論文の概要: OVO Fintech Application Analysis using The System Usability Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.11600v1
• Date: Thu, 08 Jan 2026 02:15:23 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-01-25 05:44:02.075405
• Title: OVO Fintech Application Analysis using The System Usability Scale
• Title（参考訳）: システムユーザビリティ尺度を用いたOVOフィンテックアプリケーション解析
• Authors: Luh Yuliani Purnama Dewi, Leon Andretti Abdillah,
• Abstract要約: 本研究は,システムユーザビリティ尺度(System Usability Scale, SUS)を用いて,OVOアプリケーションのユーザビリティを評価する。 評価の結果、OVOアプリケーションは高いユーザビリティを持ち、SUSスコアは87.05またはグレードAであり、優れた評価を示していることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The advancement of information technology has propelled payment systems from conventional methods to technology-based solutions, such as e-wallets and Fintech. Fintech, a fusion of technology and financial services, has evolved into an online business model enabling fast and remote transactions. This research discusses the progress of information technology influencing payment systems, particularly in the realm of Fintech. The primary focus is on the Fintech application OVO and its impact on tenants at the International Plaza Mall in Palembang. This study employs the System Usability Scale or SUS to evaluate the Usability of the OVO application, emphasizing aspects like effectiveness, efficiency, and user satisfaction. The research is descriptive and quantitative, with a sample of 50 respondents from Mall IP tenants. Data is collected through SUS questionnaires and analyzed using SPSS. The evaluation indicates that the OVO application has high Usability, with an SUS score of 87.05 or Grade A, signifying an Excellent rating. It suggests that the OVO application provides a comfortable user experience, particularly in electronic financial transactions.
• Abstract（参考訳）: 情報技術の進歩は、従来の方法から電子ウォレットやフィンテックといった技術ベースのソリューションまで、支払いシステムを推進してきた。 テクノロジと金融サービスの融合であるFintechは、高速かつリモートなトランザクションを可能にするオンラインビジネスモデルへと進化した。 本研究は、特にフィンテックの領域において、決済システムに影響を及ぼす情報技術の進歩について論じる。 主な焦点は、FintechアプリケーションOVOと、パレンバンの国際プラザモールのテナントへの影響である。 本研究は,システムユーザビリティ尺度(System Usability Scale, SUS)を用いて,OVOアプリケーションのユーザビリティを評価し,有効性,効率性,ユーザ満足度などの側面を強調する。 この研究は説明的かつ定量的であり、MallのIPテナントから50人の回答者が回答した。 データはSUSアンケートを通じて収集され,SPSSを用いて分析される。 評価の結果、OVOアプリケーションは高いユーザビリティを持ち、SUSスコアは87.05またはグレードAであり、優れた評価を示していることが示された。 OVOアプリケーションは、特に電子金融取引において、快適なユーザーエクスペリエンスを提供することを示唆している。

関連論文リスト

• Empowering Real-World: A Survey on the Technology, Practice, and Evaluation of LLM-driven Industry Agents [63.03252293761656]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)に基づく産業エージェントの技術,応用,評価手法を体系的にレビューする。 エージェント能力の進歩を支える3つの重要な技術柱として,記憶,計画,ツール利用について検討する。 本稿では,デジタル工学,科学的発見,具体的インテリジェンス,協調ビジネス実行,複雑なシステムシミュレーションといった実世界の領域における産業エージェントの応用の概要について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-20T12:46:55Z)
• FinS-Pilot: A Benchmark for Online Financial RAG System [21.64301644235658]
  FinS-Pilotはオンライン金融アプリケーションにおけるRAGシステム評価のための新しいベンチマークである。 我々のベンチマークでは、インテント分類フレームワークによって編成されたリアルタイムAPIデータとテキストデータの両方が組み込まれている。 本研究は,金融NLPシステムの研究を進めるための,実践的評価フレームワークとデータセットの両立に寄与する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-31T03:50:19Z)
• Deriving Strategic Market Insights with Large Language Models: A Benchmark for Forward Counterfactual Generation [55.2788567621326]
  本稿では,FIN-FORCE-FINancial Forward Counterfactual Evaluationを提案する。 FIN-FORCEは金融ニュースの見出しをまとめることで、LLMベースの対実生成を支援する。 これにより、将来の市場展開を探索し、予測するためのスケーラブルで自動化されたソリューションの道を開くことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-26T02:41:50Z)
• Deep Learning Approaches for Anti-Money Laundering on Mobile Transactions: Review, Framework, and Directions [51.43521977132062]
  マネーロンダリング(英: Money laundering)は、不正資金の起源を隠蔽する金融犯罪である。 モバイル決済プラットフォームとスマートIoTデバイスの普及は、マネーロンダリング対策をかなり複雑にしている。 本稿では,AMLにおけるディープラーニングソリューションとその利用に関する課題について,包括的レビューを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-13T05:19:44Z)
• FinTSB: A Comprehensive and Practical Benchmark for Financial Time Series Forecasting [58.70072722290475]
  ファイナンシャル・タイム・シリーズ(FinTS)は、人間の脳を増強した意思決定の行動を記録する。 FinTSBは金融時系列予測のための総合的で実用的なベンチマークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-26T05:19:16Z)
• Off-policy Evaluation for Payments at Adyen [0.0]
  オフ・ポリティ・アセスメント(OPE)は、Adyenの推奨システム開発と最適化を加速するために適用された。 分析の結果,OPE推定値とオンラインA/Bテスト結果との間には強い相関関係があることが判明した。 大規模産業決済システムにおける意思決定システムの有効性と統合に関するガイダンスを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-15T22:17:01Z)
• Enhancing User' s Income Estimation with Super-App Alternative Data [59.60094442546867]
  これは、これらの代替データソースのパフォーマンスと、業界に受け入れられた局の収入推定器のパフォーマンスを比較します。 本論文は、金融機関がリスクプロファイルの構築に代替データを導入しようとする動機を示すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-12T21:34:44Z)
• Implementation of Technology Acceptance Model (TAM) and Importance Performance Analysis (IPA) in Testing the Ease and Usability of E-wallet Applications [0.0]
  本研究の目的は,e-walletデジタルウォレットサービスの容易性と有用性を知ることである。 本研究の人口はGO-JEKプラットフォーム上でのGo-Payサービスの利用者である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-01T20:18:56Z)
• FinTech E-Commerce Payment Application User Experience Analysis during COVID-19 Pandemic [0.0]
  インドネシアで最も人気のあるFinTechアプリケーションのひとつは、GojekスタートアップアプリケーションのGo-Payである。 この研究は、Gojek上の取引とGojekと連携する商人の両方で、FinTech Go-Payのユーザー体験がどのように分析される。 全体として、Go-Payサービスは効率的で目立たしいが、Go-Payサービスは斬新さを改善する必要がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-07T03:03:16Z)
• NLP in FinTech Applications: Past, Present and Future [50.27357144360525]
  金融分野における自然言語処理(NLP)技術の適用に関する研究に焦点をあてる。 アプリケーションシナリオは、Know Your Customer(KYC)、Know Your Product(KYP)、Satify Your Customer(SYC)の3つの側面から見ていきます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-04T08:37:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。