste trabalho é demonstrar os fatores que as fintechs devem se atentar para influenciar um cliente a adotar seus serviços. Podem ser realizadas campanhas de comunicação a fim de apresentar as facilidades e vantagens quando comparados com bancos tradicionais, atendimento offline ao consumidor mesmo o serviço sendo digital, garantias ao consumidor via certificações, fundos e seguros de que o dinheiro aplicado está em um lugar seguro e que o cliente está amparado caso aconteça algum problema e por fim assegurar que a tecnologia é transparente com os dados do consumidor.

A limitação deste trabalho diz respeito a considerar apenas os fatores encontrados nos vinte e oito artigos selecionados. As pesquisas futuras podem se concentrar na busca por novos fatores além dos que já estão presentes neste trabalho e adicionar no modelo analítico aqui proposto.