La rivoluzione digitale nei servizi finanziari : evidenze empiriche sul mercato italiano

Abstract

Il progresso dell'Information Technology (IT) ha assicurato un grande successo nella maggior parte dei settori. Laddove gli studiosi concordano sul fatto che le tecnologie self-service e i canali di servizi online forniscono vantaggi significativi sia alle aziende che ai clienti, il settore finanziario è sempre stato considerato conservatore piuttosto che progressista nell'utilizzo e nella fornitura di questi nuovi servizi. Tuttavia, le esigenze e le normative in rapida evoluzione dei clienti stanno spingendo le istituzioni finanziarie verso l'innovazione utilizzando tecnologie self-service online e servizi di robo-advisor. Nell'industria e nel mondo accademico, tali soluzioni vengono chiamate FinTech e attirano l'attenzione di molti investitori. Nel mercato finanziario italiano, questa tecnologia, sebbene presente, non ha ancora mostrato una crescita esponenziale. Tuttavia, molte società finanziarie stanno cercando di vitalizzare i servizi di machine-learning a causa del basso costo operativo e della recente regolamentazione da parte del governo. Pertanto, in questo contesto di mercato, è importante identificare e utilizzare i fattori che influenzano l'accettazione dei robo-advisor da parte degli investitori. Attualmente, una delle sfide più critiche per l'e-government e l'e-banking è la precisione e corretta realizzazione dei fattori che hanno un impatto significativo sul comportamento del cliente. Senza un'adeguata conoscenza di questi fattori, sarebbe impossibile prevedere il livello di accoglienza verso nuovi servizi, acquisire un vantaggio competitivo e coordinare i programmi di marketing con le nuove esigenze degli investitori. Dall'altra parte, nel mondo competitivo di oggi, le banche sono sempre più obbligate a implementare nuovi servizi per fidelizzare i clienti attuali e attirarne di nuovi. Per tali motivi, lo studio qui esplicato è stato condotto con l'obiettivo di identificare i fattori influenti che hanno un impatto sullo sviluppo delle intenzioni d'uso degli utenti. Il modello di ricerca teorico è stato progettato sulla base del modello di accettazione della tecnologia (TAM), nonché della teoria dell'adozione della tecnologia, della teoria della diffusione della tecnologia e della teoria del comportamento pianificato. L'analisi dei dati nei domini della statistica descrittiva e inferenziale (equazioni strutturali) è stata eseguita utilizzando il software Rstudio e SAS. La trattazione è stata così strutturata: identificazione dei più significativi sviluppi strutturali all'interno del settore bancario tradizionale italiano, introduzione e analisi di quattro studi scientifici diversi ma interconnessi. Attraverso differenti approcci metodologici si è voluto contribuire ad identificare potenziali azioni strategiche che facilitano e responsabilizzano gli esperti politici, nonché manager e dipendenti delle istituzioni finanziarie ad attuare misure essenziali, efficaci ed efficienti affinché il tradizionale sistema bancario italiano possa continuare a mantenere un ruolo predominante nonostante la presenza di tecnologie dirompenti.