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M BANKING: COMPORTAMIENTO AMBIENTAL, FACTORES DE
PERSONALIDAD Y HABILIDADES DE LOS CENTENNIALS ECUATORIANOS
M BANKING: ENVIRONMENTAL BEHAVIOR, PERSONALITY FACTORS AND
SKILLS OF ECUADORIAN CENTENNIALS
Gisselle Stefanía Campoverde Orellana
1
; Dr. Lorenzo Bonisoli
2
Universidad Técnica de Machala, Machala, El Oro, Ecuador.
gcampover4@utmachala.edu.ec
1
; lbonisoli@utmachala.edu.ec
2
Gisselle Campoverde
1
https://orcid.org/0009-0001-8828-4874
Lorenzo Bonisoli
2
https://orcid.org/0000-0003-3336-5658
Recibido:1-ago-24 Aceptado:16-oct-24
Código Clasificación JEL: G21, C83, D91, I21
Resumen
Este estudio investiga cómo los resultados ambientales percibidos, habilidades financieras,
alfabetización digital e innovación influyen en la adopción del m-banking. Utilizando un enfoque
cuantitativo y exploratorio, se analizó a 284 centennials en Ecuador mediante un cuestionario
estructurado en Google Forms, evaluado en una escala Likert de 7 puntos. El análisis con el
modelo de ecuaciones estructurales PLS-SEM mostró que la mayoría de los factores afectan
indirectamente la adopción del m-banking, excepto las habilidades financieras, que no son
determinantes. Estos hallazgos son cruciales para las instituciones financieras, permitiéndoles
desarrollar aplicaciones más efectivas, y para los investigadores del sector financiero ecuatoriano,
que pueden explorar estrategias para mejorar la aceptación de servicios financieros basadas en el
comportamiento ambiental, habilidades y personalidad de los usuarios.
Palabras clave: Adopción del m-banking, Método Cuantitativo, Comportamiento del Usuario,
Alfabetización Digital del Usuario.
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Abstract
This study investigates how perceived environmental outcomes, financial skills, digital literacy
and innovation influence m-banking adoption. Using a quantitative and exploratory approach,
284 centennials in Ecuador were surveyed using a structured questionnaire in Google Forms,
evaluated on a 7-point Likert scale. Analysis with PLS-SEM structural equation modeling showed
that most factors indirectly affect m-banking adoption, except for financial skills, which are not
determinant. These findings are crucial for financial institutions, allowing them to develop more
effective applications, and for researchers in the Ecuadorian financial sector, who can explore
strategies to improve the acceptance of financial services based on users' environmental behavior,
skills and personality.
Keywords: Adoption of m-banking, Quantitative Method, User Behavior, User Digital
Literacy.
Introducción
A lo largo del tiempo la digitalización ha cambiado diferentes aspectos de la vida cotidiana.
Actividades como conseguir un taxi, reservar un hotel y pedir comida ahora son
considerablemente más fáciles gracias a las aplicaciones móviles, las redes sociales e incluso a
dispositivos tecnológicos especializados. Esta evolución abre un panorama de nuevas
oportunidades, dado que se desarrollan productos y servicios orientados a satisfacer las
necesidades del consumidor actual (Sánchez, 2019). En la actualidad, el 78% de la población
mundial mayor de diez años posee un teléfono inteligente, y a nivel global, los usuarios de estos
dispositivos superan en número a los usuarios de internet (Naciones Unidas, 2023).
Ante el avance de la tecnología el sector financiero ha encontrado la oportunidad de optimizar sus
operaciones y ampliar su alcance a través de la creación de métodos portátiles y digitales (Alsmadi
et al., 2022). Uno de estos métodos es el m-banking, un servicio financiero online disponible para
el consumidor en cualquier momento y hora a través de un dispositivo móvil (Jaride y Taqi, 2021).
Si inicialmente el m-banking era considerado como un servicio adicional ofertado por el sector
financiero, en los últimos años, se ha posicionado como un requisito básico que todas entidades
deben ofrecer a sus clientes, integrando constantemente nuevas funcionalidades. En
consecuencia, pasó de ser un elemento ganador ofertado por pocas instituciones a ser un elemento
calificador necesario para cualquier entidad financiera de la industria.
El m-banking constituye su ventaja competitiva al ejecutar operaciones sencillas como pagos,
transferencias, consultar saldos y aperturas de cuentas sin acudir a sucursales físicas (Ataya y Ali,
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2019; Naruetharadhol et al., 2021). Estas funcionalidades resaltan su capacidad ecológica, debido
a que los servicios digitales sostenibles contribuyen en primera instancia a la disminución de
recursos materiales, como papel o derivados. En segundo lugar, reduce las emisiones de carbono
porque evita el movimiento de las personas hasta los institutos financieros. Finalmente, facilita el
acceso a servicios financieros para grupos sociales vulnerables como: trabajadores agrícolas,
obreros de la industria incluso residentes en lugares remotos como pueblos lejanos. Por estos
motivos, este sistema se constituye como una tecnología limpia, acorde a las tendencias de
conciencia ambiental propias del consumidor actual (Naruetharadhol et al., 2021).
A pesar de que las tecnologías digitales están cada vez más presentes en la vida diaria de los
jóvenes, en el contexto ecuatoriano todavía no hay una clara difusión del m-banking entre los
centennials. Se estima que, de 12,4 millones de ecuatorianos solo un 0,7 % usan internet para
servicios como la banca digital (Instituto Nacional de Estadísticas y Censos, 2023). Por esta razón,
es importante analizar los aspectos que más influyen en la adopción de esta herramienta. Entre
estos, el primer aspecto que se analiza es el ambiental, con la conciencia de que el producto sea
sostenible, en segundo lugar, el aspecto relativo a habilidad financiera define la autonomía del
usuario de gestionar de forma eficiente sus recursos (Ullah et al., 2022). La alfabetización digital
le permite al usuario adaptarse a su medio y aprovechar las ventajas de nuevos productos
tecnológicos a medida de las habilidades que adquiere para comprender las funciones de
dispositivos y sistemas.
De hecho, las necesidades y el estilo de vida de los usuarios cambian constantemente y buscan
continuamente alternativas nuevas dando lugar a la innovación del usuario. Por lo tanto, el
problema de esta investigación se centra en investigar la intención de adopción del m-banking a
través de los resultados ambientales percibidos por el individuo, habilidades financieras,
alfabetización digital, su optimismo e innovación. En consecuencia, dentro de este estudio se
analiza al m-banking en función de 4 elementos: producto ecológico, financiero, digital e
innovador a través de las variables antes propuestas.
Dado que no existen estudios previos que aborden de forma integral estos cuatro elementos, esta
investigación busca llenar este vacío en la literatura y proporcionar una herramienta conceptual
para entender mejor los factores que influyen en la adopción del m-banking. Por lo tanto, el
objetivo de este estudio consiste en desarrollar un modelo teórico que considere los resultados
ambientales percibidos, habilidades financieras, alfabetización digital, optimismo e innovación,
como una herramienta conceptual para analizar la intención de adopción de esta tecnología. Si
bien la literatura ofrece diversas herramientas para medir la aceptación de la tecnología, el Modelo
de Aceptación de la Tecnología (TAM) propuesto por Davis (1989), se posiciona como el enfoque
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más utilizado (Albero et al., 2017). Por lo tanto, este estudio utilizará el modelo TAM como punto
de vista para interpretar los efectos de los aspectos de los resultados ambientales percibidos,
habilidades financieras, alfabetización digital e innovación del usuario y su relación con la
intención de adopción del m-banking.
Los resultados de la presente investigación son de primaria importancia para dos sujetos en
particular: en primer lugar, para las instituciones financieras que gracias a los resultados podrían
orientar la mejora continua de aplicaciones siempre más completas para interactuar de forma
eficaz con los usuarios; en segundo lugar, a los investigadores del sector financiero ecuatoriano
que podrían profundizar diferentes estrategias para la aceptación de este importante instrumento
financiero digital.
Revisión Teórica
Intención de adopción de m-banking
En el contexto del m-banking, la variable intención de adopción del m-banking (IA) mide la
voluntad del consumidor de asumir las nuevas tecnologías (Saif et al., 2022). Para medir esta
variable, las diversas teorías que estudian la adopción de nuevas tecnologías han analizado los
principales factores capaces de influenciar la intención de adopción del m-banking (Le et al.,
2020). Entre estos factores, la facilidad percibida del usuario al utilizar la banca móvil representa
un elemento clave, ya que, al percibir como sencilla la aplicación, el usuario se motiva a utilizarla
(Le et al., 2020). Además, otro elemento clave es la utilidad que el cliente percibe en esta
tecnología, permitiéndole, por ejemplo, de evitar las pérdidas de tiempo al realizar trámites
bancarios de manera presencial (Usman et al., 2020). Finalmente, es necesario enfatizar como el
conocimiento que el usuario tiene de los procesos y productos bancarios en conjunto con una
actitud positiva hacía las innovaciones tecnológicas, influyen de forma significativa en la
adopción del m-banking (Shankar y Rishi, 2020). También A. Rehman et al. (2021) consideran
como antecedente de esta tecnología al desarrollo de un comportamiento proambiental a partir de
la preocupación del consumidor por contribuir a la sostenibilidad de la sociedad al percibirla como
más limpia. En este sentido, se argumenta que la adopción del m-banking no solo responde a
factores de conveniencia y facilidad de uso, sino que también refleja una tendencia creciente hacia
una mayor conciencia ambiental por parte de los usuarios. Se concluye en que, la percepción del
usuario con respecto a las instituciones bancarias mejora cuando percibe ahorro de tiempo y
recursos al resolver sus necesidades financieras. A la vez que esta tecnología contribuye a una
actitud ambiental positiva del consumidor.
Facilidad de uso percibida
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La variable facilidad de uso (FUP) se define como el aspecto que mide el nivel de sencillez que
percibe el consumidor al operar un sistema digital (Arora y Sahney, 2018). Se ha estudiado a esta
variable a través de teorías para motivar al consumidor a adoptar nuevos sistemas(Taherdoost,
2018; Hoang et al., 2021). No obstante, cuando el individuo no percibe esta facilidad comienza a
buscar otra alternativa que no le demande de mucho esfuerzo para aprender una tecnología
(Aldammagh et al., 2021). Por lo que, en el contexto del m-banking se analiza a la variable
facilidad de uso a través de la efectividad de las funciones de la banca para adaptarse a las
condiciones del entorno del consumidor (Quintero et al., 2022). Por consiguiente, cuando el
consumidor percibe como más simple el manejo de la interfaz, más se motiva a usarla y más altas
son las probabilidades de este de adoptar el m-banking. Además, la facilidad de uso percibida
busca en el usuario optimizar su enfoque, desempeño y eficiencia financiera a través de la
variedad de alternativas que brinda la banca móvil (Muñoz-Leiva et al., 2017). Es posible
argumentar que esta generación valora la simplicidad y la fluidez de la experiencia, lo que
aumenta su disposición a adoptar el m-banking como herramienta principal para la gestión de sus
finanzas personales en un contexto de constante innovación digital. En conclusión, la variable
facilidad de uso percibida influye en la decisión del consumidor de adoptar un nuevo sistema para
optimizar sus gestiones financieras sin dificultad. Establecidos los argumentos, se desglosa la
siguiente hipótesis:
H1: La facilidad de uso percibida del usuario influye en la intención de adoptar el m-banking.
Utilidad percibida
Según Camilleri & Falzon (2021) la variable utilidad percibida (UP) se detalla como la creencia
del consumidor de que un sistema aumentará su productividad. Mientras más intuitivo sea el
sistema, el consumidor lo percibirá como más útil. En la literatura, esta variable ha permitido
analizar la voluntad del consumidor de usar tecnologías innovadoras (Zhillan Sabtina Syawali et
al., 2023). Además, la utilidad percibida media la relación entre la adopción de una tecnología y
aquellos modelos que estudian factores presentes en el conocimiento del consumidor sobre el uso
de esa tecnología (Quintero et al., 2022). En el m-banking, esta variable es definida como el grado
en el que el usuario considera este instrumento le ayudará eficientemente en sus actividades
financieras (Akhter et al., 2020). Asimismo, Al Khasawneh (2015) expone que la utilidad
percibida para la adopción de la banca móvil en los consumidores con dispositivos móviles es
más elevada que otros consumidores que no los poseen. Se plantea que la percepción de utilidad
va más allá de los beneficios funcionales y se extiende al valor agregado que el m-banking ofrece
a los consumidores. En definitiva, el sector financiero se ha adaptado al estilo de vida del
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consumidor actual al abordar la utilidad del m-banking para su conveniencia. Por ello, se declara
la siguiente hipótesis:
H2: La utilidad percibida del usuario influye en la intención de adoptar el m-banking.
Resultados Ambientales Percibidos
La variable resultados ambientales percibidos (PEO) se define como la percepción del
consumidor sobre los productos, servicios y prácticas sostenibles de las instituciones (Taneja y
Ali, 2021; Nair & Rajendran, 2024). Cuando las empresas adoptan un enfoque de sostenibilidad,
incentivan en los usuarios el compromiso de apoyar iniciativas que beneficien al medio ambiente.
Debido a esto, los consumidores tienden a utilizar productos o servicios que contribuyen al medio
ambiente, como el m-banking. Los usuarios pueden notar que los servicios basados en tecnologías
sostenibles ofrecen más beneficios ambientales que los servicios tradicionales, ya que reducen
significativamente el consumo de papel y energía, en beneficio del entorno ambiental. Si los
usuarios perciben que la banca móvil reduce la contaminación, es más probable que la consideren
una herramienta útil para proteger el medio ambiente (Afridi et al., 2023). Por esta razón, se
plantea la siguiente hipótesis:
H3: Los resultados ambientales percibidos influyen en la utilidad percibida del usuario.
Habilidades financieras
La variable habilidades financieras (HF) consiste en todas aquellas capacidades adquiridas por el
consumidor a través de la educación financiera para tomar decisiones en sus finanzas diarias
(Hasan et al., 2021). En la literatura, esta variable ha sido utilizada para conocer cómo las
habilidades financieras del consumidor impactan en el uso de un servicio digital (Long et al.,
2023). Por lo que, la constante educación sobre habilidades financieras enriquece la certeza del
usuario de gestionar mejor sus fondos (Ullah et al., 2022). En el contexto del m-banking, una
mayor cultura financiera aumenta las posibilidades de la población de adoptar esta tecnología
porque puede comprenderla (Jünger y Mietzner, 2020; Yoshino et al., 2020). Además, el
consumidor adquiere constantemente nuevas habilidades financieras acorde al conocimiento que
aprende. El conocimiento financiero aprendido puede ser por observación del entorno, instruirse
de otras personas o por ejecución propia (Ullah et al., 2022). En consecuencia, estas habilidades
empoderan al usuario permitiéndole tener un mayor control sobre sus finanzas dentro del entorno
digital actual y cotidiano. Por esta razón, el usuario encuentra la facilidad de estas herramientas
al ejecutar operaciones financieras en el móvil a su alcance (Fall et al., 2020). De esta manera, se
propone la siguiente hipótesis:
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H4: Las habilidades financieras influyen en la facilidad de uso percibida del usuario.
Alfabetización Digital
La variable de alfabetización digital (AD) se define como el nivel de habilidades tecnológicas que
un individuo posee. En la literatura, se ha demostrado como estas habilidades son un antecedente
necesario en la adopción de tecnologías específicas. En un mundo en donde la tecnología ha
penetrado en todos los aspectos de la cotidianidad, la habilidad tecnológica es un aspecto
necesario para el desarrollo socioeconómico de los ciudadanos (Bejaković y Mrnjavac, 2020).
Por ende, habilidad y acceso a la tecnología, son elementos vitales en explorar importantes áreas
todavía subexplotadas relacionadas al vivir de cada día; por ejemplo, algunos estudios han
demostrado que las personas que poseen habilidades tecnológicas utilizan los sistemas digitales
mucho mejor de cuanto lo hagan las personas con menos habilidades (Ullah et al., 2022). En el
m-banking, la alfabetización digital precedida por habilidades digitales es importante porque el
usuario se vuelve detallista al entender toda la disponibilidad de opciones que abarca la banca
móvil y así utilizarlas eficientemente. Además, el usuario con mayores habilidades digitales
percibe una mayor facilidad al resolver inconvenientes utilizando las aplicaciones del m-banking
(Adamek y Solarz, 2020). A diferencia de una menor habilidad digital, la cual limita el interés
del usuario de usar el m-banking y la define como complicada. La alfabetización digital mide el
nivel de dominio de los medios digitales que el usuario posee. Si la persona tiene este tipo de
dominio, es más probable que perciba a la banca móvil como un instrumento fácil y por ende se
formula la siguiente hipótesis:
H5: La alfabetización digital influye en la facilidad de uso percibida del usuario.
Optimismo
La variable optimismo (OP) se define como la actitud positiva y esperanzadora del consumidor
ante situaciones de incertidumbre, basada en la creencia de que las cosas se desarrollarán de la
mejor manera (Scheier y Carver, 1985). El optimismo facilita que los usuarios identifiquen y
valoren potenciales ventajas y beneficios que ofrecen nuevos productos o servicios (Santos et al.,
2022). En el sector financiero, una perspectiva positiva hacia la banca móvil lleva a los usuarios
a considerarla una herramienta efectiva, ya que sus funcionalidades simplifican la gestión de
situaciones financieras complejas, reduciendo el esfuerzo necesario (Acheampong et al., 2017;
Jünger y Mietzner, 2020). Por lo tanto, el optimismo predispone a los usuarios a buscar y
aprovechar oportunidades para facilitar la gestión de sus finanzas. En consecuencia, se plantea la
siguiente hipótesis:
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H6: El optimismo influye en la facilidad de uso percibida del usuario en el m-banking.
Innovación del usuario
Para conceptualizar la variable innovación del usuario (IU) Rogers (1983) plantea que esta
variable se presenta cuando el consumidor capta eficientemente ideas novedosas llevadas a cabo
en un producto o servicio. En la revisión de la literatura varios autores estudian a esta variable
desde su capacidad para cambiar el comportamiento respecto a la adopción de una tecnología
(Kim et al., 2021). En el m-banking las modalidades de transacciones, pago y actividades del
sector financiero se encuentran en constante evolución debido a la tecnología, por lo que, las TIC
como la inteligencia artificial, los macrodatos y las redes sociales mueven a los bancos por
Internet (C. Yoon y Lim, 2021). Gracias a estas herramientas, la interactividad de los entornos
digitales despierta el entusiasmo de los consumidores por explorar una nueva tecnología
(Shankar, 2021). Los consumidores con una alta disposición hacia la innovación suelen ser más
optimistas sobre las nuevas tecnologías, como la banca móvil, al reconocer sus ventajas y
beneficios. En contraste, aquellos menos innovadores, que están menos familiarizados con estas
tecnologías, tienden a mostrar menos entusiasmo y optimismo hacia su adopción (Shankar y Jain,
2021). Además, Ngoc Thang y Anh Tuan (2020) argumentan que mientras el usuario más conoce
sobre la innovación dentro de su entorno toma una actitud positiva debido al desarrollo de más
oportunidades para solucionar inconvenientes financieros. Por lo tanto, se sugiere que los
consumidores más innovadores pueden percibir a la banca móvil como una oportunidad atractiva
y beneficiosa en un entorno de constante cambio. Esta perspectiva lleva a la siguiente hipótesis:
H7: La innovación del usuario influye en optimismo del individuo.
Figura 1
Modelo Teórico
PEO
IA
HF
AD
IU
H3
H2
H4
H1
H5
H7
H6
OP
FUP
UP
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Nota. PEO = “Resultados Ambientales Percibidos”, HF = “Habilidades Financieras”, AD
= “Alfabetización Digital”, IU = “Innovación del Usuario”, UP = “Utilidad Percibida”,
FUP = “Facilidad de Uso Percibida”, OP = “Optimismo”, IA = “Intención de Adoptar el
m-banking”. Elaboración propia.
Metodología
El presente estudio es de tipo empírico y adopta un enfoque cuantitativo no experimental. El
alcance de esta investigación será de tipo exploratorio con el propósito de analizar el
comportamiento ambiental, factores de personalidad y habilidades del usuario para la adopción
del m-banking en Ecuador. La muestra del estudio será no probabilística y se seleccionará
mediante un muestreo de conveniencia debido a que la población ecuatoriana es muy amplia y
existen restricciones de tiempo y presupuesto tal como la literatura indica (S. U. Rehman et al.,
2023; Sun et al., 2022). Además, se empleará un enfoque de bola de nieve direccionada a la
población centennials ecuatorianos para reducir la amplitud de la muestra y facilitar la
identificación de participantes, enfocándose en personas con conocimientos previos sobre m-
banking. Este tipo de muestreo permite que los participantes recluten a otros miembros de su red
personal, lo que resulta útil cuando es difícil identificar a los sujetos de estudio (Makwana et al.,
2023). La regla de oro establecida por (Garver y Mentzer, 1999; Hoelter, 1983) indica que el
tamaño crítico de una muestra de 200 observaciones es adecuado para dar un parámetro estable y
realizar las estimaciones de los resultados con suficiente poder para testar el modelo. Además,
esta técnica se encuentra respalda por la literatura de Collier (2020). El instrumento empleado
para la ejecución de esta investigación se creó en la revisión de la literatura y se divide en dos
partes. En la primera parte se presenta un cuestionario estructurado por cinco preguntas
descriptivas (género, edad, ingresos familiares, ocupación) mientras que en la Tabla 1 se presenta
la segunda parte que incluye 44 indicadores esenciales correspondientes a las variables de este
estudio validado a través de la modalidad de entrevistas semiestructuradas a un panel de expertos.
El instrumento fue distribuido a través de WhatsApp a centennials ecuatorianos, quienes a su vez
lo compartieron con sus contactos. La evaluación de cada ítem se realiza utilizando una escala de
Likert de 7 puntos, que va desde "Totalmente en desacuerdo" (7) hasta "Totalmente de acuerdo"
(1), a través de un formulario en línea desarrollado en Google Forms. La técnica empleada para
el análisis de resultados se basa en el modelo de ecuaciones estructurales (PLS-SEM) para la
cuantificación de datos de variables de índole cualitativa. Dentro de esta investigación se
obtuvieron 284 respuestas válidas. En la Tabla 2 se puede observar que la distribución de este
estudio muestra un equilibrio entre ambos géneros, con un 54,46% de mujeres y un 47,54% de
hombres. En cuanto a la edad, predominan las personas de 19 a 23 años, representando el 50,35%
del total de la muestra. En el apartado de ingresos familiares el 39.79% de los encuestados tiene
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ingresos menores a $460. En cuanto a la ocupación, la mayoría de los encuestados son estudiantes,
con un 46.83%.
Tabla 1
Escalas utilizadas en el estudio
Variable
Indicadores
Fuentes
IA -
Intención de
Adopción
del m-
banking
IA1 -Tengo la intención de utilizar pagos/banca móvil en los próximos
meses.
(Ullah et
al., 2022)
IA2 - Predigo que usaría pagos/banca móvil en los próximos meses.
IA3 - Planeo utilizar pagos/banca móvil en los próximos meses.
IA4 - Interactuar con mi cuenta financiera a través de pago/banca
móvil es algo que haría.
FUP -
Facilidad de
Uso
Percibida
FUP1 - Los pagos/bancas móviles son fáciles de usar.
(Ullah et
al., 2022)
FUP2 - Los pagos/bancas móviles resuelven todos mis pagos
móviles/transacciones bancarias y me ahorran mucho tiempo.
FUP3 - Usar pagos/bancos móviles fácilmente para mis cosas es
importante para mí
FUP4 - Puedo acceder fácilmente a todas las transacciones en
pago/banca móvil
UP -
Utilidad
Percibida
UP1: El sistema bancario de pago móvil es un modo de pago útil
(Ullah et
al., 2022)
UP2: El uso de un sistema de pago/banca móvil facilita la gestión de
los pagos
UP3: Un sistema bancario de pago móvil permite el uso rápido de
aplicaciones móviles (por ejemplo, compra de entradas, uso de
cupones móviles, etc.).
UP4: Creo que un sistema de pago/banca móvil mejora mis decisiones
de consumo (proporcionando flexibilidad, velocidad, etc.)
AD -
Alfabetizaci
ón Digital
AD1 - Sé cómo resolver mis propios problemas técnicos.
(Ullah et
al., 2022)
AD2 - Puedo aprender nuevas tecnologías fácilmente.
AD3 - Me mantengo al día con las tecnologías importantes.
AD4 - Conozco muchas tecnologías diferentes.
AD5 - Tengo las habilidades técnicas que necesito para usar las TIC
para aprender y crear artefactos (por ejemplo, presentaciones, historias
digitales, wikis, blogs) que demuestren mi comprensión de lo que he
aprendido.
AD6 - Tengo buenas habilidades TIC.
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AD7 - Tengo confianza en mis habilidades de búsqueda y evaluación
con respecto a la obtención de información de la web.
HF -
Habilidades
Financieras
HF1 - Sé tomar decisiones financieras complejas.
(Ullah et
al., 2022)
HF2 - Soy capaz de tomar buenas decisiones financieras que son
nuevas para mí
HF3 - Sé cómo conseguir que yo mismo cumpla mis propósitos
financieros
HF4 - Soy capaz de reconocer una buena inversión financiera
HF5 - Sé cómo evitar gastar demasiado
HF6 - Sé cómo podría ahorrar yo mismo
HF7 - Sé dónde encontrar el consejo que necesito para tomar
decisiones relacionadas con el dinero
HF8 - Sé cuándo no tengo suficiente información para tomar una
buena decisión con mi dinero
HF9 - Sé cuándo necesito consejo sobre mi dinero
HF10 - Me cuesta entender la información financiera
IU -
Innovación
del usuario
IU1 - Cuando oía hablar de un producto nuevo, lo probaba.
Hoang et
al., 2021)
IU2 - Normalmente soy el pionero en probar un nuevo producto.
IU3 - Siempre estoy buscando nuevas ideas y experiencias.
(Shankar
, 2021)
IU4 - No prefiero una forma de vida rutinaria a una impredecible y
llena de cambios.
IU5 - Me gusta conocer gente que tiene nuevas ideas.
OP -
Optimismo
OP1 - La tecnología me da más control sobre mi vida diaria
(Eren,
2022)
OP2 - Los productos y servicios que utilizan las últimas tecnologías
son mucho más cómodos de usar.
OP3 - Me gusta la idea de hacer negocios a través de la tecnología
porque no estoy limitado a los medios habituales.
OP4 - Disfruto usando el pago móvil mediante la banca móvil
OP5 - La experiencia de utilizar el pago móvil con la banca móvil fue
interesante
OP6 - Estoy contento con la experiencia de utilizar el pago móvil con
la banca móvil
PEO -
Resultados
PEO1 - El uso de tecnologías sostenibles por parte de los bancos son
realmente respetuosas con el medio ambiente.
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Ambientale
s percibidos
PEO2 - El uso de servicios ambientalmente sostenibles ayudará a
reducir la contaminación debida a menor consumo de papel y energía.
(Taneja y
Ali,
2021)
PEO3 - Utilizar servicios ambientalmente sostenibles ayudará a
proteger el medio ambiente.
PEO4 - El uso de servicios basados en tecnología sostenible tiene más
beneficios ambientales en comparación con los servicios bancarios
tradicionales.
Nota. Elaboración Propia
Tabla 2
Datos demográficos
Género
Frecuencia
Porcentaje
Femenino
149
52,46%
Masculino
135
47,54%
Total
284
100%
Edad
Frecuencia
Porcentaje
15 - 18
24
8,45%
19 - 23
143
50,35%
24 - 26
51
17,96%
27 - 30
27
9,51%
Más de 30
39
13,73%
Total
284
100%
Ingresos familiares
Frecuencia
Porcentaje
Hasta $460
113
39,79%
De $461 hasta $900
105
36,97%
De $901 hasta $1800
45
15,85%
De $1801 hasta $2500
17
5,99%
Más de $2500
4
1,41%
Total
284
100%
Ocupación
Frecuencia
Porcentaje
Estudiante
133
46,83%
Estudiante y empleado a tiempo parcial
51
17,96%
Empleado a tiempo completo
47
16,55%
Trabajador independiente
31
10,92%
Ama de casa
10
3,52%
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68
Otro
12
4,23%
Total
284
100,00%
Nota. Elaboración Propia
Análisis de resultados
Figura 2
Resultados del modelo teórico
Nota. Elaboración Propia
Antes de analizar el modelo de ecuaciones estructurales, es fundamental interpretar el modelo de
medición para evaluar la calidad de la relación entre los constructos y sus respectivas variables
(Blacio Guañuna y Bonisoli, 2023). En este contexto, se identifican tres tipos de variables en el
modelo: la variable dependiente o endógena final, IA; las variables independientes o exógenas,
PEO, HF, AD e IU; y las variables mediadoras o endógenas, FUP, OP y UP. La evaluación de
este modelo de medición se realiza a través de tres criterios: fiabilidad, validez convergente y
validez discriminante.
La fiabilidad refleja el grado de relación entre los indicadores de cada constructo y se mide a
través de diferentes índices, como α de Cronbach (Cronbach, 1951), la rho_A de Dijkstra-
Henseler (Dijkstra y Henseler, 2015) y la rho_C de Joreskog (Joreskog, 1971). Los índices antes
mencionados indican la fiabilidad del modelo cuando los valores están comprendidos entre 0.7 y
0.95.
La validez convergente mide que haya una relación significativa entre los indicadores y su
respectivo constructo (Blacio Guañuna y Bonisoli, 2023). En este estudio se utilizarán la Varianza
Media Extraída (AVE) y la carga factorial. La variable explica la varianza de sus indicadores, el
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promedio de esta varianza explicada es la AVE, mientras que la carga externa representa en cada
indicador la fuerza de su relación con la variable latente (Bagozzi y Yi, 1988). El índice de
aceptación de AVE debe estar por encima del 0.5 y el valor de aprobación de la carga externa
debe superar a 0.7 (Bagozzi y Yi, 1988). La evaluación de este criterio ha demostrado que todos
los valores mencionados están en su rango de aceptación.
Tabla 1
Fiabilidad Interna y Validez Convergente
Cronbach's
alpha
Composite
reliability
(rho_a)
Composite
reliability
(rho_c)
Average variance
extracted (AVE)
AD
0.905
0.918
0.930
0.726
FUP
0.910
0.911
0.937
0.788
HF
0.867
0.873
0.900
0.600
IA
0.920
0.920
0.943
0.806
IU
0.787
0.840
0.852
0.593
OP
0.861
0.870
0.907
0.709
PEO
0.857
0.862
0.903
0.701
UP
0.897
0.914
0.930
0.769
Nota. Elaboración Propia PEO = “Resultados Ambientales Percibidos”, HF =
“Habilidades Financieras”, AD = “Alfabetización Digital”, IU = “Innovación del Usuario”,
UP = “Utilidad Percibida”, FUP = “Facilidad de Uso Percibida”, OP = “Optimismo”, IA =
“Intención de Adoptar el m-banking”. Elaboración propia.
La validez discriminante representa la diferencia entre las variables y mide que los indicadores
de una variable no sean significativamente relacionados con otra variable creando una
sobreposición conceptual entre las variables (Viteri Proaño y Bonisoli, 2024). Para la medición
de este aspecto se empleará el análisis de Fornell y Larcker (1981) que calcula que la raíz cuadrada
del AVE de los constructos debe ser mayor a la correlación entre las distintas variables
(Guanaquiza-Leiva et al., 2022). En el modelo se muestra que los valores en diagonal son
superiores a todos los valores en la parte inferior izquierda. Por ende, la matriz de Fornell y Lacker
indica que el modelo tiene validez discriminante.
Tabla 4
Validez Discriminante
AD
FUP
HF
IA
IU
OP
PEO
UP
AD
0.852
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Nota. PEO = “Resultados Ambientales Percibidos”, HF = “Habilidades Financieras”, AD
= “Alfabetización Digital”, IU = “Innovación del Usuario”, UP = “Utilidad Percibida”,
FUP = “Facilidad de Uso Percibida”, OP = “Optimismo”, IA = “Intención de Adoptar el
m-banking”. Elaboración propia.
Modelo estructural
Figura 3
Resultados del modelo estructural
Nota. Elaboración Propia
Tras el análisis de medición se ejecuta el análisis de modelo de ecuaciones estructurales en dos
partes. La primera parte identifica la significancia de las hipótesis planteadas, para ello se
implementa la técnica de Bootstrapping (Streukens y Leroi-Werelds, 2016). Para que una
hipótesis sea aceptada el valor de p debe ser menor a 0.05. En la tabla 3 se observa que la única
hipótesis nula es HF – FUP, debido a que reporta un valor p de 0.312 superior al establecido. Por
otro lado, todas las hipótesis directas e indirectas en esta investigación son significativas por lo
que son aceptadas.
FUP
0.615
0.887
HF
0.613
0.433
0.774
IA
0.601
0.822
0.422
0.898
IU
0.453
0.286
0.553
0.283
0.770
OP
0.644
0.733
0.547
0.691
0.562
0.842
PEO
0.497
0.586
0.544
0.557
0.504
0.671
0.837
UP
0.603
0.870
0.510
0.794
0.378
0.739
0.641
0.877
Fuente: Elaboración Propia
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Tabla 2
Bootstrapping
Original
sample (O)
Sample
mean (M)
Standard
deviation
(STDEV)
T statistics
(|O/STDEV|)
P values
AD -> FUP
0.269
0.273
0.069
3.876
0.000
FUP -> IA
0.543
0.540
0.081
6.674
0.000
HF -> FUP
-0.055
-0.054
0.054
1.010
0.312
IU -> OP
0.562
0.567
0.047
11.860
0.000
OP -> FUP
0.590
0.586
0.058
10.240
0.000
PEO -> UP
0.641
0.640
0.043
14.891
0.000
UP -> IA
0.322
0.324
0.081
3.989
0.000
Nota. UP = “Utilidad Percibida”, FUP = “Facilidad de Uso Percibida”, OP =
“Optimismo”, IA = “Intención de Adoptar el m-banking”. Elaboración propia.
La segunda parte de este modelo consiste en analizar su capacidad predictiva utilizando los
coeficientes de determinación (R2), los cuales miden el porcentaje de variación de una
variable endógena explicada por el modelo (H. S. Yoon y Barker Steege, 2013). Para
analizar sus valores de forma más específica se consideran los valores referentes 0.25 para
una predicción débil, 0.5 para moderada y 0.75 para fuerte (Hair et al., 2019). En la tabla 4
se observa que el valor de predicción de IA es fuerte.
Tabla 3
vR2
Nota. UP = “Utilidad Percibida”, FUP = “Facilidad de Uso Percibida”, OP =
“Optimismo”, IA = “Intención de Adoptar el m-banking”. Elaboración propia.
Discusión
Para el desarrollo de esta investigación se analizan tres resultados: El primer resultado indica que
existe una relación indirecta y significativa entre Resultados Ambientales Percibidos y la
Intención de Adopción del m-banking mediada por Utilidad Percibida. El segundo resultado
evidencia que la hipótesis entre Habilidades Financiera y la Utilidad Percibida no es aceptada.
Por lo tanto, tampoco significativa, a diferencia de la relación entre Alfabetización Digital y
R-square
R-square adjusted
FUP
0.574
0.570
IA
0.701
0.699
OP
0.316
0.314
UP
0.411
0.409
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Facilidad de uso percibida cuya relación es válida y directa. Por último, en el tercer resultado se
obtuvo una relación significativa e indirecta entre Innovación del Usuario y la Intención de
Adopción del m-banking con Optimismo como variable mediadora.
El primer resultado se caracteriza por evaluar el aspecto de comportamiento sostenible del
consumidor. Aquí se identifica una relación significativa indirecta entre PEO como antecedente,
mediada por UP hacia la intención de adoptar la banca móvil. Esta relación se alinea a estudios
que indican que los consumidores se inclinan a adoptar productos o servicios que minimizan las
consecuencias negativas en el medioambiente (Mehta y Handriana, 2024). La percepción de los
beneficios de la banca está muy influenciada por la necesidad del usuario de considerar el futuro
del ecosistema. Según lo anterior, el estudio de Ni et al. (2023) revela que la banca móvil se
considera una herramienta que contribuye a la sostenibilidad conforme a las preferencias actuales
del usuario.
En el segundo resultado se puede inferir que las habilidades financieras del usuario no definen la
intención de uso de la banca móvil mediada por FUP. Este resultado concuerda con el estudio de
Setiawan et al. (2021) que manifiesta que las habilidades financieras no representan un obstáculo
para manejar la banca móvil, ya que, las generaciones actuales poseen habilidades arraigadas a la
tecnología y pueden resolver rápidamente sus dudas y problemas (Barbu et al., 2021).
Por otro lado, al respecto de la alfabetización digital, el presente estudio concluye que hay un
efecto indirecto y significativo con la intención de adopción del m-banking, a través de la
mediación de la facilidad de uso percibida. Este resultado está confirmado por los estudios de
Nikou et al. (2022) y Carranza et al. (2021) quienes establecen que los individuos con mayores
habilidades digitales perciben un grado menor de esfuerzo al probar una nueva tecnología, por
ende, se encuentran más motivados a utilizarla.
Existe el prejuicio de que los centennials al ser nativos digitales dominan todas las facetas de la
tecnología. Aunque demuestran interés por los dispositivos móviles, su alfabetización digital en
las actividades cotidianas como transferir dinero y ahorrar, es superficial (Bonales-Damiel et al.,
2024). Además, el estudio de George Reyes (2020) indica que el desarrollo de habilidades
digitales ayuda a percibir los beneficios de las aplicaciones y plataformas, pero no forma una
cultura continua de aprendizaje digital.
Por otro lado, en el contexto ecuatoriano, la ausencia de una cultura de habilidades tecnológicas
constante implica que, aunque los usuarios dominen algunas herramientas, no estarán preparados
para adaptarse a las nuevas tecnologías que surgen constantemente (Icaza-Álvarez et al., 2019).
Por ello, hay evidencia suficiente para demostrar que los encuestados confunden la familiaridad
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con las tecnologías digitales con una verdadera alfabetización digital, obviando competencias más
profundas.
Este resultado se caracteriza por analizar la relación de los factores de personalidad del individuo
como innovación del usuario y optimismo con adopción del m-banking. Dados los hallazgos
obtenidos se evidencia una relación significativa entre estos, siendo innovación del usuario
variable exógena de optimismo. La banca móvil se establece como un sistema novedoso entre los
centennials debido a las mejoras continuas en esta herramienta, por lo que Palamidovska-
Sterjadovska et al. (2024) corroboran que la innovación constante del usuario lo impulsa a
explorar nuevas alternativas. Siendo optimismo precedido por la innovación, se plantea como el
camino que conecta a las oportunidades con la disposición de aceptarlas. Este hallazgo se
corrobora con los estudios de Agyei et al. (2020) quiénes definen que las nuevas experiencias
dadas por la mejora continua de los aspectos en las aplicaciones móviles despiertan en los usuarios
gran apertura a experimentar nuevos sistemas.
El valor R2 explica en un 70% la predicción de este modelo de los resultados obtenidos a través
de IA como la variable endógena con mayor relevancia dentro del estudio. Las variables dentro
de la tabla 4 describen el comportamiento del modelo a través de valores moderados con
excepción de OP, que posee un valor débil. Al comparar los resultados de R2 del modelo
propuesto con el R2 del estudio de Abdennebi (2023), se realza la eficacia del modelo, ya que
también manifiesta valores moderados al utilizar un modelo TAM modificado por ambos estudios
en un contexto que analiza aspectos que incentivan al consumidor a adoptar el m-banking. Este
estudio forma las bases para que futuras investigaciones desarrollen nuevas hipótesis que
profundicen el optimismo del usuario en la intención de adoptar la banca móvil.
Para desglosar la capacidad predictiva del modelo se realiza el análisis de recorrido, que indica la
densidad de las relaciones planteadas. Dada la ruta más densa del modelo, el recorrido comienza
desde innovación del usuario, luego procede hacia optimismo, optimismo influye sobre facilidad
de uso percibida y finalmente termina en la variable endógena intención de adopción del m-
banking. Lo que indica que la innovación del usuario crea un panorama optimista ante percepción
de las funcionalidades de la banca como ventajas y esto crea que el usuario perciba mayor
eficiencia al adoptar la banca móvil. De esta manera mantiene la influencia continua de la fuerza
de una variable sobre la otra que predomina en el 70% de la capacidad predictiva del modelo. A
diferencia de rutas diferentes como la relación entre Resultados ambientales percibidos y utilidad
percibida, la cual también es densa, pero pierde constancia entre utilidad percibida y la intención
de adopción del m-banking.
Figura 4
Resultados de Recorrido vR2
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Nota. Elaboración Propia
Para analizar a mayor profundidad que variables son más predominantes dentro de la predicción
de este modelo se mide el F2. Esta medida tiene la finalidad de conocer cuanto aporta el R2 de
una variable específica al R2 de otra, todos los valores superiores a 0.02 son aceptados. Según el
análisis de la tabla 7, el 70% de la capacidad predictiva del modelo se determina en mayor
porcentaje por la relación entre PEO – UP, lo que representa su importancia definitiva en el
modelo, las relaciones entre AD – FUP y UP – IA son significativas, es decir, tienen una fuerte
relevancia en las hipótesis del modelo, mientras la relación entre HF–FUP no es significativa, por
ende, no influyente. El resto de las relaciones son aceptadas e importantes para la consolidación
del R2 del modelo PLS-SEM.
Tabla 7
vR2
f-square
AD -> FUP
0.083
FUP -> IA
0.240
HF -> FUP
0.004
IU -> OP
0.462
OP -> FUP
0.447
PEO -> UP
0.697
UP -> IA
0.084
Nota. PEO = “Resultados Ambientales Percibidos”, HF = “Habilidades Financieras”, AD
= “Alfabetización Digital”, IU = “Innovación del Usuario”, UP = “Utilidad Percibida”,
FUP = “Facilidad de Uso Percibida”, OP = “Optimismo”, IA = “Intención de Adoptar el
m-banking”. Elaboración propia.
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Conclusión
El objetivo de este estudio consistió en desarrollar un modelo teórico para analizar la intención
de adopción del m-banking entre los centennials ecuatorianos, considerando las variables
resultados ambientales percibidos (PEO), habilidades financieras (HF), alfabetización digital
(AD), optimismo (OP) e innovación del usuario (IU). Este objetivo se cumplió, ya que el modelo
permitió evaluar la influencia de estas variables y obtener hallazgos significativos sobre los
factores que afectan la adopción del m-banking. Los hallazgos revelan que la mayoría de estas
variables influyen de manera indirecta y significativa en la intención de adopción del m-banking,
destacando especialmente el impacto del optimismo, la alfabetización digital y los resultados
ambientales percibidos. No obstante, las habilidades financieras del usuario no mostraron una
influencia significativa, lo que indica que este factor no es determinante para la adopción de la
banca móvil.
Los hallazgos de esta investigación tienen implicaciones importantes para las instituciones
financieras que gracias a los resultados podrían orientar la realización de aplicaciones siempre
más idóneas a interactuar de forma eficaz con los usuarios; y para los investigadores del sector
financiero ecuatoriano que podrían profundizar diferentes estrategias para la aceptación de los
servicios financieros por parte de los usuarios con base en su comportamiento ambiental,
habilidades y aspectos de personalidad. Este estudio también coloca las bases para que análisis
posteriores comparen estos aspectos sobre distintas generaciones, impulsando un mejor
entendimiento para adoptar herramientas financieras digitales.
Entre las limitaciones de este estudio se encuentra su enfoque exclusivo en la generación
centennials ecuatoriana. Sería interesante realizar investigaciones adicionales que estudien a otras
generaciones para obtener una perspectiva más amplia. Además, el estudio se centra
específicamente en el m-banking y no aborda el impacto de otras herramientas digitales
emergentes como los códigos QR, neobancos, entre otros que podrían tener un impacto
significativo en las transacciones digitales. Para finalizar, otras investigaciones podrían explorar
estas tecnologías para ofrecer una comprensión más profunda de su influencia en el
comportamiento del usuario en el sector financiero.
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