Das Ziel dieser Arbeit ist, den Zusammenhang zwischen der Angst vor Datenmissbrauch, dem sozialen Einfluss und der Nutzung von Mobile Payment zu untersuchen. Die Daten basieren auf einer Stichprobe von 118 Personen. Die Personen sind überwiegend zwischen 18 und 30 Jahren. Die meisten befinden sich im Studium. Gemessen werden die drei zuvor genannten Variablen Angst vor Datenmissbrauch, sozialer Einfluss und Nutzung von Mobile Payment. Die Daten wurden mithilfe mehrerer Regressionsberechnungen analysiert. Es wurden positive Zusammenhänge zwischen allen drei Variablen gefunden. Es ist also sehr wahrscheinlich, dass die Angst vor Datenmissbrauch und der soziale Einfluss in der Nutzung von Mobile Payment eine Rolle spielen.
Im Zuge der COVID-19-Pandemie wird auch in Deutschland das kontaktlose Bezahlen immer beliebter. Was in Amerika und China schon seit dem Jahre 2014 Standard ist, hat in Deutschland eine weltweite Pandemie gebraucht, um endlich Einzug zu finden. Doch weshalb sind wir Deutschen so konservativ, wenn es um unsere Finanzen geht? Die Arbeit stellt eine Untersuchung aus psychologischer Perspektive auf das emotionale Thema Geld dar.
Inhaltsverzeichnis
ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS
SYMBOLVERZEICHNIS
TABELLENVERZEICHNIS
ABBILDUNGSVERZEICHNIS
ABSTRACT
ZUSAMMENFASSUNG
1 EINLEITUNG
2 THEORETISCHER HINTERGRUND
2.1 Digitale Transformation
2.1.1 Erfolgsfaktoren der Digitalisierung
2.1.2 Digital Banking/Banking
2.1.3 Digitale Innovationen in Banken
2.2 Technologie Mobile Payment
2.2.1 Akzept
2.2.2 Sozialer Einfluss und Vertrauen
2.2.3 Nutzerverhalten
2.2.4 Mobile Payment in Deutschland
2.2.5 Angst vor Datenmissbrauc
2.3 Relevanz
2.4 Untersuchungsgegenstand und Hypothesen
3 METHODIK
3.1 Zielsetzung und Operationalisierung
3.2 Studiendesign
3.3 Stichprobe
3.4 Analyseverfahren
4 ERGEBNISSE
4.1 Deskriptive Datenanalyse
4.2 Testung der Hypothesen
5 DISKUSSION
5.1 Interpretation der Ergebnisse
5.1.1 H1: Angst vor Datenmissbrauch und Nutzung von Mobile Paym
5.1.2 H2: Sozialer Einfluss und Nutzung von Mobile Paym
5.1.3 H3: Sozialer Einfluss und Angst vor Datenmissbra
5.1.4 H4: Sozialer Einfluss, Angst vor Datenmissbrauch und Nutzung von Mobile Paym
5.2 Praktische Implikation
5.2.1 Praktische Implikation: Finanzindust
5.2.2 Praktische Implikation: Privatperson
5.3 Limitationen der Arbeit
5.4 Empfehlung für weiterführende Forschungen
6 SCHLUSSTEIL
LITERATURVERZEICHNIS
ANLAGEN
Abkürzungsverzeichnis
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Symbolverzeichnis
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tabellenverzeichnis
Tabelle 1: Beispielfragen aus der Skala „Angst vor Datenmissbrauch"
Tabelle 2: Beispielfragen aus der Skala „Sozialer Einfluss"
Tabelle 3: Beispielfragen aus der Skala „Nutzung von Mobile Payment"
Tabelle 4: Modellzusammenfassung: Regression zwischen AD & N
Tabelle 5: ANOVA: Regression zwischen AD & N
Tabelle 6: Koeffizienten: Regression zwischen AD & N
Tabelle 7: Modellzusammenfassung: Regression zwischen SE & N
Tabelle 8: ANOVA: Regression zwischen SE & N
Tabelle 9: Koeffizienten: Regression zwischen SE & N
Tabelle 10: Modellzusammenfassung: Regression zwischen SE & AD
Tabelle 11: ANOVA: Regression zwischen SE & AD
Tabelle 12: Koeffizienten: Regression zwischen SE & AD
Tabelle 13: Korrelation nach Pearson
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Umfrage zu Gründen der Ablehnung von Mobile Payment in Deutschland 2018
Abbildung 2: Vertrauen in Organisationen beim Umgang mit persönlichen Daten in Deutschland
Abbildung 3: Umfrage zur Nutzung von Mobile Payment nach Anwendungsbereichen in Deutschland bis 2018
Abbildung 4: Umfrage zur Nutzung u. Nutzungsabsicht von Mobile Payment bis 2018
Abbildung 5: Prognose zur Anzahl der Nutzer von Mobile Payment in Deutschland 2019
Abbildung 6: Umfrage zu Gründen für eine Nichtnutzung von Mobile Payment in Deutschland
Abbildung 7: Kosten für Unternehmen durch Cybercrime Vorfälle nach Branchen
Abbildung 8: Umfrage in Deutschland zur Einstellung zum Internet 2019
Abbildung 9: Beispiele für Datenmissbrauch 2019
Abbildung 10: Umfrage zur Verhaltensänderung bei Angst vor Datendiebstahl im Internet 2019
Abbildung 11: Umfrage zu Angst vor einem Datendiebstahl in Deutschland 2019
Abbildung 12: Angst vor Datenmissbrauch bei Internetnutzern
Abbildung 13: Infografik Ängste Datenmissbrauch
Abbildung 14: Deutsche sorgen sich um ihre Daten
Abbildung 15: Alterskohorten der Studienteilnehmer
Abbildung 16: Bildungsabschnitte der Studienteilnehmer
Abbildung 17: Aktuelle Haupttätigkeit der Studienteilnehmer
Abbildung 18: A conceptual diagram of simple mediation model
Abbildung I.1: Histogramm (AD|N)
Abbildung I.2: Streudiagramm (AD|N)
Abbildung: I.3 Histogramm (SE|N)
Abbildung I.4: Streudiagramm (SE|N)
Abbildung I.5: Histogramm (SE|AD)
Abbildung I.6: Streudiagramm (SE|AD)
Abstract
The aim of this thesis is to investigate the connection between fear of data abuse, social influence and the use of mobile payment. The data are based on a sample of 118 participants. The persons are primarily between 18 and 30 years old. Most of them are studying. The three previously mentioned variables fear of data abuse, social influence and use of mobile payment are measured. The data were analysed using several regression calculations. Positive correlations were found between all three variables. It is therefore very likely that fear of data abuse and social influence play a role in the use of mobile payment.
Zusammenfassung
Ziel dieser Arbeit ist, den Zusammenhang zwischen der Angst vor Datenmissbrauch, dem Sozialen Einfluss und der Nutzung von Mobile Payment zu untersuchen. Die Daten basieren auf einer Stichprobe von 118 Personen. Die Personen sind überwiegend zwischen 18 und 30 Jahren. Die meisten befinden sich im Studium. Gemessen werden die drei zuvor genannten Variablen Angst vor Datenmissbrauch, Sozialer Einfluss und Nutzung von Mobile Payment. Die Daten wurden mithilfe mehrerer Regressionsberechnungen analysiert. Es wurden positive Zusammenhänge zwischen allen drei Variablen gefunden. Es ist also sehr wahrscheinlich, dass die Angst vor Datenmissbrauch und der Soziale Einfluss in der Nutzung von Mobile Payment eine Rolle spielen.
1 Einleitung
Während die Digitalisierung sich durch alle Branchen wie auch Lebensbereiche durchzieht und überall neue Chancen und Herausforderungen mit sich bringt, ist die Finanzindustrie wohl mit am stärksten von nachhaltigen und langfristigen Schwierigkeiten konfrontiert. Die großen Geldhäuser investieren vermehrt neunstellige Geldsummen in den Ausbau und die Modernisierung ihrer IT- Infrastruktur (vgl. Dorschel 2018: S. 9 f.). Dazu treten mit den sogenannten Fintechs (gängige Bezeichnung für Finanztechnologie Start-Up) in den Wettbewerb und konkurrieren mit den etablierten Banken. Diese sind an sich TechnologieUnternehmen, welche mit ihren neuen Geschäftsmodellen und ihrer, durch ihre Größe bedingten, Flexibilität schnell auf Marktinnovationen reagieren können und somit eine ernstzunehmende Gefahr für die alteingesessene Finanzindustrie darstellen (vgl. Gomber 2017: S. 540). Eines der vielen Schlüsseltechnologien ist Mobile Payment. Diese ermöglicht, Bezahlvorgänge vollkommen digitalisiert mit dem Smartphone abzuwickeln, was sowohl das Portemonnaie als auch Bargeld überflüssig machen würde. Sowohl im stationären Handel als auch im Online Shop, punktet Mobile Payment mit Effizienz und Geschwindigkeit (vgl. Böhnke 2019: S. 435).
In Deutschland ist die Digitalisierung bei weitem noch nicht so fortgeschritten wie in anderen Nationen. Gerade im Bereich Finanzen vertraut die deutsche Bevölkerung mehr auf Bargeld, als sonst eine industrialisierte Nation. Bargeld wird hierzulande stark mit Freiheit assoziiert. Entsprechend abgeneigt sind, vor allem der ältere Teil der Bevölkerung, von neuen Technologien im Finanzbereich (vgl. König 2017).
Doch woran liegt das? Ausgehend vom Modell des Homo oeconomicus, dem rationalen Nutzenmaximierers (vgl. Kirchgässner 2010: S. 59), hätten sich die effizienten Technologielösungen schon längst flächendeckend durchsetzen müssen. Dies ist auch die Problemstellung vom Großteil der wirtschaftswissenschaftlichen Forschung mit Menschenbezug: Stets wird mit einem Menschenmodell gearbeitet, welches höchstens entfernt der Realität entspricht, wodurch die meisten empirischen Vorhersagen vom Erleben und Verhalten des Menschen, die von Wirtschaftswissenschaftlern getroffen wurden, invalide sind. Die bisher verfügbaren Forschungsarbeiten zum Thema Finanztechnologie und Mensch, sind dem Bereich Wirtschaftswissenschaften zuzuordnen, weswegen die Aussagekraft tendenziell eher gering ist. Bis heute haben sich nur sehr wenige psychologische Institute mit der Thematik befasst. Generell herrscht die Problematik, dass durch das rasante Wachstum von Technologien, der Menschenbezug nur schwer erfassbar ist.
Diese Arbeit legt den Fokus auf die „Nutzung von Mobile Payment“ in Zusammenhang mit den emotionalen, informellen und sehr irrationalen Einflussfaktoren „Angst vor Datenmissbrauch“ sowie „Sozialer Einfluss“. Der Großteil der Forschung im Bereich Mobile Payment hat den Fokus auf rationale, logische Faktoren wie „Effizienz“ und „Aufwand“ oder „Usability“ gelegt. Sozialer Einfluss oder Angst wurden in der Regel nur teilweise und ungenügend beleuchtet. Das Ziel dieser Arbeit ist, da den Zusammenhang zu finden und gegebenenfalls, bei Bestätigung der Hypothesen, mit diesen Erkenntnisse zu gewinnen, was Menschen wirklich dazu bewegt, die Mobile Payment Technologie zu nutzen. Dies ist wichtig, da die Faktoren „Angst“ und „Sozialer Einfluss“ grundlagenorientiert und somit auch anwendbar auf andere Technologien sind. Im Rahmen dieser Arbeit wird allerdings ausschließlich Mobile Payment beleuchtet.
Zunächst werden Begrifflichkeiten und Sachverhalte rund um die Digitalisierung detaillierter behandelt, welches als Basiswissen dient, um die weiterführende Forschung nachvollziehen zu können. Ein besonderes Augenmerk wird dabei auf die digitale Transformation und deren disruptiver Charakter in Bezug auf die gesamte Finanzbranche in den letzten Jahren gelegt. Dabei werden auch Erfolgsfaktoren behandelt, welche in den letzten Jahren von Experten ermittelt worden sind. Auch werden neue Banking 4.0 Lösungen, Strategien, um mit dem Wandel umzugehen thematisiert sowie auch Fintechs angerissen. Ein weiteres großes Themengebiet wird Mobile Payment sein, hierzu wird literaturbasiert bereits durchgeführte Forschung veranschaulicht und verschiedene Faktoren dargelegt, welche sich auf die Nutzung auswirken. Im weiteren Verlauf wird Angst vor Datenmissbrauch im Zusammenhang mit Banken sowie die Mechanismen des Sozialen Einflusses ausführlich dargelegt. Der nächste Teil der Arbeit legt die verwendete Methodik dar und geht im letzten Abschnitt auf die theoretische und praktische Implikation ein, in der die Forschungsergebnisse auf Grundlage der Theoriebasis diskutiert und erörtert werden.
Aus Gründen der besseren Lesbarkeit wird auf die gleichzeitige Verwendung männlicher und weiblicher Sprachformen verzichtet. Sämtliche Personenbezeichnung gelten gleichwohl für beiderlei Geschlecht.
2 Theoretischer Hintergrund
Die Digitalisierung ist in aller Munde. Sie wird als Chance und als Gefahr gesehen, als Fortschritt und als Disruption. Sie verändert nicht nur den Arbeitsmarkt, sondern zieht sich auch durch unser Privatleben. Ein besonders sensibler Bereich dabei sind unsere Finanzen. Während ein Teil der Menschen die neuen Bezahltechnologien in ihrer Einfachheit schätzen, fürchten sich andere von dieser durchleuchtet zu werden. Eines dieser neuen Bezahltechnologien ist Mobile Payment, welches eine moderne Alternative zum Bargeld darstellt. Im folgenden Abschnitt wird die Digitalisierung grundlegend und angewandt auf die Bankenbranche thematisiert. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf Mobile Payment. Zudem wird die Rolle der Technologie-Angst sowie der informelle Faktor des sozialen Einflusses auf Literaturbasis aufgeführt (vgl. Bailom & Matzler 2019).
2.1 Digitale Transformation
„Der Begriff der Digitalisierung hat mehrere Bedeutungen. Er kann die digitale Umwandlung und Darstellung bzw. Durchführung von Information und Kommunikation oder die digitale Modifikation von Instrumenten, Geräten und Fahrzeugen ebenso meinen wie die digitale Revolution, die auch als dritte Revolution bekannt ist, bzw. die digitale Wende. Im letzteren Kontext, der im vorliegenden Beitrag behandelt wird, werden nicht zuletzt "Informationszeitalter" und "Computerisierung" genannt. Während im 20. Jahrhundert die Informationstechnologie (IT) vor allem der Automatisierung und Optimierung diente, Privathaushalt und Arbeitsplatz modernisiert, Computernetze geschaffen und Softwareprodukte wie OfficeProgramme und Enterprise-Resource-Planning-Systeme eingeführt wurden, stehen seit Anfang des 21. Jahrhunderts disruptive Technologien und innovative Geschäftsmodelle sowie Autonomisierung, Flexibilisierung und Individualisierung in der Digitalisierung im Vordergrund. Diese hat eine neue Richtung genommen und mündet in die vierte industrielle Revolution, die wiederum mit dem Begriff der Industrie 4.0 (auch "Enterprise 4.0") verbunden wird.“ (Bendel 2019: Gabler Wirtschaftslexikon).
Die digitale Transformation schafft durch die Kombination von zahlreichen einzelnen Technologien eine gigantische Entwicklung in Bezug auf Schnelligkeit, Reichweite und systemischer Wirkung. In vielen Branchen führt dies zu vollkommen neuen Produkten, Dienstleistungen und auch Geschäftsmodellen, welche in immer kürzeren Abstände die etablierten Vorgänger ablösen. Viele Unternehmen sind mit der Geschwindigkeit der Entwicklung überfordert und halten an alten, bekannten Geschäftsmodellen fest. Dadurch reagieren sie zu langsam auf Veränderungen und werden durch neue Unternehmen wie beispielsweise Start-Ups vollkommen überflüssig gemacht (vgl. Matzler 2019). Die digitale Transformation ist dabei unausweichlich, unumkehrbar, sehr schnell und mit großen Unsicherheiten verbunden. Sie wird als Thema mit großer Sicherheit eine zentrale Rolle in allen Managementebenen spielen wie auch sich als zeitlich stabilen, dauerhaften Trend etablieren. Neue wie auch bereits bestehende Unternehmen richten ihre Geschäftsmodelle auf die digitale Transformation aus. Dabei geht es darum, die größten Chancen aus den Potenzial innovativer Technologien zu schöpfen sowie die kontinuierliche Weiterentwicklung des bestehenden Portfolios zu gewährleisten (vgl. Krcmar 2018: S. 7 ff.).
2.1.1 Erfolgsfaktoren der Digitalisierung
Die Digitalisierung macht sich in drei Ebenen bemerkbar: der Produktebene, der Prozessebene und auf der Ebene des Geschäftsmodells. Neben der Beherrschung einer neuen Technologie sowie deren richtiger Einsatz, ist es ebenso entscheidend, welche Sachen angestrebt werden. Es wurden sieben Erfolgsfaktoren dafür erarbeitet. Erstens „Das Kundenproblem verstehen“, ein digitales Produkt beziehungsweise eine digitale Dienstleistung soll gewisse Bedürfnisse (zum Beispiel nach Effizienz, Einfachheit etc.) des Endkunden erfüllen (vgl. Algüner, Atalay & Kurtulmusoglu 2018). Zweitens „Das richtige Bewusstsein entwickeln“, wie schon im vorigen Unterkapitel erwähnt müssen sich Unternehmen an die Risiken denken, mit denen sie bei Ignoranz neuer Innovationen konfrontiert sind. Somit steigert sich die Bereitschaft, eigene Produkte, Dienstleistungen zu hinterfragen und an den Zeitgeist anzupassen. Drittens „In gesamten Geschäftsmodellen denken“, es ist wichtig ganzheitlich zu denken, eben auf der Ebene des Geschäftsmodells. Ansonsten laufen Unternehmen Gefahr, sogenannte Insellösungen zu produzieren. Viertens „Strategieprozess eröffnen“ bedeutet, dass flexibel auf Innovationen reagiert wird und vorhandenes Wissen wie auch vereinzelt vorhandenes Wissen in einem einheitlichen System zu integrieren (vgl. Dorschel 2018: S. 25 f.). Fünftens „Schnellboote entwickeln“ bezieht sich auf die festgefahrenen Strukturen von großen Konzernen. Diese behindern die Entwicklung und hemmen die Geschwindigkeit. Entgegenwirken lässt sich dies durch Ausgliederungen einzelner Einheiten außerhalb der eigenen Organisation. Sechstens „Mit Start-Ups kooperieren“, welche anders als etablierte Unternehmen ein hohes Maß an Risikobereitschaft mitbringen, agil und empfänglicher für Innovationen sind (vgl. Krcmar 2018: S. 61). Durch Kooperationsprojekte kann eine Art Symbiose eingegangen werden, durch welche beide Partner gegenseitig von ihren unterschiedlichen Strukturen profitieren. Siebtens, „Eine Fehlerkultur entwickeln“, um die Innovationsfähigkeit zu entfesseln. Während in den meisten Unternehmen in Deutschland Fehler vermieden werden, herrscht im Silicon Valley „Schneller Fehler machen, um schneller zu lernen!“ (vgl. Matzler 2019).
2.1.2 Digital Banking / Banking 4.0
Banken sehen sich durch die digitale Transformation mit neuen Herausforderungen konfrontiert. Das Geschäftsmodell und die internen Prozesse der etablierten Branche werden durch die, aus technologischen Innovationen resultierende, Verhaltensänderungen von Kunden (zum Beispiel verstärkte Nutzung des Smartphones) erschüttert. In Hinblick auf den Wettbewerb müssen Banken ihre Innovationskraft stärken, um neue technische Errungenschaften kombiniert anzuwenden. Eine große Herausforderung für Banken ist die sinkende Rentabilität. Dabei scheinen die etablierten Unternehmen tendenziell starr an ihrem jahrzehntelang bewährtem Geschäftsmodell festhalten zu wollen (vgl. Bodek S. 21 ff.). Gerade dies ist schädlich, da beispielsweise das Kundenerlebnis durch neue Markttrends über andere Kanäle erfolgen, als rein über die Bankfiliale wie früher (vgl. Dorschel 2018: S. 14 ff.).
Innerhalb des gesamten Bankensektors nimmt die Diskussion um die Digitalisierung eine strategische Komponente ein, da sie Potenzial hat, neu entstandene Kundenbedürfnisse wie auch Markttrends zu bedienen. Von Kundenseite aus steigt die Erwartungshaltung immer mehr. Während frühere Generationen eher an eine 6 Hausbank gebunden waren, sind es heutige digitalaffine Generationen weniger. Sie evaluieren mittels Internetrecherche nach den passendsten Angeboten und übertragen die Anspruchshaltung, welche sie aus anderen, mehr digitalisierten Branchen haben, auf Banken. Darüber hinaus wird die Wettbewerbssituationen durch das vermehrte Auftreten sogenannter Fintechs immer schwieriger (vgl. Dorschel 2018: S. 14 ff.). Bei allen Neuerungen stehen die Innovationen im Bereich Kundeninteraktion im Vordergrund. Der klassische Kundenberater wird im ersten Schritt, durch die eigenständige Informationsbeschaffung über elektronische Kanäle seitens des Kunden, ersetzt. Er wird erst in einer späteren Phase involviert (vgl. Ornau 2017: S. 52). Generell gilt jetzt für Banken, sich ihrer Stärken und ihrer Positionierung im Wettbewerb bewusst zu werden und dabei sich für die neue digitale Welt zu öffnen. Bei der Umsetzung der digitalen Strategie ist es wichtig, die gesamte Organisation einzubeziehen und alles auf die Kundenbedürfnisse maßzuschneidern (vgl. Dorschel 2018: S. 18 ff.).
2.1.3 Digitale Innovationen in Banken
Innovationen, die im Üblichen als Rekombination von Wissen zur Schaffung von neuen Lösungen verstanden wird, sind durch die Digitalisierung allgegenwärtig. Damit verbunden ist auf verschiedenen Ebenen ein gewisser Wettbewerb, denn Innovationen signalisieren den Fortschritt eines Unternehmens und machen dieses somit für potenzielle Arbeitskräfte attraktiv. Dies treibt die Innovationskraft innerhalb der Organisation weiter an und sendet dauerhaft positive Signale an den Kunden aus, sodass die Kaufkraft steigt (vgl. Bodek 2017 S. 170 f.). Neben dem großen Bereich des Zahlungsverkehrs, erscheinen immer mehr digitale Lösungen im Bereich Kreditvergabe und Finanzierung. Um das Innovationsmanagement erfolgreich zu meistern, sind verschiedene Ansätze möglich. Eine Möglichkeit bietet die Ausgründung und der Aufbau sogenannter FinLabs (Finanzlabore), die im Bereich Forschung und Entwicklung getrennt sowie unabhängig von der eigentlichen Organisation neue Ideen entwickelt und implementiert. Über die eigene Organisation hinaus können Kooperationen mit Fintechs geschlossen werden, um interne Lücken zu decken, Inkubatoren für diese aufgebaut werden, damit sie sich entwickeln können oder Fintechs komplett aufkaufen, um deren entwickelte Lösungen zu übernehmen (vgl. Rolfes 2018: S. 54 ff.).
Ein besonders einflussreiches Resultat der digitalen Transformation in der Bankenbranche ist die Möglichkeit, des digitalen Bezahlens. Diese gewinnt besonders mobile Endgeräte bei dem Bezahlprozess immer mehr an Bedeutung. Hierbei haben die etablierten Bankunternehmen durch das Auftauchen von Fintechs eine sehr starke Konkurrenz bekommen (vgl. Bodek 2017: S. 399 ff.). Internetbezahlverfahren werden bei Onlinekäufen immer beliebter und lösen Zahlungsverfahren wie Überweisungen oder Kartenzahlung ab. Der Anteil steigt dabei kontinuierlich. Im stationären Handel nimmt durch die NFC Technologie das kontaktlose Bezahlen, durch Kontaktloskarten oder durch Mobile Payment, mehr zu. Durch Zahlungsdienstleister wird auch im privaten Rahmen Geld immer häufiger digital ausgetauscht (vgl. Ornau 2017: S. 54 f.). Die Nutzung von Bankdienstleistungen von mobilen Endgeräten aus nahm in den letzten Jahren stark zu, während die Nutzung von Online Banking sowie klassischen Filialen abnahm (vgl. Mumm & Witt 2017).
2.2 Technologie Mobile Payment
Unter Mobile Payment wird die „Durchführung von Zahlungen über Smartphones“ definiert (Metger O.J.). „Dabei wird grundsätzlich unterschieden zwischen Zahlungen, die in räumlicher Nähe zum Zahlungsempfänger (z.B. Zahlungen in den Räumlichkeiten des Händlers) ausgeführt werden und solchen, die in räumlicher Distanz zum Empfänger ausgeführt werden (z.B. Zahlungen im Onlinehandel). Die Transaktion kann im Hintergrund über klassische Zahlungsinstrumente wie z.B. Überweisung, Lastschrift, Kartenzahlung oder E-Geld-Zahlung abgewickelt werden.“ (Metger O.J.). Die Stimmen sogenannter “Bargeldgegner”, also Personen oder Institutionen, die für eine Abschaffung des Bargeldes sind, werden immer lauter. Durch die Nutzung von Mobile Payment und allgemein digitalem Geld, können erhebliche Geldtransportkosten, illegale Aktivitäten wie Steuerhinterziehung sowie Korruption und vieles mehr präventiert werden. Zudem vereinfacht die Nutzung von digitalen Währungen viele Prozesse. Dem gegenüber stehen die Zweifel, dass Daten von Menschen leichter sammelbar werden (vgl. Hierl 2017: S. 67). In Deutschland ist Bargeld vergleichsweise noch sehr beliebt. Mit 74% Anteil von Bargeldtransaktionen sowie 48% Bargeldzahlungen, liegen die Deutschen über den Europaweiten Durchschnitt (vgl. Thiele 2017: S. 22). In Deutschland wird Bargeld mit gelebter Freiheit assoziiert. Bargeldzahlungen werden zudem, entgegen der allgemeinen Meinung in anderen Nationen, als einfacher, sicherer und schneller als Kartenzahlung bewertet (vgl. König 2017).
2.2.1 Akzeptanz
Unter „Akzeptanz“ wird die subjektive Einstellung gegenüber einem bestimmten Sachverhalt verstanden, welche eine positive Bereitschaft oder Verhalten eines Entscheidungsträgers in Bezug auf eine Aktivität oder einen Zustand impliziert. Der Kern der Akzeptanzforschung ist die zeitliche Prognose sowie die Identifikation von Erfolgs- und Misserfolgsfaktoren von Innovationen (vgl. Ginner 2018: S. 143). Die Akzeptanzforschung fokussiert sich dabei auf das Individuum (vgl. Hierl 2017: S. 191). Das UTAUT Modell (Unified theory of use and acceptance of technology) misst die vier Konstrukte „Leistungserwartung“ (“Performance Expectancy”, die Erwartung wie nützlich die Technologie sein wird), „Aufwandserwartung“ (“Effort Expectancy”, die Erwartung wie leicht und unkompliziert die Verwendung der Technologie sein wird), „Sozialer Einfluss“ („Social Influence“, externer Einfluss, ausgehend von Austausch mit eng befreundeten Menschen) und „Erleichterung der Bedingungen“ („Facilitating Conditions“, Grad der Erleichterung durch die Technologie) (vgl. Abu-Shanab & Quasim 2016). Wie eingangs bereits ausgeführt, ist das Bargeld in Deutschland weitestgehend rückläufig und gleichzeitig strömen immer mehr Anbieter digitaler Zahlungsverfahren auf den Markt. Das Forschungspotenzial zur subjektiven, individuellen Akzeptanz von innovativen Bezahltechnologien ist immens und noch kaum erkundet (vgl. Tennert 2017: S. 67 f.). Da in Deutschland das Bargeld nur sehr langsam zurückgeht lohnt es sich, Forschungsarbeiten in anderen Nationen zu sichten.
In einer von der Yarmouk University in Jordanien durchgeführten Studie zur Akzeptanz von Mobile Payment wurden die Konstrukte des UTAUT Modells um die Komponenten „Network Externalities“ (= Netzwerkeffekt: Beeinflussung des Konsumenten durch vermehrten Konsum im sozialen Umkreis) und „Trust“ (= Vertrauen) erweitert. Es wurde untersucht, welche der Komponenten einen Einfluss auf das tatsächliche Verhalten haben. Das Ergebnis dieser Untersuchung war, dass alles außer „Effort Expectancy“ (Aufwandserwartung) einen signifikanten Einfluss auf das Verhalten und die Technologieakzeptanz ausgeübt haben. Den stärksten Einfluss hatten „Performance Expectancy“ (Leistungserwartung) und „Network Externalities“ (Netzwerkeffekt). Obwohl die Aufwandserwartung somit nicht als direkten Faktor nachgewiesen wurde, ist es möglich, dass sie als indirekter Faktor durch die Leistungserwartung wirkt (vgl. Abu-Shanab & Quasim 2016). Eine Studie der Universität Granada hat 2016 die Akzeptanz von Mobile Payment Lösungen bei Smartphone Nutzern untersucht. Im Kern wurden drei Variablen als wesentliche Faktoren identifiziert, welche die Akzeptanz begünstigten: die wahrgenommene Kompatibilität, die individuelle Einstellung zur gesamten Mobile Payment Thematik sowie die subjektiven Normen (vgl. Ramos-De-Luna 2016).
Eine Studie von französischen und belgischen Universitäten im französischsprachigen Raum untersuchte 2016 unter anderem die Akzeptanz von digitalen Bezahlverfahren bei Händlern. Von Händlerseite aus war besonders signifikant, dass die Kartenakzeptanz und somit auch die Akzeptanz von Mobile Payment Lösungen, stark mit der erhöhten Konkurrenz des jeweiligen Marktes korreliert. Dies lässt darauf schließen, dass die (ebenfalls in der Studie erhobene) Präferenz der Konsumenten in Frankreich deutlich in Richtung Mobile Payment geht. Diese starke Präferenz ist wiederum ein Ergebnis des Netzwerkeffekts, welcher im letzten Absatz bereits als wesentlicher Faktor der Technologieakzeptanz bei Mobile Payment Konsumenten ist. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Verbreitung und Akzeptanz von Mobile Payment von Händlerseite aus stark kundenorientiert ist (vgl. Bounie, Francois & Van Hove 2016).
2.2.2 Sozialer Einfluss und Vertrauen
Vertrauen wird im Folgenden als „Willen einer Person sich angreifbar zu machen, um wichtige Entscheidungen und Aktionen durch eine andere Person und/oder Institution zu erlauben“ definiert. Obwohl Vertrauen an sich wenig in dem Kontext untersucht wurde, gilt es dennoch als eine der Hauptfaktoren, da die gesamte Thematik Geld viel Vertrauen seitens der Konsumenten fordert. Dabei wichtig ist einerseits das Vertrauen in die Technologie, andererseits das Vertrauen in den Anbieter der Technologie. Von daher gilt Vertrauen als zentraler Faktor für die Akzeptanz von Mobile Payment (vgl. Abu-Shanab & Quasim 2016). 2018 wurde in der Türkei eine Studie zur Technologieakzeptanz von NFC unterstützten Kreditkarten untersucht. Als wichtigste Variablen wurden das wahrgenommene Risiko und das Vertrauen des Konsumenten erfasst. Diese beiden Werte korrelierten stark negativ miteinander. Daraus lässt sich schließen, dass das Vertrauen, mit niedriger empfundenem Risiko, steigt, 10 beziehungsweise das Risikoempfinden sinkt, sobald mehr Vertrauen vorhanden ist. Aus der Studie lässt sich keine direkte Kausalität in eine Richtung ableiten (vgl. Algüner, Atalay & Kurtulmusoglu 2018).
Bei einem Zusammenkommen von Menschen, beeinflussen sie sich gegenseitig, rufen also einen veränderten Zustand gegenseitig hervor. Dies wird als Sozialer Einfluss bezeichnet. Dieser hat sehr viele Effekte auf die Einzelperson, darunter zählen unter anderem Konformität und Einstellungsänderungen (vgl. Gerrig 2015: S. 655). Als soziale Konformität lassen sich Verhaltensweisen definieren, die gezeigt werden, um den normativen Ansprüchen einer Gruppe zu erfüllen und positiv von dieser bewertet zu werden (vgl. Bierhoff 2000: S. 338 f.). Menschen sind in vielen Situationen unsicher, welche Handlung und welche Gedanken in bestimmten Situationen die richtigen sind. Dabei wird oft das Verhalten von Mitmenschen als Wissensquelle herangezogen, indem sie sich an deren Meinungen und Verhalten orientieren. Diese Orientierung wird informationaler Sozialer Einfluss genannt (vgl. Akert, Aronson & Wilkon 2008: S. 233). Die Einhaltung gruppenspezifischer informeller Normen hält eine Gruppengemeinschaft zusammen, da es einen direkten Einfluss auf die soziale Identität hat. Normatives Verhalten wird somit positiv bewertet. Entsprechend haben Gruppen ein großes Interesse daran, ihre Normane zu verteidigen sowie normabweichendes Verhalten zu sanktionieren (vgl. Gollwitzer & Schmitt 2009: S. 136). Eine niederländische Studie belegte 2017 den Einfluss von sozialen Interaktionen auf die Nutzung von Mobile Payment. Die empfundene Technologiesicherheit wurde höher bewertet, je mehr enge Personen im sozialen Umkreis die Technologie ebenfalls nutzten. Die Beeinflussung war stärker, je stärker die soziale Bindung und je größer die Nutzerquote im engeren Bekanntenkreis war. Weniger und bis dato kurze Beziehungen hatten dabei signifikant nicht so viel Einfluss auf das Vertrauen des Bezahlinstrumentes (vgl. Bolt & Mester 2017).
2.2.3 Nutzerverhalten
Eine spanische Studie stellte verschiedene Hypothesen zur Absicht der Nutzung von Mobile Payment im Zusammenhang mit dem Verständnis von NFC Technologie auf. Neben der Systempassung des mobilen Geräts für Mobile Payment war vor allem die subjektive Einstellung zu NFC Technologie bedeutend, ob ein Individuum die Nutzung von Mobile Payment überhaupt in Erwägung zieht. Ein gutes Technologieverständnis 11 wirkt sich also positiv auf die Offenheit aus (vgl. Ramos-De-Luna 2016). Das Wechselspiel zwischen Vertrauen und der Wahrnehmung des Risikos hat einen großen Einfluss auf die Nutzerintention. Je größer das Vertrauen und je niedriger das wahrgenommene Risiko, desto eher sind Nutzer gewillt, die Technologie zu benutzen. Darüber hinaus stieg die Nutzerintention bei erhöhter Wahrnehmung von Einfachheit der Technologienutzung (vgl. Algüner, Atalay & Kurtulmusoglu 2018).
Eine weltweite Studie der spanischen Universität Granada interpretierte aus ihren erhobenen Daten drei wesentliche Einflussfaktoren auf das Nutzerverhalten bei Mobile Payment: die Risikodimension („Risk dimension“), die Dimension des erwarteten Nutzens („Perceived benefit dimension“) sowie die psychologische Dimension („Psychological dimension“). Diese drei Faktoren werden wiederrum durch die in den vorigen Kapiteln genannten Punkte beeinflusst (vgl. Liébana-Cabanillas 2017). Eben solche Punkte wie der Netzwerkeffekt oder das Vertrauen beeinflussen die Nutzung, wie auch schon die Akzeptanz, signifikant. Je höher die Intensität, desto häufiger wird die Technologie genutzt (vgl. Ramos-De-Luna 2016). Darüber hinaus beeinflusst bei gegebenen Technologievertrauen die Möglichkeit, Mobile Payment zu benutzen, die Auswahl des Anbieters. Der Anbieter, der zu der Kreditkarte zusätzlich Mobile Payment ermöglicht, wird präferiert (vgl. Trütsch 2016). Auf Basis verschiedener aufgeführter Studien ist generell ein starker Rückgang von Bargeldzahlung zu erwarten. Kartenzahlungen mit der Kontaktlostechnologie und Mobile Payment gewinnen immer mehr an Beliebtheit und somit auch mehr an Akzeptanz. Dem Bedürfnis nach Innovation von Konsumentenseite steht die Angst vor dem Missbrauch persönlicher Daten gegenüber. Digitale Bezahltechnologien müssen neben ihrer Einfachheit auch den Schutz der Nutzerdaten und die Sicherheit dieser gewährleisten (vgl. Thiele 2017: S. 40 ff.).
2.2.4 Mobile Payment in Deutschland
Wie im Laufe der Arbeit ersichtlich wurde, ist Mobile Payment in Deutschland bei Weitem nicht so verbreitet wie in den meisten anderen Ländern in der Welt. Diverse Institutionen haben in quantitativen Erhebungen evaluiert, worin dies begründet liegt. Aus der Statistik in Abbildung 1 geht hervor, dass die Personen in der erhobenen Stichprobe größtenteils kein Wissen in dem Gebiet mitbringen, zu wenig mit der Thematik in Berührung kommen und die Lösungen in Deutschland nicht verbreitet 12 genug sind. Aus der Statistik geht dies nicht direkt hervor, aber diese Faktoren üben untereinander vermutlich einen Einfluss aufeinander aus. Das geringe Wissen ist möglicherweise ein Resultat aus dem geringen Bezug zur Thematik sowie der schwachen Verbreitung. In Kapitel 2.2.2 wurde unter an der soziale Einfluss als Akzeptanzfaktor aufgeführt. Durch die geringe Nutzung in Deutschland, fällt dieser Faktor in vielen Fällen weg.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 2: Vertrauen in Organisationen beim Umgang mit persönlichen Daten in Deutschland Quelle: statista.de
Aus der Grafik in Abbildung 2 ist beobachtbar, dass knapp etwa 60% der befragten Personen (in Deutschland) Banken ihre persönlichen Daten anvertrauen. Jedoch vertrauen weniger als 20% der Erhebungsgruppe ihre Daten Technikunternehmen an. Dadurch, dass mit Mobile Payment Banken immer mehr einen technischen Aspekt dazugewinnen und Fintechs als Unternehmen eine Verbindung zwischen Bankwesen und Technologieunternehmen darstellen, sinkt das Vertrauen und somit auch die Nutzung. Aus einer regelmäßig durchgeführten Studie der Deutschen Bundesbank geht hervor, dass die Bargeldtransaktion in Deutschland im Jahre 2017 noch 74% der Transaktionen ausgemacht hat und somit im internationalen Vergleich sehr hoch liegt. Die Tendenz sinkt dennoch, während die der Kredit- und Debitkarten steigt. Debitkarten machten 2017 etwa 80% der kontaktlosen Zahlungen aus, die Kreditkarte circa 19% und Mobile Payment lediglich 1%. Aus den Daten lässt sich entnehmen, dass bei kleineren Beträgen (< 20€) eher digitale Zahlungsverfahren genutzt werden (vgl. Thiele 2017: S. 22 ff.). Die Bekanntheit von Mobile Payment in Deutschland war 2017 sehr gering. In einer statistischen Erhebung im Jahre 2018, über die Bereiche der Nutzung des Mobile Payments, wurde das in Abbildung 3 gezeigte Diagramm veröffentlicht. Besonders auffällig ist, dass gerade im umsatzstarken Einzelhandel für den täglichen Bedarf Mobile Payment häufiger zum Einsatz kommt, als in anderen Lebensbereichen (vgl. Thiele 2017: S.29 ff.). Generell lässt sich beobachten, dass auch in Deutschland langsam das Bargeld seltener benutzt wird und digitale Bezahlverfahren und somit auch Mobile Payment immer mehr an Bedeutung gewinnen. Aus Abbildung 4 ist erkennbar, dass der Trend deutlich steigt. Immer mehr Menschen benutzen in Deutschland Mobile Payment. Der prozentuale Wert der Nutzungsplaner bleibt dabei konstant und änderte sich nur geringfügig. Prognosen (Abbildung 5) lassen ebenso vermuten, dass Mobile Payment in Deutschland zunehmen wird. Eine Umfrage aus dem Jahr 2017 (Abbildung 6) zeigt in der unteren Grafik, an welchen Gründen Mobile Payment in Deutschland scheitert. Am häufigsten und mit großem Abstand wurden die Sicherheitsbedenken genannt. Dies deckt sich mit dem restlichen Bild vom fehlenden Vertrauen durch geringe Nutzung im sozialen Umfeld, welches in fehlende Akzeptanz sowie Nichtnutzung mündet.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 3: Umfrage zur Nutzung von Mobile Payment nach Anwendungsbereichen in Deutschland bis 2018 Quelle: statista.de
Was sind aus Ihrer Sicht die entscheidenden Gründe, warum sich Mobile Payment in Deutschland bislang nicht etablieren konnte?
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 6: Umfrage zu Gründen für eine Nichtdurchsetzung von Mobile Payment in Deutschland Quelle: statista.de
2.2.5 Angst vor Datenmissbrauch
Der Begriff Angst kann verschieden definiert werden. In diesem Kontext ist unter Angst der emotionale Zustand zu verstehen, der durch Anspannung, Besorgtheit, Nervosität, innere Unruhe und Furcht vor zukünftigen Ergebnissen gekennzeichnet wird (vgl. Asendorpf & Franz Caspar O.J.).
Da Banken mit den umfangreichen liquiden Mitteln ihrer Kunden arbeiten, sind sie ein Angriffsziel für Cyberkriminelle und Hacker, die in der heutigen Zeit vor allem die IT- Systeme von Banken angreifen. Die Wahrscheinlichkeit, dass so etwas gelingt ist jedoch, aufgrund der modernen IT-Sicherheit von Banken und großen Entdeckungswahrscheinlichkeit, sehr gering (vgl. Hierl 2017: S. 157).
Geschätzte jährliche Kosten durch Cybercrime-Vorfälle in Unternehmen nach Branchen weltweit im Jahr 2018 (in Millionen US-Dollar)
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 7: Kosten für Unternehmen durch Cybercrime Vorfälle nach Branche Quelle: statista.de
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