Resumo

Apesar do cenário de crise da economia brasileira, o mercado de Fintechs no Brasil recebeu investimentos de US$ 555,9 milhões em 2018. Embora este segmento esteja atraindo a atenção dos investidores, a aceitação das Fintechs pelos consumidores de serviços financeiros e seu uso contínuo ainda é duvidoso. Assim, esse trabalho tem foco em identificar tanto os fatores de benefícios percebidos, quanto os de riscos percebidos que influenciam o uso dos serviços digitais financeiros providos por empresas do tipo Fintech no Brasil.

A proposta é aplicar o modelo criado por Ryu (2018), adaptando o questionário da autora para o público brasileiro. Com isso, buscamos responder a seguinte questão: quais são os fatores que mais influenciam a intenção de continuidade do consumidor por serviços digitais de Fintechs? Assim, o objetivo proposto é determinar quais os fatores que facilitam ou dificultam a aceitação dos serviços digitais financeiros providos por empresas do tipo Fintech, para consumidores pessoa física, adotantes iniciais ou tardios no Brasil.

O modelo teórico adotado tem como base o artigo de Ryu (2018), desenvolvido a partir de elementos do modelo “Theory of Reasoned Action” (TRA) de Fishbein & Ajzen (1975) e da estrutura do modelo de Net Valence de Peter e Tarpey (1975). Dessa forma, a partir desse modelo escolhido, ainda agrega-se as definições de Rogers (1983), para adotantes iniciais e adotantes tardios e suas influências nos resultados obtidos pelo modelo.

Pesquisa quantitativa, descritiva e correlacional. A obtenção de informações ocorreu por meio de questionário, utilizando a ferramenta TypeForm, no qual foram feitas de 3 a 4 perguntas referentes a cada um dos fatores integrantes do modelo, totalizando 34 questões, utilizando escala Likert de 7 pontos, além de 3 perguntas relacionadas a diferentes tipos de usuários e nove questões demográficas. A amostra selecionada por conveniência obteve 155 de participantes válidos. Foram realizadas as análises: árvore de decisão, conglomerados e mínimos quadrados parciais (PLS).

A análise por árvore de decisão determinou quais variáveis demográficas são mais importantes para cada um dos fatores integrantes do modelo testado e a análise de conglomerados produziu três clusters homogêneos internamente e heterogêneos entre si. A análise PLS foi utilizada para determinar os coeficientes de caminho entre os fatores e, consequentemente, para testar as hipóteses do estudo: de 11 hipóteses testadas, 8 foram confirmadas. Por fim, foi utilizada uma variável moderadora para determinar diferenças no comportamento do modelo para adotantes iniciais ou tardios de Fintechs.

Diferentemente de Ryu (2018), usuários de Fintechs do Brasil parecem não considerar a percepção de risco na intenção de continuidade dos serviços Fintech, dando mais importância aos benefícios obtidos por meio de sua utilização. Benefícios percebidos que mais influenciam a intenção de continuidade por serviços de Fintechs são Benefício Econômico para os adotantes iniciais e Fluidez na Transação para os tardios. Conveniência mostrou-se importante para os dois grupos. O Risco Operacional é mais importante para os adotantes iniciais e Risco Financeiro é mais importante para adotantes tardios.

AJZEN, I.; FISHBEIN, M. Understanding attitudes and predicting social behaviour. ‎Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall, 1980. PETER, J. P.; TARPEY Sr, L. X. A comparative analysis of three consumer decision strategies. Journal of consumer research, 2(1), 29-37, 1975.ROGERS, E.M. Diffusion of Innovations, 3a ed. The Free Pass, New York, NY, 1983. RYU, H.S. What makes users willing or hesitant to use fintech?: the moderating effect of user type. Industrial Management & Data Systems, Vol. 118 Issue: 3, pp.541-569, 2018.