O Efeito da Confiança na Intenção de Uso do m-banking

RESUMO

Apesar dos alegados benefícios do m-banking, a sua aceitação tem sido aquém das expectativas da indústria. Uma explicação plausível pode ser a inicial falta de confiança nos serviços disponíveis aos consumidores. O presente estudo tem como objetivo investigar o efeito da confiança na intenção de uso do m-banking no contexto brasileiro, especificamente entre usuários da cidade do Rio de Janeiro. Para tanto, foi desenvolvido e testado um modelo que relaciona a confiança e seus antecedentes (familiaridade, facilidade de uso, utilidade percebida, segurança, privacidade e inovatividade) com a intenção de uso do m-banking. Foi obtida uma amostra de 272 usuários de aplicativos móveis financeiros e por meio da Modelagem de Equações Estruturais as hipóteses foram testadas. Os resultados confirmaram a maior parte das hipóteses, e relações significativas foram verificadas entre o construto confiança e os demais construtos, as quais influenciam significativamente a intenção de uso de serviços bancários via m-banking.

Palavras-chave:
Modelo TAM; Adoção de tecnologia; m-banking; Confiança

ABSTRACT

Despite the alleged benefits of m-banking, its acceptance has been short of industry expectations. One plausible explanation may be consumers' initial lack of trust in available services. The objective of the study is to investigate the effect of trust in the intention to use m-banking in the Brazilian context, specifically among users of the city of Rio de Janeiro. Therefore, we developed and tested a model that relates trust and its antecedents (familiarity, ease of use, perceived usefulness, safety, privacy and innovativeness) with the intention to use m-banking. We got a sample of 272 users of financial mobile apps and through structural equation modeling the hypotheses were tested. The results confirmed most of the proposed hypotheses, and we found significant relationships between the construct trust and other constructs, which significantly influence the intended use of banking services via m-banking.

Keywords:
TAM model; Technology acceptance; m-banking; Trust

1. INTRODUÇÃO

A utilização de dispositivos móveis como smartphones e tablets está transformando a interação das pessoas por meio da crescente oferta de informações e serviços chamados serviços mobile ou serviços móveis (CYBIS; BETIOL; FAUST, 2007). Um importante aspecto desse tipo de serviço é o fato desse canal possibilitar ao indivíduo o acesso ao serviço a qualquer hora e lugar, o que acaba por permitir um intenso relacionamento entre a empresa e seus clientes (CARLSSON; WALDEN; BOWMAN, 2006).

Um dos serviços ofertado que mais tem crescido com o uso dos dispositivos móveis é o mobile banking (m-banking) (CRUZ et al., 2010; HANAFIZADEH; KHEDMATGOZAR, 2012; FEBRABAN, 2013). A cada ano, alinhado com a adoção cada vez maior de smartphones, o uso do m-banking vem crescendo. Esse crescimento já era percebido em 2012 quando pesquisas demonstraram que 53,4% dos consumidores consideraram o m-banking como um pré-requisito essencial na relação com serviços bancários (Datamonitor’s Financial Services Consumer Insight Surveys, 2013).

No contexto brasileiro, que possui um dos sistemas bancários mais avançados do mundo, o m-banking é oferecido por praticamente todos os bancos (FEBRABAN, 2013). Mais da metade das transações bancárias (52%) realizadas no ano de 2014 ocorreu via m-banking e internet. Ainda, segundo um estudo da Febraban publicado em 2015, 47% das contas ativas no Brasil fazem uso do m-banking, totalizando cerca de 51 milhões de contas (FEBRABAN, 2014). De acordo com esse estudo, apesar do crescimento observado, ainda há oportunidades a serem exploradas na área, visto que o mobile e a internet somam apenas 20% do total de operações com transações financeiras efetuadas (FEBRABAN, 2014).

Entretanto, para propor estratégias que aumentem o uso do m-banking, é necessário compreender os fatores que facilitam e inibem o seu uso. Um dos principais fatores críticos identificado para a adoção de dispositivos móveis para transações bancárias é a confiança (SIAU; SHEN, 2003; GU; LEE; SUH. 2009; KIM; SHIM; LEE, 2009; LEE; CHUNG, 2009 CHIAN SON-YU, 2015; AFSHAN; SHARIF, 2016). Segundo McKnight, Choudhury e Kacmar (2002), a confiança tem um impacto significativo sobre a intenção de uso de serviços em ambientes virtuais por consumidores finais devido ao seu papel na redução da incerteza. Já Ashan e Sharif (2016) demonstraram a importância da confiança na utilização do m-banking “linkando” a confiança inicial às intenções comportamentais de uso e expectativas de esforço e desempenho, levantando questões como a preocupação com segurança e privacidade no ambiente móvel e sugerindo a importância de uma comunicação clara que estimule o desenvolvimento da confiança inicial e motive usuários a utilizarem esse tipo de serviço. Dentre os fatores que mais colaboram no desenvolvimento da confiança inicial para se utilizar m-banking, os autores ressaltam em sua pesquisa a “garantia estrutural”, em que o banco estipule e comunique de forma clara e objetiva regras que garantam segurança, confidencialidade, políticas e garantias aos consumidores utilizarem o serviço de m-banking (AFSHAN; SHARIF, 2016).

O ambiente online é impessoal e, por fazer parte de nosso dia a dia e possibilitar uma conexão em rede, oferece inúmeros riscos devido a vírus, cavalos de Troia e outros tipos de ameaças características desse ambiente. Nesse sentido, em um ambiente que envolva transações financeiras, como o m-banking, esses fatores podem contribuir para aumentar a insegurança e o risco percebido pelos usuários que cogitam realizar pagamentos e transações bancárias pela internet. Diferentemente de outros contextos, em um ambiente em que ocorrem transações financeiras, há uma maior percepção de risco percebido, o que aumenta a importância da confiança (AFSHAN; SHARIF, 2016). Devido a essa maior percepção de risco, pode-se inferir que a confiança desempenha um papel protagonista na compreensão da intenção de uso do m-banking pelo indivíduo, uma vez que, do ponto de vista gerencial, se bem trabalhada, pode diminuir as incertezas do usuário, influenciando de forma positiva sua intenção de uso (ZHOU, 2011B; CHIAN SON-YU, 2015; MALAQUIAS; HWANG, 2016; AFSHAN; SHARIF, 2016).

Diante desse quadro, e apesar da importância do setor bancário para a economia brasileira, além do fato do m-banking já ser uma realidade, uma busca no site SPELL¹ realizada em outubro de 2015 apontou somente dois estudos que avaliam o uso desse serviço no Brasil: (1) o de Ramos, Pimenta e Rodrigues (2010), que analisou as percepções dos consumidores quanto à adoção do m-banking à luz da Teoria de Difusão de Inovações (ROGERS, 2003), identificando que os não adotantes têm uma visão mais negativa dos atributos da inovação (vantagem relativa, observabilidade, compatibilidade, testabilidade e complexibilidade); e (2) o de Santos, Veiga e Moura (2010), que optou por testar a Teoria do Comportamento Planejado (TAYLOR; TODD, 1995), e identificou a segurança como um dos principais aspectos em adotar o serviço. Contudo, nenhum dos dois trabalhos tratou o aspecto da confiança. Já em buscas no Google Acadêmico por pesquisas realizadas nos últimos cinco anos no Brasil, foram encontrados dois artigos do ano de 2010: (1) o estudo de Cruz et al. (2010), o qual se propôs a investigar os obstáculos percebidos para o uso do m-banking, incluindo o conceito de confiança (trust) na categoria “risco percebido”, categoria observada como o principal obstáculo para o uso desse serviço; e (2) o estudo de Mazzon e Hernandez (2010), que trata do tema sob a perspectiva da adoção diante de um framework proposto pelos autores o qual busca integrar aspectos de teorias previamente propostas como a teoria da difusão de inovações (ROGERS, 2003), modelo de aceitação de tecnologia - TAM - (Davis, 1989), difusão de inovação da tecnologia da informação entre organizações (MOORE; BENBASAT, 1991) e a teoria da adoção de tecnologia da informação (TAYLOR; TODD, 1995). Apesar do extenso arcabouço teórico, este artigo não aborda especificamente o conceito de confiança e seus antecedentes. Diante desse quadro, o que se percebe é que, a despeito de já ter sido estudado em outras culturas e apresentado resultados significativos (LUO et al, 2010; LIN, 2011), a articulação do construto “confiança” ainda é pouco explorada no contexto brasileiro. Assim, por entender que a confiança tem papel fundamental no comportamento do consumidor em adotar o m-banking e pela lacuna encontrada na literatura brasileira de pesquisas sobre efeitos da confiança acerca da intenção de uso, este estudo busca identificar as influências da confiança na intenção de uso do m-banking no contexto brasileiro, utilizando como amostra usuários da cidade do Rio de Janeiro (RJ).

Além da falta de publicações relacionadas ao estudo do uso de m-banking no cenário brasileiro, dificultando que se possa avaliar a diferença entre o mercado brasileiro e outros mercados, existe a percepção de que o risco percebido é uma das barreiras que mais contribuem para o uso reduzido do m-banking no Brasil (MALAQUIAS; HWANG, 2016). Logo, o estudo da interferência da confiança na intenção de uso nesse mercado se faz relevante, uma vez que é importante no pensamento da estratégia empresarial levar tais fatores em consideração para melhorar seu relacionamento com o consumidor e uso dos serviços oferecidos.

2. REVISÃO DE LITERATURA

Mobile banking

Os bancos estão tornando-se cada vez mais “móveis”, podendo ser acessados de qualquer lugar e a qualquer hora, resultado do avanço das novas tecnologias de comunicação e informação (TIC’s) (SHAIKH; KARJALUOTO, 2015). Um dos serviços prestados resultante dessas tecnologias é o mobile banking, ou m-banking, que é considerado a terceira revolução tecnológica no atendimento ao usuário (GOUVEIA, 2007) e tem representado um importante canal de relacionamento com os clientes (FEBRABAM, 2013).

Conceitualmente, o m-banking pode ser descrito como um conjunto de serviços bancários oferecidos mediante o emprego de algum dispositivo móvel, conectado a uma rede de internet móvel ou plano de dados, que possibilita aos usuários efetuar pagamentos e realizar praticamente quaisquer transações bancárias vinculadas à conta corrente sem a participação de funcionários dos bancos (GARTNER, 2009; HANAFIZADEH; KHEDMATGOZAR, 2012).

O serviço de m-banking inclui total acesso às transações bancárias e aos detalhes da conta corrente, cartões de créditos, pagamentos, transferências de valores, aplicações em uma conta de investimento etc. O uso dos aplicativos não gera despesas para o consumidor, e o único custo para utilizar o m-banking é o da transmissão de dados na operadora telefônica caso não esteja conectado a alguma rede Wi-Fi (AL-JABRI; SOHAIL, 2012).

Adoção de tecnologia

Diversos modelos têm sido aplicados para avaliar a aceitação de tecnologia, e os mais usados são a Teoria da Ação Intencional (TRA) de Fishbein e Ajzen (1975), que serviu de base para outros modelos como a Teoria do Comportamento Planejado (TPB) (AJZEN, 1991;, o Modelo de Aceitação de Tecnologia (Technology Acceptance Model - TAM) de Davis, Bagozzi e Warshaw (1989); o Modelo do Processo de Difusão de Tecnologia da Informação (STRAUB, 1994); a Teoria do Comportamento Planejado Decomposto (Taylor e Todd, 1995); a Teoria Unificada de Aceitação e Uso de Tecnologia (UTAUT) (VENKATESH et al., 2003) e a Teoria Unificada de Aceitação e Uso de Tecnologia 2 (UTAUT 2) (VENKATESH;THONG; XU, 2012). Além do mais, a Teoria de Difusão de Inovações (ROGERS, 2003), apesar de não ser derivada da TRA, também tem sido bastante utilizada para avaliar a aceitação de tecnologias à luz de seus atributos ligados à inovação (vantagem relativa, compatibilidade, observabilidade, complexidade e testabilidade).

Dos modelos acima, um dos mais utilizados tem sido o TAM (DAVIS; BAGOZZI; WARSHAW, 1989), devido a sua parcimônia e poder explanatório (KULVIWAT et al., 2007). Segundo Davis, a aceitação da tecnologia, ou sua intenção de uso é influenciada pela intenção comportamental, a qual, por sua vez, é formada por duas avaliações cognitivas: (1) de utilidade percebida; e (2) de facilidade de uso. A primeira argumenta que o uso de uma determinada tecnologia computacional (lê-se algum tipo de software ou sistema de informação) vai melhorar o desempenho da pessoa em seu trabalho. Já a segunda propõe que a sua utilização será livre de esforço sendo percebida como fácil de usar.

O modelo infere que a facilidade de uso percebida afeta diretamente a utilidade percebida, e ambas influenciam a atitude que um indivíduo terá sobre a intenção de uso de determinado sistema. A utilidade percebida e a atitude em relação ao uso afetam a intenção comportamental de uso, ou seja, a intenção de utilizar o sistema no futuro, que determinará o uso real do sistema. Para aumentar o poder explanatório do TAM, Davis, Bagozzi e Warshaw (1989) propuseram a possibilidade de inclusão de fatores externos antecedendo as crenças, atitudes e intenções das pessoas.

No que diz respeito à aplicação desses modelos para investigação do m-banking, a literatura mostra um crescente interesse em investigar o tema da adoção (LUARN; LIN, 2005; RIIVARI, 2005; SUORANTA; MATTILA, 2004, LEE; KANG; MCKNIGHT, 2007; SULAIMAN; JAAFAR; MOHEZAR, 2007; GU; LEE; SUH, 2009; LIN, 2011; RAMOS; PIMENTA; RODRIGUES, 2010; SANTOS; VEIGA; MOURA, 2010; HANAFIZADEH; KHEDMATGOZAR, 2012; HANAFIZADETH, et al., 2014). Sulaiman, Jaafar e Mohezar (2007) sugerem que a teoria de difusão de inovações de Rogers (2003) seja uma das mais adequadas no estudo da adoção do m-banking. Em contrapartida, Luarn e Lin (2005) e Pedersen (2005) acreditam que o TAM seja o modelo que melhor se aplica ao contexto do m-banking. De forma geral, todos esses estudos buscam identificar que fatores têm maiores efeitos sobre a intenção de uso do m-banking. Dessa forma, listam-se a seguir os fatores mais influentes encontrados na literatura que afetam a decisão do consumidor em aceitar novas tecnologias juntamente com as hipóteses do modelo proposto para avaliar a intenção de uso do m-banking no contexto brasileiro.

Confiança

No mundo virtual, o anonimato e a separação temporal e espacial nas transações on-line envolvem grandes incertezas e riscos. Assim, os usuários precisam construir confiança para amenizar o risco percebido e, consequentemente, facilitar suas transações (ZHOU, 2011a). De acordo com Mayer, Davis e Shoorman (1995), confiança pode ser compreendida como a vontade de uma das partes de estar vulnerável às ações de outra parte com base em determinadas expectativas de como essa segunda parte, à qual a confiança será direcionada, vai agir em dada situação. Ainda de acordo com os autores, a vulnerabilidade previamente mencionada está relacionada com uma predisposição a correr riscos, considerando que algo importante pode ser perdido. Já Rotter (1967) define confiança como uma expectativa individual de que a palavra do outro é confiável. Assim, a confiança seria a disposição de uma parte de aceitar a vulnerabilidade, mas com uma expectativa de que pode contar com a outra parte (MORGAN; HUNT, 1994).

No contexto do e-commerce, a confiança tem sido amplamente investigada e recebido atenção considerável da literatura (BELDAD; DE JONG; STEEHOUSER,2010). Semelhantemente a transações on-line, transações móveis também envolvem grandes riscos. Assim, a construção da confiança do usuário móvel é crítica (VARNALI; TOKER, 2010) para que o indivíduo esteja propenso a usar o serviço. Entretanto, em comparação com a abundante pesquisa sobre a confiança on-line, a confiança móvel está apenas começando a receber atenção (ZHOU, 2011a).

Siau e Shen (2003) observaram que a confiança móvel é afetada por fatores associados a dois aspectos: fornecedor e tecnologias de telefonias móveis. Conforme Li e Yeh (2010), o design do aplicativo afeta a confiança na tecnologia móvel mediante a facilidade de uso, a utilidade percebida e a personalização. Já Vance, Christophe e Straub (2008) examinaram o efeito da qualidade do sistema, incluindo o apelo visual e a estrutura de navegação, como fatores que afetam a confiança do usuário no ambiente móvel.

Considerando a impessoalidade do ambiente online e o grande número de ameaças presentes nesse cenário (erros em transações, vírus, phishing, hackers, etc), temos uma maior percepção de risco, o que diminui a intenção de uso, fazendo com que a confiança tenha um papel fundamental para mitigar receios dessa natureza (WANG et al 2015; MALAQUIAS; HWANG, 2016). Dessa forma, acredita-se que a confiança é um antecedente importante para a decisão de uso de sistemas financeiros digitais, como o m-banking (SHAIKH; KARJALUOTO, 2015).

Ainda articulando o construto de confiança, o estudo realizado por Dimitriadis e Kyrezis (2010) aborda o conceito das Crenças de confiança, que são descritas por meio de quatro elementos distintivos: (1) competência - a crença de que a outra parte tem capacidade ou poder para fazer o que é preciso ser feito; (2) benevolência - a crença de que a outra parte se preocupa e é motivada com o outro; (3) integridade - a crença de que a outra parte faz acordos de boa-fé, diz a verdade, age eticamente e cumpre promessas; e (4) previsibilidade - a crença de que as ações da outra parte são consistentes ao longo do tempo e podem ser preditoras em determinadas situações. Para os autores, as “crenças de confiança” seriam os aspectos cognitivos e afetivos do construto Confiança, e a “intenção de confiar” seria o componente comportamental da confiança. Mayer, Davis e Shoorman (1995) mapeiam em seus estudos três dos fatores citados acima, como os que explicam a maior parte da confiança ou, melhor dizendo, da parte confiável. São eles: habilidade (podendo ser entendido como competência/capacidade), benevolência e integridade.

Transpondo esses conceitos para o contexto do m-banking, a competência refere-se à crença do indivíduo e à sua percepção de que os gestores das empresas de m-banking têm a capacidade, habilidade e conhecimento para compreender suas necessidades ao gerenciar suas finanças pessoais. A benevolência é a crença de que a pessoa tem a percepção de que os executivos bancários se preocupam com ela e agem em seu interesse. Já a integridade é a crença referente à percepção do sujeito de que a empresa segue um conjunto de princípios geralmente cultivados por pessoas responsáveis (MCKNIGHT; CHOUDHURY; KACMAR, 2002). A percepção de competência, benevolência e integridade no m-banking podem desempenhar um papel importante ao determinar as atitudes individuais para o uso do aplicativo. Por outro lado, diversos fatores também influenciam a construção da confiança. Familiaridade, utilidade de uso percebida, facilidade de uso percebida, segurança, privacidade e inovatividade são fatores que têm sido apontados como importantes para a confiança.

Familiaridade

A familiaridade refere-se ao conhecimento de uma pessoa sobre determinada tecnologia e à experiência que tem com ela - no caso do presente estudo, o m-banking. Conforme Gefen (2000), a familiaridade é um dos fatores que influencia direta ou indiretamente a intenção de uso da internet tanto para fins de informação como de transação. Ela tem sido estudada como uma variável de controle na relação entre a confiança e a intenção de uso (GEFEN; STRAUB, 2004). O impacto da familiaridade na vontade de realizar transações por canais móveis também tem sido apoiado em um contexto de internet banking de varejo (BHATTACHERJEE, 2002).

Além disso, de acordo com Luhmann (1979), a familiaridade é um requisito para a confiança, pois auxilia o indivíduo a compreender o ambiente dentro do qual as expectativas de confiança podem ser explicadas. Gulati (1995) argumenta que a familiaridade ajuda a construir a confiança, uma vez que não apenas fornece uma estrutura para expectativas futuras, mas também possibilita que as pessoas criem ideias concretas sobre o que esperar com base em interações anteriores. A razão para isso é que a familiaridade mede o grau em que a experiência anterior foi compreendida.

Afshan e Sharif (2016) também analisaram em seu estudo a relação direta e positiva que a familiaridade tem sobre a confiança, mostrando a ligação direta entre esses construtos.

O estudo de Gefen (2000) relata que, em muitos casos, a experiência prévia é a base da confiança, com a familiaridade podendo criar confiança quando a experiência foi favorável ou arruiná-la se foi desfavorável. Sendo assim:

H1: A familiaridade tem um efeito direto e positivo sobre a intenção de confiar no m-banking.

Utilidade percebida

Já o construto utilidade percebida expressa o quanto um indivíduo considera que uma tecnologia pode melhorar sua produtividade ou desempenho em alguma tarefa (DAVIS; 1989). Tal definição se refere à percepção do consumidor no uso dos aplicativos bancários via dispositivos móveis em relação à melhora do resultado, tornando a experiência de realizar uma transação financeira mais eficiente. Essa percepção influencia positivamente a intenção de confiar no uso do m-banking, sendo a intenção de confiar o aspecto comportamental do construto “Confiança” (DIMITRIADIS; KYREZIS, 2010).

De acordo com Afshan e Sharif (2016), indivíduos adotam uma determinada tecnologia se a percebem como útil na execução de alguma tarefa diária, e não adotam caso ela não acarrete nenhuma melhora nessas tarefas. Dessa forma, constitui-se a seguinte hipótese:

H2: A utilidade percebida tem um efeito direto e positivo sobre a confiança no m-banking.

Facilidade de uso percebida

A percepção de facilidade de uso é uma das componentes principais do TAM. Ela é definida como a crença que o indivíduo forma acerca da ausência de esforço para aprender a utilizar uma nova tecnologia. Quanto maior é a percepção de que o m-banking é fácil de usar, mais positiva seria a atitude do consumidor em relação à tecnologia.

Por causa de restrições dos dispositivos móveis, como telas pequenas, por exemplo, pode ser difícil para o usuário operar o m-banking se os prestadores de serviços não lhes oferecem uma boa interface. Um m-banking fácil de usar com uma boa interface e uma navegação intuitiva refletiria a capacidade e a benevolência dos prestadores de serviços, o que afetaria a confiança do consumidor. Além disso, um sistema bancário móvel simples de utilizar também reduziria o tempo gasto pelo usuário para aprender a usar o m-banking e aumentaria sua sensação de controle sobre o aplicativo. Isso ajudaria o consumidor a se concentrar sobre a atividade principal, que é fazer transações financeiras, melhorando sua experiência. O efeito da percepção de facilidade de uso na confiança foi validado em estudos anteriores (BENAMATI et al., 2010; VANCE;CHRISTOPHE; STRAUB, 2008). Assim:

H3: A facilidade percebida tem um efeito direto e positivo sobre a confiança m-banking.

Segurança

A segurança percebida é a percepção do usuário de que o fornecedor de internet vai atender aos requisitos de segurança, como autenticação, integridade e criptografia (KIM; FERRIM; RAO, 2008).

A percepção de segurança do cliente ao fazer transações on-line depende de como ele entende o nível das medidas de segurança tomadas pelo vendedor (FRIEDMAN; KHAN JR, 2000). Quando um usuário encontra recursos de segurança e mecanismos de proteção (criptografia, proteção, autenticação SSL, etc.) no site do banco e especificamente no aplicativo bancário, pode reconhecer a intenção do vendedor de garantir os requisitos de segurança necessários durante as transações on-line (CHELLAPPA; PAVLOU, 2002). Isso ajudaria o cliente a tomar uma decisão de compra, já que todos os artefatos anteriormente mencionados enfatizam que o vendedor está fazendo esforços para ganhar a confiança do consumidor, diminuindo a sua percepção de risco. Por conseguinte, a percepção de segurança do usuário aumentaria a confiança para com o fornecedor, neste caso, os bancos.

Por outro lado, muitos clientes acreditam que os canais de pagamento pela internet não são seguros e podem ser interceptados (CRUZ et al., 2010; LA POLLA; MARTINELLI; SGANDURRA,2013). Isso reduziria o nível de confiança deles, desencorajando-os a realizar transações bancárias on-line. Sendo assim:

H4: A segurança percebida tem um efeito direto e positivo sobre a confiança no m-banking.

Privacidade

A privacidade percebida é a percepção de que o fornecedor vai tentar proteger as informações confidenciais do consumidor, coletadas durante as transações eletrônicas, e não fazer uso ou divulgação não autorizada delas (KIM; FERRIM; RAO, 2008).

No comércio on-line, durante uma transação, o vendedor coleta diversas informações pessoais como nome, e-mail, número de telefone e endereço residencial do comprador (SWAMINATHAN; LEPKOWSKA-WHITE; RAO, 1999). Em uma transação bancária, além dos dados pessoais de qualquer transação, têm-se as informações de extratos bancários, cartões de crédito e investimentos, que, nas mãos erradas, podem prejudicar o usuário (MUKHERJEE, NATH, 2003). Assim:

H5: A privacidade percebida tem um efeito direto e positivo sobre a confiança no m-banking.

Inovatividade

Inovatividade é a tendência de um indivíduo a ser pioneiro na adoção de novas tecnologias ou de ser um líder de opinião em relação à tecnologia (AGARWAL; KARAHANNA, 2000; ROGERS, 2003).

Consoante Rogers (2003), indivíduos com maior inovatividade são capazes de lidar com altos níveis de incerteza e desenvolver intenções mais positivas em relação à aceitação de uma inovação como um aplicativo de m-banking. Portanto, é mais provável que usuários com alta inovatividade experimentem o m-banking (MONTEZEMI; SAREMI, 2015). Por terem a mente aberta para novas tecnologias e uma atitude mais positiva para correr riscos, estes tendem a rapidamente construir confiança no m-banking (ZHOU, 2011a). Desse modo:

H6: A inovatividade tem um efeito direto e positivo sobre a confiança no m-banking.

Intenção de uso

A intenção de uso expressa a probabilidade discreta do consumidor em utilizar algo específico em um período de tempo (DIMITRIADIS; KYREZIS, 2010). Com base em modelos como o TAM (DAVIS; BAGOZZI; WARSHAW, 1989), a TRA (FISHBEIN; AJZEN, 1975) e a TPB (AJZEN, 1991), muitas pesquisas em e-commerce têm demonstrado que intenções de uso envolvendo transações on-line são um preditor significativo da participação efetiva dos consumidores nas operações em si (PAVLOU; FYGENSON, 2006). A relação entre a intenção e o comportamento é fundamentada no pressuposto de que os seres humanos tomam decisões racionais com base nas informações de que dispõem. Assim, a intenção comportamental de uma pessoa para executar um comportamento é o determinante imediato do comportamento real dela (FISHBEIN; AJZEN, 1980).

Pennington, Wilcox e Grover (2003) sugeriram que os consumidores percebem a competência técnica de um site de acordo com a compreensão sobre os processos que regem as transações on-line. Se os clientes acreditam que os bancos oferecem a capacidade, habilidades e experiência para fornecer serviços transacionais adequados, tais consumidores ficam mais propensos a avaliar os serviços bancários móveis favoravelmente, aumentando a confiança em efetuar transações on-line, o que afeta positivamente a intenção em usar o m-banking. Por outro lado, de acordo com Afshan e Sharif (2016), a confiança desempenha um papel preponderante em um ambiente de e-commerce e m-commerce, devido ao alto grau de incerteza e riscos associados entre as partes envolvidas. Assim, a confiança passa a ser um fator relacionado à intenção e uso de m-banking. Dessa forma:

H7: A confiança tem um efeito direto e positivo sobre a intenção de uso do m-banking.

Apresentada e justificada cada hipótese de pesquisa a ser testada, a figura 1 ilustra as relações hipotéticas abordadas.

Figura 1
Modelo proposto.

3. METODOLOGIA

Para o teste das hipóteses foi realizada uma cross-sectional survey (PARASURAMAN; GREWAL; KRISHNAN, 2006) com uma amostra não probabilística da população de interesse. A maior parte dos estudos sobre aceitação de tecnologia por consumidores utilizam essa mesma forma de pesquisa (KULVIWAT et al., 2007), com questionários estruturados sendo apresentados a consumidores em um único momento no tempo. O tratamento dos dados para o teste de hipóteses foi feito por meio da Modelagem de Equações Estruturais em que se utilizaram escalas elaboradas e testadas na literatura para a medição de todos os construtos (quadro 1).

Quadro 1
Construtos com suas referidas escalas.

Familiaridade	3 itens	Griffn; Babin; Attaway, 1996
Utilidade de uso percebida	4 itens	Davis, 1989
Facilidade de uso percebida	4 itens	Davis, 1989
Segurança	4 itens	Jarveenpaa, Tractinsky e Vitale, 2000
Privacidade	4 itens	Jarveenpaa, Tractinsky e Vitale, 2000
Inovatividade	5 itens	Oliver; Bearden, 1985; Goldsmith; Hofacker, 1991
Confiança	15 itens	Mcknight; Choudhury; Kacmar, 2002; Mcknight; Chervany, 2002
Intenção de uso	2 itens	Dimitriadis; Kyrezis, 2010

Os itens incluídos no instrumento de pesquisa foram traduzidos para o português por profissionais, com etapas de tradução e retradução empregadas para garantir que as escalas em português se aproximassem o máximo possível das escalas originais. Foi realizado um pré-teste do questionário para avaliar a compreensão dos respondentes sobre o questionário. Após o pré-teste, foi elaborado o instrumento de pesquisa final, que contou com um total de 41 itens medidos por meio de escalas LIKERT de cinco pontos, além de nove itens relativos às variáveis demográficas e comportamentais.

A população estudada foi de brasileiros residentes no Rio de Janeiro, com posse de um dispositivo móvel, que possuíssem conta bancária e que já tivessem utilizado o m-banking. Os dados foram obtidos mediante um questionário autoadministrado (AAKER; KUMAR; DAY, 2006), cujo link os participantes receberam por e-mail ou redes sociais.

Foi obtida uma amostra com 346 respondentes, dos quais 74 foram eliminados por apresentarem dados ausentes ou preenchimento incorreto. A amostra final foi composta de 272 questionários válidos. Desse total, 121 respondentes (44%) são casados; 114 (42%), solteiros; e 37 (14%) têm “outros” estados civis. Em relação à renda familiar média, 149 participantes (55%) têm renda familiar mensal superior a 10.000 reais; 59 (22%), entre 6.000 e 10.000 reais; 30 (11%), entre 3.501 e 6.000 reais; 27 (10%), entre 2.000 e 3.500 reais; e somente 1 (2%), abaixo de 2.000 reais. A maioria dos respondentes (47%) está na faixa etária de 31 a 40 anos, seguida por 21% na faixa de 41 a 50 anos.

4. RESULTADOS

Modelo de Mensuração

Uma análise fatorial confirmatória (CFA) foi realizada para testar a validade, unidimensionalidade e confiabilidade das escalas utilizadas no modelo de mensuração. Após refinamento do modelo, em que se retiraram 8 itens (1 de utilidade, 1 de privacidade, 1 de segurança, 1 de familiaridade, 2 de inovatividade e 2 de confiança), o modelo de mensuração final foi composto de 33 itens e apresentou índices de ajuste considerados bons, com RMSEA de 0,051, CFI de 0,92, IFI de 0,92, e TLI de 0,91. Avaliados de forma conjunta, os índices finais sugerem um ajuste satisfatório dos dados para o modelo proposto (HU; BENTLER, 1999).

A validade de face para todas as escalas foi garantida durante o desenvolvimento do instrumento de pesquisa (escolha de escalas já utilizadas na literatura, tradução cuidadosa e pré-testes). Para verificar a validade nomológica, foi analisada a matriz de correlação entre os construtos, com todas as correlações sendo significativas e estando na direção esperada. Em relação à validade convergente, foi calculada a variância extraída média para cada construto (AVE). Todos os valores de AVE ficaram entre 0,59 e 0,73, evidenciando a validade convergente das escalas utilizadas. Com relação à consistência interna e confiabilidade das escalas, todas atenderam aos níveis mínimos de confiabilidade considerados adequados pela literatura (FORNELL; LARCKER, 1981), com todas apresentando valores entre 0,72 e 0,90 para o coeficiente alfa e entre 0,71 e 0,90 para a confiabilidade composta. Por fim, todas as variâncias compartilhadas foram inferiores à variância extraída pelos itens que medem os construtos, indicando validade discriminante adequada.

Modelo Estrutural

Em relação ao modelo estrutural, todos os índices indicaram um bom ajuste do modelo aos dados. A razão χ2/d.f. foi de 2,63. Os índices de ajuste incrementais foram maiores do que 0,90, com CFI de 0,91, TLI de 0,90 e IFI de 0,91. Já os índices de ajuste absoluto apresentaram valores abaixo do limite de 0,08 estabelecido pela literatura (HU; BENTLER, 1999), indicando também um bom ajuste do modelo. O RMSEA foi de 0,064 (C. I. de 0,057 a 0,068), e o SRMR foi de 0,069. Dados os índices apresentados, conclui-se que o ajuste do modelo se mostrou satisfatório.

Após a verificação do ajuste dos modelos de mensuração e estrutural, foram avaliados os coeficientes estimados para as relações causais entre os construtos (Tabela 1). A verificação de cada uma das hipóteses da pesquisa foi realizada com a análise da magnitude, direção e significância dos coeficientes padronizados estimados por meio do modelo estrutural. À exceção da hipótese 7, todas as outras foram verificadas.

Tabela 1
Coeficientes padronizados estimados para o modelo.

Relação proposta	Coeficiente Padronizado	p-value	Hipótese Verificada
H1: Familiaridade → Confiança	0,10	0,048	Sim
H2: Utilidade percebida → Confiança	0,13	0, 011	Sim
H3: Facilidade de uso → Confiança	0,15	0,005	Sim
H4: Segurança → Confiança	0,60	< 0,001	Sim
H5: Privacidade → Confiança	0,43	< 0,001	Sim
H6: Inovatividade → Confiança	-0,04	0,938	Não
H7: Confiança → Intenção de uso	0,73	< 0,001	Sim

Fonte: dados de pesquisa.

Discussão dos Resultados

No modelo proposto, o construto confiança foi medido por treze itens, com os resultados indicando um bom ajuste do modelo e fornecendo evidências da relevância das relações propostas. Com relação às sete hipóteses testadas neste estudo, seis foram comprovadas com nível de significância de 0,05 ou menor. O modelo proposto foi capaz de explicar 60,5% da variabilidade do construto confiança e 53,4% da variabilidade da intenção de uso, indicando que os antecedentes avaliados são capazes de explicar uma boa parte da confiança e intenção de uso dos consumidores com relação a serviços de m-banking.

A primeira hipótese, H1, apontou que a familiaridade teve impacto positivo e direto sobre a confiança. Pode-se inferir que consumidores mais familiarizados com os aplicativos bancários tendem a confiar no canal. Analisando-se os dados, observa-se que 31% dos respondentes informaram que conheceram o m-banking por intermédio de campanhas institucionais do banco; 15%, pela mídia; e 12% foram apresentados a ele pelo gerente de sua conta. Pode-se supor que mais de 50% dos respondentes tiveram acesso a informações para conhecerem e se sentirem familiarizados, e isso teriam contribuído para que houvesse um impacto positivo sobre a confiança no m-banking.

No caso da H2, o estudo também indica haver relação positiva e direta entre a utilidade de uso e a confiança. Pode-se inferir que o consumidor que percebe utilidade no uso dom-banking tende a ter sua confiança afetada positivamente no aplicativo. Considerando o atual estilo de vida do consumidor caracterizado por uma constante preocupação com o tempo, o qual é cada vez mais escasso, entende-se que de fato há uma maior percepção na utilidade de aplicativos os quais otimizem o tempo, ou seja, de tecnologias que podem melhorar a produtividade individual e seu desempenho, corroborando os estudos de Davis, Bagozzi e Warshaw (1989), os quais apontam que a percepção de utilidade é um fator que pode levar o indivíduo a usar uma nova tecnologia.

Quanto à H3, também confirmada, aponta que a facilidade de uso afetou positivamente a confiança e, indiretamente, a intenção de uso, corroborando os resultados de estudos como os de Zhou (2013) e Hanafizadeh et al. (2014). Ou seja, quanto mais fácil for o manuseio dos serviços do m-banking, maior será a propensão de o usuário de confiar no aplicativo. A facilidade é uma percepção que o ser humano tem de que despenderá pouco esforço para executar alguma tarefa. Observando-se os dados, verificou-se que os respondentes da faixa etária de 31 a 40 anos correspondem a 47% da amostra e os participantes com menos de 30 anos, a 18%. Pode-se inferir que mais da metade dos participantes cresceu na era dos computadores, e isso sugere que esses usuários considerarem fácil lidar com novas tecnologias como o m-banking. Outro dado que pode ter influenciado os resultados é o fato de 55% dos respondentes terem declarado possuir uma renda familiar acima de dez mil reais. Normalmente, quanto maior for o poder aquisitivo, maiores serão as chances de essas pessoas terem um grau de escolaridade maior, o que também pode reduzir a percepção de alguma dificuldade para o uso do m-banking. E quanto menor for o esforço para aprender a manusear o aplicativo, maior será a sua aceitação, justificando, assim, a confirmação de H3.

No caso da segurança, os consumidores com a percepção de que o aplicativo lhes dá proteção demonstraram maior confiança no m-banking, confirmando H4, em que se verificou um efeito positivo da segurança sobre a confiança. Pode-se supor que, na percepção do usuário, se o aplicativo é seguro e está em uma plataforma confiável, a sensação de segurança ao usar o aplicativo o leva a confiar no m-banking. Tais resultados se assemelham aos de Dimitriadis e Kyrezis (2010) e de Hanafizadeh et al. (2014), nos quais a segurança é um dos antecedentes que impactam positivamente a confiança. O fato de os aplicativos de m-banking estarem disponíveis em plataformas oficiais com as quais o usuário já estabeleceu uma relação de confiança, como no caso dos clientes da App Store da Apple, pode auxiliar na formação da percepção de segurança a respeito desse canal de relacionamento com o banco. Outra suposição que pode ser feita é a de que a percepção de que o dispositivo está sempre com a pessoa confere-lhe uma sensação de segurança, visto que, na maioria das vezes, ela é o único usuário.

De acordo com Wu, Huang e Hsu (2013) e McKnight e Chervany (2002), a privacidade é uma das barreiras para a aceitação do consumidor em relação às transações on-line. No entanto, ao contrário das pesquisas de Wu,Huang e Hsu (2013), no presente estudo, ela apresentou um efeito positivo sobe a confiança (H5). Uma possível explicação sugere que a percepção de privacidade pelos participantes realmente apresenta efeito direto e significativo em relação à confiança, ilustrando que aos usuários que perceberem garantia na proteção de seus dados e de sua privacidade tendem a confiar mais nos aplicativos e transações online.

Já em relação à H6, a inovatividade não apresentou efeitos diretos e significativos sobre a confiança, indicando que a confiança no m-banking não estaria relacionada ao grau de inovatividade do consumidor. O fato de a hipótese sobre a inovatividade ter um efeito direto e positivo sobre a intenção de confiar ter sido negada corrobora os resultados obtidos no estudo de Dimitriadis e Kyrezis (2010), no qual a classificação de inovatividade dos respondentes não teve impacto sobre a confiança na nova tecnologia. Uma possível explicação para os resultados aqui encontrados é que, em sua maioria, os participantes do presente estudo são pessoas jovens, com menos de 40 anos, com alta escolaridade e poder aquisitivo mais elevado, ou seja, geralmente, com maior propensão à inovação (a inovatividade dos participantes da pesquisa, de forma agregada, apresentou média alta de 4,00 numa escala de 1,00 a 5,00, com desvio-padrão muito baixo de 0,23). Isso pode ter gerado uma percepção de que o m-banking não seria uma tecnologia tão nova e, por isso, o grau de inovatividade dos respondentes não apresentou efeito significativo na confiança.

Outra análise possível para esse resultado é que a tendência à inovatividade que um indivíduo apresenta, no contexto da adoção de mobile banking e transações bancárias por celular, não se relaciona com a confiança, pois, nesse caso, outros fatores como a segurança e a privacidade pesam mais como antecedentes, pois a experiência no uso de mobile banking, caso seja negativa, pode apresentar consequência desagradáveis, diminuindo a intenção de experimentar determinada tecnologia apenas pela via da propensão à inovatividade, corroborando o resultando encontrado também por Zhou 2011b.

Por fim, H7 apontou que a confiança impacta positivamente e de forma direta a intenção de uso do m-banking. Isso corrobora estudos que falam da relação direta e positiva entre a confiança e a intenção de uso pelos consumidores (MCKNIGHT; CHERVANY, 2002; DIMITRIADIS; KYREZIS, 2010; KIM; SHIM; LEE, 2009). A confirmação de H7 se alinha aos argumentos de Marett et al. (2015), que postula que o consumidor constrói suas crenças de confiança com base nas instituições com as quais se relaciona. Quando tais crenças são positivamente reforçadas, influenciam diretamente sua intenção de confiar e consequentemente reforça a confiança e, posteriormente, sua intenção e/ou atitude de usar o serviço. Com base no estudo de Marett et al. (2015), pode-se dizer que, se o respondente tem uma crença positiva em relação a seu banco, ele apresenta uma intenção de confiar no seu m-banking e, por conseguinte, isso afeta de forma positiva sua intenção de uso do aplicativo.

5. CONCLUSÕES

Esta pesquisa apresenta resultados importantes e que podem ser úteis para o setor bancário. Sua maior contribuição está no desenvolvimento da compreensão do comportamento do consumidor de m-banking e de como os antecedentes de confiança influenciam a intenção de uso de serviços bancários via dispositivos móveis no contexto nacional.

Os resultados e as relações encontradas representam um avanço no entendimento da teoria da aceitação da tecnologia e a investigação a respeito de aplicativos bancários móveis, trazendo várias implicações teóricas. A pesquisa confirmou a importância da relação entre a confiança do consumidor e a intenção de uso do aplicativo bancário.

Respondendo às questões listadas no início deste estudo, pôde-se concluir que a confiança de fato afeta a intenção do consumidor de usar o m-banking, sendo influenciada pela facilidade de uso percebida, utilidade percebida, segurança, privacidade e familiaridade.

Entretanto, a inovatividade não apresentou impacto direto sobre a confiança. O fato de o grau de inovatividade do indivíduo não ter impactado na confiança pode estar relacionado à própria limitação do estudo. Conclui-se, ainda, que a intenção de uso está relacionada mais especificamente com experiências individuais como a confiança, a familiaridade e a segurança.

O presente estudo indica que, como a confiança exerce um papel considerável na intenção de uso do consumidor (DIMITRIADIS; KYREZIS, 2010; ZHOU, 2011b; MONTEZEMI; SAREMI, 2015; WANG et Al, 2015), os bancos devem estimular a criação e a manutenção da confiança, como políticas de privacidade e segurança para o aplicativo (LUARN; LIN, 2005; ZHOU, 2011b; HANAFIZADEH et al., 2012).

O m-banking é considerado um canal para a prestação de serviços bancários com facilidades e baixos custos, até mesmo para países subdesenvolvidos (ANDERSON, 2010; HANAFIZADEH et al., 2014, MOHAMMADI,2015). Dessa forma, pesquisar as percepções do usuário em relação ao processo da confiança e seus efeitos na intenção de uso, identificando que atributos influenciam sua percepção no tocante à segurança, facilidade de uso, utilidade e privacidade pode ajudar os executivos a analisar os próprios serviços via mobile para identificar os pontos fortes e fracos de seus aplicativos.

Do ponto de vista gerencial, os resultados fornecem um suporte às decisões de investimento e àquelas relativas ao desenvolvimento de aplicativos bancários mais eficientes e seguros, levando em conta as preocupações e desejos dos consumidores.

A limitação deste estudo diz respeito à coleta e ao tratamento dos dados. No tocante à validade externa dos resultados, os dados refletem somente a população estudada: brasileiros pertencentes às classes socioeconômicas A e B, que possuem um dispositivo móvel, têm conta bancária e já realizaram operações financeiras por intermédio de algum dispositivo móvel. Para uma maior compreensão do uso desses aplicativos, deve-se verificar com outros segmentos como classes C e D e com perfis de usuários diferentes dos deste estudo, além daqueles que se dizem não usuários do m-banking para identificar outros fatores inibidores do seu uso.

Pesquisas futuras podem verificar a influência que a marca do banco exerce sobre o usuário e sua confiança ao usar o m-banking, além de avaliar possíveis efeitos de moderadores como sexo e nível de escolaridade sobre as relações observadas no modelo proposto. Além do mais, de acordo com Yu (2012), homens e mulheres apresentam diferenças nas percepções de custos financeiros e expectativa de desempenho no uso de m-banking. Dessa forma, pesquisas futuras podem verificar como o moderador gênero influencia na relação de confiança proposta. Por fim, outro moderador que poderia ser utilizado é o sistema operacional do celular. La Polla et al (2013) argumentam que o sistema operacional dos celulares pode ser um fator de influência no uso de celulares para transações que envolvem risco financeiro. Como o sistema da APPLE, o IOS, por ser uma plataforma fechada, é conhecido como menos vulnerável a ataques do que o sistema Android e o sistema da Microsoft, a verificação do sistema operacional como moderador também pode ser verificada no processo de aceitação do m-banking pelo indivíduo.

• 1
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Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  Mar-Apr 2018

Histórico

• Recebido
  26 Abr 2016
• Revisado
  19 Jul 2016
• Aceito
  13 Abr 2017