學位論文

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    以文字探勘與偏最小平方結構方程模型挖掘影響消費者接受智能理財之關鍵要素
    (2021) 林芳伊; Lin, Fang-Yi
    近年來，科技創新顛覆各個金融領域，數位金融的改變、行動支付的使用、機器人理財日益普及、人工智慧的廣為應用，皆改變傳統金融產業的思維。在財富管理中，投資理財的工具也不例外。其中，最為廣泛討論的議題，為『智能投資』。傳統理財服務，乃透過理專或投資顧問進行，智能投資的出現，提供新的訊息與方法。智能投資是目前國際金融的趨勢，如何穩健獲利並控制風險，為多數投資人追求之渴望境界。而智能投資為新型投資理財工具，一般投資人對其瞭解較少，調查接受意願較為不易。而由於概念新穎，相關研究亦少。為跨越此研究缺口，調查影響投資大眾接受智能理財的因素，本研究擬利用文字探勘技術，擷取社群網站中，有關智能投資的相關貼文，並使用主題分析(Topic Modeling)，萃取貼文中之主題，作為影響投資者使用智能理財意願之關鍵要素。之後依據技術接受模式(Technology Acceptance Model，TAM)提出假設，並將各關鍵要素歸入各主題中，再以偏最小平方結構方程(PLS-SEM)驗證各主題之關聯關係是否顯著。本研究以探勘 Twitter.com 驗證分析架構之可行性。依據實證研究結果，影響投資人使用智能理財的主要因素為感知智能理財之易用性。通過提高感知易用性，消費者使用智能理財投資工具之意願，將得到提昇。本研究所定義之理論模型與驗證完善之分析架構，未來可用於探勘影響投資者接受其他新型金融科技之關案要素，也可作為金融業發展行銷策略與建置服務之參考。