얼굴인식 결제시스템의 고객특성이 혁신저항과 사용의도에 미치는 영향에 관한 연구

• 영문명: A Study on the Influence of Customer Characteristics on Innovation Resistance and Intention to Use in Face Recognition Payment System
• 발행기관: 글로벌융합연구학회
• 저자명: 장림림
• 간행물 정보: 『글로벌융합연구학회지』제1권 제2호, 23~32쪽, 전체 10쪽
• 주제분류: 복합학 > 학제간연구
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2022.12.31

국문 초록

최근에는 모바일 결제가 점차 현금 결제를 대체하고 있다. 주목해야 할 이슈 중 하나는 얼굴인식 기술이다. 본 논문은 얼굴인식 결제시스템의 사용자인 고객의 특성이 혁신 저항과 사용 의도에 미치는 영향 관계를 규명하여, 얼굴인식 결제시스템의 기술 및 제품이 사용자의 요구를 충분히 반영하는 혁신의 확산을 촉진하는 것이 목적이다. 본 연구는 중국인을 사용자를 대상으로 표본연구를 수행하였고, 중국인이 얼굴인식 결제에 저항하는 요인을 분석하였다. 데이터 분석 방법으로는 Smart PLS 3.0을 사용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 얼굴인식 결제에 대한 고객의 혁신의식이 혁신저항에 음(-)의 영향을 미친다는 가설 H1-4는 채택되지 않았다. 고객의 기존 결제방법에 대한 태도 (H1-1)와 지각된 위험 (H1-5)은 혁신저항에 양(+)의 영향을 미쳤다. 고객의 동기 (H1-2)와 자기 효능감 (H1-3)은 혁신저 항에 음(-)의 영향을 미쳤다. 또한 고객의 혁신저 항이 사용의도에 음(-)의 영향을 미친다는 가설 H2는 채태되었다. 따라서 안전성이 보장되는 빅 데이터의 수집 및 이용이 최우선 과제가 되고 있다.

영문 초록

Recently, mobile payment is gradually replacing cash payment. One of the issues to pay attention to is facial recognition technology. This paper examines the relationship between the characteristics of customers, who are users of the face recognition payment system, on the resistance to innovation and the intention to use it, so that the technology and products of the face recognition payment system can promote the diffusion of innovation that fully reflects the needs of users. is the purpose This study conducted a sample study targeting Chinese users, and analyzed the factors that Chinese people resist to face recognition payment. Smart PLS 3.0 was used as the data analysis method. The results of this study are as follows. Hypothesis H1-4, which states that customers' awareness of innovation for facial recognition payment has a negative (-) effect on innovation resistance, was not accepted. Customers' attitude toward existing payment methods (H1-1) and perceived risk (H1-5) had a positive (+) effect on innovation resistance. Customer motivation (H1-2) and self'.·efficacy (H1-3) had a negative (-) effect on innovation resistance. Also, hypothesis H2 that customers' innovation resistance has a negative (-) effect on intention to use was accepted. Therefore, the collection and use of big data with guaranteed safety has become a top priority.

목차

1. 서론

2. 이론적 배경

3. 연구설계

4. 실증분석 및 결과

5. 결론

References

키워드

얼굴인식 결제방법 동기 자기효능감 혁신 지각된 위험 혁신저항 사용의도 Face Recognition Payment Method Motivation Self-efficacy Innovation Perceived Risk Innovation Resistance Intention to Use