Patrones de acceso a la banca digital: aproximaciones tradicionales, aprendizaje automático y neuroeconomía
Fecha: febrero 2020
Santiago Carbó Valverde, Francisco Rodríguez Fernández
Digitalización financiera, Neuroeconomía, Aprendizaje automático
Papeles de Economía Española, N.º 162 (2019)
Este artículo analiza los patrones que determinan la adopción y el uso frecuente de servicios financieros digitales entre los usuarios bancarios. Se realiza un ejercicio comparativo de las aportaciones econométricas tradicionales con otros dos métodos de análisis de información más recientes. En primer lugar, el aprendizaje automático (machine learning), con el objetivo de analizar la secuencia de decisiones que se sigue hasta convertirse en un usuario de servicios digitales financieros. Los resultados de este análisis sugieren que la consciencia sobre la gama de posibilidades de uso online y la consulta de información preceden a un uso frecuente de canales digitales para realizar transacciones. En segundo lugar, un análisis de resonancia magnética funcional para identificar si existen patrones neurológicos que expliquen diferencias entre los individuos en relación a su grado de digitalización financiera. Los resultados indican que existen patrones biológicos que pueden explicar diferencias en la predisposición a adoptar medios financieros digitales.