Factores asociados a la adopción de la banca electrónica en México

• Jose Wilmar Quintero ^[1] ; Manuel Aantonio Mejia Baños ^[2]
  1. [1] Politécnico Grancolombiano

     Politécnico Grancolombiano

     Colombia

     
  2. [2] Fundación Universitaria Los Libertadores

     Fundación Universitaria Los Libertadores

     Colombia

     
• Localización: Revista Mexicana de Economía y Finanzas (REMEF): nueva época, ISSN-e 2448-6795, ISSN 1665-5346, Vol. 17, Nº. 2, 2022
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Factors Associated to Electronic Banking Adoption in Mexico
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• Resumen
  • español

    El presente artículo tiene como objetivo identificar los factores asociados a la adopción de la banca electrónica en México, utilizando la Encuesta de Tecnologías de la Información y Comunicación del INEGI 2019; para lo cual, se utilizó el modelo probabilístico Logit y el modelo supervisado de árboles de decisión. Los resultados de esta investigación pretenden dar insumos para formular políticas públicas y estrategias de inclusión financiera. Entre las limitantes se encuentran los datos perdidos de variables de gran importancia, así como la no disponibilidad de características más específicas de la población. La aportación original es el uso de herramientas de aprendizaje profundo en el análisis de la adopción de banca electrónica para una economía en desarrollo. Se concluyó que: los individuos con mayor nivel educativo, usuarios frecuentes de Internet, de estratos socioeconómicos altos y habitantes de los centros urbanos más poblados, son quienes adoptan fácilmente la banca electrónica.

  • English

    This document aims to identify the factors associated with the adoption of electronic banking in Mexico, using the Information and Communication Technologies Survey from INEGI 2019; for which, a probabilistic Logit model and the supervised model of decision tree were used. Results from this research intend to provide inputs to develop public policy and financial inclusion strategies. Its limits include lost data from significant variables, as well as the non-availability of more specific characteristics of population. The original contribution is the in-depth use of learning tools in the adaption of electronic banking analysis for a developing economy. It was concluded that individuals with higher education level, frequent Internet users, from high socioeconomic strata and inhabitants of the most populated urban centers are who adopt electronic banking easily.