< 목차 > (ICT) 융복합추세에정보통신기술을통한금융거래패러다임의혁신을꾀하고자하는핀테크의발달이주목받고있다. 정보통신기술의발달은우리사회의다양한분야에서의혁신을구축하고촉진시키는역할을수행하고있다. IT 기술을비롯한모바일디지털플랫폼과금융서비스의접목이라는거대한시장이부각되는것이다. 따라서여러관련산업의사업다각화전략과더불어고객들의생활방식변화를주도하고있다. 금융산업의핀테크활성화는인공지능, 빅데이터, IoT, 클라우드컴퓨팅등 IT 기술의발달을근간으로진화를거듭하고있다. 그러나핀테크관련서비스의정착까지는상당한시간이필요할것으로보인다. 최근까지도지급결제서비스가핀테크의전부인것처럼여겨지고있는실정이다. 따라서다양한핀테크비즈니스에관한연구의필요성이요구되어지는시점으로보인다. 모바일플랫폼의기술력향상과보급확산이핀테크의활성화에촉매역할을함으로써다 * 정대현, 부산대학교, jdh@pusan.ac.kr( 주저자 ) ** 박광오, 영남이공대학교, kopark1021@ync.ac.kr( 교신저자 ) *** 장활식, 부산대학교, hwschang@pusan.ac.kr
양한핀테크서비스가개발되고있다. 최근핀테크산업활성화에따른비즈니스모델로카드사와연동해법인카드경비지출관리업무를자동처리할수있도록하는솔루션의출시로많은기업들이실시간데이터취합및경비관리의효율성을실현시키는단계에도달하고있다. 인터넷의급속한확산에따른계좌이체, 주식매매등의전자결제활용은지금까지의전통적인지급결제수단보다더많은가치를창출하게되었다 ( 김창수 전유경, 2003). 이와같이정보기술과서비스의급속한확산으로인하여대부분의은행서비스도기존의오프라인서비스와함께온라인비대면서비스를활성화하는방향으로점차변화가불가피해보인다. 따라서 NFC기반의간편결제서비스의도입이점차일반화될것으로예측가능하다. 특히삼성, 구글, 애플등기존의플랫폼사업자와이동통신사업자들을중심으로모바일결제시장을선점하기위한노력들이활발히전개되고있다 ( 이돈곤, 2015). 금융관련서비스를모바일및정보통신기술과접목하려는핀테크산업은단순한결제및송금서비스에국한되는것은아니다. 대출, 투자, 자산관리등보다다양한영역으로확대되고있으나아직핀테크서비스에대한소비자들의인지도가낮은편이다. 핀테크에관한투자초기단계에서는새로운지불수단에집중돼왔다. 따라서 NFC기반모바일간편결제서비스가핀테크의혁신으로인식되었다. 2015년 9월말기준한국은행에서발표한국내금융기관에가입된모바일뱅킹등록고객수는 6천 8만여명에이른다. 따라서핀테크서비스구축후상당한시간이지났지만아직핀테크활성화가더딘근본적이유를파악해보고, 핀테크활성화를저해하는원인을규명해볼필요성이있다. 본논문은핀테크사용자들의지속사용의도에영향을미치는요인들을소비자관점의실증연구를통해파악함으로써핀테크활성화방안을위한시사점도출을주목적으로한다. 혁신의수용이나확산및태도에관련된이론에는기술수용모형, 합리적행동이론, 계획된행동이론, 확장된통합기술수용모형등이활용되어왔다. 여기에혁신저항이론 (Ram, 1987) 을적용하여사용자의지속사용의도에영향을미치는변인들을도출하고자하였다. 또한핀테크사용환경특성을사용자특성과제품특성으로구분하고, 지속사용의도의대표적인이론적배경으로, 사전에생각했던기대치와그성능의차이가적은경우와큰경우에따라만족도에미치는영향은달라지게된다 (Oliver, 1980) 는기대일치이론 (Expectation Confirmation Theory) 에근거하여기술하고자한다. 본연구에서는연구모형에적절한변수를도출하여핀테크사용소비자들이인지하는지속사용의도에관한구조방정식모형을제시하고, 특히핀테크활성화를위해가장중요한요소가무엇이라고생각하는지의여부를자유롭게기술하게하여 R 프로그램의워드클라우드 (WordCloud) 분석을실시하였다. 이를통해핀테크활성화를위한소비자관점의인식을파악함으로써시사점도출에활용하였다. 또한
모바일결제시스템의수용에영향을주는요인은복잡성, 신뢰, 호환성등이다 (Mallat, 2007). 호환성은모바일시스템의도입의도및행동그리고모바일결제시스템의사용의도에긍정적인영향을미치는것으로연구되었다 (Schierz et al., 2010; 노미진 황보충, 2016). 기존제품에익숙함또는신제품에대한불안심리에서벗어나이종기기간의사용에불편함을느끼지못함으로써기존제품의고수에서자유로울수있게된다.
< 표 3> 표본의특성 구 분 표본수 백분율 (%) 성별 남 179 59.3 여 123 40.7 20대 267 88.4 연령 30대 8 2.6 40대 17 5.7 50대 10 3.3 직업 회사원 39 15.5 학생 213 84.5 1시간미만 10 3.3 스마트폰사용시간 1~2시간 37 12.3 3~4시간 147 48.7 (1일평균 ) 5~6시간 62 20.5 6시간이상 46 15.2 1~3회 108 35.7 핀테크사용횟수 4~6회 79 26.2 (1달평균 ) 7~9회 44 14.6 10회이상 71 23.5 NFC 간편결제 246 46.3 사용해본핀테크종류모바일뱅킹 261 49.1 P2P 핀테크투자 4 0.8 ( 복수응답 ) 크라우드펀딩 2 0.4 자산관리 19 3.4 Χ
< 표 4> 요인분석 구분 1 2 3 4 5 6 7 8 9.858.150.194.005.037.144.139.119 -.058 대안매력도.839.180.187.044.047.110.199.059 -.018.793.245.199.001.085.092.164.195.037.760.245.126 -.128.093.184.097.103 -.079.174.842.163 -.199.196.148.060.133 -.022 자기효능감.249.820.188 -.186.161.121.089.073.007.267.800.177 -.195.173.120.108.106 -.011.217.753.180 -.224.148.095.135.151 -.024.293.199.777 -.086.167.237.134.226 -.029 호환성.233.195.763 -.086.083.214.252.183 -.031.212.198.757 -.094.151.276.102.210 -.011.183.247.719 -.122.195.189.211.207.007 -.017 -.122 -.033.855 -.023 -.057.076.029.105 복잡성.011 -.098 -.071.850 -.123.015 -.035 -.130 -.039 -.011 -.158 -.095.827 -.156 -.123 -.093.003.093 -.061 -.257 -.074.799 -.107 -.106 -.183 -.101.038.071.116.018 -.095.838.121.050.048.036 혁신성.040.105.137 -.090.810.148 -.003.035 -.101.047.097.046 -.130.806.095.084.166.076.078.253.279 -.087.705.127.087.010.025.166.158.078 -.031.190.792.147.129.138 정서적태도.048.142.172 -.119.114.747.151.121 -.053.155.076.287 -.071.107.703.215.061.094.229.074.276 -.083.198.662.061.256 -.053.252.183.150 -.097.064.169.812.186.114 인지적태도.265.209.188 -.096.049.199.776.237.100.153 -.019.281 -.043.130.271.641.209 -.024.236.178.299 -.064.115.231.264.765.067 지속사용의도.155.182.335 -.092.149.226.282.762.037.266.222.317 -.134.135.267.289.707 -.006.004 -.003.101.038.009.009.100.082.879 지각된위험 -.051.015 -.005 -.008.010 -.079.023.058.875 -.039 -.046 -.134.146.008.175 -.003 -.095.740 고유치 12.3 3.2 2.4 2.0 1.9 1.3 1.2 1.1 1.0 % 누적 10.6 21.0 31.0 41.0 49.5 58.3 65.4 72.3 78.9 α
모형 적합도지수 Χ² (df, p) < 표 5> 측정모델적합도분석결과 Χ²/df GFI AGFI CFI PNFI RMR RMSEA 수용기준 - 3.0 이하 0.8 이상 0.8 이상 0.9 이상 0.6 이상 0.08 이하 0.08 이하 결과값 828.474 (459, 0.000) 1.805 0.859 0.827 0.952 0.782 0.080 0.052 < 표 6> 측정모형의신뢰성과집중타당성분석 잠재변수 측정변수 요인적재량 t-값 AVE C.R. Cronbach's α eff1 0.893 자기효능감 eff2 0.914 24.521 *** eff3 0.925 25.220 *** 0.737 0.918 0.936 eff4 0.819 19.354 *** cha1 0.872 대안매력도 cha2 0.903 21.718 *** cha3 0.867 20.174 *** 0.660 0.886 0.913 cha4 0.772 16.487 *** ris1 0.793 지각된위험 ris2 0.872 11.344 *** 0.484 0.733 0.782 ris3 0.593 9.756 *** com1 0.881 복잡성 com2 0.877 19.450 *** com3 0.732 14.856 *** 0.506 0.803 0.884 com4 0.747 15.297 *** pat1 0.885 호환성 pat2 0.947 25.963 *** pat3 0.842 20.153 *** 0.739 0.919 0.932 pat4 0.853 20.704 *** cog1 0.941 인지적태도 cog2 0.898 23.196 *** 0.684 0.863 0.838 cog3 0.631 12.750 *** emo1 0.808 정서적태도 emo2 0.702 12.458 *** emo3 0.772 13.914 *** 0.538 0.777 0.843 emo4 0.760 13.666 *** int1 0.923 지속사용의도 int2 0.953 31.260 *** 0.875 0.955 0.952 int3 0.924 28.437 *** inn1 0.770 혁신성 inn2 0.786 13.311 *** inn3 0.752 12.735 *** 0.504 0.803 0.853 inn4 0.779 13.205 *** ** : p<0.05, *** : p<0.01
< 표 7> 측정모형의판별타당성분석 cha eff inn com cog eom int pat ris 대안매력도 0.813 자기효능감 0.538 0.858 혁신성 0.245 0.429 0.710 복잡성 -0.136-0.434-0.286 0.712 인지적태도 0.521 0.416 0.282-0.220 0.827 정서적태도 0.440 0.422 0.409-0.241 0.553 0.734 사용의도 0.524 0.509 0.359-0.261 0.679 0.587 0.935 호환성 0.560 0.558 0.404-0.276 0.590 0.608 0.706 0.860 지각된위험 -0.056-0.041 0.012 0.128 0.101 0.063 0.045-0.031 0.695 * 대각선에진하게처리된항목 : AVE 제곱근 Χ Χ²/df=2.699, β β β β β
또한설문대상자를특정화하여모바일뱅킹결제서비스사용횟수가많은그룹과그렇지않은그룹을구분하여핀테크지속사용의도에미치는영향에차이가있는지를알아보기위한 t-테스트결과는 t값 1.390, p값 0.166으로통계적으로유의한차이가없는것으로나타났다. < 그림 3> R 워드클라우드분석결과 핀테크사용자를대상으로핀테크활성화를위해가장중요한요소가무엇이라고생각하는지에대한질문을설문조사하여 R 프로그램의워드클라우드 (Wordcloud) 분석을실시하였다. 분석결과가장많이언급된단어는보안 (58%), 편리성 (22%), 호환성 (6%), 홍보 (5%) 순이었으며서비스확충, 인식전환, 규제완화등도일부제시되었다. 다음으로핀테크관련본인의생각을묻는질문에도보안, 사용의편리성, 다양한서비스개발등으로핀테크활성화에필요한요인과비슷한단어들이많이언급되었다.
부산대학교에서 MIS 전공으로석사학위및박사학위를취득하였다. 주요관심분야는 SCM, e-비즈니스, 빅데이터, CSV 등이다. 현재영남이공대학교경영학과교수로재직중이며, 부산대학교에서석사학위, 동대학원에서박사학위를취득하였다. 관심분야는 SCM, ERP, EC, IT 성과측정및평가등이다. 현재부산대학교경영학과교수로재직중이며, 부산대학교에서학사, University of Oregon에서석사, Texas Tech University 에서박사학위를취득하였다. 관심분야는 ERP, DSS, IT 성과측정및평가등이다.