A comprehensive view of biometric payment in retailing: A complete study from user to expert

Abstract

The new financial and commercial scenario driven by technological advances has undergone a rapid reconfiguration in the recent years. Innovation has generated new payment alternatives that are transforming the concept of money and payment habits among consumers. One of the most novel payment systems nowadays is known as biometric payment. Improved payment systems will improve retailing and consumer services. The aim of this study is to develop an analysis of biometric payment based on two complementary studies. In the first one, the variables predicting the intention to use this technology are determined on a sample of 1905 potential users by means of different feature selection methodologies from artificial intelligence in a holistic model that integrates the principles of the UTAUT2 model, the General Risk Theory, and the Trust Theory. In the second study, two panels of Fintech industry experts compare these results. The overall insights obtained show that perceived risk, trust, and social influence are the variables that, from the experts’ experience, users consider most important when employing this technology. This research provides useful information for financial and business decision-makers in companies interested in commercializing this type of technology.

El nuevo escenario financiero y comercial impulsado por los avances tecnológicos ha experimentado una rápida reconfiguración en los últimos años. La innovación ha generado nuevas alternativas de pago que están transformando el concepto de dinero y los hábitos de pago entre los consumidores. Uno de los sistemas de pago más novedosos en la actualidad es el conocido como pago biométrico. La mejora de los sistemas de pago mejorará el comercio minorista y los servicios al consumidor. El objetivo de este estudio es desarrollar un análisis del pago biométrico basado en dos estudios complementarios. En el primero, se determinan las variables predictoras de la intención de uso de esta tecnología sobre una muestra de 1905 usuarios potenciales mediante diferentes metodologías de selección de rasgos de inteligencia artificial en un modelo holístico que integra los principios del modelo UTAUT2, la Teoría General del Riesgo y la Teoría de la Confianza. En el segundo estudio, dos paneles de expertos del sector Fintech comparan estos resultados. Las percepciones generales obtenidas muestran que el riesgo percibido, la confianza y la influencia social son las variables que, desde la experiencia de los expertos, los usuarios consideran más importantes a la hora de emplear esta tecnología. Esta investigación proporciona información útil para los responsables financieros y empresariales de las empresas interesadas en comercializar este tipo de tecnología.