基于UTAUT和感知风险的智能投顾用户使用行为影响因素研究

摘要

随着我国个人理财市场规模的不断扩大，消费者对理财产品种类和相关服务的需求越来越多，要求也越来越多样化。然而我国的理财产品的种类和需求远远跟不上消费者的多样化需求。随着科学技术与金融领域的进一步融合发展，基于大数据技术的人工智能技术正在改变着全球金融业的发展轨迹，尤其是将给投资顾问领域带来全新的发展方向。智能投资顾问在这样的大背景下迅速兴起，它利用大数据分析、量化金融模型以及智能化算法，将金融专家的知识和经验算法化，为用户提供更加优质的投资参考。
　　本文介绍了人工智能技术以及智能投顾的发展情况，对国内外关于智能投顾的文献研究进行了回顾，基于感知风险理论和UTAUT模型，对智能投顾的用户使用行为影响因素建立了理论模型，利用线下券商网点和线上金融论坛渠道发放问卷调查，并进行了实证研究，研究结果发现:绩效期望、努力期望和促进因素对智能投顾用户的使用行为具有正向影响，感知风险因素对其具有显著的负面影响，而社会因素的影响不显著。
　　本文补充了对智能投顾领域的用户使用行为的影响因素的相关实证研究，帮助广大金融机构准确把握用户意愿、了解用户使用行为，为其产品研发及市场开拓提供参考建议，对智能投顾产业和个人理财市场的发展和完善有重要的现实意义。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景和意义

1．2 研究内容和技术方法

1．3 研究创新和本文结构

第2章 智能投顾发展研究及理论综述

2．1．2 国内外智能投顾发展现状及趋势

2．1．3 智能投顾的研究概况

2．2 UTAUT模型和感知风险理论综述

2．2．1 UTAUT模型的演进与发展

2．2．2 感知风险理论的演变与发展

2．2．3 UTAUT模型与感知风险理论在相关领域的应用和发展

2．3 理论综述研究小结

第3章 模型构建与研究假设

3．1 理论模型的构建

3．2 研究变量和测试指标的界定

3．3 研究假设的提出

第4章 问卷形成与数据收集

4．1 调查问卷设计与结构

4．2 问卷的发放与回收

第5章 实证分析

5．1．1 样本分布情况分析

5．1．2 用户使用行为属性分析

5．1．3 变量的描述性统计分析

5．2 信度和效度分析

5．2．1 信度分祈

5．2．2 效度分析

5．3 相关分析与回归分析

5．3．1 使用意愿和使用行为与假设影响因素的相关分析

5．3．2 使用意愿和使用行为与假设影响因素的回归分析

5．3．3 使用意愿的中介效应分析

第6章 结论与展望

6．1 研究结论与启示

6．2 相关建议

6．3 研究局限和展望

参考文献

附录

致谢

个人简历