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Investigating continuance intention to use m-banking apps among older adults using partial least squares modeling with income group differences

Este estudo investiga os fatores que influenciam a continuidade do uso de aplicativos de mobile banking por idosos em Bangladesh utilizando PLS-SEM, revelando que a qualidade do sistema, a confiança e o risco percebido são impulsionadores críticos, ao mesmo tempo em que destaca disparidades significativas nas experiências de inclusão financeira digital entre grupos de baixa e alta renda.

Autores originais: Hamida Akhter, Abu Naser Mohammad Saif, Nusrat Jafrin, Rasheda Akter Rupa, Francesca Dal Mas, Maurizio Massaro

Publicado 2026-07-03

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CC BY 4.0

Autores originais: Hamida Akhter, Abu Naser Mohammad Saif, Nusrat Jafrin, Rasheda Akter Rupa, Francesca Dal Mas, Maurizio Massaro

Artigo original sob licença CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta é uma explicação gerada por IA do artigo abaixo. Não foi escrita nem endossada pelos autores. Para precisão técnica, consulte o artigo original. Ler aviso legal completo

Imagine um mundo onde o seu banco está sempre no seu bolso, acessível com apenas um toque na tela. Esta é a promessa dos aplicativos de m-banking. Enquanto as gerações mais jovens abraçaram esta tecnologia como peixes na água, os idosos (pessoas com 60 anos ou mais) muitas vezes encontram-se parados na margem, hesitantes em mergulhar.

Este artigo de pesquisa é como uma história de detetive tentando descobrir por que alguns idosos no Bangladesh continuam a usar estes aplicativos de banco, enquanto outros param após a primeira tentativa. Os pesquisadores queriam saber: O que faz um idoso dizer: "Vou continuar usando isso" versus "Isso é muito trabalhoso"?

Aqui está a história da investigação deles, dividida em conceitos simples.

O Elenco de Personagens (As Teorias)

Para resolver o mistério, os pesquisadores não apenas adivinharam; eles usaram três "livros de regras" bem conhecidos do mundo da tecnologia e da psicologia, misturando-os como uma receita especial:

O Modelo de Sucesso de IS: Verifica se a "máquina" funciona bem (O app é rápido? A informação é clara?).
O Modelo de Confirmação de Expectativa (ECM): Pergunta: "O aplicativo fez o que eu esperava?". Se você espera que um carro dirija suavemente e ele dirige, você fica feliz. Se ele enguiça, você não fica.
O Modelo UTAUT: Observa fatores humanos como "É fácil de usar?" e "Meus amigos me disseram para usar?".

Eles também adicionaram dois ingredientes especiais cruciais para idosos: Confiança (Eu acredito que este app não vai roubar meu dinheiro?) e Risco Percebido (Estou com medo de ser hackeado?).

A Investigação (O Método)

Os pesquisadores foram para a movimentada cidade de Daca, Bangladesh, e entrevistaram 160 idosos (60+ anos) que já sabiam usar esses aplicativos. Eles pediram que avaliassem suas experiências em uma escala, semelhante à forma como você avaliaria um restaurante após uma refeição.

Eles também dividiram o grupo em duas equipes para ver se o dinheiro importava:

Equipe de Baixa Renda: Aqueles que ganham menos de 50.000 Taka bengaleses por mês.
Equipe de Alta Renda: Aqueles que ganham mais.

As Grandes Descobertas (Os Resultados)

1. A Regra da "Confiabilidade" (Qualidade do Sistema)

Pense no aplicativo como um ônibus. Se o ônibus atrasa, quebra ou fica preso no trânsito, você para de pegá-lo.

Descoberta: O mais importante para os idosos era que o aplicativo funcionasse de forma confiável. Se o app fosse rápido, não travasse e fosse fácil de navegar, eles sentiam que suas expectativas eram atendidas.
Surpresa: Surpreendentemente, o quão "bonita" a informação parecia ou o quão rápido o atendimento ao cliente respondia não importava tanto quanto o fato de o aplicativo simplesmente funcionar. Os idosos apenas queriam que o "ônibus" corresse no horário.

2. O Fator "Segurança" (Confiança e Risco)

Imagine entrar em um beco escuro. Se você confia no bairro, você entra. Se acha que há um assaltante, você foge.

Descoberta: A Confiança foi um grande impulsionador. Se um idoso confiava no banco, era mais provamente que continuasse usando o aplicativo.
O Medo: O Risco Percebido foi o maior freio. Se eles sentissem um pouco de perigo (como perder suas economias para um golpe), eles imediatamente paravam de acreditar que o aplicativo era uma boa ideia. Para os idosos, o medo de perder o dinheiro suado é uma barreira enorme.

3. O Mito dos "Amigos" (Influência Social)

Você pode pensar: "Se meus netos me disserem para usar, eu usarei".

Descoberta: Os pesquisadores descobriram que amigos e familiares não importavam muito uma vez que a pessoa começasse a usar o aplicativo. Os idosos dependiam de sua própria experiência, não do que os outros diziam. Se o aplicativo funcionava para eles, eles ficavam; se não, eles saíam, independentemente do que seus vizinhos pensassem.

4. O Paradoxo do "Fácil de Usar"

Normalmente, pensamos que "fácil de usar" é a coisa mais importante.

Descoberta: Para este grupo específico, a "facilidade de uso" não era o principal motor para permanecer com o aplicativo. Por quê? Porque se o aplicativo fosse confiável e seguro, eles sentiam que era "bom o suficiente". Eles não estavam procurando uma Ferrari; eles apenas queriam uma bicicleta que não quebrasse.

A Reviravolta do Dinheiro (Diferenças de Renda)

É aqui que a história fica interessante. Os pesquisadores perguntaram: "Ter mais dinheiro muda como as pessoas se sentem em relação ao aplicativo?"

O Resultado: Sim, mas apenas de maneiras específicas.
- Idosos de Alta Renda: Eles eram como críticos. Eles se importavam profundamente com a qualidade da informação (os dados são detalhados?), do sistema (é rápido?) e do serviço (o suporte é bom?). Como usavam os aplicativos para coisas mais complexas, eles notavam cada pequena falha.
- Idosos de Baixa Renda: Eles eram como sobreviventes. Eles se importavam principalmente com o básico. Desde que o aplicativo não travasse e eles pudessem enviar dinheiro, estavam felizes. Eles não exigiam recursos de alto nível.

A Conclusão

Este artigo nos diz que, para manter os idosos usando aplicativos de m-banking, os bancos não devem apenas tentar tornar o aplicativo "chique" ou confiar em amigos para convencê-los. Em vez disso, eles precisam focar em três coisas:

Fazer funcionar perfeitamente: Sem travamentos, sem atrasos.
Fazer parecer seguro: Provar que o dinheiro não vai desaparecer.
Reduzir o medo: Mostrar que o risco de golpes é baixo.

Se os bancos conseguirem construir um "ônibus confiável e seguro" para os idosos, esses passageiros continuarão viajando, ajudando-os a permanecer conectados à economia moderna.

Resumo Técnico: Intenção de Continuidade de Uso de Aplicativos de m-Banking entre Idosos em Bangladesh

Problema de Pesquisa
Embora as aplicações de banca móvel (m-banking) contribuam significativamente para a inclusão financeira digital e os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS 1, 8, 9 e 10) das Nações Unidas, o uso sustentado entre populações vulneráveis, especificamente idosos, permanece limitado. Em Bangladesh, apesar do rápido crescimento na penetração de smartphones e na adoção do m-banking, há uma carência de pesquisas empíricas sobre os fatores que influenciam a continuidade da intenção de uso entre idosos (60 anos ou mais). A literatura existente foca predominantemente na adoção inicial ou em bases de usuários gerais, negligenciando frequentemente as dinâmicas pós-adoção, as percepções de risco e a heterogeneidade socioeconômica da demografia idosa em economias em desenvolvimento. Este estudo aborda essa lacuna investigando os antecedentes da intenção de continuidade entre idosos na área metropolitana de Dhaka, com foco específico em como os níveis de renda moderam essas relações.

Metodologia
A pesquisa emprega uma abordagem quantitativa utilizando a Modelagem de Equações Estruturais por Mínimos Quadrados Parciais (PLS-SEM).

Estrutura Teórica: O estudo integra três modelos estabelecidos: o Modelo de Sucesso de Sistemas de Informação (IS Success Model) (DeLone & McLean, 2003), o Modelo de Confirmação de Expectativas (ECM) (Bhattacherjee, 2001) e a Teoria Unificada de Aceitação e Uso de Tecnologia (UTAUT) (Venkatesh et al., 2003). Adicionalmente, Confiança e Risco Percebido são incorporados como variáveis contextuais críticas para o público idoso.
Coleta de Dados: Uma técnica de amostragem não probabilística por conveniência foi utilizada para recrutar 160 respondentes válidos, com 60 anos ou mais, com experiência prévia em m-banking em Dhaka, Bangladesh. Os dados foram coletados via questionários presenciais e formulários online ao longo de um período de quatro meses (junho–setembro de 2024).
Abordagem Analítica:
- Modelo de Mensuração: Validado utilizando Confiabilidade Composta (CR), Variância Extraída Média (AVE), critério de Fornell-Larcker, razão Heterotrait-Monotrait (HTMT) e cargas cruzadas para garantir confiabilidade e validade discriminante.
- Modelo Estrutural: Os coeficientes de caminho foram estimados via bootstrapping (5.000 subamostras) para testar as hipóteses.
- Análise Multigrupo (MGA): Para abordar a heterogeneidade baseada na renda, os respondentes foram divididos em grupos de baixa renda (renda mensal < 50.000 BDT) e alta renda (renda mensal ≥ 50.000 BDT). A Invariância de Mensuração de Modelos Compostos (MICOM) foi realizada para garantir a comparabilidade antes da realização de testes paramétricos e de Welch-Satterthwaite para diferenças de caminho.

Principais Resultados
A análise empírica gerou os seguintes achados em relação aos impulsionadores da confirmação, satisfação e intenção de continuidade:

Impulsionadores Significativos da Confirmação:
- Qualidade do Sistema (SYQ): Impacta positiva e significativamente a confirmação ( $\beta$ = 0,128, $p$ < 0,05).
- Confiança (TR): Impacta positiva e significativamente a confirmação ( $\beta$ = 0,206, $p$ < 0,01).
- Risco Percebido (PR): Impacta negativa e significativamente a confirmação ( $\beta$ = -0,260, $p$ < 0,001).
- Fatores Não Significativos: Qualidade da Informação, Qualidade do Serviço, Expectativa de Esforço, Expectativa de Desempenho e Influência Social não apresentaram impacto estatisticamente significativo na confirmação no modelo geral.
A Cadeia de Continuidade:
- A Confirmação influencia significativamente e positivamente a Satisfação ( $\beta$ = 0,594, $p$ < 0,001).
- A Satisfação influencia significativamente e positivamente a Intenção de Uso Contínuo ( $\beta$ = 0,568, $p$ < 0,001).
Análise Multigrupo (Diferenças de Renda):
- O estudo identificou que a renda atua como um moderador seletivo. Embora a cadeia causal central (Confirmação $\to$ Satisfação $\to$ Intenção) permaneça consistente entre os grupos, a influência das dimensões de qualidade de SI na confirmação difere significativamente entre os grupos de renda.
- Qualidade da Informação $\to$ Confirmação: Diferença significativa entre os grupos ( $p$ = 0,005/0,006).
- Qualidade do Sistema $\to$ Confirmação: Diferença significativa entre os grupos ( $p$ = 0,001/0,002).
- Qualidade do Serviço $\to$ Confirmação: Diferença significativa entre os grupos ( $p$ = 0,022/0,023).
- Os caminhos restantes (incluindo Confiança, Risco Percebido e construtos UTAUT) não mostraram diferenças significativas entre os grupos de baixa e alta renda.

Principais Contribuições

Integração Teórica: Este estudo é um dos primeiros a unificar o Modelo de Sucesso de SI, o ECM e o UTAUT dentro de um único framework especificamente adaptado para idosos em um contexto de país em desenvolvimento. Ele posiciona teoricamente os construtos UTAUT como antecedentes da confirmação, em vez de impulsionadores diretos da continuidade, alinhando-se à lógica pós-adoção.
Nuance Contextual: Ao focar nos idosos em Bangladesh, a pesquisa destaca que, para este grupo demográfico, a confirmação é impulsionada principalmente pela confiabilidade funcional (Qualidade do Sistema) e segurança (Confiança/Risco), em vez pela facilidade de uso percebida ou influência social, frequentemente citadas em estudos de adoção geral.
Equidade e Exclusão Digital: O estudo fornece evidências empíricas de heterogeneidade socioeconômica na inclusão financeira digital. Demonstra que, embora o mecanismo psicológico de satisfação levando à continuidade seja universal, os antecedentes relacionados à qualidade da informação e do sistema dependem da renda, sugerindo que usuários idosos de menor renda podem ter limiares diferentes para o que constitui "qualidade" ou "confirmação".

Significância e Alegações
Os autores posicionam este estudo como uma contribuição para a agenda de desenvolvimento sustentável, identificando as condições comportamentais específicas necessárias para alcançar a inclusão financeira digital de longo prazo para idosos. O artigo afirma que:

Melhorar a qualidade do sistema, fomentar a confiança e mitigar o risco percebido são alavancas críticas para aumentar a intenção de continuidade de uso de idosos.
Instituições financeiras e formuladores de políticas podem utilizar esses achados para projetar serviços digitais inclusivos que apoiem a participação econômica equitativa.
Os achados oferecem insights acionáveis para adaptar os serviços de m-banking a diferentes segmentos de renda, observando que usuários idosos de renda mais alta atribuem um valor distinto às dimensões de qualidade de informação e de serviço em comparação com seus contrapartes de baixa renda.

O estudo reconhece explicitamente limitações, incluindo seu design transversal, dependência de dados autorrelatados, restrição geográfica a Dhaka e o uso de amostragem por conveniência. Consequentemente, os autores enquadram suas conclusões como indicativas do contexto específico estudado, chamando para futuras pesquisas longitudinais e multiregionais para validar ainda mais essas dinâmicas.