Revista Científica Arbitrada de Investigación en Comunicación, Marketing y Empresa  
REICOMUNICAR. Vol. 8, Núm. 15 (Ed. Enero – Junio 2025) ISSN: 2737-6354.  
Los factores que inciden en la adopción de plataformas M-Banking.  
DOI: https://doi.org/10.46296/rc.v8i15.0364  
Los factores que inciden en la adopción de plataformas M-Banking  
factors influencing the adoption of M-Banking platforms  
Holguín-Honores Meyver  
Universidad Técnica de Machala. Machala, Ecuador.  
Correo: mholguin2@utmachala.edu.ec  
ORCID ID: https://orcid.org/0009-0001-9891-5553  
Tinoco-Egas Raquel  
Universidad Técnica de Machala. Machala, Ecuador.  
Correo: rmtinoco@utmachala.edu.ec  
ORCID ID: https://orcid.org/0000-0001-5979-8123  
Bonisoli Lorenzo  
Universidad Técnica de Machala. Machala, Ecuador.  
Correo: lbonisoli@utmachala.edu.ec  
ORCID ID: https://orcid.org/0000-0003-3336-5658  
RESUMEN  
Este artículo propone un modelo teórico que examina el uso de la banca móvil (MBanking) como  
medio para acceder a servicios financieros, facilitando así la interacción de los clientes a través  
de dispositivos móviles. En un entorno caracterizado por una rápida digitalización, ya la banca  
ecuatoriana ha logrado estar a la vanguardia de estas innovaciones. El sistema financiero del  
país se ha adaptado con éxito a las nuevas tendencias del mercado, tales como la transformación  
digital, eficiencia y seguridad. Por lo tanto, es relevante realizar investigaciones en este ámbito.  
El objetivo principal radica en evaluar los factores que afectan la adopción de plataformas m-  
banking entre los usuarios. Los hallazgos indican que la credibilidad ejerce un impacto negativo  
significativo (CR) sobre dicha adopción; mientras tanto, la intención de uso presenta una relación  
positiva y significativa (IU). Esto puede interpretarse como una valoración favorable hacia el  
deseo de utilizar el sitio web bancario con seguridad y recomendarlo para realizar transacciones  
financieras a otros individuos. La banca móvil tiene el potencial de convertirse en una herramienta  
invaluable especialmente para aquellos que buscan mayor comodidad y accesibilidad en sus  
actividades financieras. Sin embargo, resulta esencial que más instituciones financieras atiendan  
las necesidades específicas y preocupaciones asociadas con este segmento restante al  
proporcionar el soporte adecuado y garantizar la seguridad necesaria para facilitar una transición  
efectiva hacia soluciones digitales bancarias.  
Palabras claves: Comercio, Confianza, Seguridad, UTAUT, Banca móvil.  
ABSTRACT  
This article proposes a theoretical model that examines the use of mobile banking (MBanking) as  
a means of accessing financial services, thus facilitating customer interaction through mobile  
devices. In an environment characterized by rapid digitalization, Ecuadorian banking has already  
managed to stay at the forefront of these innovations. The country's financial system has  
successfully adapted to new market trends, such as digital transformation, efficiency, and  
security. Therefore, research in this area is relevant. The main objective is to evaluate the factors  
that affect the adoption of m-banking platforms among users. The findings indicate that credibility  
exerts a significant negative impact (CR) on such adoption; meanwhile, intention to use presents  
a positive and significant relationship (IU). This can be interpreted as a favorable assessment of  
Información del manuscrito:  
Fecha de recepción: 10 de febrero de 2025.  
Fecha de aceptación: 23 de mayo de 2025.  
Fecha de publicación: 09 de junio de 2025.  
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Holguín-Honores et al. (2025)  
the desire to use the banking website safely and recommend it for financial transactions to others.  
Mobile banking has the potential to become an invaluable tool, especially for those seeking  
greater convenience and accessibility in their financial activities. However, it is essential that more  
financial institutions address the specific needs and concerns associated with this remaining  
segment by providing appropriate support and ensuring the necessary security to facilitate an  
effective transition to digital banking solutions.  
Keywords: Trade, Trust, Security, UTAUT, Mobile Banking.  
1. INTRODUCCIÓN  
El objetivo de este estudio es evaluar los factores que inciden en la adopción de  
plataformas m-banking en los usuarios ecuatorianos, la digitalización del sector  
bancario ha cobrado una importancia creciente en los últimos años. las  
instituciones financieras ecuatorianas han comenzado a adoptar plataformas de  
banca digital y tecnologías emergentes para mejorar sus servicios y ampliar su  
alcance.  
Según Bastidas Guzman & Aguilar Larrarte, (2023) esta transformación ha sido  
impulsada por la necesidad de optimizar la eficiencia operativa, minimizar costos  
y proporcionar servicios más accesibles y convenientes para los clientes. En este  
sentido la tecnología ha sido uno de los mayores aliados de la industria bancaria  
siendo uno de los medios para reconducir y reinventar el negocio debido al papel  
estratégico que juegan. De forma similar, el marketing ha evolucionado con el  
crecimiento de nuevos canales de servicio, así como las plataformas móviles, lo  
que ha dado paso a la utilización de nuevas herramientas como el marketing  
digital y el análisis del comportamiento del consumidor (Reis et al., 2022). En  
este contexto emerge el concepto de la banca móvil o mobile banking como “un  
método innovador para acceder a la banca servicios a través de un canal  
mediante el cual el cliente interactúa con un banco a través de un dispositivo  
móvil” (Yataco Paredes, L., & Mancilla Carbajal, A., & Chávez Vera, K. (2024).  
Los servicios prestados pueden incluir la comprobación de saldos, estados de  
cuenta e incluso pagos, servicios de mensajes cortos (SMS), protocolos de  
aplicaciones inalámbricas (WAP), así como la capacidad de realizar operaciones  
bancarias y transacciones.  
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Los factores que inciden en la adopción de plataformas M-Banking.  
Según Alulema Chicaiza (2023), entender las consecuencias de la digitalización  
es esencial. Esto resulta crucial para los protagonistas fundamentales del sector  
bancario, tales como los encargados de tomar decisiones, los reguladores y los  
mismos bancos. Esto les facilita tomar decisiones estratégicas y inteligentes. Al  
proporcionar un análisis crítico secundario de la digitalización está  
revolucionando el sector bancario en Ecuador, por ende, la investigación tiene el  
potencial de señalar áreas susceptibles a mejoras y oportunidades innovadoras  
que refuercen la competitividad del ámbito financiero. Asimismo, los resultados  
obtenidos pueden actuar como una guía para otras industrias ecuatorianas  
interesadas en adoptar tecnologías digitales, fomentando así un enfoque integral  
hacia la modernización y el desarrollo económico del país.  
Desde diciembre de 2014 está vigente en Ecuador el sistema de dinero  
electrónico, a través de este sistema de pago, cualquier persona que tenga una  
cuenta de dinero electrónico en su teléfono móvil puede realizar transacciones  
electrónicas en todo el país desde cualquier móvil, pudiendo cargar/descargar,  
transferir dinero a otros usuarios y sobre todo realizar pagos de consumo en  
establecimientos comerciales (Ruano-Arcos et al., 2021). De acuerdo con  
Martino (2021) el surgimiento de todas estas modalidades de pago mediante  
tarjetas de débito o crédito, sumado a una progresión tecnológica y la rápida  
adopción de los dispositivos móviles, como herramienta para efectuar todas  
estas operaciones, ha transformado la conducta de los consumidores.  
Según un estudio realizado en 32 países por Matirka (2022) las personas que  
trabajan en banca y educación superior tienden a ser más propensas a adoptar  
la banca móvil, lo cual afirma la importancia que tienen los jóvenes y  
universitarios en la adopción del Mobile Banking. El estudio realizado por  
(
ASOBANCA, 2021) manifiesto que gran parte del uso expandido de los canales  
digitales se debe a la preferencia de los usuarios denominados millennials (20 a  
5 años) generación con el mayor índice participación en todos los canales  
2
transaccionales. Este grupo adoptó al móvil como su canal principal para realizar  
sus transacciones, producto de la crisis sanitaria, los cambios en sus  
preferencias y su familiaridad con estos medios (ASOBANCA, 2021).  
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Holguín-Honores et al. (2025)  
En Ecuador, los servicios de banca móvil son considerados de alta importancia  
por las entidades bancarias y están sujetos a la regulación de la  
Superintendencia de Bancos y Seguros. Desde su introducción en 2008, las  
suscripciones a estos servicios han mostrado un crecimiento constante,  
alcanzando una base de 6 millones de usuarios registrados. Sin embargo, al  
inicio de la pandemia, el uso de transferencias electrónicas cayó a su nivel más  
bajo en abril, con solo 2.5 millones de transferencias, lo que representa una  
disminución del 18% en comparación con abril de 2019. En mayo de 2020, se  
observó una recuperación y un aumento en la utilización de los sistemas de  
plataformas móviles (SPM) por parte de los clientes del sector financiero privado.  
Según Roy y Shaw (2022) las instituciones financieras asociadas con el uso  
intensivo de TI pueden ofrecer canales de servicio alternativos que pueden  
satisfacer todas las necesidades en un mundo moderno donde la tecnología ya  
forma parte de la mayoría de los clientes personales/bancarios. Así mismo,  
Moncayo Chiang et al. (2024), esta transformación ha permitido a las  
instituciones financieras ecuatorianas expandir sus servicios más allá de las  
fronteras nacionales, fortaleciendo así su presencia y competitividad en el  
mercado internacional, esto coincidiendo y aportando con la presente  
investigación, ya que la integración de tecnologías emergentes como blockchain  
e inteligencia artificial ha jugado un papel crucial en la mejora de la seguridad,  
eficiencia e innovación de las operaciones bancarias, consolidando a Ecuador  
como un líder en la implementación de soluciones tecnológicas en el sector  
financiero de América Latina.  
Para Dwivedi et al. (2020) el desarrollo de nuevas medidas ha permitido a la  
industria bancaria poder extender su cartera de estrategias para los clientes,  
creando un acercamiento e importantes alternativas a los nuevos canales de  
atención.  
La banca electrónica influye de manera compleja en cómo los consumidores  
perciben el riesgo. Aunque las preocupaciones financieras, de seguridad, de  
privacidad, aspectos sociales, limitaciones de tiempo, problemas de rendimiento  
y factores psicológicos pueden disuadir su uso, elementos como la innovación,  
la confianza y la calidad del servicio al cliente pueden mitigar estos riesgos. Esto  
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Los factores que inciden en la adopción de plataformas M-Banking.  
impulsa a los individuos a utilizar más los servicios de banca electrónica y a  
mantener su uso. Vallejo Adriana., Cavazos Judith., & Gómez Gliceria (2025).  
Según Rina (2024) la confianza de los consumidores en una plataforma o  
servicio en línea, junto con decisiones de compra favorables, impacta de manera  
positiva en su grado de satisfacción con el producto o servicio ofrecido. Centrarse  
en generar y mantener la confianza del consumidor puede proporcionar una  
ventaja competitiva significativa. Al comprender el papel de los mediadores en  
las decisiones de compra, las empresas pueden diseñar estrategias de  
marketing y experiencias del consumidor más efectivas para aumentar la  
satisfacción general del cliente.  
En nuestro país, todavía la temática de Banca móvil ha sido poco explorada o se  
encuentra todavía en un estado incipiente, por lo que sería interesante realizar  
una investigación en este sentido. Así, el presente artículo pretende responder  
a la pregunta ¿Cuáles son los factores que influyen en la en la adopción de  
plataformas m-banking en los usuarios? El objetivo principal de este estudio es  
analizar los tipos de factores que influyen en la adopción de plataformas  
bancarias en los usuarios.  
Importancia del problema  
La importancia del comprender el comportamiento de los clientes y futuros  
consumidores en el entorno de las aplicaciones móviles es de suma importancia,  
esencial para la toma de decisiones. Conocer la forma en que los usuarios se  
relacionan con estas aplicaciones ofrece información valiosa sobre los gustos,  
preferencias, las dificultades y hábitos de uso. Esta comprensión permite mejorar  
el diseño de las aplicaciones, optimizando la experiencia del usuario y poder  
ajustar las estrategias del marketing.  
Los datos revelados basados en estudios de información primarios sobre el  
comportamiento del usuario conducen aun mayor discernimiento sobre el de uso  
de las aplicaciones móviles, y el grado de satisfacción de uso, tasas de retención  
superiores y el rendimiento óptimo de la aplicación. Así mismo, ajustar las  
funciones de la aplicación a las expectativas de los usuarios incrementa su  
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Holguín-Honores et al. (2025)  
competitividad en el mercado. Por ello, dar prioridad al análisis del  
comportamiento del consumidor simplifica el proceso de toma de decisiones.  
Según Younis (2023) el abordar este problema y resaltar la necesidad de  
entender el comportamiento de los usuarios en la banca móvil, se ofrecerá datos  
primarios y secundarios útiles para quienes son responsables de la toma de  
decisiones en este ámbito.  
Revisión de literatura y planteamiento de Hipótesis  
Modelo UTAUT - Mobile Banking Adoption: La teoría unificada de aceptación  
y uso de la tecnología (UTAUT) se desarrolló un conjunto de conceptos que  
juegan un papel clave como determinantes directos del comportamiento de  
adopción y uso de la tecnología (Dakduk et al., 2020). Los servicios financieros  
sin contacto representan una exploración innovadora del sector bancario para  
integrar la tecnología digital. Los estudios existentes en este campo se centran  
principalmente en el contenido y los patrones de los servicios, y el  
comportamiento de uso de estos servicios se ha investigado con poca  
frecuencia. En respuesta a esta situación, este estudio se centró en el  
comportamiento de uso de estos servicios construyó un modelo teórico basado  
en el modelo UTAUT y la teoría de la confianza y realizó un estudio empírico  
utilizando datos recopilados a través de cuestionarios con el fin de brindar  
sugerencias relevantes para la mejora de los servicios financieros sin contacto,  
promover el comportamiento de uso e impulsar un mayor desarrollo de los  
servicios financieros sin contacto. Chen L, Jia J y Wu C (2023)  
La literatura define (Berdibayev & Kwon, 2021) la influencia social como el nivel  
significativo en el cual un individuo considera relevante la opinión de grupos  
influyentes como familiares, amigos o compañeros de trabajo en base al uso que  
este debería tener para un método novedoso o innovador.  
Al mismo tiempo se entiende como expectativa de rendimiento al rango en el  
cual un individuo confía que la utilización de un nuevo método mejorará su papel  
o rol, en cualquiera de los ámbitos donde este se encuentre. En este a contexto  
se puede manifestar que la banca web o móvil ha causado un impacto en el  
comportamiento de los usuarios a través de su desempeño. (Berdibayev & Kwon,  
2021)  
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Los factores que inciden en la adopción de plataformas M-Banking.  
Por otra parte, la expectativa de esfuerzo se define como la idea o anhelo que  
una persona tiene al esperar algo sobre alguna situación, en este caso nos  
referimos a la banca web o móvil, sería la comodidad o facilidad y confianza que  
podrían tener los usuarios al usar esta tecnología. En este ámbito la literatura  
manifiesta que la influencia de la expectativa de esfuerzo va disminuyendo más  
en las mujeres que en los hombres debido a aspectos psicológicos y sociológicos  
de acuerdo como vaya aumentando la experiencia en el uso de dicha tecnología.  
(Robres Sitjà, 2017).  
Finalmente, al nivel de asistencia o soporte se la conoce como las condiciones  
facilitadoras que una organización presta a las personas, en este caso clientes  
o usuarios que usan la banca web o móvil, ellos podrán percibir en qué grado su  
banco les brinda asistencia en caso de requerirse. Algunos autores como  
resultado de sus estudios manifiestan que las condiciones facilitadoras tienen un  
resultado directo en el uso cuando se lo aplica a efectos de moderadores; y que  
estas tienen un efecto más relevante en personas trabajadores de mayor edad.  
(Robres Sitjà, 2017).  
La credibilidad percibida se ha conceptualizado mediante dos dimensiones: la  
seguridad del medio y la confidencialidad o privacidad de los datos del usuario o  
cliente. Es importante resaltar que los consumidores perciben las aplicaciones  
móviles como un riesgo, entendido éste, como la expectativa subjetiva de sufrir  
una pérdida debido a su uso. En primer lugar, el uso de las aplicaciones móviles  
conlleva un riesgo implícito debido a la inseguridad inherente del medio móvil,  
puesto que es un sistema abierto. En segundo lugar, puesto que el usuario debe  
ofrecer información personal, la falta de presencia física de la empresa que  
gestiona la aplicación móvil también supone un riesgo para la privacidad de sus  
datos. (Robres Sitjà, 2017). En este contexto es cuando las instituciones  
financieras adoptan nuevos sistemas de ciberseguridad para generar más  
confianza a los usuarios en cuanto al uso de la banca web o móvil.(Cepal, 2018)  
Hipótesis 1. La credibilidad de la banca influye de forma positiva en la adopción  
del m-banking.  
El término beneficio es clave en esta temática, es termino de amplio uso se lo  
puede desglosar en diversos tipos de beneficios, como pueden ser sociales,  
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Holguín-Honores et al. (2025)  
financieros, bancarios,etc. La literatura define como beneficio la acción de bien  
que se realice y por ende que alguien puede recibir, este término también es  
percibido como una utilidad o bienestar más utilizados por las empresas e  
instituciones financieras. De manera que en este estudio se aplica la palabra  
beneficio al cual el usuario o cliente recibe de su banca al momento de utilizar  
estas plataformas digitales, aquellos beneficios podrían ser políticas de inclusión  
financiera del usuario, mejoramiento productivo de las empresas y personas y  
mejores posibilidades de inversión en términos generales. (Cepal, 2018)  
Hipótesis 2. El beneficio percibido por los usuarios influye de forma positiva en  
la adopción del m-banking.  
El crecimiento de las actividades comerciales y el acompañamiento de la  
tecnología bancaria en las nuevas tendencias de consumo fomentan la inclusión  
financiera de grupos tradicionalmente excluidos del sector financiero formal. Este  
nuevo sistema de banca en línea ha permitido resolver problemas como el  
descongestionamiento de las sucursales bancarias físicas, permitiendo más  
agilidad y rapidez en las operaciones financieras lo que al usuario le viene  
óptimamente ya que ahorra tiempo y dinero. (Araya & Quesada, n.d.)  
Hipótesis 3. La orientación a resolver problemas por parte de la aplicación tiene  
efecto positivo en la adopción del m-banking  
El ajuste a la tecnología se refiere al grado en el cual la tecnología se adapta a  
los tiempos actuales permitiendo que los consumidores se adapten a ella sin  
mayores complicaciones para poder ofrecer productos de valor a los usuarios  
con el fin de darle soluciones a sus necesidades. Así por ejemplo alguien que  
desee abrir una cuenta bancaria no tiene que asistir a la agencia bancaria física  
ya que lo puede hacer desde su banca móvil, otro producto bancario que se  
ajusta muy bien a la tecnología es la obtención de créditos en línea y obtención  
de tarjetas de crédito online. (Madrid, 2022)  
Hipótesis 4. El ajuste a la tecnología influye de forma positiva en la adopción del  
m-banking  
En América Latina a partir del año 2020 fue un desafío para el sistema financiero  
bancario que se evidencio durante la pandemia, la posibilidad de contagio, las  
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Los factores que inciden en la adopción de plataformas M-Banking.  
restricciones sanitarias y los confinamientos provocaron una reestructuración en  
la operatividad, permitiendo que los productos y servicios digitales tomen un  
mayor protagonismo. Es así que el mercado financiero no fue la excepción en  
consecuencia existió un aumento en la utilización de los canales de pago  
electrónicos opcionales al efectivo, así como nuevos instrumentos digitales. Por  
lo consiguiente, el 2020 puso a prueba la innovación en los servicios de  
transacciones que la banca latinoamericana desarrolló por años. El resultado fue  
exitoso con un incremento exponencial en la preferencia por los canales  
digitales, lo que trajo consigo una ola de disrupciones para dar forma a una nueva  
tendencia en las transacciones bancarias (Vidal et al., 2022).  
Presupuesto Ecuador no fue la excepción a estos cambios, es así que las  
transacciones de la banca móvil ecuatoriana tienen como principales  
protagonistas a los siguientes grupos evidenciando un aumento en  
transacciones realizadas por personas en 2021 debido a que la tecnología e  
innovaciones bancarias facilitaron los movimientos de dinero por parte de  
personas, ampliando su acceso y profundización. Estos resultados, también se  
muestran en el monto total transaccionado en 2021, el cual superó el nivel de  
2019 (OECD et al., 2020).  
Hipótesis 5. La característica de la tecnología influye de forma positiva en la  
adopción m-banking  
Para los suministradores de servicios móviles, la adopción temprana significa  
convertir a los usuarios potenciales en usuarios reales, y la adopción posterior  
significa la retención de clientes. Según Pelet (2017)  
Hipótesis 6. La intención de uso de los usuarios influye de forma positiva en  
adopción m-banking  
La intención de continuidad de las aplicaciones de banca móvil es similar al  
comportamiento posterior a la implementación y puede variar según la  
aplicación, el proveedor de servicios y la interfaz de usuario. Los modelos  
exploratorios y las suposiciones en el campo de las aplicaciones de banca móvil  
se analizan en la siguiente sección. Las percepciones de la banca móvil se  
basan no solo en la aceptación de las tecnologías de Internet como medio de  
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Holguín-Honores et al. (2025)  
pago por parte de los usuarios, sino también en sus percepciones personales  
sobre si se puede confiar en los sitios web (Ruano-Arcos et al., 2021).  
Modelo de investigación  
La Figura 1 presenta nuestro modelo de investigación a contrastar:  
Gráfico 1: Modelo planteado  
Fuente: Elaboración propia  
2. METODOLOGÍA  
Se resalta la relevancia de esta investigación, por su aplicación práctica en la  
adopción de mbanking. El estudio toma como base el modelo basado en la  
Teoría Unificada de la Aceptación y Uso de la Tecnología 2 (UTAUT2).  
Este artículo se encuentra organizado de la siguiente manera. En la primera  
parte se realiza una introducción del tema en discusión, luego se establece una  
conceptualización de los principales factores objeto de estudio de este texto,  
para luego presentar la metodología a través de la cual se analizan los datos.  
Finalmente se presentan los principales hallazgos.  
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Metodología  
El tipo de investigación es no experimental, del tipo transeccional de enfoque  
cuantitativo Hernández-Sampieri et al (2017). Para evaluar los criterios de  
confiabilidad a nivel dimensional se utilizó el coeficiente de alfa de Cronbach  
sugeridos por George & Malley (2022) y Herrera (1998), la estructura  
multidimensional del instrumento fue evaluada mediante Análisis Factorial  
Confirmatorio (AFC) sobre la matriz de correlaciones policóricas. Para contrastar  
las hipótesis planteadas se utilizó la técnica SEM que es una extensión de varias  
técnicas multivariadas, en este sentido y para el análisis de la bondad de ajuste  
del modelo se hizo uso de los indicadores más comunes como: (a) la raíz media  
cuadrática residual (RMSR, Harman (1976), ˂0.05); (b) la raíz cuadrada media  
del error de aproximación (RMSEA, Steiger y Fouladi (2016), valores entre ≤  
0.06 y ˂0.08) ;(c) el índice de ajuste normalizado (NFI, Bentler(2010), ˃ 0.90 );  
(d) los índices de ajuste comparativo (CFI, Bentler(2010), ˃ 0.90) valores por  
sobre 0.90 pueden interpretarse como un índice capaz de explicar el 90% de la  
relación (covariación) entre las variables medidas La investigación empírica tuvo  
una duración total de 4 meses y se realizó en 4 fases. En la primera fase, se  
recogió la información de 457 encuestados.  
En la segunda fase se logró obtener una base de datos sin valores perdidos ni  
atípicos apoyados en el programa SPSS 26 y se testeó la fiabilidad y validez de  
las escalas definidas. En una tercera fase se planteó el modelo reflectivo de  
ecuaciones estructurales, estimado por el método de WLSMV (Mínimos  
Cuadrados Ponderados y varianza ajustada), el cual es un estimador robusto  
que no asume la normalidad y proporciona la mejor opción para modelar datos  
categóricos u ordenados (Brown, 2015), para su cálculo, se utilizó el software  
libre R. Finalmente, en la cuarta fase se analizaron los resultados obtenidos.  
Datos  
Los datos fueron obtenidos vía formulario electrónico a través de la plataforma  
LimeSurvey. Los usuarios de uso de tecnología fueron personas comprendidas  
en edades comprendidas desde los 20 años a 25 años. En la base de datos final  
se eliminaron los datos perdidos (80) y personas mayores a 26 años (41),  
consolidándose una base de datos depurada de n=336.  
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Cuestionario  
Se empleó un cuestionario electrónico, utilizando una escala de Likert de cinco  
puntos, para recopilar datos para los constructos del modelo de investigación.  
Todos los ítems muestran en el Apéndice A. La técnica de recolección de los  
datos fue la encuesta y como instrumento se usó el cuestionario  
autoadministrado, con veintisiete ítems.  
3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN  
Estadística descriptiva  
La muestra se encuentra balanceada entre hombres y mujeres, la edad promedio  
de los encuestados es de 23 años. Ver Tabla 1.  
Tabla 1: Estadística descriptiva de encuestados  
Sexo  
Frecuencia %  
Hombre 185  
55.06  
44.94  
100  
Mujer  
Total  
151  
336  
Fuente: Elaboración propia  
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Fiabilidad y validez  
Tabla 2: Matriz de correlación policórica  
La estimación de la correlación policórica se utiliza para medir la relación entre dos variables no observadas (que se cree que tienen una distribución normal)  
a partir de las variables ordinales observadas. Este método no requiere que las variables observadas sigan una distribución específica.  
X1  
1
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X2  
0.86  
1
X3  
0.74 0.81  
1
X12  
X13  
X14  
X15  
X16  
X17  
X18  
X19  
X20  
X21  
X22  
X23  
X24  
X25  
X137FR  
0.49 0.47 0.45  
1
0.5 0.52 0.47 0.88  
1
0.51 0.52 0.49 0.88 0.9  
1
0.48 0.51 0.52 0.81 0.89 0.89  
0.46 0.5 0.49 0.74 0.84 0.8  
1
0.84  
1
0.43 0.47 0.45 0.63 0.74 0.71 0.78 0.86  
1
0.48 0.49 0.43 0.74 0.77 0.76 0.74 0.75 0.72  
0.51 0.52 0.49 0.78 0.83 0.8  
1
0.77 0.82 0.75 0.93  
1
0.51 0.51 0.47 0.75 0.78 0.78 0.75 0.78 0.75 0.87 0.92  
0.52 0.52 0.49 0.75 0.8 0.79 0.76 0.8  
1
0.76 0.87 0.91 0.95  
1
0.46 0.44 0.48 0.75 0.72 0.76 0.73 0.69 0.62 0.74 0.78 0.73 0.73  
0.44 0.43 0.42 0.74 0.75 0.75 0.71 0.7 0.62 0.78 0.8  
0.45 0.45 0.44 0.73 0.75 0.76 0.71 0.71 0.64 0.77 0.79 0.77 0.78 0.9  
0.42 0.42 0.42 0.67 0.7 0.7 0.68 0.68 0.63 0.75 0.77 0.77 0.77 0.8  
0.37 0.4 0.37 0.7 0.66 0.71 0.65 0.64 0.57 0.72 0.7  
1
0.74 0.74 0.92  
1
0.93  
1
0.84 0.87  
1
0.66 0.68 0.72 0.75 0.73 0.65  
1
909  
Holguín-Honores et al. (2025)  
X40  
X47  
X48  
X30  
X31  
X32  
X50  
X51  
X52  
ꢀ
0.38 0.36 0.36 0.66 0.64 0.62 0.64 0.63 0.62 0.68 0.69 0.68 0.68 0.66 0.73 0.7  
0.33 0.35 0.28 0.55 0.62 0.61 0.64 0.61 0.65 0.69 0.69 0.65 0.64 0.63 0.66 0.65 0.63 0.7  
0.34 0.34 0.27 0.55 0.61 0.6 0.63 0.63 0.68 0.66 0.7  
0.39 0.42 0.47 0.75 0.75 0.74 0.78 0.73 0.67 0.76 0.76 0.74 0.74 0.74 0.77 0.79 0.77 0.72 0.74 0.64 0.63  
0.43 0.44 0.42 0.74 0.77 0.75 0.78 0.76 0.73 0.76 0.79 0.74 0.76 0.76 0.81 0.81 0.77 0.71 0.74 0.69 0.67 0.9  
0.43 0.45 0.44 0.77 0.75 0.77 0.76 0.75 0.69 0.77 0.79 0.75 0.74 0.76 0.79 0.78 0.74 0.76 0.75 0.64 0.68 0.88 0.87  
0.7  
0.8  
1
0.7  
1
0.65 0.65 0.62 0.65 0.63 0.61 0.71 0.72 0.89  
1
1
1
1
0.31 0.34 0.25 0.56 0.57 0.55 0.51 0.53 0.52 0.6  
0.6  
0.53 0.56 0.61 0.66 0.68 0.61 0.68 0.67 0.7  
0.53 0.54 0.61 0.65 0.65 0.57 0.69 0.68 0.7  
0.67 0.62 0.68 0.65  
1
0.29 0.33 0.3  
0.18 0.17 0.2  
0.57 0.57 0.57 0.56 0.54 0.49 0.58 0.6  
0.67 0.68 0.68 0.71 0.93  
1
0.38 0.42 0.34 0.39 0.42 0.44 0.37 0.41 0.37 0.38 0.37 0.4  
X12 X13 X14 X15 X16 X17 X18 X19 X20 X21 X22 X23  
0.36 0.45 0.38 0.51 0.53 0.52 0.46 0.48 0.46 0.71 0.72  
1
X1  
X2  
X3  
X24 X25 X137 X40 X47 X48 X30 X31 X32 X50 X51 X52  
Fuente: Elaboracion propia  
La Tabla 2 muestra la matriz de correlación policórica, el objetivo de presentar esta información es permitir la réplica del estudio. La  
confiabilidad de la consistencia interna se evaluó calculando el alfa de Cronbach, todos los constructos en nuestro modelo de  
investigación demostraron ser aceptables ˃0.80, según el criterio de Hair et al. (2009) en modelos confirmatorios) con la única  
observación en el ítem 52 que obtuvo el coeficiente alfa más bajo, (0.65) de confiabilidad, pero sin afectar a la confiabilidad del  
modelo de manera integral. Ver Tabla 3.  
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Los factores que inciden en la adopción de plataformas M-Banking.  
Tabla 3: Validez convergente y confiabilidad de consistencia interna  
Constructo  
CR  
Ítems  
Cargas  
0.82  
0.95  
0.89  
0.88  
0.93  
0.92  
0.89  
0.94  
0.86  
0.91  
0.95  
0.93  
0.93  
0.91  
0.95  
0.94  
0.85  
0.85  
0.86  
0.91  
0.93  
0.91  
0.92  
0.91  
0.94  
0.94  
0.65  
Alfa de Cronbach  
X1  
X2  
0.92  
X3  
X12  
X13  
X14  
X15  
X16  
X17  
X18  
X19  
X20  
X21  
X22  
X23  
X24  
X25  
X37  
X40  
X47  
X48  
X30  
X31  
X32  
X50  
X51  
X52  
BE  
OP  
AT  
0.95  
0.9  
0.96  
CAT  
0.95  
EE  
CF  
0.85  
0.91  
IU  
0.94  
0.89  
ADOP  
Fuente: Elaboración propia  
Para la validez del constructo, se han tomado en cuenta la clásica técnica  
multirasgo-Multimétodo(MTMM), desarrollado por Donald T. Campbell y Donald  
W. Fiske (1959), no presentándose advertencias. Ver Tabla 4.  
911  
Holguín-Honores et al. (2025)  
Tabla 4: Análisis HTML  
OP AT CAT  
Variables  
CR  
BE  
EE  
CF  
ADOP  
IU  
Latentes  
CR  
BE  
----  
0.47  
0.44  
0.46  
0.41  
0.35  
0.27  
0.17  
0.38  
OP  
0.85  
AT  
0.83 0.83  
0.79 0.73 0.83  
CAT  
EE  
0.75 0.71 0.78 0.81  
0.63 0.69 0.69 0.67  
0.54 0.53 0.53 0.60  
0.84 0.80 0.82 0.85  
CF  
0.81  
ADOP  
IU  
0.71 0.70  
0.85 0.69 0.66  
---  
Fuente: Elaboración propia.  
Por otro lado, se utilizó también el enfoque contemporáneo del Análisis Factorial  
Confirmatorio puesto que esta técnica multivariante nos permite evaluar la  
validez y la fiabilidad de cada ítem del cuestionario Olivares (2002). ¿Lo que  
pretende AFC es responder a la pregunta el instrumento mide lo que pretende  
medir?, si la respuesta es afirmativa se pregunta ¿con que precisión se obtiene  
esta medida? El análisis factorial confirmatorio se calculó sobre la base de matriz  
de correlaciones policórica, con el fin de someter el modelo a pruebas  
psicométricas más rigurosas. La fiabilidad compuesta, varianza media extraída  
(AVE), variación máxima compartida (MSV) y la fiabilidad máxima (Max (H)),  
pasaron los umbrales mínimos requeridos, concluyendo que el modelo no  
presenta preocupaciones de validez, ni tampoco contiene advertencias en el  
análisis multirasgo-multilmétodo. Ver Tabla 5 y 6.  
Tabla 5: Medidas de validez del constructo  
Varianza  
Media  
Extraída  
Variación  
Máxima  
Compartida  
Fiabilidad  
Compuesta  
Fiabilidad  
Máxima CR  
Max(H)  
Variables  
Latentes  
BE  
OP  
AT  
CAT  
EE  
CF  
ADOP IU  
>0,7  
(
AVE) >0,5 MSV  
CR  
BE  
OP  
AT  
0.92  
0.95  
0.90  
0.96  
0.79  
0.21  
0.74  
0.74  
0.69  
0.94  
0.95  
0.91  
0.97  
0.89  
0.46*** 0.91  
0.43*** 0.86*** 0.9  
0.45*** 0.83*** 0.83*** 0.93  
0.82  
0.81  
0.87  
CAT 0.95  
0.83  
0.70  
0.96 0.39*** 0.78*** 0.72*** 0.81*** 0.91  
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EE  
0
.85  
0.91  
ADOP 0.89  
IU 0.94  
0.73  
0.72  
0.85 0.34*** 0.75*** 0.71*** 0.77*** 0.81*** 0.86  
CF  
0.84  
0.73  
0.65  
0.52  
0.91 0.27*** 0.63*** 0.67*** 0.69*** 0.66*** 0.81*** 0.92  
0.94  
0.18** 0.54*** 0.51*** 0.54*** 0.62*** 0.72*** 0.69*** 0.85  
0.84  
0.72  
0.94 0.37  
0.83  
0.79  
0.82  
0.84  
0.85  
0.69  
0.66 0.92  
Fuente: Elaboración propia  
En definitiva, tanto la técnica multirasgo-Multimétodo(MTMM) como el Factorial  
Confirmatorio, llegan a la misma conclusión. El instrumento cumple con todos los  
índices mínimos establecidos por la literatura.  
Ecuaciones estructurales  
Luego de evaluar la confiabilidad y validez, probamos el ajuste general del  
modelo y el modelo de medición, examinamos los coeficientes estimados de las  
relaciones causales entre constructos, que validarían los efectos hipotéticos. Ver  
Tabla 6.  
Tabla 6: Evaluación del ajuste general del modelo  
Índice  
RMSR  
RMSEA  
NFI  
NNFI  
CFI  
Harman  
(1976)  
Steiger Fouladi  
(2016)  
Bentler  
(2010)  
Bentler  
(2010)  
Bentler  
(2010)  
Autores  
Recomendado ˂0.05  
Modelo 0.02  
≤0.6≤0.8  
˃0.90  
˃0.90  
˃0.90  
0.07  
0.93  
0.94  
0.99  
Fuente: Elaboración propia  
En la hipótesis 1, la credibilidad presenta un impacto negativo significativo sobre  
la adopción de m-banking ((β=-0.08, z=0.051, p ˂0.01). En cuanto a la hipótesis  
6, esta también presenta un impacto, pero positivo, además de significativo sobre  
la adopción de m-banking ((β=-0.62, z=3.44, p ˂0.01). Las hipótesis 2,3,4 y 5 no  
presentaron resultados significativos.  
En resumen, podríamos afirmar que la credibilidad de la banca influye de forma  
negativa en la adopción del m-banking, mientras que la hipótesis 6, corrobora la  
afirmación de que la intención de uso de los usuarios influye de forma positiva  
en adopción m-banking. No existe evidencia de que exista una relación  
significativa entre el beneficio percibido por los usuarios, tampoco en la  
orientación a resolver problemas por parte de la aplicación, así como en el ajuste  
a la tecnología y la característica de la tecnología no influyen de ninguna forma  
913  
Holguín-Honores et al. (2025)  
en la adopción delm-banking, en los usuarios encuestados. Ver Tabla 7 y Grafico  
2.  
Tabla 7: Contraste de hipótesis  
ꢀ
Hipótesis  
La credibilidad influye de forma positiva en la adopción m-banking.  
Valor P Resultado  
H1  
0.04*  
√
H2 El beneficio influye de forma positiva en la adopción m-banking.  
0.44  
0.93  
X
X
La orientación a resolver problemas tiene efecto positivo en la  
H3  
adopción m-banking.  
El ajuste a la tecnología influye de forma positiva en la adopción m-  
banking.  
H4  
0.66  
X
La característica de la tecnología influye de forma positiva en la  
adopción m-banking.  
H5  
0.09  
***  
X
H6 La intención de uso influye de forma positiva en adopción m-banking.  
√
Fuente: Elaboración propia  
Gráfico 2: Modelo contrastado  
Fuente: Elaboración propia  
914  
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Los factores que inciden en la adopción de plataformas M-Banking.  
Contribuciones e implicaciones  
Desde el punto de vista de adopción de mbanking a nivel individual, este estudio  
ha ampliado el estudio del modelo UTAUT considerando las características del  
entorno de la banca por Internet de un país en desarrollo. Este estudio ha  
verificado que los usuarios mantienen preocupación respecto a la adopción de  
mbanking, pero estos mismos usuarios con capaces de sugerir esta misma  
adopción si la perciben segura. Para las instituciones financieras, podría ser de  
vital importancia este estudio puesto que los usuarios desean y exigen seguridad  
en sus transacciones diarias en la plataforma de los bancos.  
Limitaciones y futuras líneas de investigación  
Las principales limitaciones de este estudio son tres: Primero, se tomó los datos  
en un solo periodo concreto de tiempo (transeccional), seria interesante  
considerar la valoración a través del tiempo (longitudinal), con el fin de asegurar  
validez externa. Segundo, tal como se explicó, el estudio estuvo dirigido a  
usuarios en edades comprendidas entre 20 a 25 años, de vital importancia  
resultaría abarcar a usuarios comprendidos en otro rango de edades para  
contrastar los resultados. Finalmente, el estudio se realizo en un contexto  
especifico, se podría replicar el estudio en otras localidades.  
4. CONCLUSIONES  
La decisión de adoptar los servicios de adopción de mbanking pasa por analizar  
cuáles son y cómo influyen ciertos factores en la adopción de plataformas m-  
banking en los usuarios. Desde esta perspectiva se estableció que la credibilidad  
presenta un impacto negativo significativo (CR), resultado contradictorio al  
obtenido por Kumar et al. (2023), quien en su estudio encuentra una relación  
significativa de confianza en la banca móvil con factores de aceptación y uso de  
tecnología, este resultado implica que los usuarios perciben las aplicaciones  
móviles como un riesgo que podría llevarlos a sufrir una pérdida debido a su uso  
con servicios mbanking.  
En cuanto a la adopción de mbanking, la intensión de uso presenta un impacto  
positivo y significativo (IU), lo cual podría traducirse como una valoración positiva  
915  
Holguín-Honores et al. (2025)  
e importante en la intensión de utilizar el sitio web de un banco, con seguridad y  
recomendar a otros a realizar sus transacciones bancarias diarias, resultado  
coincidente con el Sarkar & Khare (2020). Un hallazgo relevante del presente  
estudio lo constituye la no convergencia de un factor ampliamente reconocido  
por la literatura denominado integridad, caracterizado como la promesa que se  
hace a los usuarios o clientes, respecto a la facilidad de uso, seguridad de datos,  
soporte de asistencia, presencialidad de la banca web o móvil de cualquier lugar  
remoto donde el cliente se encuentre, razón por la cual a pesar de su relevante  
importante importancia en la literatura, no es considerado en este estudio. En  
cuanto al resto de factores que conforman el modelo contrastado, a pesar de  
presentar altos índices de validez y confiabilidad, los mismos no son relevantes  
para los usuarios encuestados.  
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