Luận văn thạc sĩ Quản trị kinh doanh: Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng bảo hiểm của khách hàng cá nhân: Một nghiên cứu tại Việt Nam

Trong bài luұQYăQ Qj\ÿӅ xuҩt mӝt mô hình chҩp nhұn công nghӋ TAM kӃt hӧp lòng tin và rӫi URÿѭӧc cҧm nhұn ÿѭӧc coi là yӃu tӕ quyӃWÿӏnh êÿӏnh chҩp nhұn các ӭng dөng bҧo hiӇm.. Mong rҵng, n

ĈҤI HӐC QUӔC GIA TP HCM

75ѬӠ1*ĈҤI HӐC BÁCH KHOA

*****

NGUYӈN HUǣNH NGӐC DIӈM

CÁC YӂU TӔ Ҧ1++ѬӢ1*Ĉӂ1éĈӎNH SӰ DӨNG ӬNG DӨNG BҦO HIӆM CӪA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN: MӜT NGHIÊN CӬU TҤI

VIӊT NAM FACTORS INFLUENCING ADOPTION INTENTION OF INSURANCE APPLICATION

BY INDIVIDUAL CUSTOMERS: A STUDY IN

&Ð1*75Î1+ĈѬӦC HOÀN THÀNH TҤI 75ѬӠ1*ĈҤI HӐC BÁCH KHOA ±Ĉ+4*-HCM

Cán bӝ Kѭӟng dүn khoa hӑc: PGS.TS Phҥm Quӕc Trung Chӳ ký:

3 Phҧn biӋn 1: TS Lê Hoành Sӱ

4 Phҧn biӋn 2: PGS TS NguyӉn Mҥnh Tuân

5 Ӫy viên: TS Hӗ Trung Thành

Xác nhұn cӫa Chӫ tӏch HӝLÿӗQJÿiQKJLi/9Yj7Uѭӣng Khoa quҧn lý chuyên ngành sau khi luұQYăQÿmÿѭӧc sӱa chӳa

QUҦN LÝ CÔNG NGHIӊP

TS NguyӉQ9NJ4XDQJ

ĈҤI HӐC QUӔC GIA TP.HCM CӜNG HÒA XÃ HӜI CHӪ 1*+Ƭ$9,ӊT NAM

75ѬӠ1*ĈҤI HӐC BÁCH KHOA Ĉӝc lұp - Tӵ do - Hҥnh phúc

NHIӊM VӨ LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ

Hӑ tên hӑc viên: NGUYӈN HUǣNH NGӐC DIӈM MSHV: 1970558

1Jj\WKiQJQăPVLQK13/12/1996 1ѫLVLQK An Giang Chuyên ngành: Quҧn Trӏ Kinh Doanh Mã sӕ : 8340101

 ĈӅ xuҩt các giҧi pháp nhҵm nâng cao khҧ QăQJFKҩp nhұn sӱ dөng các ӭng dөng bҧo hiӇm

III NGÀY GIAO NHIӊM VӨ: 24/05/2021

IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIӊM VӨ: 08/11/2021

LӠI CҦ0Ѫ1

Tác giҧ xin dành lӡi cҧPѫQÿҫu tiên chân thành nhҩWÿӃn quý Thҫ\&{ÿmWұn tình chӍ dҥy trong suӕt 4 hӑc kì vӯa qua tҥi Khoa Quҧn Lý Công NghiӋp ± Ĉҥi hӑc Bách Khoa Tp Hӗ Chí Minh

Tác giҧ FNJQJ[LQÿѭӧc gӱi lӡi cҧPѫQVkXVҳFÿӃn thҫy trӵc tiӃSKѭӟng dүn tác giҧ trong thӡi gian thӵc hiӋQÿӅ tài, là thҫy PGS.TS Phҥm Quӕc Trung ± Giҧng viên bӝ môn HӋ thӕng Thông tin Quҧn lý Tác giҧ rҩt biӃWѫQYuWKҫ\ÿmOX{Qÿӗng hành, giúp

ÿӥ, tâm huyӃWYjÿӏQKKѭӟQJFKRÿӅ tài, bҵng nhӳng nhұQ[pWJySêÿҫy giá trӏ Tác giҧ ÿӗng thӡi xin cҧPѫQFiFDQKFKӏ, bҥQYjFiFFiQKkQNKiFÿmGjQKWKӡi gian quý báu, tҥRÿLӅu kiӋQÿӇ JL~Sÿӥ tác giҧ trong quá trình nghiên cӭu và thӵc hiӋQÿӅ tài, giúp tác giҧ có thӇ thu thұSÿҫ\ÿӫ các dӳ liӋu giá trӏ

Tác giҧ xin gӱi sӵ biӃWѫQFKkQWKjQKÿӃQ*LDĈuQKYjNJѭӡi TKkQÿmOX{QOjÿLӇm tӵa và nguӗn hӛ trӧ sӭc mҥnh tinh thҫn vô cùng lӟn lao cho tác giҧ

Cuӕi cùng, tác giҧ kính chúc tҩt cҧ FiF&i1KkQ1Kj7Uѭӡng, Doanh NghiӋp, Thҫy

Cô luôn hҥnh phúc và thành công

Thành phӕ Hӗ Chí Minh, ngày 09 tháng QăP

1Jѭӡi thӵc hiӋn luұQYăQ

NguyӉn HuǤnh Ngӑc DiӉm

TÓM TҲT LUҰ19Ă1

Cùng vӟi sӵ phát triӇn cӫa insurtech, nhiӅu hӑc giҧ ÿmQJKLrQFӭu cách thӭc ӭng dөng công nghӋ thông tin vào các dӏch vө bҧo hiӇm vӟi trӑQJWkPOjFiFSKѭѫQJSKiSPӣ rӝQJÿӇ ӭng dөng Rҩt ít hӑc giҧ tҥi ViӋt Nam nghiên cӭXFѫFKӃ ҧQKKѭӣQJÿҵng sau viӋc áp dөng các dӏch vө ӭng dөng bҧo hiӇm Trong bài luұQYăQ Qj\ÿӅ xuҩt mӝt mô hình chҩp nhұn công nghӋ (TAM) kӃt hӧp lòng tin và rӫi URÿѭӧc cҧm nhұn ÿѭӧc coi

là yӃu tӕ quyӃWÿӏnh êÿӏnh chҩp nhұn các ӭng dөng bҧo hiӇm Mong rҵng, nghiên cӭXQj\ÿyQJJySYjRWjLOLӋu vӅ êÿӏnh chҩp nhұn sӱ dөng ӭng dөng bҧo hiӇm và cung cҩp mӝt cái nhìn toàn diӋQKѫQYӅ các yӃu tӕ ҧQKKѭӣng êÿӏnh sӱ dөng ӭng dөng bҧo hiӇm cӫa khách hàng cá nhân

Trong luұQYăQWiFJLҧ tiӃn hành phân tích dӳ liӋu thông qua kӃt quҧ khҧo sát, thӵc hiӋn SKkQWtFK&URQEDFK¶V$OSKDSKkQWtFKQKkQWӕ khám phá EFA, SKkQWtFKWѭѫQJquan Pearson và hӗi quy Phҫn cuӕi là kiӇP ÿӏnh sӵ Ӫng hӝ hoһc Bác bӓ các giҧ thuyӃt nghiên cӭu Tӯ ÿyQJKLrQFӭu ³CÁC YӂU TӔ Ҧ1++ѬӢ1*ĈӂN SӴ Ý ĈӎNH SӰ DӨNG ӬNG DӨNG BҦO HIӆM CӪA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN: MӜT NGHIÊN CӬU TҤI VIӊT NAM´Kѭӟng tӟi mөc tiêu xây dӵng mӝt mô hình WLrQOѭӧng các nhân tӕ ҧQKKѭӣng tӟi sӵ êÿӏnh sӱ dөng các ӭng dөng công nghӋ trong OƭQKYӵc bҧo hiӇm tҥi thӏ WUѭӡng ViӋt Nam Tӯ kӃt quҧ phân tích dӳ liӋu tác giҧ ÿmtìm ra các yӃu tӕ ҧQKKѭӣng tích cӵc ÿӃn êÿӏnh sӱ dөng ӭng dөng bҧo hiӇm bao gӗm: Lòng tin, Tính dӉ sӱ dөng, Tính hӳXtFKÿѭӧc cҧm nhұn Yj7KiLÿӝ 1Jѭӧc lҥi, vӅ yӃu tӕ RӫLURÿѭӧc cҧm nhұn, QJѭӡi dùng các ӭng dөng bҧo hiӇm không nhҩt thiӃt phҧi cân nhҳc nhӳng rӫi ro tiӅm ҭn do ӭng dөng gây ra KӃt quҧ ÿӗng thӡi góp phҫn vào viӋc nghiên cӭu các ӭng dөng bҧo hiӇm, có thӇ cung cҩSTXDQÿLӇm trong viӋc [iFÿӏQKêÿӏnh sӱ dөng cӫDQJѭӡi dùng, tҥo tiӅQÿӅ cho các nghiên cӭu tiӃp theo, cung cҩp thêm kiӃn thӭc cho doanh nghiӋp trong viӋc phát triӇn các ӭng dөng bҧo hiӇm ӣ nhiӅu khía cҥnh khác nhau

ABSTRACT

Along with the development of Insurtech, many scholars have studied how information technology is applied to insurance services with a focus on extended methods for application In Viet Nam, few scholars have studied the influence mechanism behind the adoption of Insurance application This paper proposes an improved technology acceptance model (TAM) that incorporates Trust and Perceived Risk as determinants how users adopt insurance application This study hopes to contribute to the literature of the adoption of using insurance application and provide

a more comprehensive view of factors influencing adoption intention of insurance application

In this study, , the fact that data analysis is conducted through survey results, Cronbach's Alpha analysis, EFA exploratory factor analysis, Pearson correlation analysis and regression After that, the research hypotheses are going to be considered

as Support or Rejection.7KHQWKLVVWXG\³)$&7256,1)/8(1&,1*$'237,21INTENTION OF INSURANCE APPLICATION BY INDIVIDUAL CUSTOMERS:

$678'<,19,(71$0´DLPVWREXLOGDPRGHOWKDWFDQHYDOXDWHGHWHUPLQDQWVKRZusers adopt insurance application To conclude, the results show that the factors affecting the attitude and intention to use insurance applications such as: Trust, Perceived Ease of Use, Perceived Usefulness and Attitude However, in terms of Perceived Risk, users of insurance apps don't necessarily consider the Perceived Risks Besides, the results contribute to the research of insurance applications, can provide a perspective in determining the user's intention to use, create a premise for further research, provide more knowledge for business leaders in developing insurance applications in many different aspects

LӠ,&$0Ĉ2$1&ӪA TÁC GIҦ LUҰ19Ă1

7{L[LQFDPÿRDQÿk\OjF{QJWUuQKQJKLrQFӭu cӫa riêng tôi

Các sӕ liӋXÿѭӧc dùng và dүn chӭng trong luұQYăQQj\ÿӅu có nguӗn gӕc rõ ràng, ÿѭӧc ghi rõ trong phҫn tài liӋu tham khҧo

KӃt luұn cӫa nghiên cӭXÿѭӧc rút ra tӯ quá trình nghiên cӭu

Tác giҧ xin hoàn toàn chӏu trách nhiӋm vӅ công trình nghiên cӭu này

1Jѭӡi thӵc hiӋn luұQYăQ

NguyӉn HuǤnh Ngӑc DiӉm

MӨC LӨC

LӠI CҦ0Ѫ1 iii

TÓM TҲT LUҰ19Ă1 iv

ABSTRACT v

LӠ,&$0Ĉ2$1&ӪA TÁC GIҦ LUҰ19Ă1 vi

MӨC LӨC vii

DANH MӨC CÁC TӮ VIӂT TҲT ix

DANH MӨC HÌNH x

DANH MӨC BҦNG xi

&+ѬѪ1*0Ӣ ĈҪU 1

1.1 LÝ DO HÌNH THÀ1+Ĉӄ TÀI 1

1.2 MӨC TIÊU NGHIÊN CӬU 5

1.3 3+ѬѪ1*3+È31*+,Ç1&ӬU 6

1.4 PHҤ09,9¬ĈӔ,7ѬӦNG NGHIÊN CӬU 6

1.5 é1*+Ƭ$1*+,Ç1&ӬU 6

1.6 KӂT CҨU CӪ$Ĉӄ TÀI NGHIÊN CӬU 7

&+ѬѪ1*&Ѫ6Ӣ LÝ THUYӂT 8

2.1 KHÁI NIӊM Vӄ BҦO HIӆM 8

2.1.1 Công nghӋ bҧo hiӇm (Insurtech) là gì? 9

2.1.2 Phân loҥi Insurtech 10

2.2 LÝ THUYӂT Vӄ SӴ CHҨP NHҰN CÔNG NGHӊ 11

2.2.1 Mô hình lý thuyӃWKjQKÿӝng hӧp lý (TRA) 11

2.2.2 Mô hình hành vi dӵ ÿӏnh (Theory of Planned Behavior: TPB) 12

2.2.3 Mô hình chҩp nhұn công nghӋ TAM (Technology Acceptance Model) 13

2.2.4 Mô hình lý thuyӃt hӧp nhҩt vӅ chҩp nhұn và sӱ dөng công nghӋ (UTAUT) 14

2.3 CÁC NGHIÊN CӬU LIÊN QUAN 15

2.3.1 The Influence of Perceived Risk and Trust in Adoption of FinTech Services in Indonesia 15

2.3.2 Adoption Intention of Fintech Services for Bank Users: An Empirical Examination with an Extended Technology Acceptance Model 17

2.4 CÁC KHÁI NIӊM 18

2.5.1 RӫLURÿѭӧc cҧm nhұn (Perceived Risk): 19

2.5.2 Lòng tin (Trust) 20

2.5.3 Tính dӉ sӱ dөng (Perceived Ease of Use) 21

2.5.4 Tính hӳXtFKÿѭӧc cҧm nhұn (Perceived Usefulness), Thái ÿӝ cӫDQJѭӡi dùng $WWLWXGHWRZDUGVXVH Yjéÿӏnh sӱ dөng (Intention to use) 22

2.5.5 Mӕi quan hӋ giӳa Lòng tin, RӫLURÿѭӧc cҧm nhұQYjéÿӏnh sӱ dөng (Relationship between Trust, Perceived Risk, and Intention to Use) 24

2.5.6 Mô hình nghiên cӭXÿӅ xuҩt 24

2.5 CÁC BIӂ19¬7+$1*Ĉ2 25

&+ѬѪ1*3+ѬѪ1*3+È37+ӴC HIӊN 28

3.1 QUY TRÌNH NGHIÊN CӬU 28

3.2 3+ѬѪ1*3+È31*+,Ç1&ӬU 29

&+ѬѪ1* 4: KӂT QUҦ NGHIÊN CӬU 33

4.1 KӂT QUҦ NGHIÊN CӬ86Ѫ%Ӝ 33

4.2 KӂT QUҦ MÔ TҦ THӔNG KÊ MҮU CHÍNH THӬC 35

4.3 KIӆ0ĈӎNH BҴ1*&521%$&+¶6$/3+$ĈӔI VӞ,&È&7+$1*Ĉ2/é THUYӂT 38

4.4 PHÂN TÍCH NHÂN TӔ KHÁM PHÁ EFA 40

4.5 3+Æ17Ë&+7ѬѪ1*48$13($5621 43

4.6 PHÂN TÍCH HӖI QUY 45

4.7 THҦO LUҰN KӂT QUҦ 51

&+ѬѪ1*.ӂT LUҰN VÀ KIӂN NGHӎ 53

5.1 KӂT LUҰN 53

5.2 KIӂN NGHӎ 54

5.3 HҤN CHӂ CӪA BÀI NGHIÊN CӬ89¬+ѬӞNG NGHIÊN CӬU TIӂP THEO 55 TÀI LIӊU THAM KHҦO 57

PHӨ LӨC 1: DÀN BÀI KHҦO SÁT KHҦ26È7Ĉӎ1+/ѬӦNG 60

PHӨ LӨC 2: KӂT QUҦ PHÂN TÍCH NHÂN TӔ KHÁM PHÁ EFA 65

DANH MӨC CÁC TӮ VIӂT TҲT

TRA Theory of Reasoned Action Lý thuyӃWKjQKÿӝng hӧp lý TPB Theory of Planned Behavior Mô hình hành vi dӵ ÿӏnh

TAM Technology Acceptance Model Mô hình chҩp nhұn công nghӋ UTAUT Unified Theory of Acceptance

and Use of Technology

Mô hình lý thuyӃt hӧp nhҩt chҩp nhұn và sӱ dөng công nghӋ

SPSS Statistical Package for the Social

Sciences

&KѭѫQJWUuQKPi\WtQK phөc vө công tác thӕng kê SEM Structural Equation Modeling Mô hình cҩu trúc tuyӃn tính

CFA Comfirmatory Factor

EFA Exploratory Factor Analysis Phân tích nhân tӕ khám phá KMO Kaiser - Meyer - Olkin HӋ sӕ kiӇPÿӏnh sӵ phù hӧp cӫa

mô hình Sig Significance of Testing MӭFêQJKƭDFӫa phép kiӇPÿӏnh

PU Perceived Usefulness Tính hӳXtFKÿѭӧc cҧm nhұn PEU Perceived Ease of Use Tính dӉ sӱ dөng

ATT Attitude towards use 7KiLÿӝ cӫDQJѭӡi dùng

CR Composite Reliability Ĉӝ tin cұy tәng hӧp

AVE Average Variance Extracted 3KѭѫQJVDLWUXQJEuQKÿѭӧc trích MSV Maximum Shared Variance 3KѭѫQJVDLULrQJOӟn nhҩt

DANH MӨC HÌNH

Hình 1 Doanh thu phí bҧo hiӇPTXDFiFQăPÿѫQYӏ: tӹ ÿӗng) 2

Hình 2 4 khó khăQOӟn cҧn trӣ doanh nghiӋp bҧo hiӇm triӇn khai chuyӇQÿәi sӕ 3

Hình 3 Mô hình lý thuyӃWKjQKÿӝng hӧp lý TRA 12

Hình 4 Mô hình hành vi dӵ ÿӏnh TPB 13

Hình 5 Mô hình chҩp nhұn công nghӋ TAM (Davis, 1989) 14

Hình 6 Mô hình UTAUT gӕc (Venkatesh và cӝng sӵ, 2003) 15

Hình 7 Mô hình nghiên cӭXÿӅ xuҩt 24

Hình 8 BiӇXÿӗ Histogram cӫa phҫQGѭ 50

Hình 9 BiӇXÿӗ Normal P-P Plot 51

DANH MӨC BҦNG

BҧQJ7KDQJÿRVѫEӝ WUѭӟc khi khҧRViWÿӏQKWtQKWKHRWKDQJÿRÿӅ xuҩt ӣ

FKѭѫQJ 30

BҧQJ7KDQJÿR/LNHUWÿLӇm 32

BҧQJ&iFWKDQJÿRWKD\ÿәi 33

Bҧng 4: Thӕng kê mô tҧ biӃQÿӏQKOѭӧng 35

Bҧng 5: Tóm tҳt phân bӕ mүu 37

BҧQJ&URQEDFK¶V$OSKDFӫDWKDQJÿRFiFELӃQÿӝc lұp 39

Bҧng 7: KӃt quҧ kiӇPÿӏnh KMO - Bartlett's 40

Bҧng 8: KӃt quҧ kiӇm tra Eigenvalues 41

Bҧng 9: Bҧng EFA 42

BҧQJ3KkQWtFKWѭѫQJTXDQKӋ sӕ Pearson) 43

Bҧng 11 Bҧng Model Summary cho biӃn RISK, TRU, PEU và PU 45

Bҧng 12 Bҧng ANOVA cho biӃn RISK, TRU, PEU và PU 46

Bҧng 13 Bҧng Coefficients cho biӃn RISK, TRU, PEU và PU 46

Bҧng 14 Bҧng Model Summary cho biӃn PU, PEU và ATT 47

Bҧng 15 Bҧng ANOVA cho biӃn PU, PEU và ATT 47

Bҧng 16 Bҧng Coefficients cho biӃn PU, PEU và ATT 47

Bҧng 17 Bҧng Model Summary cho biӃn ATT, PU và INT 48

Bҧng 18 Bҧng ANOVA cho biӃn ATT, PU và INT 48

Bҧng 19 Bҧng Coefficients cho biӃn ATT, PU và INT 49

&+ѬѪ1*MӢ ĈҪU

&K˱˯QJQj\WUuQKEj\OêGRKuQKWKjQKÿ͉ tài, mͭc tiêu nghiên cͱXV˯O˱ͫc v͉ SK˱˯QJ pháp nghiên cͱu, ph̩PYLÿ͙LW˱ͫng nghiên cͱXYjêQJKƭDQJKLrQFͱu Ph̯n cu͙i FK˱˯QJOjWUuQKEj\N͇t c̭u cͯDÿ͉ tài nghiên cͱu

*S͹ phát tri͋n cͯa ngành b̫o hi͋m Vi͏t Nam

7UѭӟFQăPWKӏ WUѭӡng bҧo hiӇm ViӋt Nam chӍ có duy nhҩt 1 doanh nghiӋp bҧo hiӇm thuӝc sӣ hӳu cӫD1KjQѭӟc là Bҧo ViӋW6DXKѫQQăPSKiWWULӇn, thӏ WUѭӡng bҧo hiӇm ViӋW1DPÿmFKӭng kiӃn nhӳQJWKD\ÿәi rҩt mҥnh mӁ 7tQKÿӃn cuӕLQăP

2020, cҧ Qѭӟc có khoҧng 10 triӋXQJѭӡi tham gia bҧo hiӇm nhân thӑWѭѫQJÿѭѫQJ10% dân sӕ Thӏ WUѭӡng hiӋn có 70 doanh nghiӋp hoҥWÿӝQJWURQJOƭQKYӵc bҧo hiӇm nhân thӑ, phi nhân thӑ, môi giӟi bҧo hiӇm, tái bҧo hiӇm và mӝt chi nhánh bҧo hiӇm phi nhân thӑ Qѭӟc ngoài

.KLP{LWUѭӡQJNLQKGRDQKQJj\FjQJÿѭӧc cҧi thiӋn, thu nhұSYjÿӡi sӕng cӫDQJѭӡi GkQFNJQJQKѭQKXFҫu nâng cao chҩWOѭӧng sӕQJFNJQJÿDQJÿѭӧc nâng lên mӝt cách ÿiQJNӇÿLӅXQj\ÿHPOҥi kǤ vӑng cho nhiӅu mөc tiêu phát triӇQÿӕi vӟi thӏ WUѭӡng bҧo hiӇm ViӋt Nam

ThӡLÿLӇPQăPNKLQӅn kinh tӃ toàn cҫu chӏu ҧQKKѭӣng nһng nӅ GRÿҥi dӏch Covid-ѭӟc tính quy mô thӏ WUѭӡng bҧo hiӇm toàn cҫu hӃWQăPÿҥt 6.1 ngàn

tӹ USD giҧm 2,8% so vӟLQăP7X\QKLrQÿjJLҧm này chӫ yӃXÿӃn tӯ bҧo hiӇm Nhân thӑ vӟi mӭc giҧm khoҧng 6,0% so vӟLQăP7KHREiRFiRFӫa Deloitte, 2021) Tuy nhiên tҥi ViӋt Nam, ngành Bҧo hiӇm lҥi có mӭFWăQJWUѭӣQJ³WURQJPѫ´Theo công bӕ tӯ Bӝ Tài chính, tәng doanh thu phí bҧo hiӇP QăP  ѭӟF ÿҥt 184.662 tӹ ÿӗQJWăQJVRYӟL 7URQJÿyGRDQKWKXSKtEҧo hiӇPOƭQKYӵc phi nhân thӑ ѭӟFÿҥt 57.102 tӹ ÿӗQJWăQJVRYӟL OƭQKYӵc bҧo hiӇm nhân

thӑ ѭӟFÿҥt 127.560 tӹ ÿӗQJWăQJ  (Ngu͛n: B̫o hi͋m Sài Gòn - Hà N͡i)

Hình 1 Doanh thu phí b̫o hi͋PTXDFiFQăPÿ˯QY͓: tͽ ÿ͛ng)

*Các doanh nghi͏p b̫o hi͋m ch̩\ÿXDF{QJQJK͏ s͙

Cùng vӟi sӵ phát triӇn mҥnh mӁ cӫa internet, sӵ bùng nә giӳa thӡLÿҥi công nghӋ sӕ, công nghӋ sӕ ÿm Yj ÿDQJ ÿѭӧc triӇn khai rӝng rãi trong mӑL OƭQK Yӵc Các doanh nghiӋp bҧo hiӇPQKDQKFKyQJEѭӟc vào cuӝFÿXDF{QJQJKӋ sӕ, mang lҥi cho khách hàng nhӳng trҧi nghiӋm mӟi vӟi viӋc triӇn khai nhiӅu ӭng dөng vӅ công nghӋ bҧo hiӇm (insurtech) trong phát triӇn sҧn phҭm 1ăPWәng phí bҧo hiӇm khai thác TXD,QVXUWHFKÿҥt khoҧng 187 tӹ 86'WѭѫQJÿѭѫQJWәng phí toàn cҫu Dӵ báo ÿӃQQăPFRQVӕ này sӁ YѭӧWQJѭӥng 400 tӹ USD, chiӃm khoҧng 7% tәng phí bҧo hiӇm toàn cҫu (Theo nghiên cӭu cӫa Fintech Global)

Tҥi ViӋt Nam, thӏ WUѭӡng bҧo hiӇm nәi bұt vӟi các tên tuәi lӟQQKѭTәng công ty Bҧo ViӋt Nhân Thӑ, Công ty TNHH Bҧo hiӇm nhân thӑ Prudential ViӋt Nam« Các ӭng dөng công nghӋ bҧo hiӇm không chӍ ÿyQJYDLWUzQKѭPӝt trӧ lý ҧRWURQJTXiWUuQKWѭvҩn cho khách hàng, mà còn giúp doanh nghiӋSÿѫQJLҧn, tӕLѭXKyDTX\WUuQKSKөc

vө khách hàng tӯ xӱ lý thông tin, bán sҧn phҭm, công tác chi trҧ bӗLWKѭӡQJ«ÿӗng thӡi giúp khách hàng dӉ GjQJ[iFÿӏnh nhu cҫu bҧo vӋ YjWuPÿѭӧc sҧn phҭm bҧo hiӇm phù hӧp Chҷng hҥn, các ӭng dөQJWK{QJPLQKQKѭH326Fӫa Manulife, Genova cӫa Generali, My AIA cӫD$,$«

Mһc khác, thӕng kê sӕ liӋu bҧo hiӇm xã hӝi (BHXH) ViӋt Nam hiӋn nay tәng sӕ QJѭӡi tham gia BHXH trên tojn quӕc lj trên 16,17 triӋXQJѭӡi, WURQJÿy sӕ tham gia BHXH bҳt buӝc lj trên 15 triӋXQJѭӡi; Riêng bҧo hiӇm y tӃ (BHYT) cy trên 87,77 triӋXQJѭӡi tham gia Cùng vӟLÿyCәQJ7K{QJWLQĈLӋn tӱ BHXH ViӋt Nam tích cӵc thӵc hiӋn truyӅn thông vӅ ӭng dөng VssID- BHXH sӕ vӟi mong muӕn tiӃp cұn

và giҧi quyӃWÿѭӧc nhӳng thҳc mҳc cӫDQJѭӡi dân mӝt cách cө thӇ Ngày 28.4, Trung tâm Công nghӋ Thông tin BHXH ViӋt Nam cho biӃWWtQKÿӃn hӃt ngày 25.4, toàn quӕFÿmFyWULӋXOѭӧWÿăQJNêYjWҧi ӭng dөQJ³9VV,' - Bҧo hiӇm xã hӝi sӕ´

Tӯ ngày 1/6/2021, chính thӭc áp dөQJFKRQJѭӡi dân sӱ dөng hình ҧnh thҿ BHYT trên ӭng dөng VssID trong khám, chӳa bӋnh trên toàn quӕc thay thӃ cho viӋc sӱ dөng thҿ bҧo hiӇm y tӃ giҩy Tuy nhiên sau 2 ngày triӇn khai, sӕ bӋnh nhân sӱ dөng thҿ

%+<7ÿLӋn tӱ vүQtWKѫQVӕ QJѭӡi dùng thҿ giҩy do nhiӅXQJѭӡLFKѭDTXHQKRһFFKѭDFjLÿһt ӭng dөng VssID (Tҥi BӋnh viӋQĈҥi hӑc Y Hà Nӝi) Ngoài ra, nhiӅXQJѭӡi lӟn tuәL QJѭӡL NK{QJ Fy ÿLӋn thoҥL GL ÿӝng thông minh hoһc không biӃt sӱ dөng internet thì vүQFKѭDWLӃp cұQÿѭӧc tiӋn ích này và vүn sӱ dөng thҿ BHYT giҩ\QKѭWUѭӟFÿk\

*Thách thͱc và s͹ ch̭p nh̵n cͯDQJ˱ͥi dùng ͱng dͭng b̫o hi͋m

Hình 2NKyNKăQOͣn c̫n trͧ doanh nghi͏p b̫o hi͋m tri͋n khai chuy͋Qÿ͝i s͙

(Ngu͛n: Vietnam Report)

Khҧo sát cӫa Vietnam Report, khi triӇn khai chuyӇQÿәi công nghӋ, áp dөng các ӭng dөng bҧo hiӇm gһp nhiӅXNKyNKăQĈӇ có thӇ ÿҥWÿѭӧc các mөc tiêu sӕ hóa bên cҥnh các ӭng dөng công nghӋ, các doanh nghiӋp bҧo hiӇm không thӇ [HPÿk\FKӍ là xu Kѭӟng mà phҧi xây dӵQJÿѭӧc nhӳng chiӃQOѭӧFÿҫXWѭGjLKҥn cҧ vӅ nhân sӵ lүn công nghӋ Sӵ WKD\ÿәi, cұp nhұt quá nhanh khiӃn nhiӅXFѫTXDQTXҧn lý lúng túng WURQJÿLӅu hành các sҧn phҭm và cách thӭc hoҥWÿӝng Ngoài ra, có nhiӅu bҩt cұp trong vұn hành các ӭng dөng bҧo hiӇPYuÿzLKӓi sӵ ÿҫXWѭOӟn không chӍ vҩQÿӅ tài chính mà còn vӅ sӵ liên hӋ giӳa công nghӋ vӟi chuyên môn, dӳ liӋu lӟn Nên trong JLDLÿRҥn mӟi triӇn khai, các doanh nghiӋp nhұQÿѭӧc nhiӅu phҧn ánh trái chiӅu tӯ các khách hàng khi hӑ tiӃp cұn các ӭng dөng bҧo hiӇm

MһFGÿHPOҥi nhiӅu lӧi ích cho khách hàng lүn doanh nghiӋp bҧo hiӇPQKѭQJPӭc

ÿӝ chҩp nhұn sӱ dөng các ӭng dөng bҧo hiӇm còn nhiӅu bҩt cұp, còn nhiӅu phҧn ánh

vӅ chҩt lѭӧQJWtQKQăQJӭng dөQJFKѭDWKӵc sӵ phù hӧp vӟi khách hàng cá nhân

Còn nhi͉X NKiFK KjQJ FK˱D TXHQ PXD Yj GQJ E̫o hi͋m b̹QJ SK˱˯QJ WKͱc tr͹c tuy͇n: vҩQÿӅ ngҥi rӫi ro, thiӃu hiӇu biӃt vӅ công nghӋ mӟLNKyNKăQNKLVӱ dөng ӭng

dөng bҧo hiӇm Các khách hàng vүQFyWKyLTXHQWuPQJѭӡi môi giӟLQJѭӡi bán bҧo hiӇPWѭYҩn viên hӛ trӧ

V̭Qÿ͉ an ninh m̩ng, b̫o v͏ WK{QJWLQQJ˱ͥi dùng: càng phө thuӝc vào mҥng thì rӫi

ro càng cao, vҩQÿӅ sұp hӋ thӕng, vҩQÿӅ hacker dӳ liӋu«1Jѭӡi dùng cá nhân ngày càng trӣ nên thұn trӑng vӟi các ӭng dөQJÿһc biӋt yêu cҫu kê khai thông tin cá nhân, tình trҥng sӭc khӓHWjLFKtQK«

ThͥLJLDQÿ̯XW˱OͣQFKLSKtÿ̯XW˱NpRGjL ÿk\Ojthách thӭc hiӇn nhiên mà các

doanh nghiӋp vҧo hiӇm phҧLÿӕi mһt, dù vұy, lҥi ҧQKKѭӣng rҩt lӟn ÿӕi vӟi tâm lý sӱ dөng tӯ NKiFKKjQJFiQKkQĈӇ xây dӵng hoàn chӍnh mӝt hӋ thӕng/ ӭng dөng cҫn thӡi gian dài, và cҧi thiӋn dҫQFiFWtQKQăQJFKѭDSKKӧp, hay các lӛLWKDRWiFWKѭӡng gһpNK{QJtWWUѭӡng hӧSQJѭӡi dùng loay hoay mãi vӟi các thông báo lӛi khi sӱ dөng ӭng dөng bҧo hiӇm«hӑ sӁ cҧm thҩy khó chӏu hoһc tӯ chӕi sӱ dөng các ӭng dөng bҧo hiӇP ÿѭӧF ÿӅ xuҩt Thұm chí chҩp nhұn tiӃp tөc vӟi cҧ thӫ tөc giҩy tӡ Wѭӣng chӯQJUѭӡm rà mҩt thì giӡ QKѭQJÿҧm bҧo kӃt quҧ mong muӕn

Thi͇u nhân s͹ có kͿ QăQJOLrQTXDQÿ͇n chuy͋Qÿ͝i s͙: nhìn chung các doanh nghiӋp

bҧo hiӇm sӱ dөng nhân lӵc kӻ thuұWErQQJRjLÿӇ xây dӵng, phát triӇn, triӇn khai các ӭng dөng liên quan bҧo hiӇm Do vұy khi áp dөng thӵc tӃ, hiӋu quҧ mang lҥi còn nhiӅu bҩt cұp, tӭc là nhӳng ngѭӡi trӵc tiӃSKѭӟng dүn sӱ dөng hay ÿӝi hӛ trӧ là nhӳng nhân sӵ không thuӝc chuyên môn kӻ thuұt, nên khi có sӵ cӕ, cҫn thӡLJLDQOkXÿӇ trao ÿәi vӟLÿӝLQJNJNӻ thuұt và cҫn nhiӅu nә lӵc tìm Kѭӟng giҧi quyӃt triӋWÿӇĈLӅu này làm cho quá trình trҧi nghiӋm cӫa khách hàng bӏ JLiQÿRҥn, chӡ sӱa lӛi mҩt nhiӅu thӡi gian, ҧQKKѭӣng tiêu cӵFÿӃn sӵ hài lòng

'RÿyQKӳng nghiên cӭXÿӇ ÿiQKJLiFiFQKkQWӕ ҧQKKѭӣQJÿӃn sӵ chҩp nhұn sӱ dөng các ӭng dөQJWURQJOƭQKYӵc bҧo hiӇm là rҩt cҫn thiӃt Dù vұy, tҥi ViӋt Nam FKѭDFyQKLӅu ÿӅ tài nghiên cӭu liên quan Vì nhӳng lý do trên, tác giҧ quyӃWÿӏnh lӵa chӑQ ÿӅ WjL ³CÁC YӂU TӔ Ҧ1+ +ѬӢ1* ĈӂN SӴ é ĈӎNH SӰ DӨNG ӬNG DӨNG BҦO HIӆM CӪA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN: MӜT NGHIÊN CӬU TҤI VIӊT NAM´FKROXұQYăQWKҥFVƭFӫa mình

Nghiên cӭu này nhҵPKѭӟng tӟi viӋc xây dӵng mӝWP{KuQKWLrQOѭӧng các nhân tӕ ҧQKKѭӣng tӟi sӵ êÿӏnh sӱ dөng các ӭng dөng bҧo hiӇm tҥi thӏ WUѭӡng ViӋt Nam Các mөc tiêu cө thӇ ÿѭӧF[iFÿӏQKQKѭVDX

(1) Nhұn diӋn YjÿROѭӡng ÿѭӧc các yӃu tӕ ҧnKKѭӣQJÿӃn êÿӏnh sӱ dөng các ӭng dөng bҧo hiӇm

(2) ĈӅ xuҩt các giҧi pháp nhҵm nâng cao êÿӏnh sӱ dөng các ӭng dөng bҧo hiӇm

dӵ kiӃn thông qua bҧng câu hӓi (in ra giҩy và dùng Google biӇu mүu)

Bҧng câu hӓLÿѭӧc gӱLÿӃn các cá nhân là nhӳng ÿӕLWѭӧQJÿmYjÿDQJVӱ dөng các ӭng dөng bҧo hiӇm tҥi ViӋt Nam

Dӳ liӋX ÿѭӧc xӱ lý trên SPSS (phiên bҧQ ,%0 6366 6WDWLVWLFV   ÿӇ phân tích

&URQEDFK¶V$OSKDSKkQWtFKQKkQWӕ khám phá EFA TiӃp theo là phân tích WѭѫQJquan Pearson và phân tích hӗi quy

- ĈӕLWѭӧng nghiên cӭXĈӕLWѭӧng nghiên cӭXÿѭӧF[iFÿӏnh là nhӳng khách hàng hay các cá nhân ÿmYjÿDQJtrӵc tiӃp sӱ dөng các ӭng dөng bҧo hiӇm, nhҵm xác ÿӏnh các yӃu tӕ ҧQKKѭӟQJÿӃn êÿӏnh sӱ dөng các ӭng dөng bҧo hiӇm

- Phҥm vi nghiên cӭu: Nghiên cӭXÿѭӧc thӵc hiӋn tҥi thӏ WUѭӡng thành phӕ Hӗ Chí Minh cho tҩt cҧ các doanh nghiӋp bҧo hiӇm Thӡi gian thӵc hiӋn dӵ kiӃn tӯ tháng

ÿӃQWKiQJQăP

1.5 é1*+Ƭ$1*+,Ç1&ӬU

ĈӅ tài nghiên cӭu mong muӕn chӍ ra các yӃu tӕ ҧQKKѭӣng êÿӏnh sӱ dөng các ӭng dөng bҧo hiӇm - nghiên cӭu trong ngành bҧo hiӇm tҥi ViӋt Nam

Ĉӗng thӡi kӃt quҧ nghiên cӭu sӁ giúp cho các doanh nghiӋSWURQJOƭQKYӵc bҧo hiӇm

dӉ GjQJÿLӅu chӍnh và cҧi thiӋn chҩWOѭӧng dӏch vө, cҧi tiӃn công nghӋWăQJNKҧ QăQJtiӃQÿӃQêÿӏnh sӱ dөng cӫa khách hàng cá nhân ÿӕi vӟi các ӭng dөng bҧo hiӇm

1.6 KӂT CҨU CӪ$Ĉӄ TÀI NGHIÊN CӬU

Bên cҥnh các phҫn chӫ yӃXQKѭSKҫn mӣ ÿҫu, kӃt luұn, phө lөc và danh mөc tài liӋu tham khҧRÿӅ tài nghiên cӭu cӫa tác giҧ có bӕ cөc gӗPFyFKѭѫQJQKѭVDX

- &KѭѫQJ*Lӟi thiӋXÿӅ tài

- &KѭѫQJ&ѫVӣ lý thuyӃWYjP{KuQKÿӅ xuҩt

- &KѭѫQJ3KѭѫQJSKiSQJKLrQFӭu

- &KѭѫQJ.Ӄt quҧ nghiên cӭu

- &KѭѫQJ.Ӄt luұn và kiӃn nghӏ

&+ѬѪ1*&Ѫ6Ӣ LÝ THUYӂT

N͡LGXQJFK˱˯QJWiFJL̫ sͅ trình bày v͉ các khái ni͏PF˯Vͧ lý thuy͇t, các công trình nghiên cͱXWU˱ͣFFyOLrQTXDQÿ͇Qÿ͉ tài nghiên cͱu là: ³CÁC Y͆U T͘ ̪NH +˰ͦ1* Ĉ͆N S͸ é Ĉ͒NH Sʹ DͬNG ͰNG DͬNG B̪O HI͊M CͮA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN: M͠T NGHIÊN CͰU T̨I VI͎T NAM´ Tͳ ÿyKuQKWKjQKP{KuQK nghiên cͱXÿ͉ xṷWYjWKDQJÿR

Bҧo hiӇm là mӝt hoҥWÿӝQJTXDÿyPӝt cá nhân có quyӅQÿѭӧFKѭӣng trӧ cҩp bҧo hiӇm nhӡ vào mӝt khoҧQÿyQJJySFKRPuQKKRһFFKRQJѭӡi thӭ ba WURQJWUѭӡng hӧp xҧy ra rӫi ro Khoҧn trӧ cҩp này do mӝt tә chӭc trҧ, tә chӭc này có trách nhiӋPÿӕi vӟi toàn bӝ các rӫLURYjÿӅn bù các thiӋt hҥLWKHRFiFSKѭѫQJSKiSFӫa thӕng kê

† B̫o hi͋m b̷t bu͡c là loҥi bҧo hiӇm do pháp luұWTX\ÿӏnh vӅ ÿLӅu kiӋn bҧo

hiӇm, mӭc phí bҧo hiӇm, sӕ tiӅn bҧo hiӇm tӕi thiӇu mà tә chӭc, cá nhân tham gia bҧo hiӇm và doanh nghiӋp bҧo hiӇPFyQJKƭDYө thӵc hiӋn

Bҧo hiӇm bҳt buӝc bao gӗm: Bҧo hiӇm tai nҥn dân sӵ (TNDS) cӫa chӫ [HFѫgiӟi, bҧo hiӇm TNDS cӫDQJѭӡi vұn chuyӇQKjQJNK{QJÿӕi vӟi hành khách; Bҧo hiӇm trách nhiӋm nghӅ nghiӋSÿӕi vӟi hoҥWÿӝQJWѭYҩn pháp luұt; Bҧo hiӇm trách nhiӋm nghӅ nghiӋp cӫa doanh nghiӋp môi giӟi bҧo hiӇm; Bҧo hiӇm cháy, nә; Bҧo hiӇm y tӃ bҳt buӝc; Bҧo hiӇm xã hӝi bҳt buӝc, còn lҥi là các sҧn phҭm bҧo hiӇm tӵ nguyӋn

† B̫o hi͋m t͹ nguy͏n là loҥi hình bҧo hiӇPPjQJѭӡLWKDPJLDÿѭӧc quyӅn lӵa

chӑn công ty bҧo hiӇm, sҧn phҭm bҧo hiӇm, mӭc phí và quyӅn lӧi bҧo hiӇm Ngoài ra, trên thӏ WUѭӡng có nhiӅu các phân loҥi bҧo hiӇPNKiFQKѭORҥLKuQKWKѭѫQJmҥLYj1KjQѭӟFÿӕLWѭӧng bҧo hiӇPOjFRQQJѭӡi và tài sҧn hay trách nhiӋm dân sӵ«

Các sҧn phҭm bҧo hiӇPÿѭӧc triӇn khai hoһc bán thông qua các doanh nghiӋp bҧo hiӇm hoһFFѫTXDQWKXӝc sӵ quҧn lý cӫa NhjQѭӟc Ví dө các công ty bҧo hiӇm nhân thӑ triӇn khai các sҧn phҭm bҧo hiӇm nhân thӑ, các công ty bҧo hiӇm phi nhân thӑ triӇn khai các sҧn phҭm bҧo hiӇm sӭc khӓe, bҧo hiӇm ô tô, bҧo hiӇm nhà, bҧo hiӇm

du lӏFK«FѫTXDQ%ҧo hiӇm xã hӝi ViӋt Nam tә chӭc thӵc hiӋn các chӃ ÿӝ và chính sách bҧo hiӇm xã hӝi, bҧo hiӇm thҩt nghiӋp, bҧo hiӇm y tӃ

(Ngu͛n: Manulife Vi͏t Nam)

2.1.1 Công nghӋ bҧo hiӇm (Insurtech) là gì?

Ĉѭӧc lҩy cҧm hӭng tӯ sӵ kӃt hӧp cӫa thuұt ngӳ Fintech, Insurtech là sӵ kӃt hӧp cӫa

³,QVXUDQFH´Eҧo hiӇP Yj³7HFKQRORJ\´F{QJQJKӋ ,QVXUWHFKÿӅ cұSÿӃn viӋc sӱ dөng các sáng tҥo công nghӋ ÿӇ tұn dөng các khoҧn tiӃt kiӋm và hiӋu quҧ tӯ mô hình ngành bҧo hiӇm hiӋn tҥi ĈyOjF{QJQJKӋ ÿӭQJÿҵng sau sӵ sáng tҥo, phân phӕi và quҧn trӏ kinh doanh bҧo hiӇm Các ӭng dөQJÿLӋn thoҥi thông minh, thiӃt bӏ mang WKHRQJѭӡi, công cө xӱ lý bӗLWKѭӡng, quá trình xӱ lý hӧSÿӗng bҧo hiӇm trӵc tuyӃn

và viӋc xӱ lý tӵ ÿӝng tҩt cҧ ÿӅu là công nghӋ bҧo hiӇm Công nghӋ bҧo hiӇm rҩt hӳu ích cho viӋc thu thұp và phân tích dӳ liӋu khách hàng nhҵm cung cҩp dӏch vө tӕt KѫQ

(Ngu͛n: Vinare)

Insurtech mang lҥLFѫKӝLWK~Fÿҭ\WăQJWUѭӣQJYjJLDWăQJVӵ khác biӋt trên thӏ WUѭӡng cho các doanh nghiӋp bҧo hiӇPWX\QKLrQÿLNqPÿyOjQKӳng thách thӭc nhҩWÿӏnh Chính vì vұy, viӋc nhұn diӋQÿҫ\ÿӫ nhӳQJWiFÿӝQJYjNKyNKăQFӫa Insurtech sӁ giúp cho các doanh nghiӋp bҧo hiӇPÿӏQKKѭӟQJÿѭӧFÿ~QJFKLӃQOѭӧc kinh doanh

ÿӇ chӫ ÿӝQJKѫQWURQJ[XWKӃ Insurtech cӫa toàn cҫu và khu vӵc Công nghӋ bҧo hiӇm

sӁ buӝc ngành bҧo hiӇm phҧLÿҭy mҥnh cuӝc chiӃn cӫa mình vӅ cách thӭc cung cҩp dӏch vө và phөc vө khách hàng SӁ không còn có tình trҥng làm nhӳng công viӋc theo FiFKQKѭWKѭӡng lӋ nӳa

HiӋn nay, các doanh nghiӋp WURQJQѭӟFÿmYjÿDQJÿҭy mҥnh áp dөng bҧo hiӇm trӵc tuyӃn, tҥo sӵ khác biӋt, tiӋn lӧi trong quá trình phөc vө khách hàng Các doanh nghiӋp bҧo hiӇm nhân thӑ ÿmYjÿDQJQӛ lӵc gҳn kӃt ӭng dөng công nghӋ trong viӋc nâng cao chҩWOѭӧng dӏch vө ÿӇ có thӇ xӱ lý các quy trình tӯ tiӃp nhұn hӗ VѫEҧo hiӇm, thanh toán phí bҧo hiӇPÿӃn tiӃp nhұn và xӱ lý bӗLWKѭӡQJ«PjNK{QJFҫn dùng giҩy tӡ hay tiӅn mһt ĈLӇQKuQKQKѭ):'OjF{QJW\WKӵc hiӋQSKѭѫQJWKӭc thanh toán bҵQJÿLӋn tӱ, khách hàng ký hӧSÿӗng bҧo hiӇm hòa toàn trên ipad; PTI hӧp tác vӟi Công ty CP INSO ViӋt Nam ra mҳt ӭng dөng ,162FKRSKpSQJѭӡi dùng

tӵ mua các gói bҧo hiӇm và yêu cҫu bӗLWKѭӡng mӑi lúc mӑLQѫLPjNK{QJFҫn các thӫ tөc, giҩy tӡ Bҧo ViӋWFNJQJÿmӭng dөng công nghӋ tích hӧp quҧn lý giҧi pháp WUrQÿLӋn thoҥLGLÿӝng vӟi tên gӑi Baoviet Direct, này cho phép khách hàng dӉ dàng mua, theo dõi, quҧn lý quyӅn lӧi và yêu cҫu bӗLWKѭӡng theo hӧSÿӗng Thӡi gian qua, Chính phӫ ÿmÿҭy mҥnh ӭng dөng công nghӋ WK{QJWLQWURQJOƭQKYӵc bҧo hiӇPQăP

2020, Bҧo hiӇm xã hӝi ViӋW1DPÿmWULӇn khai thӵc hiӋn 19 dӏch vө công (DVC) trӵc tuyӃn cҩSÿӝ 3, 4 trên cәng DVC cӫa ngành, dӵ kiӃn hӃWQăPVӁ ÿҥt 100% sӕ DVC cӫDQJjQKÿҥt mӭFÿӝ Ĉӗng thӡi, tích hӧp, cung cҩp 15 DVC mӭFÿӝ 4 cӫa ngành liên thông vӟi các bӝ, ngành trên cәng DVC quӕFJLDĈһc biӋWÿm[k\Gӵng

và triӇn khai thành công ӭng dөQJ³9VV,'- Bҧo hiӇm xã hӝi sӕ´WUrQQӅn tҧng thiӃt

bӏ GLÿӝng (Ngu͛n: thuenhanuoc)

2.1.2 Phân loҥi Insurtech

VӟL[XKѭӟQJWiFÿӝng cӫa công nghӋ và kӻ thuұt sӕFiFLQVXUWHFKFNJQJÿmWKkPnhұp và tìm kiӃPFiFFѫKӝLÿӝt phá trong các mҧng bҧo hiӇm truyӅn thӕng Có 5 QKyPLQVXUWHFKWѭѫQJӭng vӟi các dӏch vө bҧo hiӇm truyӅn thӕng:

1 Dӳ liӋu lӟn (big data), trí tuӋ nhân tҥo (AI) và phân tích

2 Bҧo hiӇPÿѭӧc cung cҩp trên các nӅn tҧng sӕ (ZHEGLÿӝng, thiӃt bӏ kӃt nӕi internet (IoT), bao gӗm cҧ các mҥng xã hӝi)

3 Internet vҥn vұt (IoT)

4 Bҧo hiӇm rӫi ro trên không gian mҥng (cyber- insurance)

5 Y tӃ và sӭc khӓe

Ngu͛n: Geektime InsurTech Report (tháng 5/2017)

Nghiên cӭu vӅ sӵ sӵ chҩp nhұn có nhiӅu cách tiӃp cұn khác nhau Khái niӋm vӅ hành

vi chҩp nhұn sӱ dөng công nghӋ bҳt nguӗn tӯ viӋc phát triӇn lý thuyӃWKjQKÿӝng hӧp

lý (TRA), lý thuyӃt hành vi dӵ ÿӏnh (TPB), các lý thuyӃt dӵ ÿRiQYLӋc chҩp nhұn sӱ dөQJQKѭP{KuQKFKҩp nhұn sӱ dөng công nghӋ (TAM) (Davis, 1989; Davis và cӝng

sӵ, 1993; Venkatesh và cӝng sӵ, 2000); mô hình chҩp nhұn và sӱ dөng công nghӋ (UTAUT) (Venkatesh và cӝng sӵ, 2003)

&iFP{KuQKÿiQKJLiKjQKYLFKҩp nhұn sӱ dөng công nghӋ bao gӗm:

2.2.1 Mô hình lý thuyӃt KjQKÿӝng hӧp lý (TRA)

TRA (Theory of reasoned action) là lý thuyӃt chҩp nhұn công nghӋ sӟm nhҩWÿѭӧc phát triӇQWURQJOƭQKYӵc tâm lý xã hӝi bӣL$M]HQYj)LVKEHLQYjRQăP/ӏch sӱ cӫa nó quay trӣ lҥLJLDLÿRҥn tӯ QăPÿӃn nhӳQJQăP7Kӡi kǤ này là giai ÿRҥn bҳWÿҫu nghiên cӭu hành vi cӫDFiFFiQKkQWK{QJTXDWiFÿӝng cӫDWKiLÿӝ Thái

ÿӝ FyWiFÿӝng trӵc tiӃp hoһc gián tiӃSÿӃn hành vi và nó là yӃu tӕ mӝt chiӅu hoһFÿDchiӅX$M]HQYj)LVKEHLQ