Bên cạnh đó, đa số các bài nghiên cứu chỉ dừng lại ở tác động AI đến việc giảng dạy và học tập ở các trường đại học, chứ không đào sâu hay thậm chí là không đề cập đến việc sử dụng phần
Trang 1NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH
HỘI THẢO NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN VỀ KINH TẾ HỌC, KINH DOANH VÀ QUẢN LÝ
LẦN 9 - NĂM 2023
(2023 THE 9th SCIENTIFIC STUDENT CONFERENCE
ON ECONOMICS, BUSINESS AND MANAGEMENT)
“9th SSCEBM 2023”
(TẬP 1)
NHÀ XUẤT BẢN LAO ĐỘNG
Trang 3MỤC LỤC
Trang
1) NGHIÊN CỨU VỀ VIỆC SỬ DỤNG PHẦN MỀM TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI) TRONG QUÁ TRÌNH HỌC TẬP CỦA SINH VIÊN NGÀNH QUẢN TRỊ KINH DOANH TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH 12) PHÂN TÍCH NHỮNG CƠ HỘI VÀ THÁCH THỨC CỦA DỊCH VỤ VÍ SAU TRÊN VÍ ĐIỆN TỬ MOMO 133) CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNG THẺ NGÂN HÀNG CỦA SINH VIÊN HUB 27
4) CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN VIỆC SỬ DỤNG VÍ ĐIỆN TỬ MOMO CỦA SINH VIÊN HỆ CHẤT LƯỢNG CAO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH 45
5) CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH MUA SẢN PHẨM ĐIỆN TỬ BẰNG HÌNH THỨC WEBROOMING CỦA THẾ HỆ Z TRÊN ĐỊA BÀN TP HỒ CHÍ MINH 55
6) CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH ĐẦU TƯ CHỨNG KHOÁN CỦA SINH VIÊN ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH 727) CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN Ý ĐỊNH SỬ DỤNG DỊCH VỤ NETFLIX CỦA NGƯỜI TIÊU DÙNG TRẺ TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH 838) CƠ HỘI VÀ THÁCH THỨC TRONG PHÁT TRIỂN NGÂN HÀNG SỐ TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM VÀ KHUYẾN NGHỊ 969) SỰ KHÁC BIỆT TRUNG BÌNH CÁC CHỈ SỐ TÀI CHÍNH CỦA NHÓM CÔNG TY BỀN VỮNG VIỆT NAM 10710) NHỮNG YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH LỰA CHỌN NGHỀ NGHIỆP SAU TỐT NGHIỆP CỦA SINH VIÊN KHỐI NGÀNH KINH TẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH 12311) ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC YẾU TỐ KINH TẾ VĨ MÔ ĐẾN CHỈ SỐ VN-INDEX 14112) CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH LỰA CHỌN NƠI LÀM VIỆC CỦA SINH VIÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HCM 15313) LÃI SUẤT ĐIỀU HÀNH TẠI VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2013 – NỬA ĐẦU 2023 16714) CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH THANH TOÁN ĐIỆN TỬ TRONG THỜI ĐẠI SỐ CỦA SINH VIÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH 181
15) TÁC ĐỘNG CỦA CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ NGÂN HÀNG ĐẾN SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG TMCP NGOẠI THƯƠNG VIỆT NAM 195
Trang 416) NHỮNG YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HÀNH VI MUA SẮM TRÊN NỀN TẢNG TIKTOK SHOP TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH 21717) THÚC ĐẨY PHÁT TRIỂN KINH TẾ ĐÊM TẠI QUẬN 1 THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH 23718) CƠ HỘI VÀ THÁCH THỨC TRONG CHUYỂN ĐỔI SỐ NGÂN HÀNG TẠI VIỆT NAM HIỆN NAY 24519) NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI Ý ĐỊNH KHỞI NGHIỆP CỦA SINH VIÊN ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH 25820) CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SỰ HÀI LÒNG CỦA SINH VIÊN TẠI CỬA HÀNG TIỆN LỢI CIRCLE K Ở THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH 27321) DETERMINANTS OF PROFITABILITY OF PLASTIC ENTERPRISES LISTED ON VIETNAM STOCK EXCHANGE 286
22) AN NINH MẠNG TRONG GIAO DỊCH TRỰC TUYẾN – RỦI RO VÀ CÁCH THỨC BẢO VỆ 30023) NGÂN HÀNG VỚI PHÁT TRIỂN KINH TẾ TUẦN HOÀN 31024) PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN VIỆC SỬ DỤNG MÃ QR CODE ĐỂ THANH TOÁN CỦA SINH VIÊN TRÊN ĐỊA BÀN TP HỒ CHÍ MINH 32825) THỰC TRẠNG ỨNG DỤNG FINTECH TRONG HOẠT ĐỘNG THANH TOÁN PHI TIỀN MẶT TẠI VIỆT NAM 34726) CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH LỰA CHỌN THANH TOÁN TRỰC TUYẾN TRONG THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ: MỘT NGHIÊN CỨU VỚI SINH VIÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH 35727) CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN Ý ĐỊNH MUA MỸ PHẨM HỮU CƠ CỦA GEN Z TRÊN ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ THỦ ĐỨC 37028) CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNG VÍ ĐIỆN TỬ CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN 394
29) ỨNG DỤNG INTERNET VẠN VẬT TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM 405
30) CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN Ý ĐỊNH KHỞI NGHIỆP CỦA SINH VIÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH 41631) NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN Ý ĐỊNH MUA SẮM QUẦN ÁO CŨ CỦA SINH VIÊN TP HCM 43232) ẢNH HƯỞNG CỦA CHATGPT ĐẾN QUÁ TRÌNH HỌC TẬP CỦA SINH VIÊN ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH 44333) CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HIỆU QUẢ TÀI CHÍNH CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN TẠI VIỆT NAM 457
Trang 534) BÀI HỌC KINH NGHIỆM PHÁT TRIỂN NGÂN HÀNG XANH CHO CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM 47035) CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN Ý ĐỊNH MUA HÀNG THÔNG QUA TIẾP THỊ BẰNG NGƯỜI NỔI TIẾNG CỦA SINH VIÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH 48436) MỘT SỐ GIẢI PHÁP THU HÚT NGUỒN NHÂN LỰC NHÀ HÀNG – KHÁCH SẠN CHO NGÀNH DU LỊCH SAU ĐẠI DỊCH COVID 19 51037) PHÁT TRIỂN TÍN DỤNG XANH TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN NGOẠI THƯƠNG VIỆT NAM - VIETCOMBANK 52538) TÁC ĐỘNG CỦA CÁN CÂN THƯƠNG MẠI VIỆT NAM ĐẾN CÁC DOANH NGHIỆP XUẤT KHẨU THỦY SẢN 53939) MỨC ĐỘ CẠNH TRANH CỦA CIRCLE K VỚI FAMILY MART ĐỐI VỚI SINH VIÊN TẠI THỊ TRƯỜNG TP HCM 55540) TÁC ĐỘNG CỦA TRUYỀN MIỆNG ĐIỆN TỬ (EWOM) ĐẾN Ý ĐỊNH MUA HÀNG CỦA NGƯỜI TIÊU DÙNG TRÊN NỀN TẢNG THƯƠNG MẠI TRỰC TUYẾN TẠI TP
HỒ CHÍ MINH 57241) CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN MỨC SẴN LÒNG CHI TRẢ CHO MUA SẮM TRỰC TUYẾN CỦA GIỚI TRẺ TRÊN ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH 60342) CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN GIÁ CỔ PHIẾU NGÀNH DƯỢC ĐƯỢC NIÊM YẾT TRÊN SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH (HOSE) 616
43) ĐẠO ĐỨC NGHỀ NGHIỆP KẾ TOÁN - KIỂM TOÁN TRONG THỜI ĐẠI CÔNG NGHỆ 4.0 CỦA SINH VIÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH 629
44) GIẢI PHÁP LIÊN KẾT ĐÀO TẠO GIỮA NHÀ TRƯỜNG VÀ DOANH NGHIỆP TRONG ĐÀO TẠO KẾ TOÁN-KIỂM TOÁN NHẰM ĐÁP ỨNG YÊU CẦU CỦA CUỘC CÁCH MẠNG 4.0 640
45) PHÂN TÍCH SWOT VỀ CHUYỂN ĐỔI SỐ TRONG QUẢN TRỊ TÀI CHÍNH ĐỐI VỚI DOANH NGHIỆP VỪA VÀ NHỎ TẠI VIỆT NAM 64846) NHỮNG VẤN ĐỀ ĐẶT RA TRONG GIAO DỊCH VÍ ĐIỆN TỬ VIỆT NAM HIỆN NAY 657
Trang 7NGHIÊN CỨU VỀ VIỆC SỬ DỤNG PHẦN MỀM TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI) TRONG QUÁ TRÌNH HỌC TẬP CỦA SINH VIÊN NGÀNH QUẢN
TRỊ KINH DOANH TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
RESEARCH ON THE USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) SOFTWARE IN THE LEARNING PROCESS OF BUSINESS
ADMINISTRATION STUDENTS IN HO CHI MINH CITY
Đỗ Lưu Thanh Trúc1*, Tống Ngọc Vân Anh*, Nguyễn Quang Huy*, Dương Thị Hồng Phúc*, Trần Thu Vân*
GVHD: TS Bùi Đức Sinh
Tóm tắt
Việc sử dụng các phần mềm, công cụ có ứng dụng AI không còn quá mới lạ với cộng đồng sinh viên quốc tế nhưng lại không phổ biến ở cộng đồng sinh viên Việt Nam Điều này khiến các sinh viên bỏ lỡ rất nhiều cơ hội được tiếp cận nguồn kiến thức mới, phát triển năng lực bản thân cũng như bắt kịp xu hướng của thời đại, đặc biệt là đối với sinh viên ngành Quản trị Kinh Doanh (QTKD) Nhận thấy tính cấp thiết của vấn đề, bài viết sử dụng phương pháp định tính kết hợp việc khảo sát thu thập được 202 mẫu để có kết quả làm cơ sở đưa ra gợi ý các giải pháp cho nhà trường, sinh viên và các bên liên quan nhằm thúc đẩy sinh viên sử dụng phần mềm AI hiệu quả
Từ khóa: Phần mềm AI; Quá trình học tập; Sinh viên ngành QTKD
Abstract
The use of software and tools with AI applications is not new within the international student community, but it is not widespread among Vietnamese students This has resulted in students missing out on many opportunities to access new knowledge, develop their skills, and keep up with the trends of the times, particularly in the field of Business Administration Recognizing the urgency of this issue, the article employs a qualitative approach and collects 202 survey samples to provide a basis for suggesting solutions for universities, students, and relevant parties to promote effective use of AI software
Keywords: AI tools; Learning processes; Business Administration students
1 GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
Dưới sự phát triển của nền công nghệ mới, con người đã đón nhận vô vàn lợi ích
từ công nghệ tiên tiến Đặc biệt là trong mảng giáo dục, các phần mềm AI đã giúp ích cho sinh viên truy cập nguồn kiến thức đa dạng, nâng cao các kỹ năng chuyên môn
Hiện nay, đã có nhiều bài nghiên cứu về tác động của AI đến sự phát triển của giáo dục như nghiên cứu AI làm giảm khả năng quyết định của con người, sự lười biếng
1 Tác giả liên hệ, Email: 050609212291@st.buh.edu.vn
Trang 8và vấn đề an toàn trong giáo dục (Ahmad, 2023), nghiên cứu về tác động của AI đến tương tác giữa người dạy và người học trong học tập trực tuyến (Seo, et al., 2021) hay nghiên cứu tác động của AI đến việc dạy và học trong giáo dục bậc đại học (Popenici & Kerr, 2017) Nhìn chung, ta có thể thấy hầu hết các nghiên cứu trước đó chỉ tập trung môi trường quốc tế, Việt Nam chưa có nhiều nghiên cứu về tác động của AI, đặc biệt là trong lĩnh vực giáo dục Bên cạnh đó, đa số các bài nghiên cứu chỉ dừng lại ở tác động
AI đến việc giảng dạy và học tập ở các trường đại học, chứ không đào sâu hay thậm chí
là không đề cập đến việc sử dụng phần mềm AI trong quá trình học tập của học sinh, sinh viên Từ những hạn chế trên, nhóm tác giả quyết định chọn đề tài “Nghiên cứu việc
sử dụng phần mềm trí tuệ nhân tạo trong quá trình học tập của sinh viên ngành Quản trị Kinh doanh tại Thành phố Hồ Chí Minh”
Về mặt lý thuyết, bài nghiên cứu này giải quyết lỗ hổng của các bài nghiên cứu trước đó, phân tích về việc sử dụng phần mềm AI trong học tập của sinh viên ở khía cạnh mới mẻ hơn, bài viết cũng mang giá trị tham khảo cho các nghiên cứu sau này muốn khám phá thêm về tác động của AI đến sự phát triển của giáo dục, hành vi học tập hay kết quả học tập của sinh viên Về mặt thực tiễn, bài nghiên cứu giúp doanh nghiệp, nhà trường hoặc sinh viên có thể nhìn nhận được cơ hội tiềm năng từ việc ứng dụng AI vào quá trình học tập Ngoài ra cũng thấy được hạn chế hoặc thách thức của việc phổ biến ứng dụng AI vào quá trình học tập, từ đó có được chính sách, cách phổ cập sao cho phù hợp trong tương lai
2 TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
2.1 Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?
Trước đó những bài nghiên cứu, phát minh của những nhà khoa học đã được cho
ra nhằm thẩm định sự thông minh của trí tuệ của máy tính có thể kẻ đến như bài báo thảo về “Phép tính logic của các ý tưởng nội tại trong hệ thần kinh” để thảo luận về các
nơ ron nhân tạo (Warren & Pitts, 1943) hay bài báo về phát triển phần mềm máy tính chơi cờ vua (Claude, 1950)
Năm 1950, Alan Turing đã thử nghiệm một trò chơi được gọi là “Turning test”, trò chơi sẽ cho một người được phỏng vấn với cả người và máy, mục đích là để người phỏng vấn không nhận ra đó là máy tính đang phỏng vấn mình Năm 1956, John McCarthy đã cho ra khái niệm đầu tiên “AI”
Theo nhóm tác giả, định nghĩa AI trong bài nghiên cứu sẽ được sử dụng theo nghĩa như những hệ thống máy tính có trí tuệ như con người, có khả năng học hỏi, mô phỏng hành vi của con người để giải quyết những vấn đề được yêu cầu
2.2 Đặc điểm của sinh viên ngành Quản trị kinh doanh
Sự linh hoạt trong vấn đề biến động thị trường: Sinh viên ngành QTKD thường
phải làm việc với dữ liệu kinh doanh, dự đoán xu hướng thị trường và ra quyết định chiến lược, đa phần cần sự linh hoạt trong việc bắt kịp xu hướng mới của thị trường kinh doanh Vì vậy, việc kết hợp kiến thức chuyên môn và công nghệ mới để giải quyết các
Trang 9vấn đề được nhanh chóng, chính xác và nâng cao hiệu suất làm việc là hoàn toàn cần thiết
Tính chất đa lĩnh vực: QTKD là ngành học đòi hỏi kiến thức đa dạng và phong
phú, vậy nên sinh viên QTKD thường cần áp dụng kiến thức từ nhiều lĩnh vực như tài chính, tiếp thị, quản lý dự án, lãnh đạo, và nhiều khía cạnh khác trong kinh doanh Đối mặt với lượng lớn kiến thức như vậy, họ sẽ cần sự hỗ trợ từ phần mềm AI mà có thể cung cấp các thông tin khác nhau để kiểm soát được vấn đề tốt hơn và áp dụng được kiến thức hiệu quả hơn
2.3 Ứng dụng của AI đối với sinh viên
Trong lĩnh vực giáo dục, AI không chỉ đem lại sự tiến bộ vượt bậc mà còn mở ra những cánh cửa mới cho việc học tập và giảng dạy Với cơ sở trên, sinh viên các ngành được tạo nền tảng cho một trải nghiệm học tập toàn diện và hiệu quả hơn
Hệ thống dạy kèm thông minh (ITS): Việc sử dụng hệ thống dạy kèm thông minh
cùng với AI nhằm phân tích dữ liệu và hiểu về nhu cầu, năng lực của từng sinh viên (Ma, et al., 2014) Hệ thống có khả năng tương tác với sinh viên, đưa ra các tài liệu học tập cần thiết, hướng dẫn cá nhân thực hành chủ đề cụ thể (Kazim & Chaudhry, 2021) cùng với hệ sinh thái ASSISTments (Neil & Cristina, 2014) để phù hợp với nhu cầu của sinh viên
Người hướng dẫn thông minh: Trong lĩnh vực giáo dục, như hệ thống AI dạy kèm
thông minh nói trên tập trung vào việc hỗ trợ người học, cung cấp phản hồi cũng như tư vấn cá nhân hoá Tuy nhiên, ở một khía cạnh quan trọng khác là khuyến khích người học đóng vai trò là như một người cố vấn để giúp bản thân cũng như những người xung quanh hiểu tường tận về các vấn đề phức tạp (Gasevic, et al., 2020)
Sử dụng các công cụ Chatbot: Phần mềm được thiết kế để thực hiện các tác vụ tự
động và giao tiếp với con người thông qua Internet – được gọi là trợ lý ảo (Vũ & Hoa, 2020) Công cụ hoạt động xuyên suốt không gian và thời gian, cung cấp thông tin, giải đáp câu hỏi bài giảng, tư vấn các giải pháp về vấn đề học tập cho sinh viên
2.4 Cơ hội và thách thức khi ứng dụng AI trong giáo dục
2.4.1 Cơ hội
Với khả năng tự động hóa nhiều quy trình và tư duy logic, AI có thể giúp cải thiện trải nghiệm học tập của học sinh và giảng viên
Tự động hóa các công việc trong giáo dục: Đơn giản hóa quá trình xử lý và quản
lý thông tin trong giáo dục Các tác vụ như chấm công, điểm danh, nhập điểm, cập nhật lịch dạy và học
Cá nhân hóa quá trình học tập: Từ việc thu thập và phân tích dữ liệu, AI giúp
sinh viên tìm giải pháp học tập phù hợp với đặc tính cá nhân Phương pháp "Học máy"
và khai phá dữ liệu khám phá loại dữ liệu giáo dục riêng biệt, nhằm hiểu rõ và thu thập tiến độ học của sinh viên để đề xuất nội dung và tài liệu học phù hợp (Hưng & Hạnh, 2021)
Trang 10Hỗ trợ giảng viên trong việc giảng dạy: Chúng ta cũng có thể tận dụng sử hỗ trợ
của AI bằng cách “nhúng” AI vào các ứng dụng, website dạy học, qua đó thu thập, phân tích các “thói quen, hành vi” của sinh viên trong quá trình học tập (Hưng & Hạnh, 2021) giải đáp thắc mắc cho sinh viên nhanh chóng và kịp thời
2.4.2 Thách thức
Bên cạnh những lợi ích mà AI mang lại cho sự phát triển của ngành giáo dục, vẫn còn nhiều mối lo ngại, khiến việc ứng dụng AI còn nhiều khó khăn Một số khó khăn phải kể đến như:
Vấn đề về đạo đức, pháp lý trong việc khai thác, sử dụng dữ liệu: Cần đưa ra
những biện pháp về mặt pháp lý nhằm bảo mật thông tin nhận dạng cá nhân và các tùy chọn riêng tư của cá nhân để hạn chế việc dữ liệu bị đánh cắp Việc thu thập và sử dụng
dữ liệu cá nhân, ngay cả khi được sử dụng để cải thiện việc học tập, phải luôn được duy trì dựa trên sự đồng ý rõ ràng và có hiểu biết, minh bạch, công bằng và công bằng (Hưng
& Hạnh, 2021)
Vấn đề về việc đào tạo năng lực của giảng viên: Việc đào tạo khả năng sử dụng
các công cụ hỗ trợ của AI cho giảng viên là điều cần thiết Khi có đủ kiến thức, kỹ năng, giảng viên có thể sử dụng công cụ hỗ trợ AI theo ý muốn chủ quan mà không bị phụ thuộc vào nó
2.5 Xu hướng sử dụng AI trong học tập của sinh viên Việt Nam
Xu hướng sử dụng phần mềm AI đang nhận được sự hưởng ứng tích cực từ sinh viên Việt Nam Theo báo Giáo Dục và Thời Đại (2022), sinh viên trường Đại học Nha Trang nghiên cứu thực trạng san hô bằng cách quay khảo sát và các thông tin cuối cùng được đưa vào AI để phân loại và đánh giá, đưa ra giải pháp kịp thời Hay tạp chí Khoa học và Công nghệ thuộc đại học Thái Nguyên (2021) cho biết, việc học từ vựng tiếng Anh bằng Quizlet làm sinh viên cảm thấy hứng thú, từ đó chủ động và độc lập hơn khi học Học máy và các kỹ thuật AI cũng giúp xử lý thông tin phức tạp trong các dự án nghiên cứu thực tế, cụ thể, sinh viên đại học Kinh tế Huế đã ứng dụng phần mềm khai phá dữ liệu RapidMiner trong việc quản lý những khách hàng vay vốn tại các ngân hàng nông nghiệp và phát triển nông thôn, giúp phát triển các chiến lược tài chính phù hợp
Và gần đây nhất, Chatbot GPT của OpenAI cũng được ưa chuộng với khả năng tương tác đáng kinh ngạc, hỗ trợ giải đáp, viết nội dung hay viết luận,
Nhìn chung, sinh viên đã có thái độ tích cực với những cơ hội mà AI mang lại và tận dụng được tối đa lợi ích mạnh mẽ của chúng trong nghiên cứu và học tập, từ đó càng thúc đẩy việc nâng cao kiến thức của bản thân Với sự phát triển của AI, tương lai học tập của sinh viên Việt Nam hứa hẹn sẽ càng trở nên đa dạng, hiệu quả và tiến bộ hơn
3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Bài nghiên cứu được nhóm tác giả sử dụng phương pháp định tính, thu thập dữ liệu sơ cấp thông qua khảo sát sử dụng phương pháp bảng câu hỏi trên nền tảng Google Form Bảng khảo sát được gửi đến sinh viên ngành QTKD từ năm nhất đến năm tư của
các trường Đại học trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh
Trang 11Bảng câu hỏi được xây dựng trên các nhóm câu hỏi với mục đích tìm ra mức độ phổ biến và hiệu suất của sinh viên thành phố Hồ Chí Minh khi sử dụng AI vào quá trình học tập, nghiên cứu: Những phần mềm AI được sử dụng phổ biến; tần suất và hiệu quả
sử dụng của phần mềm AI trong học tập; hạn chế của các phần mềm trí tuệ nhân tạo; tiềm năng và mức độ hữu dụng của AI trong tương lai
4 THỰC TRẠNG VIỆC SỬ DỤNG PHẦN MỀM AI VỚI QUÁ TRÌNH HỌC TẬP CỦA SINH VIÊN QTKD TẠI TP HCM
Nhóm tác giả đã khảo sát 202 sinh viên đang theo học ngành QTKD tại TP.HCM trong khoảng thời gian 1 tháng (7/2023-8/2023) để tìm hiểu thực trạng và mức độ quan tâm của sinh viên đối với AI trong quá trình học tập
Tên trường Số lượng sinh viên khảo sát
Các trường đại học khác 44 (Mỗi trường dao động từ 1 - 3 sinh viên) Nhìn chung, các sinh viên đều có mức độ quan tâm nhất định tới AI (Biểu đồ 1) Trong đó, có 34.7% sinh viên tỏ ra rất quan tâm đến vấn đề này; 52.5% sinh viên trả lời trong phiếu khảo sát là họ quan tâm; 12.4% sinh viên được hỏi trả lời có biết đến AI, còn lại một phần nhỏ những sinh viên không quan tâm đến vấn đề này
Từ số liệu của biểu đồ 2, ta có thể nhận thấy có đến 85.1% sinh viên đã sử dụng phần mềm AI để hỗ trợ vào quá trình học tập, ngược lại tỷ lệ chưa áp dụng chiếm 14.9%
Trang 12Kết quả từ 2 biểu đồ trên cho thấy, độ nhận diện của phần mềm AI ngày càng được phổ biến đến các sinh viên ngành QTKD Mức độ quan tâm có tác động tích cực đến việc ra quyết định sử dụng phần mềm, khi có hơn 70% sinh viên ứng dụng chúng vào quá trình học tập của bản thân Bên cạnh đó, vẫn còn một bộ phận sinh viên tuy có hiểu biết và quan tâm đến phần mềm AI nhưng chưa sẵn sàng sử dụng nó vì một số rào cản nhất định
4.1 Xu hướng sử dụng phần mềm AI của nhóm sinh viên chọn “Đã sử dụng”
Dữ liệu được tính trên 172 sinh viên
Nhóm tác giả đã thực hiện khảo sát để đo tần suất sử dụng AI của nhóm đối tượng Phản hồi cho kết quả rất tích cực khi có tới 69.2% sinh viên thường xuyên sử dụng AI vào học tập, 30.2% sinh viên thỉnh thoảng dùng tới Và số người hiếm khi dùng lại chiếm một phần rất nhỏ, điều đó cho thấy sự cởi mở tiếp nhận những thay đổi lớn ở thế hệ sinh viên ở TPHCM hiện nay là rất nhanh chóng dù cho AI vẫn còn mới lạ và rủi ro
Trang 13Theo khảo sát của nhóm tác giả, 84.4% sinh viên đã sử dụng phần mềm Chat GPT
và các công cụ tương tự để học tập Các phần mềm trong Google Workspace chiếm tỉ lệ cao nhất, lên đến 90.8%, chứng tỏ tính hữu ích của AI khi tích hợp vào quá trình học tập Đặc biệt, nhu cầu làm việc, học tập từ xa tăng cao sau dịch Covid-19, 85.5% sinh viên đã lựa chọn sử dụng những phần mềm Zoom, cho thấy rõ tầm quan trọng của AI Các phần mềm học ngoại ngữ có tới 75.1% sinh viên lựa chọn, chứng tỏ tính chất tiện lợi của chúng, nhất là khi ngoại ngữ đang là kỹ năng thiết yếu ở hiện tại và nhu cầu học tại nhà, linh hoạt về thời gian của sinh viên đang dần tăng Lý do cho số đông sinh viên ngày nay yêu thích dùng AI sẽ được phân tích ở phần sau
Phần lớn sinh viên thấy rằng phần mềm AI mang lại nhiều lợi ích thông qua biểu
đồ trên Cụ thể, lợi ích phổ biến nhất được lựa chọn là hỗ trợ cung cấp thông tin nhanh chóng (90.2%) Bên cạnh đó, 79.8% sinh viên cho biết việc AI gợi ý tài liệu và tài nguyên học tập phù hợp rất hữu ích với họ Những lựa chọn không quá chênh lệch về tỉ
lệ lần lượt khá cao là check đạo văn, đánh giá bài viết (71.5%), hỗ trợ tư vấn và giải đáp câu hỏi (70.9%) và tiết kiệm thời gian (72.1%)
Trang 14Từ ba biểu đồ trên, sinh viên lựa chọn áp dụng phần mềm AI trong học tập vì chúng đa dạng về mặt lợi ích và hỗ trợ tiếp cận kiến thức bằng nhiều công cụ khác nhau Không thể phủ nhận rằng AI đã chuyển đổi hoàn toàn cách mà sinh viên tiếp cận kiến thức theo một hướng tích cực và đa dạng hơn
Nhóm tác giả sử dụng thang đo Likert với 5 mức độ từ 1: “Rất không đồng ý” đến 5: “Rất đồng ý” để đánh giá mức độ hiệu quả và hữu ích của phần mềm AI (Biểu
đồ 6) Trong tổng số 172 sinh viên chọn có sử dụng AI, 155 người đánh giá hiệu quả tích cực, trong đó mức tối đa 5 về hiệu quả và hữu ích của phần mềm AI chiếm tỉ lệ cao với 71 người đánh giá, 84 người đánh giá ở mức 4 Điều đó cho thấy các sinh viên đã
sử dụng đánh giá cao sự hữu ích và hiệu quả của phần mềm AI
4.2 Xu hướng sử dụng phần mềm AI của nhóm sinh viên chọn “Chưa sử dụng”
Dữ liệu được tính trên 30 sinh viên
Qua biểu đồ trên, tất cả các sinh viên không sử dụng phần mềm AI đều đã nghe nhắc đến hoặc có quan tâm đến phần mềm AI, chứng tỏ có các rào cản khiến họ quyết định không sử dụng phần AI
Trang 15Theo biểu đồ 8, rào cản lớn nhất là do phần mềm AI có tính phí (20.7%), các lý
do khác bao gồm nỗi lo rủi ro bảo mật thông tin, khó sử dụng phần mềm và lo sợ gian lận trong viết luận, thi cử (13.4%) Điều đó cho thấy, phần mềm AI có chi phí sử dụng quá đắt so với các bạn sinh viên hoặc các bạn sinh viên cảm thấy không cần thiết phải chi tiền cho các tiện ích mới Ngoài ra, các phần mềm AI còn khá mới, khả năng rò rỉ thông tin người dùng cao khiến cho sinh viên e ngại không sử dụng Nhiều phần mềm
cố gắng tích hợp AI vào nhưng không chú trọng thiết kế thân thiện người dùng gây khó
sử dụng Và cuối cùng, nhiều sinh viên cho rằng việc sử dụng phần mềm AI sẽ gây ra tình trạng bất công trong hệ thống giáo dục, tạo xu hướng gian lận trong thi cử bằng phần mềm AI
Trang 16Bên cạnh đó, sinh viên đã sử dụng phần mềm AI cũng nhận thấy có những mặt hạn chế nhất định Hạn chế lớn nhất là phần mềm có tính phí (25.8%) Ngoài ra sinh viên cảm thấy bị phụ thuộc quá nhiều vào AI (22%) khiến cho họ giảm khả năng tư duy, sáng tạo trong quá trình học tập Hạn chế đáng kể khác là rủi ro bảo mật thông tin (21.5%)
Nhìn chung, cả hai nhóm sinh viên đều có những rào cản tương đối giống nhau, chẳng hạn như mối e ngại về chi phí sử dụng phần mềm, hay rủi ro bảo mật thông tin Tuy nhiên, hầu hết các bạn sinh viên vẫn chấp nhận hạn chế để sử dụng phần mềm AI
vì lợi ích của chúng vẫn chiếm ưu thế hơn (bảng 5) Những lý do khác biệt còn lại cơ bản thiên về trải nghiệm của bản thân, lý do phụ thuộc quá nhiều vào AI chỉ đáng kể ở các bạn sinh viên đã sử dụng tuy nhiên nó không phải là rào cản lớn đối với các bạn chưa sử dụng, vì khi chưa sử dụng thì các bạn không cảm nhận rõ sự phụ thuộc đó Nhóm sinh viên chưa sử dụng AI họ e ngại về khả năng sử dụng công nghệ mới trong khi nhóm đã sử dụng trước đó lại không quá lo lắng về vấn đề này
5 ĐỀ XUẤT
5.1 Đối với doanh nghiệp
- Thiết lập hệ thống giao diện phần mềm thân thiện với người dùng
Việc tạo ra một giao diện thân thiện và dễ sử dụng là yếu tố quan trọng để thu hút người dùng và nâng cao cảm nhận của họ Vì vậy, chúng tôi đề xuất các doanh nghiệp nên tiến hành khảo sát trải nghiệm của người dùng (đặc biệt là sinh viên) để hiểu rõ những khó khăn trong quá trình sử dụng của người dùng, từ đó tập trung vào việc tối ưu hóa trải nghiệm của người dùng như thay đổi bố cục của giao diện, sắp xếp chức năng một cách logic hoặc có các biểu tượng hướng dẫn để người dùng dễ hiểu hơn
5.2 Đối với nhà trường
- Hợp tác với các công ty phần mềm để hỗ trợ tài khoản, chi phí cho sinh viên
Nhà trường có thể hợp tác với các công ty phần mềm AI để thiết lập chương trình cung cấp tài khoản miễn phí cho sinh viên Việc này không chỉ giảm áp lực về chi phí
sử dụng cho sinh viên mà còn tạo ra cơ hội giúp họ tiếp cận công nghệ tiên tiến trong quá trình học tập và nghiên cứu Chẳng hạn để nhanh chóng bắt kịp xu hướng, công nghệ Chatbox trả lời tất cả các thắc mắc dành cho tân sinh viên và những học sinh cấp
3 muốn vào trường sẽ mang tính ứng dụng cao Ngoài ra còn tiết kiệm nguồn nhân lực
và các vấn đề liên quan đến thông tin và tuyển sinh
- Tổ chức các hoạt động tuyên truyền cách sử dụng phần mềm AI hợp lý và đúng đắn
Nhà trường cần thường xuyên tổ chức các buổi hội thảo, tọa đàm về việc sử dụng phần mềm AI một cách đúng đắn Chương trình tạo ra nhằm giáo dục sinh viên về các khía cạnh đạo đức hoặc pháp lý liên quan đến vấn đề này, đồng thời đưa ra cảnh báo chi tiết về nguy cơ lạm dụng vào AI của sinh viên Các hoạt động này cũng giúp sinh viên kết nối với các chuyên gia trong ngành, cho phép họ trao đổi ý kiến, học hỏi và thảo luận về những vấn đề có liên quan
Trang 175.3 Đối với sinh viên
- Sinh viên tự nhận thức về việc tự chủ trong học tập và chủ động chọn lọc thông tin đáng tin cậy
Sinh viên phải nhận thức rằng phần mềm AI là công cụ hỗ trợ trong quá trình học tập, giúp tăng hiệu quả học tập chứ không hoàn toàn phụ thuộc vào nó Bên cạnh đó, sinh viên cần phải kiểm tra và xác minh độ tin cậy của các thông tin trước khi sử dụng,
so sánh các nguồn thông tin có liên quan nhằm tìm ra nguồn tư liệu phù hợp nhất như các trang chủ của tổ chức chính phủ, các tạp chí khoa học uy tín đã được công nhận hoặc các nguồn báo chí chính thống với độ uy tín cao Việc chọn lọc thông tin chất lượng, đáng tin cậy và phù hợp giúp hỗ trợ, phục vụ cho quá trình học tập và nghiên cứu của sinh viên một cách dễ dàng, tiện lợi hơn
6 KẾT LUẬN
Bài nghiên cứu trên đã được tác giả phân tích rõ tác động tích cực của việc sử dụng phần mềm AI trong quá trình học tập của sinh viên QTKD và điều này cũng ảnh hưởng đến quá trình lựa chọn sử dụng phần mềm AI của họ Tuy vậy vẫn tồn tại những mặt hạn chế nhất định mà cả nhóm sinh viên đã sử dụng hay chưa sử dụng đều phải đối mặt Nhằm giải quyết các vấn đề trên, nhóm tác giả đã đề xuất một số giải pháp mang tính khả thi, đảm bảo tính ứng dụng thực tế Chúng tôi hy vọng các kiến nghị sẽ được triển khai một cách có hiệu quả và góp phần cải thiện trải nghiệm học tập của sinh viên
Những kết quả nghiên cứu, đánh giá trong bài viết này là cơ sở để các bài nghiên cứu sau có thể tham khảo và phát triển tiếp bằng việc đưa ra những mô hình định lượng, giải pháp trong tương lai về việc thúc đẩy sự ứng dụng phần mềm AI trong quá trình học tập của sinh viên
Tài liệu tham khảo:
Du, N., & Hồng, N T H (2021) USING QUIZLET IN GENERATING
LEARNERS’ AUTONOMY IN LEARNING ENGLISH VOCABULARY Tạp Chí Khoa Học và Công Nghệ - Đại Học Thái Nguyên, 226(03), 34–42
https://www.vjol.info.vn/index.php/tnu/article/view/55493
Gasevic, D., Wah, B W., Hwang, G J & Xie, H (2020) (PDF) Vision, challenges, roles and research issues of Artificial Intelligence in Education ResearchGate https://doi.org/10.1016/j.caeai.2020.100001
Hưng, T V., & Hạnh, Đ T M (2021) Artificial intelligence in education: opportunities and challenges to the future of instructing and studying at university Tạp chí Khoa học và Công nghệ-Đại học Đà Nẵng, 38-42
Kazim, E., & Chaudhry, M A (2021) Artificial Intelligence in Education (AIEd): a high-level academic and industry note 2021 | AI and Ethics
00074-z
Trang 18https://link.springer.com/article/10.1007/s43681-021- Linh, V T (n.d.) Document Viewer TRÍ TUỆ NHÂN TẠO: GÓC NHÌN
VÀ GIẢI PHÁP Retrieved August 22, 2023, from https://repository.vnu.edu.vn/handle/VNU_123/94727
Ma, W., Adesope, O O., Nesbit, V., & Liu, Q (2014) Intelligent Tutoring Systems and Learning Outcomes: A Meta-Analysis https://www.apa.org/pubs/journals/features/edu-a0037123.pdf
Neil, H.T., & Cristina, H.L (2014) (PDF) The ASSISTments Ecosystem: Building a Platform that Brings Scientists and Teachers
Popenici, S A D., & Kerr, S (2017) Exploring the impact of artificial intelligence on teaching and learning in higher education Research and Practice in Technology Enhanced Learning, 12(1), 1–13 https://doi.org/10.1186/s41039-017-0062-8
Phong, N (2022) Sinh viên Đại học Nha Trang dùng trí tuệ nhân tạo bảo vệ san hô biển giaoducthoidai.vn https://giaoducthoidai.vn/post-499110.html
Quỳnh, N (2023) Tác động của công nghệ trí tuệ nhân tạo đối với giáo dục Báo Nhân Dân điện tử https://nhandan.vn/post-738678.html
Seo, K., Tang, J., Roll, I., Fels, S., & Yoon, D (2021) The impact of artificial
intelligence on learner–instructor interaction in online learning International Journal of Educational Technology in Higher Education,
https://doi.org/10.1186/s41239-021-00292-9
Sf, A., H, H., Mm, A., Mk, R., M, I., M, A.-M., & A, A.-M (2023) Impact of
artificial intelligence on human loss in decision making, laziness and safety in education Humanities & Social Sciences Communications, 10(1)
https://doi.org/10.1057/s41599-023-01787-8
Tiên, V T D T (2014) Khóa luận tốt nghiệp: Ứng dụng phần mềm khai phá
dữ liệu RapidMiner trong quản lý khách hàng vay vốn tại ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn chi nhánh huyện A Lưới http://bit.ly/3FVP01e
Toản, V (2023) Những cột mốc đánh dấu sự hình thành và phát triển của trí tuệ nhân tạo Báo Nhân Dân điện tử https://nhandan.vn/post-742632.html
Together for Minimally Invasive Research on Human Learning and Teaching ResearchGate https://doi.org/10.1007/s40593-014-0024-x
Vũ, V C., & Hoa, L T N (2020) Giải pháp ứng dụng công nghệ Chatbot trong đào tạo, bồi dưỡng lý luận chính trị trực tuyến trong thời đại cách mạng công nghiệp 4.0 Tạp chí Khoa học Yersin, 7, 42–42 https://vjol.info.vn/index.php/YERSIN/article/view/61945
Trang 19PHÂN TÍCH NHỮNG CƠ HỘI VÀ THÁCH THỨC CỦA DỊCH VỤ
VÍ SAU TRÊN VÍ ĐIỆN TỬ MOMO
Phạm Duy Đạt, HQ7-GE02 Nguyễn Phú Lộc, HQ7-GE04 Lưu Hoàng Khang, HQ7-GE04 GVHD: TS Nguyễn Phúc Quý Thạnh
Tóm tắt
Hiện nay, nhu cầu cầu mua hàng của người tiêu dùng có xu hướng dịch chuyển
về phía các nền tảng thương mại điện tử Nắm bắt được điều này, các dịch vụ trả sau lần lượt ra đời hòng đáp ứng nhu cầu khách hàng trên thị trường Dịch vụ mua trước trả sau giúp người tiêu dùng có thể nhanh chóng mua sản phẩm mà không cần thanh toán ngay, đồng thời mang lại lợi nhuận tiềm năng cho các tổ chức tài chính, tín dụng
Để bắt kịp xu hướng, Momo đã hợp tác cùng ngân hàng TpBank cho ra mắt dịch vụ ví mua trước trả sau dành cho các khách hàng sử dụng ứng dụng này Chính vì lẽ đó, đề tài “Những cơ hội và thách thức của dịch vụ ví mua trước trả sau trên ví điện tử Momo” được nhóm tác giả tiến hành nghiên cứu và phân tích thông qua phương pháp định tính, tổng hợp và phân tích dữ liệu Từ đó, đưa ra những kết luận cũng như đánh giá về tính khả thi của những cơ hội và thách thức mà dịch vụ này mang lại cho ứng dụng ví điện
“Phân tích những cơ hội và thách thức của dịch vụ ví trả sau trên ứng dụng ví điện tử Momo” được nhóm lựa chọn thực hiện nhằm đưa ra góc nhìn bao quát đối với những cơ hội cũng như những thách thức mà ví trả sau của Momo phải đối mặt Sau đó, tìm ra những giải pháp nhằm tối đa hóa tiềm năng của các cơ hội và hạn chế những khó khăn, thách thức của ví trả sau và đưa ra những gợi ý để dịch vụ này phát triển rộng rãi hơn
Trang 202 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.1 Giới thiệu chung về Momo
Ví điện tử Momo, gọi tắt là Momo, được phát triển bởi Công ty Cổ phần Dịch vụ
Di động Trực tuyến (M_Service) khoản 8 năm trước ngày 02/06/2014 với mục tiêu hỗ trợ người dùng thực hiện các thao tác giao dịch, thanh toán các dịch vụ trên các thiết bị điện tử Momo hiện tại là nền tảng ví điện tử lớn nhất chiếm hơn 80% thị phần trong lĩnh vực thanh toán kỹ thuật số cùng với hơn 31 triệu người dùng vào năm 2022 thông qua việc liên kết với phần lớn các ngân hàng cũng như số lượng lớn các thương nhân
trong nước (Momo (2014) Ứng dụng Momo và những cú hích sau 1 năm ra mắt Từ:
nam-ra-mat-41)
https://momo.vn/tin-tuc/tin-tuc-su-kien/ung-dung-momo-va-nhung-cu-hich-sau-mot-Hiện tại, Momo hỗ trợ người tiêu dùng thanh toán hơn 200 dịch vụ khác nhau từ thanh toán các dịch vụ như điện, nước, thẻ điện thoại, internet, các dịch vụ du lịch, ăn uống cho đến các dịch vụ tài chính như bảo hiểm, ngân hàng Vào ngày 10/08/2021, ví điện tử Momo kết hợp với Ngân hàng TPBank cho ra mắt dịch vụ ví trả sau cho phép
người dùng trải nghiệm dịch vụ mua trước trả sau (Momo (2014) Momo có những dịch
vụ gì? Từ: https://momo.vn/hoi-dap/momo-co-nhung-dich-vu-gi)
2.2 Giới thiệu về một số sản phẩm dịch vụ của Momo
Dưới sự phát triển không ngừng, hiện tại Momo có đến 10 dịch vụ để mang lại
sự tiện lợi cho khách hàng Đây là điểm độc nhất mà chỉ có ví Momo mới có mà không nhiều đối thủ có thể cạnh tranh Các sản phẩm dịch vụ mà ví Momo hiện có như sau:
- Chuyển tiền: Đây là dịch vụ để người sử dụng chuyển tiền được nạp vào tài khoản Momo thông qua ngân hàng đến số điện thoại đăng kí tài khoản Momo khác Hình thức chuyển hoàn toàn không tốn phí và sau khi nhận tiền người dùng có thể rút
trực tiếp vào thẻ ngân hàng với mức tối thiểu là 50.000 đồng (Momo (2014) Momo có
những dịch vụ gì? Từ: https://momo.vn/hoi-dap/momo-co-nhung-dich-vu-gi)
- Chuyển tiền ngân hàng: Dịch vụ này cho phép người dùng chuyển tiền cho các tài khoản ngân hàng khác 30 lần giao dịch đầu tiên miễn phí trong 1 tháng với tổng số giao dịch không vượt quá 5 triệu đồng Nếu vượt quá khoản này thì phí sẽ được tính như sau: 3.300 đồng + 0.65%*(số tiền chuyển) Hiện tại Momo hỗ trợ chuyển tiền đến 54
ngân hàng trên cả nước (Momo (2014) Momo có những dịch vụ gì? Từ:
Trang 21- Mua mã thẻ di động: Khách hàng sử dụng dịch vụ này có thể mua thẻ điện thoại
để có thể sử dụng sau hoặc tặng cho người khác (Momo (2014) Momo có những dịch
vụ gì? Từ: https://momo.vn/hoi-dap/momo-co-nhung-dich-vu-gi)
- Heo đất Momo: Dịch vụ giải trí Heo đất Momo giúp người dùng tiết kiệm tiền khi mua hàng với hoàn tiền có thể lên đến 50% Mục tiêu của dịch vụ này là giúp đỡ cộng đồng khi mỗi 1 heo vàng kiếm được có để đổi từ 80-1000 đồng vào các quỹ hỗ trợ
cộng đồng (Momo (2014) Momo có những dịch vụ gì? Từ:
https://momo.vn/hoi-dap/momo-co-nhung-dich-vu-gi)
- Data 3G/4G: Người dùng có thể thông qua dịch vụ này để mua các gói Data
3G/4G để truy cập mạng internet tốc độ cao khi không dùng wifi (Momo (2014) Momo
có những dịch vụ gì? Từ: https://momo.vn/hoi-dap/momo-co-nhung-dich-vu-gi)
- Túi thần tài: Dịch vụ giúp khách hàng gửi tiền tiết kiệm sinh lời đến 5%/năm
- Ví trả sau: Dịch vụ cho phép người dùng ứng trước một khoản vay tiêu dùng từ 1/3/5/7/10 triệu dựa vào mức độ uy tín cũng như là số lần sử dụng Khoản vay tiêu dùng này sẽ không tính lãi nếu khách hàng trả tiền đúng hạn vào trước ngày 5/10/15 của tháng
sau tương đương với 3 hạn mức (Momo (2021) Điều kiện và điều khoản sử dụng ví trả
2.3 Khái niệm mua trước trả sau và Ví trả sau Momo
Khái niệm mua trước trả sau: mua trước trả sau là một hình thức hỗ trợ tài chính ngắn hạn hạn giúp chia nhỏ các khoản thanh toán thành nhiều lần bằng nhau sau lần thanh toán đầu tiên sử dụng hình thức này Các khoản thanh toán còn lại sẽ được tính vào thẻ ghi nợ hoặc thẻ tín dụng cho đến khi khoản thanh toán được trả đầy đủ Các gói dịch vụ này thường đi kèm với các khoản lãi suất hoặc phí trả chậm tùy vào công ty cung cấp hoặc khoản vay Các dịch vụ này thường xuất hiện khi mua sắm trực tuyến hay ở các cửa hàng
Ví trả sau của Momo: Về cơ bản, ví trả sau của Momo cũng dựa trên cơ chế mua trước trả sau Tuy nhiên, ví trả sau được ra đời trong giai đoạn dịch Covid vào năm 2021 nhằm hỗ trợ người dân vượt qua khó khăn Ví trả sau thông qua ngân hàng TPBank cho phép người tiêu dùng có thể sử dụng để chi trả các khoản dịch vụ, mua sắm trong 5 hạn mức: 1 triệu, 3 triệu, 5 triệu, 7 triệu và 10 triệu Và cũng dựa trên 5 hạn mức đó, người tiêu dùng sẽ phải thanh toán trước ngày 5, 10, 15 của tháng kế tiếp Với hạn mức 1 triệu thì người dùng sẽ phải thanh toán trước ngày 5, với 3 triệu thì phải thanh toán trước ngày
10, và sau 5 triệu thì người dùng phải thanh toán vào trước ngày 15 của tháng sau Nếu như người tiêu dùng người dùng trả đúng hạn thì lãi suất cũng như chi phí phát sinh từ khoản vay sẽ là 0% Ngược lại, nếu trả chậm thì người tiêu dùng sẽ trả lãi suất 0,15% một ngày tương đương với 4,5% một tháng cộng thêm phí trả chậm được tính là 5% đối với 1-4 ngày quá hạn, 10% đối với 5-9 ngày, 15% với 10-14 ngày, và con số này là 20%
Trang 22nếu trên 14 ngày quá hạn (Momo (2021) Điều kiện và điều khoản sử dụng ví trả sau
Từ: https://momo.vn/hoi-dap/dieu-kien-dieu-khoan-su-dung-vi-tra-sau)
2.3.1 Cách sử dụng Ví trả sau Momo
Để có thể sử dụng được dịch vụ Ví trả sau thì người sử dụng cần có đủ 700 điểm tin cậy Sau đó người sẽ vào phần dịch vụ Ví trả sau để bắt đầu sử dụng hạn mức cho vay ban đầu là 1tr Để sử dụng Ví trả sau, khi khách hàng thanh toán bất cứ dịch vụ thanh toán nào, thay vì ở nguồn tiền mặc định là Ví momo, khách hàng bấm vào dòng chữ thay đổi Lúc này Ví trả sau sẽ trở thành một lựa chọn bên cạnh Ví momo, khách hàng chỉ cần bấm vào để chọn làm phương thức thanh toán Hạn mức thanh toán sẽ nằm
trong khoản từ 1/3/5/7/10 triệu dựa trên mức độ uy tín và số lần sử dụng ví trả sau
(Momo (2021) Điều kiện và điều khoản sử dụng ví trả sau Từ: dap/dieu-kien-dieu-khoan-su-dung-vi-tra-sau)
https://momo.vn/hoi-2.3.2 Ưu và nhược điểm của Ví trả sau Momo
nước (Momo (2021) Điều kiện và điều khoản sử dụng ví trả sau Từ:
https://momo.vn/hoi-dap/dieu-kien-dieu-khoan-su-dung-vi-tra-sau)
3 NHỮNG CƠ HỘI VÀ THÁCH THỨC CỦA VÍ TRẢ SAU TRÊN MOMO 3.1 Các công trình nghiên cứu liên quan đến dịch vụ ngân hàng, thương mại điện tử trực tuyến
Các nghiên cứu có liên quan đến dịch vụ trực tuyến của ngân hàng có thể kể đến nghiên cứu “Ngân hàng số: Cơ hội và thách thức cho ngành Ngân hàng ở Việt Nam”
Trang 23của Thạc sĩ Phan Thị Lệ Thúy, thuộc Trường Đại học Nha Trang được đăng trên tạp chí Công Thương ngày 20/7/2022 Nghiên cứu đã chỉ ra những cơ hội và thách thức khi phát triển ngân hàng số cũng như đưa ra những khuyến nghị về việc thay đổi thói quen
sử dụng tiền mặt của người dân Việt Nam Đồng thời đưa ra các giải pháp để khắc phục những hạn chế, hoàn thiện về cơ sở pháp lý cũng như công nghệ Tiếp theo là nghiên cứu về “Big Data – Lợi ích và thách thức đối với thương mại điện tử” của Lê Thị Kim Thoa – Nguyễn Thanh Bình được đăng trên tạp chí Công Thương số thứ 25 tháng 11 năm 2021 Nghiên cứu này đưa ra những phân tích chuyên sâu về những cơ hội và thách thức khi sử dụng công nghệ dữ liệu lớn Dữ liệu lớn là công nghệ liên quan trực tiếp đến thương mại điện tử cũng như bất kỳ dịch vụ tài chính nào trong đó có ngân hàng Những nghiên cứu trên đều có liên quan cả trực tiếp và gián tiếp đến việc phân tích những cơ hội và thách thức của Ví trả sau Momo khi dịch vụ này liên quan đến hoạt động tín dụng tiêu dùng của Ngân hàng Thương Mại Cổ Phần Tiên Phong và công nghệ big data mà nền tảng ứng dụng Momo sử dụng để kết nối, lưu trữ thông tin của số lượng khách hàng khổng lồ
3.2 Các yếu tố vĩ mô đem đến những cơ hội và thách thức cho ví trả sau Momo
3.2.1 Khoa học – Công nghệ
Dưới tác động của sự phát triển công nghệ trong cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, các công nghệ thương mại điện tử cùng với các giải pháp kĩ thuật số được đẩy mạnh phát triển Dưới sự kết hợp của công nghệ này, việc các sản phẩm công nghệ như ví điện
tử trở thành nền tảng thanh toán chính chỉ còn nằm ở thời gian Đối với Momo, công nghệ này mang lại lợi ích rất lớn trong việc phát triển trở thành một siêu ứng dụng Đầu tiên và quan trọng nhất có thể kể đến chính là Big data, công nghệ này những cơ hội giúp ví điện tử Momo nói riêng cũng như các ứng dụng tài chính nói chung liên kết với
số lượng lớn khách hàng từ đó đưa ra dịch vụ, sản phẩm phù hợp Big data còn có thể giúp doanh nghiệp phân tích, nắm bắt và đưa ra dự đoán về nhu cầu của khách hàng thông qua xu hướng tiêu dùng, mua sắm của họ Thông qua Big data, các doanh nghiệp như Momo có thể hiểu rõ hơn về khách hàng của mình để từ đó đưa ra những quyết định phù hợp Không chỉ có vậy, công nghệ này còn giúp quản lý người bán tốt hơn đồng thời nó còn giúp việc Marketing online trở nên dễ dàng khi nắm rõ hầu hết thông tin của các khách hàng đã có sẵn Từ đó, họ chỉ cần lên kế hoạch để tiếp cận số lượng lớn khách hàng một cách phù hợp với sự trợ giúp của công nghệ này Ví trả sau trên Momo cũng dựa trên công nghệ này để tiếp cận số lượng 31 triệu người dùng Momo từ đó tối đa hóa lượng khách hàng sử dụng cũng như giúp cải thiện chất lượng dịch vụ của mình
Bên cạnh những cơ hội đó, Big data cũng có những thách thức nhất định có thể
kể đến là cần chi phí đầu tư cơ sở hạ tầng rất lớn vì số lượng thông tin khổng lồ cần được xử lý bởi nhiều phần mềm, công cụ và số lượng lớn máy tính công nghệ cao hoạt động cùng một lúc Đồng thời, cần phải xây dựng các hệ thống để lưu trữ lượng thông tin khổng lồ cũng như mã hóa và bảo vệ thông tin khách hàng Chưa dừng lại ở đó, việc thiếu hụt các chuyên gia công nghệ cũng là một yếu tố dẫn đến thách thức cho các doanh nghiệp sử dụng Big data trong đó có Momo và ví trả sau, hiện tại thì nhu cầu sử dụng
Trang 24công nghệ này đã tăng 46% so với năm 2020 và được dự đoán sẽ thiếu hụt từ 70000 đến
90000 nhân sự trong lĩnh vực này (Lê Thị Kim Thoa – Nguyễn Thanh Bình (2021) Big
data – lợi ích và thách thức đối với thương mại điện tử Tạp chí Công thương, số 25, tháng 11 năm 2021.)
3.2.2 Văn hóa xã hội
Hiện nay, số lượng người sử dụng Internet và điện thoại thông minh của nước ta ngày càng gia tăng, con số này là gần 66,9 triệu người tương đương độ phủ sóng cao
khoảng 68% (ThS Phan Thị Lệ Thúy (2021) Ngân hàng số: Cơ hội và thách thức cho
ngành Ngân hàng ở Việt Nam Tạp chí Công Thương - Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ, Số 11, tháng 5 năm 2022.) Điều này mang lại cơ hội để
nước ta phát triển các dịch vụ ngân hàng số, tín dụng online nói chung và cũng gián tiếp mang lại cơ hội phát triển cho ví trả sau Momo nói riêng Cùng với đó, sau khi trải qua hơn 2 năm bị hạn chế các hoạt động như di chuyển, giao dịch mua bán trực tiếp, hay du lịch do dịch Covid 19 thì dịch vụ thương mại điện tử đã có cơ hội để phát triển một cách vượt bậc Do ảnh hưởng của Covid 19, người dân hiện nay có xu hướng sử dụng ví điện
tử để có thể mua sắm trên các ứng dụng điện tử Số lượng người tiêu dùng hiện tại có
sử dụng ví điện tử chiếm tới 76% sau đợt dịch Covid 19 (Vtv Digital (2021) Visa: 76%
người Việt dùng ví điện tử để thanh toán Từ: dung-vi-dien-tu-de-thanh-toan-20220602091719406.htm) Đồng thời mua trước trả sau
https://vtv.vn/kinh-te/visa-76-nguoi-viet-ở Việt Nam cũng được dự báo sẽ bùng nổ do ảnh hướng của Covid 19 khiến việc nhu cầu mua sắm online tăng trưởng nhanh chóng Ngoài ra, Gen Z hiện nay cũng có xu hướng ưa chuộng với mua trước trả sau hơn so với việc đi vay tín dụng Đây cũng là một cơ hội để Momo cùng ví trả sau mang lại những thành công khi tiếp cận với lượng khách hàng này trong bối cảnh xã hội hiện nay
Dưới sự phát triển công nghệ, thanh toán online cũng phát triển vượt ngoài mong đợi dẫn đến xu hướng thanh toán không dùng tiền mặt ngày càng gia tăng Điều này mang lại nhiều cơ hội tăng trưởng cho ngân hàng số nói chung và Momo cùng ví trả sau
nói riêng “Theo thống kê của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, hoạt động thanh toán
không dùng tiền mặt năm 2021 đạt mức tăng trưởng cao, như: Qua kênh Internet tăng
48,8% về số lượng và 32,6% về giá trị; Qua kênh điện thoại di động tăng 76,2% và 87,5%, thanh toán qua QR code lên đến 200% so với 2020; Tỷ trọng các giao dịch rút tiền mặt qua ATM trên tổng các giao dịch xử lý qua hệ thống của NAPAS giảm mạnh từ 26% năm 2020 xuống còn 12% Mặc dù đại dịch Covid-19 xuất hiện đã ảnh hưởng tiêu cực đến nền kinh tế nhưng không thể phủ nhận đây chính là một trong những nguyên nhân thúc đẩy người dân gia tăng sử dụng các dịch vụ ngân hàng số Cụ thể, trong giai đoạn giãn cách xã hội, việc mua sắm online gia tăng mạnh mẽ và kèm với đó là sự phát triển của các phương thức thanh toán không tiền mặt qua chuyển khoản, qua ví điện tử liên kết với các sàn thương mại điện tử, Ngay khi các lệnh giãn cách được xóa bỏ, nhiều người vẫn duy trì thói quen thanh toán này.” (ThS Phan Thị Lệ Thúy (2021) Ngân hàng số: Cơ hội và thách thức cho ngành Ngân hàng ở Việt Nam Tạp chí Công Thương - Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ, Số 11, tháng 5 năm 2022.)
Trang 253.2.3 Chính trị - Pháp luật
Hiện tại, hành lang pháp lý đối với ngân hàng số đang được phát triển và hoàn thiện Theo ThS Phan Thị Lệ Thúy (2022), dựa trên một số quyết định, đề án được nhà nước ban hành nhằm đẩy mạnh việc phát triển ngân hàng số hiện nay như việc phê duyệt
Đề án phát triển thanh toán không dùng tiền mặt tại Việt Nam giai đoạn 2021-2025 thông qua quyết định 1813/QĐ-TTg ban hành ngày 28/10/2021 hay quyết định số 810/QĐ-NHNN ngày 11/5/2021 với Kế hoạch chuyển đổi số ngành Ngân hàng năm
2025 đến 2030 với mục tiêu cụ thể là khách hàng được cho phép thực hiện hơn một nửa
số nghiệp vụ ngân hàng trên nền tảng số, người trưởng thành sử dụng dịch vụ thanh toán điện tử phải đạt ít nhất 50% và tối thiểu 70% các giao dịch của khách hàng phải được
thực hiện qua nền tảng số (ThS Phan Thị Lệ Thúy (2021) Ngân hàng số: Cơ hội và
thách thức cho ngành Ngân hàng ở Việt Nam Tạp chí Công Thương - Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ, Số 11, tháng 5 năm 2022.) Bên cạnh đó,
Nhà nước còn đưa ra chỉ thị số 2/CT-NHNN về việc đẩy mạnh chuyển đối số và đảm bảo an ninh, an toàn thông tin trong hoạt động ngân hàng Để làm rõ hơn, Ví trả sau của Momo là một sản phẩm trung gian giữa ngân hàng TPBank và Momo, điều này tạo cơ hội để bổ sung những điều khoản mang lại hiệu quả pháp lý nhằm giúp các ngân hàng phát triển hơn khi chuyển đổi sang ngân hàng số Vì ví trả sau là một sản phẩm tín dụng tiêu dùng ngắn hạn nên việc hoàn thiện cơ sở pháp lý sẽ giúp cho cả doanh nghiệp và người tiêu dùng có thể thực hiện các giao dịch một cách an toàn hơn cũng như giúp các ngân hàng phát triển về cả doanh thu
Tuy nhiên, điều này cũng mang lại một số thách thức nhất định do việc phát triển
về mặt công nghệ điện tử nhanh hơn việc phát triển khung pháp lý Các công nghệ phát triển từng ngày trong khi đó các ngân hàng đã quen với việc làm việc theo pháp luật, dẫn đến việc hiện tại cơ sở pháp lý dành cho các hoạt động ngân hàng trên nền tảng điện
tử, công nghệ số còn rất yếu chưa thể bảo vệ được khách hàng Cộng thêm việc chưa có những quy định về eKYC cũng là một rào cản khiến khách hàng và các ngân hàng vẫn còn e ngại trong việc chuyển đổi, áp dụng công nghệ điện tử qua các dịch vụ ngân hàng
số
3.3 Các yếu tố vi mô đem đến những cơ hội và thách thức cho ví trả sau Momo
3.3.1 Đối thủ cạnh tranh trực tiếp
Các đối thủ cạnh tranh của Momo có thể kể đến là các ví điện tử như ZaloPay, VNPAY
https://nld.com.vn/cong-nghe/zalo-vao-top-ung-dung-duoc-yeu-thể kể đến như mua vé xem phim, vé đi du lịch, thanh toán hóa đơn, chuyển tiền – nhận tiền, mua thẻ điện thoại và các gói cước 3g/4g Ngoài ra ZaloPay hiện đã có thể liên kết
Trang 26với các dịch vụ thương mại điện tử cũng như ăn uống trên các nền tảng như Baemin, Grabfood, Lorship Tuy nhiên về dịch vụ ví trả sau thì vẫn chưa được phía ZaloPay phát triển để có thể cạnh tranh với Momo
VNPAY
Ví điện tử VNPAY được thiết kế và phát hành bởi Công ty Cổ phần giải pháp thanh toán Việt Nam (VNPAY) vào tháng 3/2021 Đây là ví điện tử hướng đến gia đình Bên cạnh các dịch vụ tiện ích giống với Momo và ZaloPay thì VNPAY còn có những dịch vụ đi kèm đặc biệt khác như đặt sân Golf, taxi, hoa, giao hàng và dịch vụ ví gia đình cho phép người dùng có thể tạo ví cho các thành viên trong gia đình Chưa dừng lại ở đó, từ ngày 18/1/2020, VNPAY đã kết hợp với Vietnam Airline để có thể cho ra mắt hình thức trả sau trên ứng dụng Vietnam Airline Hiện tại VNPAY đang có tiềm năng phát triển và cạnh tranh trực tiếp với Momo bên cạnh ZaloPay Tuy nhiên thì ví điện tử này chưa có hình thức thanh toán trả sau dành cho các hoạt động giao dịch khác trừ thanh toán trên Vietnam Airline
Nhìn chung các ví điện tử đều có các chức năng cơ bản như chuyển tiền, thanh toán hóa đơn, mua thẻ điện thoại, tuy nhiên chỉ có VNPAY và ZaloPay là có khả năng cạnh tranh trực tiếp với Momo Mặc dù vậy, hiện nay chỉ Momo mới có ví trả sau cho phép khách hàng sử dụng để thanh toán hóa đơn trả sau Đây vừa là lợi thế vừa là cơ hội
để Momo khẳng định vị trí của mình đồng thời chiếm giữ độc quyền thị trường trả sau trên nền tảng ví điện tử
3.3.2 Đối thủ cạnh tranh tiềm ẩn
ShopeePay
ShopeePay hay được biết với cái tên trước đây là AirPay, hiện tại ShopeePay được sử dụng để thanh toán các giao dịch mua hàng trên nền tảng thương mại điện tử Shopee một cách dễ dàng hơn Các dịch vụ của Ví ShopeePay chỉ bao gồm chuyển và nhận tiền từ Ví ShopeePay khác, thanh toán mua hàng, rút tiền về tài khoản ngân hàng Tuy nhiên, ShopeePay có rất nhiều hạn chế và không thể cạnh tranh trực tiếp với Momo được Đầu tiên có thể kể đến là thiếu đi các dịch vụ tiện ích khác khi so sánh với Momo Tiếp đến là việc nạp tiền vào ShopeePay cũng có hạn chế lớn đối với người sử dụng khi chỉ cho phép người dùng nạp cố định tối thiểu là 200000 ngàn Các lựa chọn còn lại là 300000/500000 ngàn và 1/1.5 triệu đồng ShopeePay cũng không cho phép người dùng
sử dụng dịch vụ trả sau Điều này làm giảm đáng kể khả năng cạnh tranh của ứng dụng này đối với ví trả sau của Momo
Các ứng dụng điện thoại của Các ngân hàng
Hiện nay, trong thời đại công nghệ số, các ngân hàng đã cho ra mắt các ứng dụng Internet-Banking nhằm hỗ trợ người dùng chuyển tiền, nạp tiền điện thoại, trong đó còn
có các dịch vụ khác như chuyển tiền quốc tế, thanh toán hóa đơn, trả góp thẻ tín dụng, đầu tư tài chính, bảo hiểm, chứng khoán, vay tiêu dùng, trong đó nổi bật là ứng dụng của MBBank, VIB, VietinBank Đây là thách thức của Momo và ví trả sau khi các ứng dụng này cho cũng cung cấp dịch vụ cho vay tiêu dùng nhưng đăng ký phức tạp và khó hơn so với ví trả sau trên Momo
Trang 273.3.3 Sản phẩm thay thế
Thẻ tín dụng
Thẻ tín dụng là thẻ được cấp bởi ngân hàng với một hạn mức nhất định phụ thuộc vào nhu cầu của khách hàng Thẻ được dùng để thanh toán, dùng trước trả tiền sau và khách hàng buộc phải trả tiền trước thời hạn thanh toán khoản vay Tùy ngân hàng, sau khoản thời gian 45 ngày (có ngân hàng là 55 ngày) khách hàng chưa thanh toán khoản vay sẽ không được ân hạn lãi suất nữa và bắt đầu tính lãi Lãi suất của thẻ tín dụng từ
25% đến 40% tùy vào loại thẻ của các ngân hàng khác nhau (HSBC Làm thế nào để
được 55 ngày miễn lãi khi dùng thẻ tín dụng? Truy cập ngày 27/9/2023 Từ: https://www.hsbc.com.vn/credit-cards/articles/what-is-credit-card-interest-free-
period/) Chức năng của thẻ tín dụng bao gồm thanh toán dịch vụ, hàng hóa, rút tiền mặt,
chuyển đổi trả góp Hiện nay, để mở thẻ tín dụng, khách hàng cần phải cung cấp đầy đủ thông tin chứng minh thu nhập, chỗ ở, chứng minh công việc Sau khoản 10 đến 15 ngày thì khách hàng sẽ nhận được thẻ
Điểm cộng của thẻ tín dụng là giúp khách hàng mua trước trả sau với thời gian
ân hạn lãi suất lâu, có nhiều ưu đãi từ ngân hàng phát hành cũng như có thể rút tiền mặt trong lúc cần thiết
Điểm trừ là rất dễ rơi vào cảnh nợ nần nếu như khách hàng chi tiêu không kiểm soát, không thể chuyển khoản, khi rút tiền mặt nếu khách hàng không trả nợ đúng hạn
sẽ bị phạt thêm lãi hoặc không được ân hạn lãi suất
Thẻ ghi nợ
Thẻ ghi nợ được thiết kế nhằm thanh toán thay thế tiền mặt, khác với thẻ tín dụng được ngân hàng cung cấp một khoản hạn mức nhất định theo nhu cầu của khách hàng thì số tiền trong thẻ ghi nợ sẽ dựa vào số tiền trong tài khoản của khách hàng thông qua việc nạp vào thẻ ghi nợ Chức năng của thẻ ghi nợ gồm có chuyển tiền, rút tiền, gửi tiết kiệm, nạp tiền điện thoại Tương tự như thẻ tín dụng, mở thẻ ghi nợ cũng cần có các thông tin đầy đủ để chứng minh thu nhập, nơi ở, chứng minh công việc và các giấy tờ
cá nhân liên quan như căn cước công dân
Điểm cộng của thẻ ghi nợ là có lãi suất cũng như các chi phí rút tiền và chuyển tiền rẻ Thẻ có chức năng chuyển tiền như dịch vụ internet banking cũng như tại cây ATM
Điểm trừ là cần phải bảo vệ thật kĩ mã Pin và mật khẩu, tránh làm mất vào tay người gây ra các giao dịch xấu khiến cho chủ thẻ mất tiền oan
Nhìn chung thẻ tín dụng và thẻ ghi nợ là hai sản phẩm có thể thay thế đối với ví trả sau Momo, thế nhưng việc sử dụng thẻ tín dụng và thẻ ghi nợ có phần không tiện lợi như ví trả sau Momo Lợi thế của thẻ tín dụng là có thể có hạn mức lớn hơn hạn mức ví trả sau của Momo cung cấp cho người dùng Đây là hai loại sản phẩm có thể tạo ra thách thức cho ví trả sau của Momo
Trang 283.3.4 Khách hàng
Số lượng người sử dụng ví điện tử đã tăng từ 16% năm 2017 lên 56% năm 2021 (Trọng Đạt (2023) Số người Việt dùng dịch vụ Fintech tăng 3,5 lần trong 4 năm Từ: https://vietnamnet.vn/so-nguoi-viet-dung-dich-vu-fintech-tang-35-lan-trong-4-nam-795057.html) Điều này chứng tỏ sử dụng ví điện tử sẽ trở thành xu hướng thanh toán của người dùng trong tương lai Phần lớn người sử dụng Momo là thế hệ trẻ am hiểu về công nghệ cũng như những người có nhu cầu sử dụng các dịch vụ
Tính đến năm 2022, số lượng người sử dụng Momo đã tăng lên 31 triệu người chiếm gần 1/3 dân số cả nước (Momo (2023) MoMo là Fintech phổ biến nhất trên mạng xã hội năm 2022 Từ: https://momo.vn/tin-tuc/tin-tuc-su-kien/momo-la-fintech-pho-bien-nhat-tren-mang-xa-hoi-4016)
Sau khoản 4 năm ra mắt, hiện tại số lượng người sử dụng các dịch vụ tài chính bảo hiểm của Momo đã tăng lên hơn 10 triệu người Trong đó có khoản 4 triệu người sử dụng dịch vụ cho vay, 4 triệu người sử dụng dịch vụ đầu tư, phần còn lại sử dụng các
dịch vụ bảo hiểm (T.M (2023) Sau 4 năm, đã có 10 triệu người tin dùng dịch vụ tài
chính - bảo hiểm trên MoMo Từ: 10-trieu-nguoi-tin-dung-dich-vu-tai-chinh-bao-hiem-tren-momo-40271.html)
https://thitruongtaichinhtiente.vn/sau-4-nam-da-co-Với 10 triệu người tương đương 30% trong số người dùng tiếp cận với các dịch
vụ tài chính Đây là cơ hội để ví trả sau Momo phát triển với số lượng người có nhu cầu
sử dụng các dịch vụ tài chính ngắn hạn đang tăng lên một cách rõ rệt
3.3.5 Nhà cung cấp
Ví trả sau là sản phẩm được TPBank và Momo hợp tác triển khai, trong đó ví trả sau được dịch vụ được cung cấp bởi TPBank dưới dạng hợp đồng tín dụng và Momo là trung gian Momo hợp tác với TPBank cho phép ví trả sau tiếp cận số lượng người dùng lên tới 31 triệu người TPBank dưới vai trò là nhà cung cấp đã hỗ trợ ví trả sau thanh toán gần như toàn bộ dịch vụ trên ứng dụng Momo trong đó bao gồm mua vé xem phim, thẻ điện thoại, thanh toán hóa đơn tất cả các loại, thanh toán dịch vụ du lịch, thanh toán bảo hiểm, mua bảo hiểm, thanh toán tại các điểm bán hàng ăn uống hợp tác với Momo, thanh toán tại các siêu thị, cửa hàng tiện lợi, mua sắm online trên momo Đây là cơ hội
mà nhà cung cấp TPBank và ví trả sau mang lại nhằm giúp thúc đẩy tiêu dùng của khách hàng trên Momo mang lại lợi ích cho cả TPBank và Momo
3.3.6 Rào cản
Khác với các đối thủ cạnh tranh trực tiếp, Momo có lợi thế tạo ra rào cản khi hợp tác với tổ chức tài chính uy tín trên thị trường là TPBank Trong khi đó, có rất ít các ví điện tử cũng như các ứng dụng khác cung cấp dịch vụ ví trả sau do không có sự liên kết với các tổ chức tài chính uy tín và một phần do sự thiếu minh bạch từ phần lớn các tổ chức tín dụng bên ngoài Đây là cơ hội để ví trả sau trên Momo dẫn đầu trong xu hướng BNPL
Trang 294 NHỮNG GIẢI PHÁP ĐỂ TẬN DỤNG CƠ HỘI ĐỂ PHÁT TRIỂN VÍ TRẢ SAU
VÀ HẠN CHẾ NHỮNG THÁCH THỨC KÌM HÃM SỰ PHÁT TRIỂN
Hiện tại, có những lý do khiến khách hàng phải suy nghĩ trước khi sử dụng ví trả sau Momo Mặc dù mang lại rất nhiều tiện ích, nhanh chóng, không cần nhiều thủ tục rườm rà và không cần chứng minh thu nhập, tuy nhiên người dùng hiện nay vẫn còn đang cân nhắc khá nhiều khi sử dụng ví trả sau Momo vì một vài lý do liên quan đến an toàn dịch vụ cũng như là thiếu những cơ sở pháp lý để bảo vệ người tiêu dùng Sau khi tham khảo các nghiên cứu liên quan đến ngân hàng số là và công nghệ từ Tạp chí Công Thương, nhóm nghiên cứu đã tổng hợp và có những đề xuất giải pháp và đề xuất như sau
Dựa trên nghiên cứu về công nghệ Big data của hai tác giả là Lê Thị Kim Thoa
và Nguyễn Thanh Bình và nghiên cứu về ngân hàng số của Thạc sĩ Phan Thị Lệ Thúy thuộc Tạp chí Công thương, nhóm nghiên cứu và kế thừa và đưa ra những giải pháp để giúp Momo và ví trả sau có thể tận dụng cơ hội và hạn chế những thách thức
Đầu tiên đó chính là tập trung đầu tư về công nghệ, do xu hướng thanh toán trực tuyến ngày càng tăng sẽ dẫn đến lượng khách hàng tham gia sử dụng Momo và ví trả sau ngày càng nhiều Đầu tư về công nghệ sẽ giúp cho Momo và ví trả sau tiếp cận được nhiều khách hàng hơn cũng như dễ dàng có thể quản lý được nguồn thông tin khổng lồ
từ chính những khách hàng này mang lại nhằm vạch ra các kế hoạch gia tăng nhu cầu tiêu dùng của khách hàng để tối đa hóa doanh thu và lợi nhuận cho doanh nghiệp Bên cạnh đó thì công nghệ cao cũng làm hạn chế những rủi ro kỹ thuật và an toàn thông tin khi khách hàng sử dụng dịch vụ tài chính
Thứ hai là tăng cường đào tạo đội ngũ nhân viên, do nhu cầu sử dụng công nghệ của các doanh nghiệp ngày càng tăng, trong đó có Momo Tổ chức xây dựng các chương trình đào tạo, các khóa học về công nghệ kỹ thuật dành cho nhân sự của doanh nghiệp
sẽ giúp hạn chế việc thiếu hụt các nhân sự công nghệ cao trong tương lai Đảm bảo được chất lượng dịch vụ cũng như khả năng phát triển của Momo và ví trả sau về lâu dài
Thứ ba là tiếp tục xây dựng và cải thiện hệ thống pháp lý dựa trên cơ sở pháp luật hiện hành Phát triển và bổ sung các nghiệp vụ nhằm bảo vệ người tiêu dùng khỏi những thủ đoạn lừa đảo, tin tặc và đồng thời tạo điều kiện để khách hàng có thể thực hiện eKYC Có hợp đồng điện tử rõ ràng cũng như hỗ trợ khách hàng thực hiện chữ ký điện
tử một cách chính xác để tránh những mâu thuẫn về sau
Thứ tư là giảm chi phí dịch vụ tài chính, do các chi phí của dịch vụ Ví trả sau cao hơn trung bình của các sản phẩm tài chính từ các ngân hàng khách sẽ dẫn đến một rào cản cho khách hàng tham gia nếu như họ là những người đóng tiền trễ hạn Hiện tại, mức lãi suất trong kì hạn và mức lãi xuất phạt của Ví trả sau Momo lần lượt là
0,15%/ngày (54,75%/năm) và 0.23%/ngày (84%/năm) (Nguyễn Thị Trương Thu Thảo
(2021) Cách đăng ký Ví trả sau trên MoMo, vay tiền nhanh chóng Từ: https://www.thegioididong.com/game-app/cach-dang-ky-vi-tra-sau-tren-momo-vay-
tien-nhanh-chong-1360975)
Trang 30Để khuyến khích nhiều người sử dụng Ví trả sau, Momo nên giảm mức lãi xuất trong kì hạn và lãi xuất phạt xuống còn lần lượt 25%/năm và 40%/năm Điều này có thể giúp cho khách hàng tự tin lựa chọn ví trả sau hơn cũng như làm tăng lợi thế cạnh tranh của Ví trả sau Momo, từ đó giúp dịch vụ này phát triển mạnh hơn so với đối thủ
5 KẾT LUẬN
Thời đại công nghệ 4.0, các ứng dụng digital banking và các ví điện tử nổi lên như một xu hướng vì tính tiện dụng của chúng Ví Momo là một trong những ứng dụng
ví điện tử được ưa chuộng nhất tại Việt Nam Nắm bắt được nhu cầu sử dụng ứng dụng
và nhu cầu tín dụng của người dân hiện nay ngày càng lớn, ví Momo và TP Bank đã hợp tác với nhau và cho ra đời loại dịch vụ ví trả sau Momo, cho vay theo hình thức hợp đồng tín dụng của TP Bank và sử dụng ví Momo làm trung gian Sự uy tín của TP bank
và Momo cùng với sự tiện lợi, nhanh chóng cũng như không cần phải chứng minh thu nhập và không cần phải trả lãi nếu người sử dụng trả nợ đúng hạn đã giúp cho dịch vụ
ví trả sau này đã được rất nhiều người sử dụng ví Momo tin dùng Ví trả sau Momo này
đã tạo được sự khác biệt so với các loại ví điện tử khác như Zalopay, VNPay, Moca, mang lại lợi thế cạnh tranh cho TPBank cũng như là ví Momo trên thị trường ví điện tử hiện nay Tuy vẫn còn một số vấn đề khiến người dùng vẫn còn e dè khi quyết định lựa chọn dịch vụ này, điều đó là một thách thức lớn dành cho cho ví điện tử Momo Tuy nhiên không thể phủ nhận được rằng ví trả sau Momo mang được cho người dùng rất nhiều tiện ích đáng để sử dụng Bài nghiên cứu trên đã chỉ ra những mặt hạn chế cũng như đưa ra những giải pháp cải thiện ví trả sau Momo nhằm khắc phục những hạn chế
và phát triển trong tương lai
Tài liệu tham khảo:
A Hồng (2022) Sau dịch, mua sắm trực tuyến và thanh toán online vẫn hút khách Từ: https://tuoitre.vn/sau-dich-mua-sam-truc-tuyen-va-thanh-toan-online-van-hut-khach-20220601195951128.htm (n.d.)
Bằng Hưng (2022) Zalo vào tốp ứng dụng được yêu thích nhất năm 2022 Từ: https://nld.com.vn/cong-nghe/zalo-vao-top-ung-dung-duoc-yeu-thich-nhat-nam-2022-20221213143836346.htm (n.d.)
Brademar (2022) Phân tích mô hình SWOT của Momo Từ: https://brademar.com/phan-tich-mo-hinh-swot-cua-momo-2/ (n.d.)
Digital Strategy (2020) Thanh toán kỹ thuật số và một số xu hướng nổi bật Từ: https://digital.fpt.com.vn/linh-vuc/xu-huong-thanh-toan-ky-thuat-so.html (n.d.)
Hoàng Linh (2022) BNPL và LNPL: Xu hướng fintech ở Đông Nam Á Từ: https://ictvietnam.vn/bnpl-va-lnpl-xu-huong-fintech-o-dong-nam-a-
2022073018520212.htm (n.d.)
Trang 31 HSBC Làm thế nào để được 55 ngày miễn lãi khi dùng thẻ tín dụng? Truy cập ngày 27/9/2023 Từ: https://www.hsbc.com.vn/credit-cards/articles/what-is-credit-card-interest-free-period/ (n.d.)
Lê Thị Kim Thoa – Nguyễn Thanh Bình (2021) Big data – lợi ích và thách thức đối với thương mại điện tử Tạp chí Công thương, số 25, tháng 11 năm
Momo (2021) Điều kiện và điều khoản sử dụng ví trả sau Từ: https://momo.vn/hoi-dap/dieu-kien-dieu-khoan-su-dung-vi-tra-sau (n.d.)
Momo (2023) MoMo là Fintech phổ biến nhất trên mạng xã hội năm 2022 Từ: https://momo.vn/tin-tuc/tin-tuc-su-kien/momo-la-fintech-pho-bien-nhat-tren-mang-xa-hoi-4016 (n.d.)
Nam Anh (2022) Mua trước trả sau tại Việt Nam năm 2022 dự kiến đạt hơn 1,1 tỷ USD Từ: https://vneconomy.vn/mua-truoc-tra-sau-tai-viet-nam-nam-2022-du-kien-dat-hon-1-1-ty-usd.htm (n.d.)
Nguyễn Thì Dung, Nguyễn Bá Huân (2018) THANH TOÁN BẰNG HÌNH THỨC VÍ ĐIỆN TỬ TẠI VIỆT NAM THỰC TRẠNG VÀ GIẢI PHÁP Tạp chí khoa học và công nghiệp lâm nghiệp, 3, 5-9 (n.d.)
Nguyễn Thị Trương Thu Thảo (2021) Cách đăng ký Ví trả sau trên MoMo, vay tiền nhanh chóng Từ: https://www.thegioididong.com/game-app/cach-dang-ky-vi-tra-sau-tren-momo-vay-tien-nhanh-chong-1360975 (n.d.)
Phạm Vinh (2022) Đứng thứ 2, Việt Nam chiếm 15% thị trường mua sắm online tại Đông Nam Á Từ: https://vneconomy.vn/dung-thu-2-viet-nam-chiem-15-thi-truong-mua-sam-online-tai-dong-nam-a.htm (n.d.)
Sài gòn đầu tư (2022) Ví điện tử đối thủ thẻ ngân hàng Từ: https://www.saigondautu.com.vn/kinh-te/vi-dien-tu-doi-thu-the-ngan-hang-105597.html (n.d.)
T.M (2023) Sau 4 năm, đã có 10 triệu người tin dùng dịch vụ tài chính - bảo hiểm trên MoMo Từ: https://thitruongtaichinhtiente.vn/sau-4-nam-da-co-10-trieu-nguoi-tin-dung-dich-vu-tai-chinh-bao-hiem-tren-momo-40271.html (n.d.)
ThS Phan Thị Lệ Thúy (2021) Ngân hàng số: Cơ hội và thách thức cho ngành Ngân hàng ở Việt Nam Tạp chí Công Thương - Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ, Số 11, tháng 5 năm 2022 (n.d.)
Trang 32 Trọng Đạt (2023) Số người Việt dùng dịch vụ Fintech tăng 3,5 lần trong 4 năm Từ: https://vietnamnet.vn/so-nguoi-viet-dung-dich-vu-fintech-tang-35-lan-trong-4-nam-795057.html (n.d.)
VnEconomy (2022) Người dùng thay đổi hành vi tiếp cận nhãn hàng, mua sắm online Từ: https://vneconomy.vn/nguoi-dung-thay-doi-hanh-vi-tiep-can-nhan-hang-mua-sam-online.htm (n.d.)
VNPAY (2021) Ví VNPAY là gì? Ví VNPAY mang đến những lợi ích gì cho bạn? Từ: https://vnpay.vn/Vi-VNPAY-la-gi-Vi-VNPAY-mang-den-nhung-loi-ich-gi-cho-ban-0ch79om3bmab (n.d.)
VPBank (2021) Phân biệt thẻ tín dụng và thẻ ghi nợ - Đâu là chiếc thẻ bạn cần Từ: https://cards.vpbank.com.vn/tin-tuc/1/chia-se/the-tin-dung-va-the-ghi-no.54/ (n.d.)
Vtv Digital (2021) Visa: 76% người Việt dùng ví điện tử để thanh toán Từ: https://vtv.vn/kinh-te/visa-76-nguoi-viet-dung-vi-dien-tu-de-thanh-toan-20220602091719406.htm (n.d.)
Trang 33CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNG THẺ
NGÂN HÀNG CỦA SINH VIÊN HUB
Trần Thị Minh Huệ, HQ8-GE16
Lê Phan Thanh Thi, HQ8-GE16
Hà Trần Quyên, HQ8-GE16 Nguyễn Trí Tài, HQ8-GE16 Tằng Thúy Vy, HQ8-GE12 GVHD: TS Nguyễn Thị Thu Trang, Khoa Ngân Hàng
Tóm tắt
Nghiên cứu này được thực hiện nhằm tìm ra các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn sử dụng thẻ thanh toán của sinh viên trường đại học Ngân hàng Dữ liệu được thu thập từ 250 phiếu khảo sát của sinh viên trường Đại học Ngân hàng TPHCM (HUB) Các kết quả phân tích dựa trên kiểm định KMO, phân tích các nhân tố khám phá, mô hình hồi quy, và kiểm định ANOVA cho thấy các nhân tố tác động trực tiếp và gián tiếp đến quyết định sử dụng thẻ ngân hàng của sinh viên HUB Đồng thời từ đó nhóm tác giả đề xuất các phương án giải pháp nhằm thúc đẩy sinh viên sử dụng thẻ ngân hàng trong hoạt động thanh toán cũng như góp phần trong thời thế chuyển đổi số ứng dụng rộng rãi các hoạt động phi tiền mặt
Abstract
This research was conducted to identify the factors influencing the decision to use student debit cards at the Banking University Data was collected from 250 survey responses from students at the Banking University in Ho Chi Minh City (HUB) The results of the analysis, based on the KMO test, exploratory factor analysis, regression models, and ANOVA tests, indicate that there are both direct and indirect factors affecting the decision to use HUB student bank cards Furthermore, based on these findings, the authors propose various solutions to encourage students to use bank cards
in payment activities and contribute to the era of widespread digital transformation in non-cash transactions
Từ khóa: quyết định sử dụng, thẻ thanh toán, thẻ ngân hàng của sinh viên, trường
Trang 34công cụ thanh toán hiện đại và không thể thiếu - cũng nằm trong áp lực cạnh tranh này Thẻ ATM mang đến lợi ích to lớn cho người dùng, không chỉ trong việc thanh toán mà còn hạn chế sự phụ thuộc vào tiền mặt, điều phản ánh sự thích nghi với xu thế phát triển
xã hội Thay đổi trong cách con người tiếp cận thông tin và tiến hành các giao dịch trong thời đại số hóa cũng tạo ra nhu cầu tăng cao về việc sử dụng thẻ ATM Tại Đại học Ngân hàng TP.HCM, dịch vụ thẻ ATM được cung cấp và liên kết vào thẻ sinh viên, giúp sinh viên dễ dàng quản lý tài chính và tiện lợi trong việc thanh toán các khoản học phí và chi phí hàng ngày
Nghiên cứu này có ý nghĩa quan trọng về mặt lý luận và thực tiễn giúp chúng ta hiểu rõ hơn các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng thẻ ATM, đồng thời cung cấp kiến thức về cách sử dụng và lựa chọn thẻ ATM một cách khôn ngoan và phù hợp với nhu cầu cá nhân Ngoài ra, nghiên cứu còn giúp cho đối tượng nhận thức được các nhân
tố tác động đến quyết định lựa chọn sử dụng thẻ ngân hàng Đồng thời, thông qua thông tin này, các ngân hàng có thể hiểu rõ hơn về nhu cầu của sinh viên và có thể tổ chức các chương trình chăm sóc khách hàng và khuyến mãi đặc biệt dành riêng cho đối tượng này Qua đó, nghiên cứu đề xuất các biện pháp để cải thiện chất lượng dịch vụ thẻ ATM đáp ứng tốt hơn đối với nhu cầu của sinh viên, đồng thời thúc đẩy phát triển hoạt động thanh toán phi tiền mặt
Nội dung nghiên cứu được trình bày như sau: (1) Tổng quan; (2) Cơ sở lý thuyết
và mô hình đề xuất; (3) Kết quả nghiên cứu; (4) Kết luận và khuyến nghị
1.2 Mục tiêu và phương pháp nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu: cần tìm ra các nhân tố tác động đến quyết định sử dụng thẻ
ngân hàng của sinh viên Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh
Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu được thực hiện qua hai giai đoạn là nghiên
cứu định tính sơ bộ: bằng nghiên cứu định tính đo lường khám phá và bổ sung các thang
đo đo lường khái niệm nghiên cứu Và nghiên cứu chính thức dùng phương pháp định lượng: Sau khi kiểm tra, hoàn thiện thang đo và bảng hỏi, nhóm tác giả sẽ tiến hành thu thập dữ liệu chính thức Dữ liệu được kiểm tra, nhập liệu thông qua phần mềm thống kê phân thích SPSS 22 Sử dụng kiểm định Cronbach’s Alpha để kiểm định độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá EFA để tạo tập gồm nhiều biến quan sát, kiểm định hệ số tương quan Pearson và phân tích mô hình hồi quy
Các biến quan sát sử dụng thang đo Likert với năm mức độ đánh giá và được sắp xếp như sau: 1 – Hoàn toàn không đồng ý, 2 – Không đồng ý, 3 – Bình thường, 4 – Đồng
ý, 5 – Hoàn toàn đồng ý
2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
2.1 Cơ sở lý thuyết
Thẻ ATM (Automated Teller Machine card) là một loại thẻ tích hợp chip hoặc dải
từ được kết nối với tài khoản ngân hàng của bạn Đây là một công cụ được ngân hàng phát hành theo các tiêu chuẩn ISO 7810, thiết kế dưới dạng hình chữ nhật tiêu chuẩn với kích thước: 85.60mm chiều dài x 53.98mm chiều rộng Thẻ hiển thị đầy đủ thông tin
Trang 35cần thiết Thẻ này cho phép bạn thực hiện nhiều loại giao dịch tài chính tự động, bao gồm rút tiền, chuyển khoản, nộp tiền, kiểm tra số dư, v.v Thẻ ATM rất tiện lợi và được
sử dụng rộng rãi trên toàn cầu để quản lý tài chính cá nhân và thực hiện các giao dịch tài chính hàng ngày Thẻ ATM thường bao gồm:
- Tên và logo của ngân hàng phát hành
- Tên chủ thẻ (trong một số trường hợp, nếu tên chủ thẻ quá dài, thì tên hoặc họ
sẽ được viết tắt)
- Số thẻ ATM
- Tổ chức phát hành thẻ, chẳng hạn như Napas, Visa, Mastercard, v.v
- Ngày phát hành và ngày hết hạn của thẻ
- Dải từ hoặc chip để xử lý thẻ
- Dải chữ ký để chủ thẻ ký tên
Quyết định là ý kiến xác định về một vấn đề cụ thể, chọn một trong các tùy chọn
có sẵn sau khi xem xét kỹ lưỡng và kiểm tra cẩn thận
Lựa chọn nhấn mạnh vào sự cần xem xét và tính toán để xác định cách thức tối
ưu hoặc phương pháp trong số nhiều tùy chọn có sẵn trong điều kiện hạn chế tài nguyên
Quá trình ra quyết định là quá trình chọn một hành động hoặc lựa chọn từ nhiều
lựa chọn có sẵn dựa trên suy nghĩ, kiểm tra và đánh giá Quá trình này thường đòi hỏi người ra quyết định xem xét thông tin, mục tiêu và các yếu tố khác để đưa ra quyết định tốt nhất dựa trên tình huống cụ thể
Nghiên cứu cũng dựa trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm trước
đó đã xem xét nhiều khía cạnh liên quan đến việc sử dụng thẻ sinh viên liên kết với tài khoản sinh viên tại HUB Các khía cạnh này bao gồm: (i) Lý thuyết về hành vi hợp lý của Ajzen và Fishbein (1980) và Lý thuyết về Hành vi Dự kiến; (ii) Các vấn đề cơ bản liên quan đến thanh toán không sử dụng tiền mặt đã được nghiên cứu và phân tích một cách kỹ lưỡng, trong đó có Davis, Bagozzi, Warshaw (1989) và Kokkola (2010); (iii)
Lý thuyết về hành vi người tiêu dùng bởi nhóm tác giả Bennet (1988) và Solomon và cộng sự (1988) (2006), Shihman và Kanuk (2007), Bray (2008), Azizen (2019), và Võ Thị Ngọc Hà (2019); (iv) Lý thuyết tài chính hành vi cũng đã được nhóm tác giả bao gồm Fromlet (2001), Prosad, Kapoor & Sengupta (2015) và Polina Khrennikova (2019) khám phá
2.2 Mô hình nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu của nhóm tác giả được xây dựng dựa trên các mô hình nghiên cứu liên quan phần lớn là từ mô hình TAM của Davis (1989); mô hình được công nhận
và sử dụng rộng rãi để kiểm tra cách người dùng đánh giá và sử dụng công nghệ Mô hình PSD được mở rộng từ mô hình TAM giải thích cách thiết kế của công nghệ ảnh hưởng đến hành vi sử dụng của khách hàng; và từ các thuyết hành động hợp lý (TRA)
và thuyết hành vi hoạch định (TPB) Từ các mô hình nghiên cứu nền tảng trên nhóm tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu như sau:
Trang 36Hình 1 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Dựa trên các thông tin đã được nêu, chúng tôi đưa ra các nhân tố giả định có sự ảnh hưởng đến quyết định sử dụng thẻ sinh viên liên kết của sinh viên HUB như sau:
H1: Các yếu tố về chức năng có tác động tích cực tới quyết định sử dụng thẻ của sinh viên
H2: Các yếu tố về an toàn và bảo mật có tác động tích cực tới quyết định sử dụng thẻ của sinh viên
H3: Các yếu tố về thương hiệu ngân hàng có tác động tích cực tới quyết định sử dụng thẻ của sinh viên
H4: Các yếu tố về chi phí có tác động tích cực tới quyết định sử dụng thẻ của sinh viên
H5: Các yếu tố về chính sách marketing có tác động tích cực tới quyết định sử dụng thẻ của sinh viên
H6: Các yếu tố về trình độ nhân viên có tác động tích cực tới quyết định sử dụng thẻ của sinh viên
H7: Các yếu tố về ảnh hưởng xã hội có tác động tích cực tới quyết định sử dụng thẻ của sinh viên
3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Trang 37Bảng 1 Thống kê nghiên cứu theo nhân khẩu học
Người có thu nhập < 3 triệu chiếm 36%
Người có thu nhập từ 3 đến 5 triệu chiếm 36,4%
Người có thu nhập từ 5 đến 10 triệu chiếm 19,6%
Người có thu nhập > 10 triệu chiếm 8%
Trang 38Mô hình gồm 7 biến độc lập (27 biến quan sát) và 1 biến phụ thuộc (2 biến quan
sát) kèm tại phụ lục 1
3.2 Đánh giá thang đo bằng hệ số CRONBACH’S ALPHA (kèm phụ lục 3)
Kết quả chạy phân tích độ tin cậy của thang đo Chức năng (CN), An toàn và bảo mật (ATBM), Thương hiệu ngân hàng (TH), Chi phí (CP), Chính sách Marketing (CSM), Trình độ nhân viên (TDNV) và Ảnh hưởng xã hội (AHXH) cho thấy độ tin cậy lần lượt đạt là 0,816; 0,689; 0,778; 0,676; 0,789; 0,720; 0,809 đều lớn hơn 0,6 đạt yêu cầu Tất cả các biến thành phần đều có tương quan với tổng lớn hơn 0,3
Kết quả chạy phân tích độ tin cậy của thang đo Quyết định sử dụng cho thấy độ tin cậy đạt 0,730 > 0,6 đạt yêu cầu Tất cả các biến thành phần đều có tương quan với tổng > 0,3
Như vậy, những biến quan sát thỏa mãn trên trong thang đo đảm bảo độ tin cậy cho các bước phân tích tiếp theo Mô hình ban đầu không bị thay đổi, vẫn còn 7 yếu tố độc lập ( với 27 biến quan sát) và một yếu tố phụ thuộc (gồm 2 biến quan sát)
3.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
3.3.1 Phân tích EFA biến độc lập
Nhằm kiểm tra phiếu điều tra có đủ điều kiện tiến hành phân nhân tố hay không, nhóm tác giả tiến hành kiểm định Kaiser – Meyer – Olkin và kiểm dịnh Barlett
Bảng 2 Kiểm định KMO and Bartlett's
Nhóm nghiên cứu tiến hành thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA dựa trên
hệ số KMO và kiểm điểm Bartlett’s Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc [50] thì giá trị Sig của Bartlett‟s Test nhỏ hơn 0,05 cho phép bác bỏ giả thuyết H0 và
giá trị 0,5 < KMO < 1 có nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp Theo kết quả Bảng 2,
hệ số KMO là 0.663 > 0.5 và kiểm định Bartlett’s là 1901.723 với mức ý nghĩa sig =
0.000 < 0.05 Các nhân tố thành phần được tạo ra tại phụ lục 4 có hệ số Eigenvalue đều
lớn hơn 1 và giải thích được 64.696% > 50% mô hình phân tích nhân tố, trong đó các biến thành phần có hệ số tải là 0.5 Như vậy, các biến trong tổng thể có tương quan với nhau, thỏa điều kiện phân tích nhân tố Điều này cho thấy các dữ liệu dùng trong phân tích nhân tố là hoàn toàn phù hợp
Theo bảng đính kèm phụ lục 5, ma trận xoay thu được 7 nhóm nhân tố, trong biến
độc lập Chức năng (CN) có 3 biến quan sát bị loại bỏ do thu được kết quả xấu ma trận không hội tụ Gồm các biến CN4, CN5 và CN6 Bảy nhóm nhân tố thu được như sau:
Trang 39Nhóm nhân tố 2: AHXH = mean (AHXH1, XHXH2, AHXH3)
3.3.2 Phân tích EFA biến phụ thuộc
Bảng 3 Kiểm định KMO and Bartlett's
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy .500 artlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square 99.406
3.4 Phân tích hệ số tương quan
Dựa vào kết quả tại bảng phụ lục 6 kiểm tra độ tương quan, các biến độc lập CN,
ATBM, TH, CP, CSM, TDNV, AHXH có sự tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc
QD với sig <0.05 Như vậy, có mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc Giữa các biến độc lập không có sự tương quan nào quá mạnh khi hệ số tương quan giữa các cặp biến đều nhỏ hơn 0.5, như vậy khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng
Trang 40Standardized Coefficients t Sig
Collinearity Statistics
sự thay đổi trong quyết định sử dụng Và giá trị Sig trong phân tích ANOVA < 0.05
(Bảng 6) điều này cho thấy phân tích có ý nghĩa thống kê
Từ Bảng 7, các nhân tố đều có tác động trực tiếp đến quyết định sử dụng thẻ của
sinh viên (Sig < 0.05) Trong đó, các nhân tố tác động mạnh mẽ nhất là ảnh hưởng xã hội (β = 0.249), thương hiệu (β = 0.185), và chức năng (β = -0.169) Hệ số VIF các biến đều nhỏ hơn 2, nên không có đa cộng tuyến xảy ra Từ đó suy ra phương trình hồi quy chuẩn hóa có dạng:
𝑄𝐷 = − 0.169𝐶𝑁 − 0.261𝐴𝑇𝐵𝑀 + 0.185𝑇𝐻 − 0.297𝐶𝑃 − 0.267𝐶𝑆𝑀
− 0.267𝑇𝐷𝑁𝑉 + 0.249𝐴𝐻𝑋𝐻
