Factors Affecting the Acceptance to Use the AI in Cyber Security Technology
Keywords:
Technology Acceptance, Cybersecurity, Artificial IntelligenceAbstract
This research aimed to (1) study the factors affecting the acceptance to use the AI in cyber security technology, and (2) identify the component of factors affecting the acceptance to use the AI in cyber security technology. This research was quantitative research by collecting data from 500 personnels responsible in cyber security of the listed companies using digital and information technology in their business operations. The sample were selected by using purposive sampling. The questionnaire was used as the research instrument for data collection. The Index of Item-Objective Congruence (IOC) was between 0.60 and 1.00 and the reliability analysis of the overall test indicated Cronbach’s Alpha Coefficient (α) at 0.95. The statistics for data analysis were frequency distribution, percentage, mean, standard deviation and structural equation model. The study found that (1) factors affecting the acceptance to use the AI in cyber security technology included organizational context, expectation for use, social influence, perceived trust and perceived usefulness. The factor loadings were 0.393, 0.611, 0.930, 0.244, and 0.689, respectively, with the predictive power of 80.6 (R2= .806) (2) The results of the exploratory factor analysis found that factors affecting the acceptance to use the AI in cyber security technology consisted of nine factors, twenty-five groups of components. The results of model fit found that the research model was consistent with empirical data, with CMIN/df = 2.410, GFI = 0.936, AGFI = 0.927 and RMSEA 0.033.
References
กษมา จินุกุล. (2562). การรับรู้ความเสี่ยงและความไว้วางใจที่ส่งผลต่อความตั้งใจในการทำธุรกรรมทางการเงินผ่านธนาคารบนมือถือของลูกค้าธนาคารกรุงไทย จำกัด (มหาชน) ในจังหวัดสงขลา. วิทยานิพนธ์บริหารธุรกิจมหาบัณฑิต สาขาวิชาการตลาด มหาวิทยาลัยสงขลา.
โกศล จิตวิรัตน์. (2561). โมเดลการปรับตัวขององค์การธุรกิจที่ได้รับผลกระทบจากการทำลายล้างของเทคโนโลยีดิจิทัลในศตวรรษที่ 21. วารสารสมาคมนักวิจัย, 23(2), 74–88.
ณัฐ เลิศฤทธิ์. (2560). การประเมินแผนบริหารความต่อเนื่องทางธุรกิจ บริษัท ไปรษณีย์ไทย จำกัด ในภาวะประสบอุทกภัยและสภาวะวิกฤตในเขตกรุงเทพมหานคร. การค้นคว้ารัฐศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชารัฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์.
ณัฐพร ไชยยากูลวัฒน์. (2560). การประยุกต์ทฤษฎีรวมการยอมรับและใช้เทคโนโลยีเพื่อเข้าใจการ ยอมรับชุมชนการลงทุนเสมือนของนักลงทุนรายย่อย. การค้นคว้าอิสระบริหารธุรกิจมหาบัณฑิต สาขาวิชาเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร มหาวิทยาลัยกรุงเทพ.
ปาริฉัตร วิชุภากรณ์กุล. (2563). การเตรียมความพร้อมต่อการเปลี่ยนแปลงสู่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ของพนักงานโรงแรมใน กรุงเทพมหานคร. วิทยานิพนธ์บริหารธุรกิจมหาบัณฑิต หลักสูตรบริหารธุรกิจมหาบัณฑิต มหาวิทยาลัยศิลปากร.
ศิริลักษณ์ เมธาธีระนันท์. (2562). การศึกษาภัยคุกคามทางไซเบอร์ จากช่องว่างระหว่างการวางนโยบายความปลอดภัยสารสนเทศกับการใช้งานจริงของพนักงานในองค์กร กรณีศึกษา บริษัทญี่ปุ่นในประเทศไทย. การค้นคว้าอิสระวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชานโยบายและการบริหารดิจิทัล มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์.
สุรพงษ์ คงสัตย์ และ ธีรชาติ ธรรมวงค์ (2558). การหาค่าความเที่ยงตรงของแบบสอบถาม (IOC). มหาวิทยาลัยมหาจุฬาลงกรณ์ราชวิทยาลัย. https://www.mcu.ac.th/article/detail/14329
อมรรักษ์ สวนชูผล. (2563). การจัดการธุรกิจการบริการผู้สูงอายุ. วารสารวิจัยและพัฒนา วไลยอลงกรณ์ ในพระบรมราชูปถัมภ์, 13(1), 146–152.
อรพรรณ คงมาลัย และอัญณิฐา ดิษฐานนท์. (2562). เทคนิควิจัยด้านการบริหารเทคโนโลยีและนวัตกรรม. มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์.
Abrahão, R.S. (2016). Intention of adoption of mobile payment: An analysis in RAI. Revista de Administração e Inovação, 13(3), 221–230.
Alneyadi, M. R. M. A. H., Md Kassim, N., & Yin, T. S. (2022). Conceptual framework on the factors influencing users' intention to adopt AI-based cybersecurity systems at workplaces in the UAE. Global Business & Management Research, 14(3), 1053–1064.
Bollen, K. A. (1989). A new incremental fit index for general structural equation models. Sociological Methods and Research, 17(3), 303–316.
Dahabiyeh, L. (2021). Factors affecting organizational adoption and acceptance of computer-based security awareness training tools. Information & Computer Security, 29(5), 836–849.
Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User acceptance of computer technology: A comparison of two theoretical models. Management Science, 35(8), 982–1003.
Diamantopoulos, A., Siguaw, J. A., and Cadogan, J. W. (2000). Export peformance: The impact of cross-country export market orientation. Paper presented at the American Marketing Association. Conference Proceedings.
Diamantopoulos, A., Siguaw, J. A., & Cadogan, J. W. (2000). Export performance: The impact of cross-country export market orientation. In Marketing theory and applications: Proceedings of the American Marketing Association Winter Conference. (Vol. 11, pp. 177–178). American Marketing Association.
Dwivedi, Y. K., Rana, N. P., Janssen, M., Lal, B., Williams, M. D., & Clement, M. (2017). An empirical validation of a unified model of electronic government adoption (UMEGA). Government Information Quarterly, 34(2), 211–230.
Field, A. (2017). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics (5th ed.). SAGE Edge.
Ford, C. (2021). Factors influencing the acceptance of artificially intelligent security tools within US-based information technology organizations. Doctoral dissertation, University of the Cumberlands.
Hair, J. F., Balck, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis: A global perspective (7th ed.). Pearson.
Hasani, T., O’Reilly, N., Dehghantanha, A., Rezania, D., & Levallet, N. (2023). Evaluating the adoption of cybersecurity and its influence on organizational performance. SN Business & Economics, 3(5), 97–135.
Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1–55. https://doi.org/10.1080/10705519909540118
Kumar, R., Singh, R., Kumar, K., Khan, S., & Corvello, V. (2023). How does perceived risk and trust affect mobile banking adoption? Empirical evidence from India. Sustainability, 15(5), 4053–4074.
Lindeman, P., & Shea, J. J. (1980). Size of the mastoid air cell system in children with middle ear effusion. The Laryngoscope, 90(11), 1840–1844.
Naw, T. D., & Kohsuwan, P. (2023). Roles of perceived knowledge, risk, and trust in cybersecurity solution implementation: A study in Bangkok, Thailand. Human Behavior, Development & Society, 24(3), 81–92.
Nunnally, J. C. (1978). Psychometric theory (2nd ed.). McGraw-Hill.
Rad, M. S., Dahlan, H. M., Iahad, N. A., Nilashi, M., & Zakaria, R. (2014). Assessing the factors that affect adoption of social research network site for collaboration by researchers using multi-criteria approach. Journal of Theoretical & Applied Information Technology, 65(1), 170–182.
Sair, S. A., & Danish, R. Q. (2018). Effect of performance expectancy and effort expectancy on the mobile commerce adoption intention through personal innovativeness among Pakistani consumers. Pakistan Journal of Commerce Social Sciences, 12(2), 501–520.
Song, J., Baker, J., Wang, Y., Choi, H. Y., & Bhattacherjee, A. (2018). Platform adoption by mobile application developers: A multimethodological approach. Decision Support Systems, 107(4), 26–39.
Tanantong, T., & Wongras, P. (2024). A UTAUT-based framework for analyzing users’ intention to adopt artificial intelligence in human resource recruitment: A case study of Thailand. Systems, 12(1), 28–35.
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: toward a unified view. MIS quarterly, 27(3), 425–478. https://doi.org/10.2307/30036540
Venkatesh, V., Thong, J. Y., & Xu, X. (2016). Unified theory of acceptance and use of technology: A synthesis and the road ahead. Journal of the association for Information Systems, 17(5), 328–376.
Whittaker, T. A., & Noteboom, C. (2019). Factors influencing curriculum adoption in undergraduate cybersecurity programs. Issues in Information Systems, 20(3), 63–73.
Hanif, Y., & Lallie, H. S. (2021). Security factors on the intention to use mobile banking applications in the UK older generation (55+). A mixed-method study using modified UTAUT and MTAM with perceived cyber security, risk, and trust. Technology in Society, 67(1), 1–14.
Yang, L., Lau, L., & Gan, H. (2020). Investors’ perceptions of the cybersecurity risk management reporting framework. International Journal of Accounting & Information Management, 28(1), 167–183.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Suan Dusit Graduate School Academic Journal
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
