[LUẬN VĂN THẠC SĨ] Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng Smart Banking tại Ngân hàng TMCP Quân Đội – Chi nhánh Vũng Tàu

PHẦN MỞ ĐẦU

Đặt vấn đề cần nghiên cứu

Ngày nay, với sự phát triển vượt bậc của khoa học công nghệ đã làm thay đổi mọi mặt của đời sống xã hội, từ cách thức giao tiếp, cách thức di chuyển, cho đến cách thức mua sắm… và nói chung là cách sống của chúng ta

(King, 1912) Hoạt động ngân hàng với vai trò là trung tâm của nền kinh tế cũng không nằm ngoài xu hướng trên Việc đổi mới và ứng dụng công nghệ thông tin, ứng dụng thương mại điện tử vào hoạt động kinh doanh sẽ giúp các ngân hàng thương mại đang ngày càng đa dạng hóa sản phẩm dịch vụ của mình nhằm đáp ứng tốt hơn nhu cầu ngày càng cao của khách hàng Nếu như trong giai đoạn từ năm 2006 đến năm 2010, hệ thống ngân hàng Việt Nam có sự gia tăng mạnh về số lượng các ngân hàng thương mại cũng như quy mô mạng lưới của các chi nhánh, phòng giao dịch (NHTM, 2011) thì giai đoạn từ năm 2011 đến năm 2016 được xem là thời điểm bùng nổ của các loại hình sản phẩm, dịch vụ ngân hàng điện tử như SMS banking, Home banking, Kiosk banking, Mobile Banking

Theo Số liệu thống kê của Bộ Thông tin và Tuyền, tính tới tháng 9 năm

2022, tỷ lệ dân số sử dụng Internet là 72,1% trên tổng số dân là 98,4 triệu dân Tính đến hết tháng 1 năm 2023, Việt Nam được xếp vào 8 nước có số lượng người sử dụng Internet nhiều nhất Châu Á (We Are Social, 2023) Nhờ sự phát triển mạnh mẽ của Internet, sự phổ biến của máy tính, công nghệ không dây và các thiết bị cầm tay thông minh đã làm cho dịch vụ Internet banking đang ngày càng phát triển và mang lại nhiều lợi ích cho khách hàng

Chủ trương định hướng, chính sách của Đảng và Chính phủ về phát triển dịch vụ tài chính, ngân hàng, chủ động tham gia cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư (CMCN 4.0), phát triển kinh tế số, chuyển đổi số Theo đề án phát triển thanh toán không dùng tiền mặt tại Việt Nam giai đoạn 2021-

2025 đã được Thủ tướng chính phủ phê duyệt (Quyết định 1318/QĐ-TTg ngày 28/10/2021), thì mục tiêu đến cuối năm 2025 sẽ có 80% người dân từ 15 tuổi trở lên có tài khoản giao dịch tại ngân hàng hoặc các tổ chức được phép khác, tốc độ tăng trưởng bình quân về số lượng giao dịch qua kênh điện thoại di động đạt 50-80%/năm và giá trị giao dịch đạt 80-100%/năm Chính vì vậy Mobile banking (MB) sẽ là một phần quan trọng của nền kinh tế không sử dụng tiền mặt Một khảo sát của Visa cho thấy 88% số người được khảo sát nói rằng họ rất có thể sẽ sử dụng smartphone để thanh toán, 83% người tiêu dùng cho biết họ sẽ chọn thanh toán không tiếp xúc (nếu có) thay cho tiền mặt (Visa, 2017) càng khẳng định việc nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng lên quyết định sử dụng MB có một ý nghĩa cấp thiết không chỉ đối với các ngân hàng thương mại mà còn ở cấp quản lý và ban hành chính sách mà các nghiên cứu hiện nay tại Việt Nam và trên thế giới vẫn chưa được đề cập đầy đủ Đã có nhiều nghiên cứu có liên quan được thực hiện trên thế giới và trong nước, cụ thể:

Tác giả Lê Văn Huy và Trương Thị Vân Anh (2008) với công trình mô hình nghiên cứu chấp nhập E-Banking tại Việt Nam Kết quả nghiên cứu chỉ ra các nhân tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận E-Banking gồm: lợi ích của việc cảm nhận; sự thuận tiện; dễ sử dụng có tác động tích cực, bên cạnh đó có nhân tố cản trở là quá trình sử dụng công nghệ

Nhóm tác giả Nguyễn Thanh Duy và Cao Hào Thi (2011) với sản phẩm: Mô hình nghiên cứu chấp nhận và sử dụng Ngân hàng điện tử ở Việt Nam Mục tiêu của nghiên cứu này là nhằm đề xuất mô hình nghiên cứu chấp nhận và sử dụng Ngân hàng điện tử (E-Banking) ở Việt Nam

Luận án tiến sĩ của Vũ Mạnh Cường (2013), đại học Thái Nguyên với tác phẩm: “Các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng dịch vụ Mobile Banking tại Hà Nội” Kết quả của Luận án chỉ ra rằng: năm yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng dịch vụ Mobile Banking bao gồm: nhận thức tính hữu dụng, nhận thức dễ dàng sử dụng, nhận thức nguy cơ an toàn xã hội, nhận thức nguy cơ thao tác và tài chính, sự tin tưởng

Nhóm tác giả Alain Yee-Chong Loong, Keng-Ooi Boon, Binshan Lin, Boon-Trong Tan, (2010) – có bài viết trên tạp chí quốc tế của Ngân hàng

“Online Banking adoption: an empirical analysis” Mục tiêu bài báo này nhằm mục đích kiểm tra thực nghiệm các yếu tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận giao dịch qua ngân hàng trực tuyến tại Việt Nam

Một nghiên cứu khác của tác giả Wadie (2011) được thực hiện ở Mục tiêu của nghiên cứu này là phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định của khách hàng ngân hàng để giao dịch thông qua Internet Banking

Phan Thoại Chiêu (2013) trình bày nội dung là các yếu tố tác động đến việc sử dụng Mobile – Banking của khách hàng cá nhân tại ngân hàng Nông nghiệp và phát triển nông thôn – chi nhánh Đà Nẵng Trên cơ sở đó đưa ra các nhận xét, kiến nghị nhằm giúp tăng cường sử dụng dịch vụ Mobile – Banking Tác giả nhận định có 4 nhân tố tác động tích cực đến việc sử dụng Mobile – Banking như: Sự tin tưởng; Ảnh hưởng xã hội; Kỳ vọng nỗ lực; Kỳ vọng hiệu quả; Ý định hành vi; Điều kiện thuận lợi…

Tuy nhiên, việc nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến sử dụng Smart Banking của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Quân Đội – Chi nhánh Vũng Tàu theo hiểu biết của tác giả thì đến thời điểm hiện tại vẫn chưa có nghiên cứu nào được thực hiện

Có thể thấy, với tầm quan trọng và tiềm năng phát triển trong tương lai như trên thì Smart Banking sẽ là xu hướng giao dịch tất yếu hàng ngày và thậm chí nó còn có thể thay thế các phòng giao dịch truyền thống (đặc biệt trong bối cảnh đại dịch và hậu đại dịch Covid 19) Tuy nhiên, hiện nay đa số các ngân hàng ở Việt Nam nói chung và tại Ngân hàng TMCP Quân Đội - Chi nhánh Vũng Tàu nói riêng đều ở giai đoạn những năm đầu cung cấp dịch vụ Smart Banking (ứng dụng ngân hàng thông minh trên điện thoại di động giúp khách hàng giao dịch với MB mọi lúc, mọi nơi) Số lượng khách hàng sử dụng và doanh số giao dịch qua dịch vụ này còn thấp, chưa tương xứng với chi phí đầu tư và với tiềm năng phát triển của thị trường Từ thực tế trên, cùng với thực tiễn công tác tại MB Vũng Tàu, tôi chọn đề tài: “Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng Smart Banking tại Ngân hàng TMCP Quân Đội – Chi nhánh Vũng Tàu”, làm đề tài cho luận văn cao học của mình.

Tính chất cấp thiết của vấn đề cần nghiên cứu

Nhóm tác giả Cao Hào Thi và Nguyễn Duy Thanh vào năm 2011 đã thực hiện đề tài trong đó đã đề xuất một mô hình chấp nhận và sử dụng ngân hàng điện tử ở nước ta Có thể nói đây là kết quả có liên quan mật thiết đến đề tài Nghiên cứu này sử dụng mô hình E-BAM nhằm tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng lên sự chấp nhận và sử dụng ngân hàng điện tử tại Việt Nam Kết quả đã chỉ ra nhận thức kiểm soát hành vi tác động tích cực nhất đến sự chấp nhận E-banking Các yếu tố khác có tác động giảm dần theo thứ tự là hình ảnh ngân hàng, hiệu quả mong đợi, khả năng tương thích, nhận thức dễ dàng sử dụng, yếu tố pháp luật và chuẩn chủ quan Yếu tố rủi ro có sự tác động ngược chiều lên sự chấp nhận và sử dụng ngân hàng điện tử do có hệ số hồi quy âm Ngoài ra khá nhiều nghiên cứu thực hiện nhằm đánh giá tìm các yếu tố tác động lên sự hài lòng của người sử dụng Mobile Banking (MB) chứ không phải là hành vi sử dụng cũng đã được thực hiện tại Việt Nam Tuy nhiên tại MB Vũng Tàu hiện nay chưa có nghiên cứu nào đã thực hiện liên quan đến chủ đề này.

Mục tiêu nghiên cứu

Nghiên cứu được thực hiện với mục tiêu là vận dụng mô hình nhân tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ Smart banking của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Quân Đội - Chi nhánh Vũng Tàu và mức độ tác động của các nhân tố này đến hành vi sử dụng Từ đó đưa ra các giải pháp nhằm khuyến khích khách hàng sử dụng dịch vụ Smart banking của MB chi nhánh Vũng Tàu

Nhận diện các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Smart banking của khách hàng cá nhân tại MB chi nhánh Vũng Tàu Đo lường mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến ý định hành vi sử dụng dịch vụ Smart banking của khách hàng cá nhân tại MB chi nhánh Vũng Tàu Đề xuất các hàm ý quản trị nhằm khuyến khích khách hàng cá nhân gia tăng ý định hành vi cũng như chấp nhận sử dụng dịch vụ Smart banking của

MB chi nhánh Vũng Tàu.

Các câu hỏi của vấn đề nghiên cứu

Để nhằm đạt được các mục tiêu đề ra, tác giả tập trung tìm hiểu và tìm câu trả lời cho các câu hỏi gồm:

Câu hỏi 1: Đối với mỗi khách hàng cá nhân tại MB, sự ảnh hưởng đến ý định hành vi sử dụng dịch vụ Banking bị tác động bởi nhân tố nào?

Câu hỏi 2: Mức độ tác động của các nhân tố này đến ý định hành vi sử dụng dịch vụ Smart banking của khách hàng cá nhân tại MB?

Câu hỏi 3: Giải pháp nào khuyến khích khách hàng cá nhân có ý định sử dụng dịch vụ Smart banking của MB?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu: các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Smart-banking của khách hàng cá nhân tại MB- Chi nhánh Vũng Tàu trong đó tập trung vào ý định hành vi sử dụng Smart banking

Phạm vi nghiên cứu: Đề tài thu thập dữ liệu thứ cấp tại ngân hàng MB trong thời gian 3 năm từ năm 2020-2022 và dữ liệu sơ cấp thông qua việc khảo sát khách hàng cá nhân đã có hiểu biết về dịch vụ Smart-banking, bao gồm những khách hàng đã sử dụng hoặc chưa sử dụng dịch vụ Smart-banking tại MB chi nhánh Vũng Tàu.

Phương pháp nghiên cứu

Luận văn tiến hành phối hợp giữa bước nghiên cứu định tính và định lượng

Nghiên cứu định tính được thực hiện thông qua phương pháp thống kê, mô tả, so sánh, phân tích và tổng hợp các thông tin từ các nghiên cứu trước như sách, báo, website, báo cáo của ngân hàng qua các năm và sau đó xây dựng thang đo nháp, thực hiện phỏng vấn tay đôi với các chuyên gia để điều chỉnh bổ sung các biến và thành phần cho thang đo để xây dựng thang đo chính thức

Nghiên cứu định lượng thông qua việc thu thập ý kiến của khách hàng cá nhân dưới dạng bảng câu hỏi chính thức, theo phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên thuận tiện, thông tin được thu thập và xử lý bằng phần mềm SPSS 20.

Ý nghĩa khoa học của đề tài

Về mặt khoa học, đề tài đã góp phần vào hệ thống lại cơ sở lý thuyết nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi người tiêu dùng và đặc biệt là hành vi người tiêu dùng đối với sản phẩm, dịch vụ công nghệ của ngân hàng

Về thực tiễn, đề tài góp phần làm phong phú thêm các nghiên cứu thực nghiệm về dịch vụ Smart-banking tại thị trường Việt Nam nói chung và tại ngân hàng TMCP MB nói riêng, từ đó giúp ngân hàng đưa ra các giải pháp nhằm gia tăng số lượng khách hàng và khuyến khích khách hàng sử dụng dịch vụ Smart-banking thường xuyên hơn.

Kết cấu của luận văn

Luận văn được kết cấu thành 05 chương với các nội dung chính gồm: Chương thứ nhất trình bày phần mở đầu; Chương thứ hai trình bày về mô hình nghiên cứu và một số lý thuyết cơ bản làm căn cứ để phát triển nghiên cứu; Chương thứ ba tập trung trình trình bày về một số phương pháp nghiên cứu; Chương thứ tư trình bày về một số kết quả nghiên cứu và đưa ra một số nội dung bàn luận; Chương cuối cùng thể hiện các nội dung về hàm ý quản trị và kết luận

Nội dung chương 1 tác giả trình bày giới thiệu bao gồm các nội dung như: vấn đề nghiên cứu, mục tiêu, câu hỏi, đối tượng, phạm vi, phương pháp nghiên cứu và kết cấu của luận văn.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Các mô hình lý thuyết nghiên cứu được sử dụng trong việc nghiên cứu chấp nhận Smart-Banking

2.1.1 Mô hình yếu tố ảnh hưởng đến hành vi của khách hàng

Theo Kotler và Armstrong (2006), đánh giá ảnh hưởng tiêu dùng của một con người phụ thuộc vào các nhóm liên quan như từ gia đình, bạn bè và xã hội Khi nghiên cứu hành vi tiêu dùng của cá nhân thì họ nghiên cứu quá trình ra quyết định của người mua, cá nhân, nhóm, tìm kiếm thông tin, quyết định mua và hành vi sau khi mua Nhóm tác giả khẳng định, hành vi tiêu dùng ảnh hưởng bởi văn hóa, xã hội, cá nhân và tâm lý

2.1.2 Các thuộc tính của thuyết hành động

Ajzen và Fishbein xây dựng mô hình thuyết hành động hợp lý TRA (Theory of Reasoned Action) năm 1967 và tiếp tục mở rộng 1975 Trong mô hình này, nhóm tác giả khẳng định xu hướng tiêu dùng là yếu tố dự đoán chính xác nhất về hành vi tiêu dùng Bên cạnh đó, yếu tố góp phần ảnh hưởng đến xu hướng tiêu dùng là thái độ và chuẩn chủ quan của khách hàng

Hình 2.1: Mô hình TRA của Ajzen và Fishbein (1975)

Thái độ: Khách hàng sẽ chú ý đến những thuộc tính mang lại các lợi ích và mức độ quan trọng Trong đó, các tính năng của sản phẩm là một trong những các yếu tố để giúp khách hàng cảm nhận

Chuẩn chủ quan Ý định hành vi Hành vi

Như vậy, kết quả lựa chọn của người tiêu dùng sẽ tính được khi biết trọng số của các thuộc tính đó

Yếu tố chuẩn chủ quan: Những người như gia đình, bàn bè, đồng nghiệp, … có ảnh hưởng liên quan đến người tiêu dùng Do đó yếu tố chuẩn chủ quan có thể đo lường thông qua nội dung này

2.1.3 Lý thuyết về hành vi dự định của khách hàng

Ajzen (1985) đã phát triển TRA thành lý thuyết về hành vi dự định (TPB) nhằm tăng cường tính dự báo quan trọng, kiểm soát hành vi Hiện tại, đây là lý thuyết tiên đoán mang tính thuyết phục nhất và dùng rộng rãi vào các lĩnh vực nghiên cứu về mối quan hệ giữa các niềm tin, thái độ, hành vi trong các lĩnh vực quảng cáo, chăm sóc sức khỏe, quan hệ công chúng, …

Hình 2.2: Mô hình TPB của Ajzen (1985)

Nguồn: http://people.umass.edu/aizen/tpb.html

Harrison và cộng sự (1997), Mathieson (1991), Taylor và Todd (1995) nhận định mỗi cá nhân có thể chấp nhận và sử dụng nhiều công nghệ khác nhau Tuy nhiên, Taylor và Todd (2001), Faziharudean & Tan (2011) cho rằng TRA và các mô hình TPB đã được sử dụng rộng rãi để đánh giá một loạt các hành vi tiêu dùng

2.1.4 Mô hình TAM về thói quen sử dụng công nghệ Để một phần chứng minh cho luận điểm rằng khách hàng đưa ra lựa chọn có hay không về thói quen dùng công nghệ của họ trong thói quen mua sắm tiêu dùng, nhóm tác giả Richard Bagozzi và Davis vào năm 1989 đã nghiên cứu và kết quả trả về là một mô hình chấp nhận công nghệ, viết tắt là

TAM (Technology Acceptance Model) trên cơ sở phát triển từ lý thuyết TRA và TPB

Hình 2.3: Mô hình chấp nhận công nghệ TAM

Luarn & Lin (2005) nghiên cứu TAM là mô hình được ứng dụng rộng rãi nhiều nhất trong các nghiên cứu về hành vi sử dụng các sản phẩm/dịch vụ có tính công nghệ, đặc biệt là trong lĩnh vực E-Banking, chẳng hạn xu hướng sử dụng Mobi-banking, Intemetbanking, ATM, Intemet, E-leaming, E-ticket, E-Banking, …

2.1.5 Sự kết hợp giữa mô hình TAM và mô hình TPB

Vấn đề tiếp cận công nghệ mới không phải đều dễ dàng đối với tất cả khách hàng Vì mỗi độ tuổi, mỗi đặc điểm ngành nghề, điều kiện làm việc, điều kiện sống, điều kiện lãnh thổ vùng miền sẽ có cách thức và cơ hội tiếp cận công nghệ khác nhau nên sẽ có kinh nghiệm và sở thích khác nhau trong việc hài lòng với công nghệ mà bản thân mỗi người được tiếp cận Chính vì vậy, nhóm tác giả Todd và Taylor đã vận dụng mô hình gốc TAM cùng với TPB để xây dựng nên mô hình C-TAM-TPB, là mô hình tốt hơn trong việc sử dụng sản phẩm có yếu tố công nghệ

Hình 2.4: Sự kết hợp giữa các Mô hình TAM và TPB -C-TAM-TPB

2.3.6 Mô hình MPCU-Chấp nhận dùng máy tính cá nhân (Model of

Triandis (1977) thuyết hành vi con người kết hợp với TRA và TPB (Thompson và cộng sự, 1991) mô hình rất thích hợp để dự đoán sự chấp nhận và sử dụng các mảng công nghệ thông tin của cá nhân Chọn lọc và sử dụng mô hình của Triandis để dự đoán việc sử dụng máy tính cá nhân (Personal Computer-PC)

Hình 2.5: Mô hình MPCU của Triandis (1977)

Phù hợp cho công việc

Tác động quá trình sử dụng Điều kiện thuận lợi

Diễn giải về các yếu tố của mô hình:

Sự phức tạp: Dựa trên nghiên cứu của (Rogers và Shoemaker 1971), đó là “mức độ một sự đổi mới được cảm nhận là tương đối khó hiểu và sử dụng” Đây là nhận định của nhà nghiên cứu Thompson và cộng sự vào năm

Phù hợp cho công việc : “Mức độ một cá nhân tin rằng việc sử dụng một công nghệ cụ thể có thể nâng cao hiệu suất làm việc của họ”

Kết quả dài hạn : Được hiểu là “Kết quả được trả tiền trong tương lai” Đây là nhận định của nhà nghiên cứu Thompson và cộng sự vào năm

Tác động quá trình sử dụng : Dựa trên nghiên cứu của Triandis, ảnh hưởng đến việc sử dụng là “cảm giác vui vẻ, phấn khởi, hay thỏa mãn, hay phiền muộn, phẫn nộ, không hài lòng hoặc ghét của một cá nhân với hành động cụ thể” Đây là nhận định của nhà nghiên cứu Thompson và cộng sự vào năm 1991 Điều kiện thuận lợi: Được hiểu là sử dụng công nghệ sẽ đem lại nhiều lợi ích và giải quyết nhanh chóng một công việc, giải quyết nhiều công việc cùng lúc hơn việc dùng các công cụ thủ công truyền thống

Yếu tố xã hội: Được hiểu là người dùng đang tồn tại và làm việc trong một xã hội phát triển không ngừng làm cho người ta muốn không bị đào thải khỏi guồng công việc và cuộc sống buộc phải tiếp cập và chấp nhận công nghệ

2.1.7 Mô hình UTAUT-Chấp nhận và sử dụng công nghệ (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology)

Viswanath Venkatesh, Michael G, Moris, Gordon B,Davis, và Fred D, Davis (2003) xây dựng mô hình Unified Theory of Acceptance and Use of Technology - UTAUT được xây dựng bởi dựa trên tám mô hình/lý thuyết thành phần, đó là: TRA, TPB, TAM, mô hình động cơ thúc đẩy (MM - Davis,

Bagozzi và Warshaw, 1992), C - TAM – TPB, MPCU (Thompson, Higgins & Howell, 1991), thuyết truyền bá sự đổi mới (IDT - Moore & Benbasat, 1991), thuyết nhận thức xã hội (SCT - Compeau & Higgins, 1995)

Hình 2.6: Mô hình UTAUT-Chấp nhận và sử dụng công nghệ (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology - 2003)

(Nguồn:http://istheory.byu.edu/wiki/Unified_theory_of_acceptance_an d_use_of_technology)

Một số kết quả nghiên cứu trước đây

Mobile Banking (MB) đã và đang là xu hướng dịch vụ ngân hàng tại nhiều quốc gia trên thế giới Cùng với nhiều cơ hội mang lại từ bùng nổ sử

Nỗ lực mong đợi Ảnh hưởng của xã hội

Các điều kiện thuận tiện

Hành vi sử dụng dụng smartphone cũng như tốc độ phát triển nhanh của mạng viễn thông, MB tại Việt Nam được dự báo sẽ đạt được nhiều thành công trong thời gian tới Tuy nhiên, sẽ không dễ cho các ngân hàng có thể thành công nhanh với MB, bởi quyết định sử dụng hay không vẫn nằm ở lựa chọn của khách hàng Trong phạm vi và bối cảnh của đề tài này tác giả chỉ nêu tổng quan một số nghiên cứu liên quan đến lĩnh vực nghiên cứu của đề tài Cụ thể như sau:

Tác giả Lê Văn Huy và Trương Thị Vân Anh (2008) với công trình mô hình nghiên cứu chấp nhập E-Banking tại Việt Nam Kết quả nghiên cứu chỉ ra các nhân tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận E-Banking gồm: lợi ích của việc cảm nhận; sự thuận tiện; dễ sử dụng có tác động tích cực, bên cạnh đó có nhân tố cản trở là quá trình sử dụng công nghệ

Nhóm tác giả Nguyễn Thanh Duy và Cao Hào Thi (2011) với nghiên cứu về ý định chấp nhận và sử dụng Ngân hàng điện tử ở Việt Nam Kết quả cho thấy mô hình E-BAM giải thích được 57% những biến động của sự chấp nhận và sử dụng E-Banking ở Việt Nam Tám yếu tố ảnh hưởng đến chấp nhận và sử dụng E-Banking đã được kiểm tra bao gồm: Hiệu quả mong đợi, khả năng tương thích, nhận thức dễ dàng sử dụng, nhận thức kiểm soát hành vi, chuẩn chủ quan, rủi ro trong giao dịch trực tuyến, hình ảnh ngân hàng và yếu tố pháp luật Bên cạnh đó các yếu tố về nhân khẩu học cũng ảnh hưởng đến việc chấp nhận và sử dụng E-Banking như: Giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp, kinh nghiệm, đặc điểm vùng miền và tài khoản ngân hàng Theo kết quả nghiên cứu thì yếu tố nhận thức kiểm soát hành vi tác động tích cực nhất đến sự chấp nhận E-Banking, các yếu tố khác tác động giảm dần theo thứ tự là hình ảnh ngân hàng, hiệu quả mong đợi, khả năng tương thích, nhận thức dễ dàng sử dụng, yếu tố pháp luật, chuẩn chủ quan có hệ số hồi quy thấp nhất nên có mức độ tác động thấp nhất, rủi ro trong giao dịch có tác động tiêu cực đến việc chấp nhận E-Banking Ngoài ra sự chấp nhận E-Banking càng cao thì tần suất sử dụng E-Banking càng nhiều

Luận án tiến sĩ của Vũ Mạnh Cường (2013), đại học Thái Nguyên với tác phẩm: “Các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng dịch vụ Mobile Banking tại Hà Nội” Luận án được thực hiện với 800 mẫu nghiên cứu Kết quả của

Luận án chỉ ra rằng: năm yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng dịch vụ Mobile Banking bao gồm: nhận thức tính hữu dụng, nhận thức dễ dàng sử dụng, nhận thức nguy cơ an toàn xã hội, nhận thức nguy cơ thao tác và tài chính, sự tin tưởng Nội dung xác định các nhân tố ảnh hưởng tích cực bao gồm: Sự tin tưởng; Tính dễ sử dụng; Tính hữu dụng Bên cạnh đó, nhân tố cản trở gồm: Nguy cơ an toàn xã hội và Rủi ro hoạt động tài chính

Nhóm tác giả Alain Yee-Chong Loong, Keng-Ooi Boon, Binshan Lin,

Boon-Trong Tan, (2010) – có bài viết trên tạp chí quốc tế của Ngân hàng

“Online Banking adoption: an empirical analysis” Mục tiêu bài báo này nhằm mục đích kiểm tra thực nghiệm các yếu tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận giao dịch qua ngân hàng trực tuyến tại Việt Nam Bao gồm các yếu tố ảnh hưởng như: Hữu ích cảm nhận, dễ dàng nhận thấy khi sử dụng, sự tin tưởng, an ninh và hỗ trợ của chính phủ đã được kiểm tra để xác định xem những yếu tố này đang ảnh hưởng đến việc chấp nhận ngân hàng trực tuyến Một cuộc khảo sát đã được triển khai với 156 người được hỏi tại Việt Nam với 103 mẫu dữ liệu được phân tích bằng cách sử dụng sự tương quan và phân tích hồi quy Kết quả của bài báo cho thấy tính hữu ích cảm nhận, sự tin tưởng và hỗ trợ của chính phủ tất cả tác động tích cực đến ý định sử dụng ngân hàng trực tuyến tại Việt Nam Trái với mô hình chấp nhận công nghệ, nhận thấy dễ dàng sử dụng được tìm thấy là không đáng kể trong nghiên cứu này Đóng góp của nghiên cứu này là có thể sử dụng mô hình này để nghiên cứu việc áp dụng các dịch vụ ngân hàng trực tuyến ở các nước khác đang phát triển như Việt Nam Các yếu tố tác động đến việc chấp nhận giao dịch ngân hàng trực tuyến tại Việt Nam thì yếu tố an ninh và hỗ trợ chính phủ có mức tác động cao nhất lên việc chấp nhận giao dịch thông qua Ngân hàng trực tuyến

Một nghiên cứu khác của tác giả Wadie (2011) được thực hiện ở Tunisia với mục tiêu của nghiên cứu này là phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định của khách hàng ngân hàng để giao dịch thông qua Internet Banking Nghiên cứu này xác định các yếu tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận sử dụng Internet Banking trong thị trường Ngân hàng Tunisia Kết quả thực nghiệm cho thấy sự tiện lợi cảm nhận, nhận thức rủi ro, nhận thức an ninh và kiến thức Internet trước Tất cả đều có ảnh hưởng đáng kể đến ý định hành vi sử dụng Internet Banking Trong số những yếu tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận thì cảm nhận sự tiện lợi là có mức tác động nhiều nhất Tiếp đến là yếu tố nhận thức rủi ro, nhận thức an ninh và kiến thức Internet trước cũng là một yếu tố quan trọng Trong số các biến nhân khẩu học, nhân tố tác động đáng kể đó là nhân tố học vấn và nghề nghiệp

Phan Thoại Chiêu (2013) trình bày nội dung là các yếu tố tác động đến việc sử dụng Mobile – Banking của khách hàng cá nhân tại ngân hàng Nông nghiệp và phát triển nông thôn – chi nhánh Đà Nẵng Trên cơ sở đó đưa ra các nhận xét, kiến nghị nhằm giúp tăng cường sử dụng dịch vụ Mobile – Banking Tác giả nhận định có 4 nhân tố tác động tích cực đến việc sử dụng Mobile – Banking như: Sự tin tưởng; Ảnh hưởng xã hội; Kỳ vọng nỗ lực; Kỳ vọng hiệu quả; Ý định hành vi; Điều kiện thuận lợi

Bài báo trên tạp chí ngân hàng của tác giả Phan Đại Thích (2019) đã trình bày quá trình phát triển của MB qua các giai đoạn: Những tiến bộ trong khoa học công nghệ và đổi mới sáng tạo đang mang lại rất nhiều tác động tích cực đến nhiều lĩnh vực trong nền kinh tế và xu hướng áp dụng những thành tựu này cũng đang trải dài trên mọi mặt của thương mại hiện nay Ngành dịch vụ tài chính ngân hàng cũng không nằm ngoài xu hướng đó Hiện nay, ngân hàng di động đang đạt được những thành tựu có ý nghĩa đóng góp cho sự tăng trưởng của ngành dịch vụ ngân hàng hiện đại (Lin, 2011) Mobile banking mang lại những lợi ích và trải nghiệm chưa từng có so với dịch vụ ngân hàng truyền thống thông qua Internet banking hay Tele-banking Mobile banking cho phép khách hàng sử dụng thiết bị di động hoặc điện thoại thông minh để tiến hành giao dịch ngân hàng mọi lúc mọi nơi Khách hàng không cần phải đến chi nhánh/điểm giao dịch của các ngân hàng để tiến hành giao dịch Như vậy khách hàng chỉ cần sử dụng điện thoại di động có kết nối Internet/3G Mobile banking không chỉ mang lại lợi ích thiết thực cho khách hàng, mà chính bản thân các ngân hàng cũng sẽ gia tăng lợi thế cạnh tranh của mình thông qua dịch vụ MB Bởi thông qua MB, ngân hàng có thể tiếp cận khách hàng nhanh hơn, thông tin được chia sẻ cập nhật theo thời gian thực, đặc biệt công nghệ phát triển cho phép ngân hàng đáp ứng được các nhu cầu của từng cá nhân khách hàng thông qua MB (Berraies, 2017) Tuy vậy, sự khác biệt trong văn hóa từng vùng, rủi ro trong giao dịch, chi phí giao dịch sẽ là các rào cản trong việc mở rộng sử dụng MB từ khách hàng Đây là sự thật hiện hữu với các NHTM hiện nay

Nghiên cứu của Phạm Thị Mỹ Huyền và Lê Thị Mỹ Duyên (2022) về phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ MB Smart Banking của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển

Việt Nam - Chi nhánh Trà Vinh Kết quả cho thấy có tất cả 7 yếu tố sẽ ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Smart Banking tại ngân hàng theo thứ tự giảm dần như sau: (1) “nhận thức sự hữu ích”, (2) “chi phí”, (3) “hình ảnh ngân hàng”, (4) “nhận thức tính dễ sử dụng”, (5) “cảm nhận rủi ro”, (6)

“chuẩn chủ quan”, (7) “dịch vụ đa dạng” Trong đó, yếu tố “nhận thức sự hữu ích” có ảnh hưởng mạnh nhất và hai yếu tố “dịch vụ đa dạng” và “chuẩn chủ quan” có ảnh hưởng thấp nhất.

Các nhân tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận dịch vụ Smart-Banking

2.2.1 Thu nhập của người dân

Thu nhập của người dân là một trong những nhân tố tác động trực tiếp đến quyết định chấp nhận dịch vụ Smart-Banking, thông thường những cá nhân có thu thập càng cao thì khả năng chấp nhận dịch vụ Smart-Banking càng nhiều Việc chấp nhận dịch vụ Smart-Banking sẽ thuận tiện cho việc giao dịch không dùng tiền mặt, thanh toán các hóa đơn và những chi tiêu phát sinh trong cuộc sống Tuy nhiên, khi triển khai Smart – Banking gặp nhiều khó khăn do có sự phát triển kinh tế không đồng đều giữa các thành phố, tỉnh trên lãnh thổ Việt Nam, đặc biệt là dòng tiền tiêu dùng có giá trị thanh toán nhỏ lẻ

2.2.2 Sự ràng buộc của pháp luật

Tại Việt Nam, thị trường của dịch vụ Smart- Banking còn rất mới mẻ và cạnh tranh quyết liệt Để dịch vụ Smart – Banking phát triển bền vững thì

Chính phủ cần phải ban hành nhiều quy định cụ thể như giao dịch, thanh toán điện tử, chữ kí điện tử,… tất cả bảo vệ quyền lợi và nghĩa vụ cho các bên liên quan

2.2.3 Sự phụ thuộc vào tốc độ đầu tư và phát triển công nghệ

Công nghệ cá nhân có ảnh hưởng đáng kể đến kinh doanh dịch vụ Smart – Banking Vì khi sử dụng Smart - Banking như chuyển tiền, thanh toán dịch vụ tiện ích như trả tiền hóa đơn điện, nước, điện thoại, nạp card điện thoại,… nhanh chóng, tiện lợi Như vậy, để khách hàng lựa chọn và sử dụng dịch vụ của ngân hàng nào còn phụ thuộc rất lớn vào kỹ thuật hạ tầng công nghệ mà ngân hàng sử dụng nhằm thỏa mãn nhu cầu và mong muốn của khách hàng

2.2.4 Nhận thức vai trò của dịch vụ Smart-Banking

Nhận thức của khách hàng và sự hiểu biết về công nghệ dịch vụ Smart- Banking như sự dễ sử dụng, tính tiện lợi, nhanh chóng có ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Hiện nay, các ngân hàng đang triển khai mạnh mẽ dịch vụ Smart – Banking đến các đối tượng như doanh nghiệp, sinh viên, công nhân viên với nhiều loại hình công nghệ mới

2.2.5 Bối cảnh và truyền thống dùng tiền mặt

Trên thực tế, nền kinh tế Việt Nam đang chuyển sang nền kinh tế thị trường, phần lớn các hoạt động mua sắm giá trị thanh toán nhỏ, phát sinh tại các chợ và thanh toán bằng tiền mặt Do đó, cần thay đổi thói quen thanh toán không dùng tiền mặt sẽ có xu hướng kích thích sử dụng dịch vụ Smart- Banking nhiều hơn và thích ứng công nghệ nhanh hơn

2.2.6 Tỷ lệ sử dụng công nghệ phụ thuộc độ tuổi Độ tuổi có ảnh hưởng đáng kể đến việc sử dụng dịch vụ Smart- Banking Theo nghiên cứu của Barker và Sekerkaya (1993), những người lớn tuổi ít chấp nhận rủi ro và ít dùng dịch vụ Smart-Banking Trong khi đó, những người ở độ tuổi 18 đến 45 rất dễ chấp nhận sử dụng dịch vụ Smart – Banking do họ rất nhạy bén đối với những đổi mới trong công nghệ và ứng dụng vào cuộc sống một cách thuận tiện nhất có thể Vì vậy khả năng chấp nhận rủi ro của người trẻ cao hơn nhiều so với người lớn tuổi

2.2.7 Khả năng sẵn sàng của hệ thống Smart-Banking và dịch vụ

Trong điều kiện chi phí đầu tư thiết bị lắp đặt cho một hệ thống phục vụ cho dịch vụ Smart-Banking khá lớn thì Ngân hàng nào đủ khả năng về nguồn lực cần thiết mang lại sự đảm bảo an toàn cho người sử dụng (tính bảo mật, thực hiện giao dịch chính xác…), thì ngân hàng đó sẽ chiếm ưu tế trên thị trường Thực tế tại Việt Nam cũng cho thấy, 43 ngân hàng đã triển khai dịch vụ Smart-Banking (như BIDV, Vietinbank, Vietcombank,

Teckcombank, Đông Á…) Một khách hàng sử dụng không chấp nhận thông tin cá nhân của mình bị đánh cắp Khả năng sẵn sàng không chỉ thể hiện ở giao dịch được thực hiện nhanh chóng tiện lợi mà còn phải đảm bảo được tính bảo mật của thông tin tài khoản người sử dụng

2.2.8 Chính sách marketing của đơn vị triển khai dịch vụ Smart- Banking Để đưa các dịch vụ Smart-Banking đến gần công chúng và thay đổi thói quen dùng tiền mặt của khách hàng, nhiều ngân hàng đã luôn đưa ra các chương trình khuyến mãi nhằm khuyến khích người dùng sử dụng dịch vụ Smart-Banking Những chính sách như đăng kí sử dụng Smart-Banking, miễn phí đăng ký sử dụng dịch vụ, hướng dẫn cụ thể quy trình đăng ký Vai trò của marketing truyền thông và công nghệ mới cần tập trung các tính năng: an toàn, tiện ích, phù hợp và hãy cung cấp cho người sử dụng có sự hiểu biết toàn diện về loại hình dịch vụ này

2.2.9 Tiện ích của dịch vụ Smart-Banking

Ngân hàng nào có công nghệ mới càng tiện ích thì có khả năng thu hút sự quan tâm của khách hàng nhiều hơn Ngoài những chức năng thường có đối Smart-Banking như gửi, rút tiền, chuyển khoản ban đầu của dịch vụ thẻ, thì dịch vụ Smart-Banking còn cung cấp thêm các tiện ích thông qua việc cho phép thanh toán tiền hàng hóa, thanh toán tiền điện, nước, bảo hiểm, chi lương, … đã cho phép khách hàng sử dụng thuận tiện hơn khi có nhu cầu ở mọi lúc mọi nơi

2.2.10 Sự bảo mật và an toàn của dịch vụ Smart-Banking

Trong hoạt động Smart-Banking, việc bảo vệ lợi ích và đảm bảo an toàn khi cung ứng dịch vụ là việc xây dựng thương hiệu, hình ảnh của ngân hàng Thực tế cho thấy, nếu thông tin một ngân hàng nào bị lỗi hay hacker xâm nhập vào hệ thống rút tiền, chuyển tiền, … làm ảnh hưởng đến quyền và nghĩa vụ của khách hàng thì khách hàng sẽ mất niềm tin và không sử dụng dịch vụ Smart- Banking được cung cấp bởi ngân hàng tương ứng đó

2.2.11 Quyết định chấp nhận dịch vụ Smart-Banking

Việc chấp nhận sử dụng một sản phẩm hay một dịch vụ có thể hình thành trước hoặc liền ngay khi họ quyết định sử dụng và chịu sự tác động bởi yếu tố môi trường và yếu tố hành vi của chính người sử dụng Vì vậy, các ngân hàng cần khai thác tốt các yếu tố từ môi trường và kích thích yếu tố hành vi nhằm tăng trưởng số lượng khách hàng quyết định sử dụng dịch vụ Smart-Banking và khi khách hàng quyết định sử dụng một sản phẩm hay dịch vụ thì họ phải chấp nhận sử dụng sản phẩm hay dịch vụ đó.

Mô hình nghiên cứu

2.3.1 Đề xuất mô hình nghiên cứu

Trên cơ sở kết luận các nghiên cứu có trước của các tác giả đi trước, lý thuyết các mô hình và tình hình thực tế sử dụng E-Banking hiện nay Tác giả đề xuất mô hình dựa trên mô hình chấp nhận và sử dụng E-Banking (E-BAM) làm nền tảng cho nghiên cứu này Mô hình chấp nhận và sử dụng ngân hàng điện tử, E-BAM (E-Banking Adoption Model) được hình thành dựa trên cơ sở lý thuyết của các mô hình TRA, TPB, TAM, TAM 2, IDT, UTAUT cùng với các điều kiện thực tế tại Việt Nam ở thời điểm nghiên cứu Hay nói cách khác E-BAM là mô hình tích hợp từ các mô hình trên Chấp nhận E-Banking (EBA) là sự chấp nhận E-Banking của khách hàng Tuy nhiên mô hình này đã được thực hiện vào những năm 2011 có bối cảnh khác nhiều so với hiện tại, đồng thời Smart-banking cũng có nhiều điểm cần đánh giá phân tích kỹ càng hơn khi mà sự bùng nổ của smartphone đang thúc đẩy cho xu hướng chuyển đổi số mạnh mẽ của ngành ngân hàng cũng như hành vi tiêu dùng của khách hàng

Với những yếu tố trong mô hình đề xuất gồm những yếu tố: Hiệu quả mong đợi, khả năng tương thích, nhận thức dễ dàng sử dụng, nhận thức kiểm soát hành vi, chuẩn chủ quan, nhận thức rủi ro trong giao dịch trực tuyến, hình ảnh ngân hàng, yếu tố pháp luật Ngoài ra tác giả đề xuất thêm yếu tố

Nhận thức về chi phí được đưa vào mô hình, Nhận thức về chi phí là một rào cản chuyển đổi để khách hàng đến với dịch vụ MB Smart-Banking

2.3.2 Diễn giải các thành phần của mô hình nghiên cứu

Hiệu quả mong đợi: Trong E-BAM, thành phần hiệu quả mong đợi là mức độ mà khách hàng tin rằng hệ thống dịch vụ Smart-Banking sẽ mang lại nhiều hữu ích thuận tiện Sử dụng E-Banking giúp khách hàng tiết kiệm được nhiều thời gian chi phí cho khách hàng, giúp khách hàng đạt được hiệu quả cao hơn trong các công việc liên quan tới việc thanh toán cũng như giao dịch trực tuyến bằng dịch vụ Smart-Banking của Ngân hàng MB

Hiệu quả mong đợi Khả năng tương thích

Tính chất dễ dàng sử dụng

Nhận thức kiểm soát hành vi

Chuẩn chủ quan Rủi ro giao dịch Hình ảnh ngân hàng Yếu tố pháp luật Nhận thức về chi phí

Hình 3.1: Mô hình nghiên cứu tác giả đề xuất

Khả năng tương thích: Trong E-BAM, Khả năng tương thích là điều kiện thích ứng của mỗi khách hàng khi sử dụng dịch vụ Smart-Banking của ngân hàng như yếu tố công nghệ mới, khả năng về tài chính khách hàng, và việc giao dịch bằng Smart-Banking của MB thực hiện dễ dàng như các giao dịch bằng tiền mặt Nếu khả năng tương thích của khách hàng càng cao sẽ tạo thuận lợi cho việc chấp nhận sử dụng dịch vụ MB Smart-Banking

Tính chất dễ dàng sử dụng: Trong E-BAM, nhận thức sự dễ dàng sử dụng là việc khách hàng nghĩ rằng sử dụng hệ thống Smart-Banking sẽ dễ dàng không cần phải nỗ lực nhiều Nó được xét trên các vấn đề như thao tác hướng dẫn hay việc sử dụng dịch vụ có làm mất nhiều thời gian của khách hàng hay không Khi khách hàng cảm nhận sử dụng dịch vụ MB Smart- Banking thì mức độ chấp nhận sử dụng dịch vụ của khách hàng sẽ cao lên

Nhận thức kiểm soát hành vi: Trong Smart-Banking, là cảm nhận của khách hàng về dịch vụ MB Smart-Banking hoặc những khó khăn khi thực hiện các giao dịch Smart-Banking như khách hàng có đầy đủ các nguồn lực khi sử dụng dịch vụ, có những kiến thức cần thiết, hoặc khách hàng có thể hoàn toàn kiểm soát khi thực hiện giao dịch bằng dịch vụ MB Smart-Banking của Ngân hàng hay không Việc nhận thức kiểm soát hành vi của khách hàng càng tốt thì mức độ chấp nhận dịch vụ của khách hàng càng cao

Chuẩn chủ quan: Trong Smart-Banking, chuẩn chủ quan là cảm nhận những tác động của xã hội hoặc những người có ảnh hưởng đến khách hàng nghĩ rằng họ nên hay không nên sử dụng MB Smart-Banking Người sử dụng sẽ có ý định sử dụng dịch vụ nếu người quen của họ nghĩ họ nên sử dụng dịch vụ và phương tiện truyền thông sẽ giúp khách hàng biết đến dịch vụ

Rủi ro giao dịch: Frambach (1995), việc lựa chọn ứng dụng công nghệ tỷ lệ nghịch với mức độ rủi ro cảm nhận Rủi ro được xác định là những thiệt hại khách quan mà khách hàng đối mặt khi họ không thể lường trước hậu quả của việc sử dụng Nếu cảm nhận của khách hàng về rủi ro này càng cao thì mức độ chấp nhận sử dụng dịch vụ Smart-Bankinng sẽ càng thấp

Hình ảnh ngân hàng : Trong E-BAM, cảm nhận của khách hàng về sự uy tín thương hiệu, nguồn lực, những chính sách cam kết cũng như sự hướng dẫn hỗ trợ triển khai dịch vụ của ngân hàng có tác động tích cực đến sự chấp nhận và sử dụng Smart-Banking của khách hàng Nếu cảm nhận hình ảnh của khách hàng về Ngân hàng càng tốt thì mức độ chấp nhận sử dụng dịch vụ của khách hàng sẽ càng cao

Yếu tố pháp luật: Trong E-BAM yếu tố pháp luật là mức độ ảnh hưởng của yếu tố pháp luật tác động đến sự chấp nhận và sử dụng Smart- Banking Như các chính sách của pháp luật của nhà nước về giao dịch điện tử Những quy định của Ngân hàng nhà nước về giao dịch điện tử cũng như chính sách ổn định tài chính và tiền tệ, được đưa ra để bảo vệ quyền lợi và lợi ích của khách hàng khi sử dụng dịch vụ MB Smart-Banking của Ngân hàng Các chính sách quy định càng rõ ràng, cụ thể sẽ góp phần giảm thiểu những e ngại, tâm lý sợ rủi ro của khách hàng để từ đó nâng cao mức độ chấp nhận sử dụng dịch vụ của khách hàng

Nhận thức về chi phí: Nhận thức về chi phí chuyển đổi được định nghĩa là mức độ mà một người tin rằng việc sử dụng dịch vụ ngân hàng sẽ phải chi phí bằng tiền (Luarn & Lin 2005, trích dẫn từ Vũ Mạnh Cường 2013) Chi phí có thể bao gồm các chi phí đăng ký dịch vụ, phí duy trì dịch vụ, phí thực hiện giao dịch theo hình thức phí ngân hàng, phí mạng để gửi lưu lượng truy cập thông tin (bao gồm cả tin nhắn SMS hoặc dữ liệu), phí cho tính bảo mật và chi phí thiết bị di động Đây là một rào cản khi sử dụng dịch vụ Smart-Banking nói chung và MB Smart-Banking nói riêng

Nhận thức về chi phí là một rào cản chuyển đổi để khách hàng đến với dịch vụ MB Smart-Banking – là cấp độ mà một cá nhân tin tưởng rằng khi chuyển sang sử dụng dịch vụ họ sẽ phải trả một mức phí nhất định như phí thiết bị để sử dụng dịch vụ, đăng kí tham gia sử dụng dịch vụ, phí thường niên duy trì dịch vụ, phí giao dịch khi sử dụng dịch vụ MB Smart-Banking

Chấp nhận Smart-Banking: trong Smart-Banking, Chấp nhận Smart- Banking là sự chấp nhận hệ thống Smart-Banking và ý định sử dụng Smart- Banking của người sử dụng

2.3.3 Các giả thuyết của mô hình

Bảng 2.1: Mô hình cùng các giả thuyết được xác lập

H 1 Hiệu quả mong đợi của khách hàng +

H 3 Tính chất dễ dàng sử dụng +

H 4 Nhận thức kiểm soát hành vi +

H 9 Nhận thức về chi phí -

Chương 2 đã giới thiệu các khái niệm về dịch vụ E-Banking, Smart- Banking phân loại dịch vụ và vai trò, tính ưu việt của dịch vụ Smart-Banking Giới thiệu các nhân tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận dịch vụ Smart-Banking

Và các mô hình, lý thuyết liên quan trong việc nghiên cứu chấp nhận Smart-Banking như TRA, TPB, TAM, C-TAM-TPB, MPCU và UTAUT Để từ đây đưa ra một mô hình nghiên cứu cho bài nghiên cứu.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Quy trình triển khai nghiên cứu

Sơ đồ sau đây thể hiện các bước định tính và định lượng được áp dụng trong các giai đoạn thực hiện đề tài

Hình 3.1: Các bước triển khai nghiên cứu

Xây dựng thang đo sơ bộ

Việc xây dựng thang đo của đề tài, trên nền tảng thang đo của mô hình chấp nhận và sử dụng E-Banking (E-BMA) Nguyễn Thanh Duy và cộng sự, tác giả có chỉnh sửa và bổ sung

Các giả thuyết/lý thuyết nghiên cứu trước đây

Nghiên cứu định lượng, chính thức

Mô hình/Thang đo nháp

EFA Điều chỉnh mô hình

- Biến có hệ số tương quan thấp được loại bỏ

- Kiểm tra hệ số Cronbach’s Alpha

- Biến có trọng số EFA nhỏ được loại bỏ

- Kiểm tra yếu tố trích được

- Kiểm tra phương sai trích

- Mô hình được kiểm định tính phù hợp

- Mỗi nhân tố được đánh giá về tầm quan trọng Kiểm định sự khác biệt

Trong nghiên cứu này sử dụng 10 khái niệm: (1) Hiệu quả mong đợi, (2) Khả năng tương thích, (3) Nhận thức dễ dàng sử dụng, (4) Nhận thức kiểm soát hành vi, (5) Chuẩn chủ quan, (6) Rủi ro giao dịch, (7) Hình ảnh Ngân hàng, (8) Yếu tố pháp luật, (9) Nhận thức về chi phí, (10) Chấp nhận Smart -Banking

Sau đây là thông tin về các thang đo được trình bày trong Bảng 3.1:

Bảng 3.1: Các biến quan sát của các nhân tố trong thang đo gốc

TT Nhân tố Mã Biến quan sát Nguồn

HQ1 Tính thuận tiện và hữu ích của E-

Mô hình UTAUT Kholuod, (2009); Li Long, (2010)

2 HQ2 Sử dụng E-Banking giúp tiết kiệm được thời gian hơn

3 HQ3 Sử dụng E-Banking làm tăng suất hiệu quả công việc

4 HQ4 Có thể sử dụng E-Banking mọi lúc mọi nơi *

5 HQ5 Sử dụng E-Banking giúp tôi nâng cao được hiệu quả công việc

Tôi cảm thấy E-Banking phù hợp với điều kiện công nghệ bản thân đang sở hữu * Mô hình IDT

7 KNTT2 Sử dụng E-Banking phù hợp với tình hình tài chính

8 KNTT3 E-Banking tạo ra các giao dịch chẳng khác gì giao dịch bằng tiền mặt

DD1 E-Banking dễ dàng để hoc cách thao tác

D, Park J, An J, H (2001), GiBSon (2009), Pham và cộng sự, (2010)

10 DD2 Các thao tác đơn giản dễ thực hiện khi giao dịch E-Banking

11 DD3 Có thể sử dụng thành thạo hệ thống giao dịch E-Banking

12 DD4 Cảm thấy hệ thống giao dịch E-

13 DD5 Sử dụng E-Banking giúp thực hiện các giao dịch theo nhu cầu dễ dàng

KS1 Sử dụng E-Banking hoàn toàn trong tầm kiểm soát Mô hình TPB

15 KS2 Các nguồn lực cần thiết cho việc sử dụng E-Banking

16 KS3 E-Banking cần phải có những kiến thức cần thiết để sử dụng

17 Chuẩn CQ1 Các phương tiện truyền thông có ảnh Mô hình TPB, Mô

TT Nhân tố Mã Biến quan sát Nguồn chủ quan hưởng khả năng tiếp cận chấp nhận E-

B, và Fink, (2005); Bander, (2008); Pham và cộng sự, (2010)

18 CQ2 Ý thức sử dụng E-Banking của người có tầm ảnh hưởng xã hội

Sử dụng E-Banking vì hiệu ứng đám đông những người xung quanh đều dùng

RR1 Sự hoài nghi về tính riêng tư khi dùng

Alagheband, (2006), Pham và cộng sự, (2010), Li H, Huang

21 RR2 Giao dịch trên các hệ thống E-Banking có thể không được bảo mật

22 RR3 Sử dụng E-Banking có thể bị lừa đảo dẫn đến mất tiền

HA1 Danh tiếng và uy tín của bank tốt

Mô hình IDT mở rộng, Pham và cộng sự, (2010), Li H, Huang W, (2009)

Ngân hàng xây dựng hình ảnh thân thiện vượt trội so với đối thủ cạnh tranh

25 HA3 Dịch vụ E-Banking được ngân hàng dành nhiều nguồn lực để phát triển

26 HA4 Ngân hàng thực hiện tốt các cam kết về dịch vụ E-Banking

Ngân hàng cung cấp đầy đủ các hướng dẫn sử dụng, hỗ trợ trực tuyến về E- Banking

E-Banking được ngân hàng không ngừng nâng cao chất lượng cung cấp dịch vụ

PL1 Những quy định của ngân hàng nhà nước về giao dịch điện tử Dựa theo lí thuyết cạnh tranh của Porter Riyadh A, Akter M, (2006)

30 PL2 Chính sách pháp luật về giao dịch điện tử

31 PL3 Chính sách của chính phủ ổn định về tài chính tiền tệ

Nhận thức về chi phí

CP1 Tôi nghĩ rằng mua thiết bị để dùng E-

33 CP2 Tôi nghĩ rằng phí đăng ký dịch vụ E-

34 CP3 Tôi nghĩ rằng chi phí cho các giao dịch trên E -Banking là đắt đỏ

CN1 Có ý định sử dụng dịch vụ E-Banking trong 3 tháng tới

Mô hình UTAUT Podder, (2005); Yaghoubi và Bahmani, (2010); Pham và cộng sự, (2010)

36 CN2 Tôi sẽ sử dụng dịch vụ E-Banking thường xuyên hơn

37 CN3 Tôi sẽ kích hoạt hiệu ứng đám đông trong việc sử dụng E-Banking

Triển khai nghiên cứu định tính

Nghiên cứu định tính được tiến hành bằng hình thức thảo luận nhóm và thảo luận tay đôi gồm 10 người, trong đó có 5 người là nhân viên của Ngân hàng MB tham gia thảo luận nhóm Thảo luận tay đôi với số còn lại là các khách hàng đang sử dụng dịch vụ MB Smart - Banking của Ngân hàng nhằm khám phá ra các yếu tố mới ảnh hưởng đến việc chấp nhận dịch vụ Smart - Banking của khách hàng, cũng như điều chỉnh và bổ sung cho các thang đo Kết quả nghiên cứu định tính được trình bày Bảng 3.2 và 3.3

Kết quả thảo luận nhóm gồm 5 nhân viên của Ngân hàng MB yêu cầu bổ sung thêm 4 biến quan sát vào nhân tố

Bảng 3.2: Kết quả nghiên cứu định tính (thảo luận nhóm)

Stt Nhân tố Mã biến Biến quan sát

Tỷ lệ thống nhất bổ sung biến quan sát

1 Hiệu quả mong đợi HQ4 Có thể sử dụng MB Smart-Banking mọi lúc mọi nơi * 100%

KNTT1 Tôi đang sở hữu công nghệ phù hợp để sử dụng MB Smart-Banking * 100%

Quy định của pháp luật Việt Nam và của NHNN VN về giao dịch điện tử góp phần giúp đỡ trong việc dùng Smart-Banking của MB *

Chủ trương, chính sách, pháp luật của Nhà nước về ổn định tài chính tiền tệ góp phần tạo niềm tin người dùng

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Kết quả thảo luận tay đôi với 5 khách hàng: Hoàn toàn nhất trí nội dung khảo sát, không bổ sung thêm biến quan sát

3.3.1 Thu thập thông tin nghiên cứu

Xác định xem người được phỏng vấn hiểu về dịch vụ MB Smart -Banking khách hàng cá nhân của Ngân hàng MB hay chưa? Theo họ, yếu tố nào làm cho khách hàng chấp nhận sử dụng dịch vụ MB Smart -Banking?

3.3.2 Tóm tắt kết quả và hiệu chỉnh thang đo

Bảng 3.3: Mã hóa và diễn giải thang đo nghiên cứu

TT Mã hóa Diễn giải

1 HQ1 Tính chất tiện lợi và hữu ích của MB Smart-Banking

2 HQ2 Tính chất rút ngắn thời gian sử dụng của MB Smart-Banking

3 HQ3 Tăng năng suất hiệu quả chất lượng công việc khi sử dụng MB Smart-

4 HQ4 Có thể sử dụng MB Smart-Banking mọi lúc mọi nơi *

5 HQ5 MB Smart-Banking giúp hoàn tất công việc nhanh chóng liên quan tới một ngân hàng nào đó

6 KNTT1 Tôi đang sở hữu công nghệ phù hợp để sử dụng MB Smart-Banking *

7 KNTT2 Tôi sở hữu năng lực tài chính phù hợp để sử dụng MB Smart-Banking

8 KNTT3 Sử dụng MB Smart-Banking thuận tiện giống giao dịch tiền mặt tại quầy

Nhận thức dễ dàng sử dụng

9 DD1 Tôi dễ dàng học cách sử dụng MB Smart-Banking

10 DD2 MB Smart-Banking giao dịch rất là đơn giản và dễ hiểu

11 DD3 Tôi dùng dịch vụ MB Smart-Banking thành thạo

12 DD4 Tôi cảm thấy tính rất linh hoạt của hệ thống giao dịch MB Smart-

13 DD5 MB Smart-Banking giúp tôi thỏa mãn các nhu cầu giao dịch

Nhận thức kiểm soát hành vi

14 KS1 MB Smart-Banking được tôi kiểm soát toàn bộ quá trình giao dịch

15 KS2 Tôi có thiết bị, nguồn tiền để giao dịch trên MB Smart-Banking

16 KS3 Tôi đủ khả năng và kiến thức để sử dụng MB Smart-Banking

17 CQ1 Truyền thông có tác động đến việc khuyến khích tôi sử dụng MB

18 CQ2 Những người có tầm ảnh hưởng lớn trong xã hội nghĩ rằng tôi nên sử dụng MB Smart-Banking vì tính tiện lợi của nó

19 CQ3 Tôi sử dụng MB Smart-Banking vì hiệu ứng đám đông

Rủi ro trong giao dịch trực tuyến

20 RR1 Tính chất riêng tư không được bảo toàn khi dùng MB Smart-Banking

21 RR2 Tính bảo mật sẽ không được thực hiện khi dùng MB Smart-Banking

22 RR3 Có thể bị lừa đảo làm mất tiền khi dùng MB Smart-Banking

23 HA1 Danh tiếng của MB đã được khẳng định trong xã hội

24 HA2 Hình ảnh của MB được quảng bá tốt hơn nhiều so với các đối thủ cạnh tranh

25 HA3 MB dành nhiều khoản đầu tư cho lĩnh vực kinh doanh Smart-Banking

26 HA4 MB đã cam kết và thực hiện tốt các dịch vụ liên quan đến Smart-

27 HA5 MB hỗ trợ đầy đủ, kịp thời trực tiếp và trực tuyến cho khách hàng về

TT Mã hóa Diễn giải lĩnh vực Smart-Banking

28 HA6 MB thường xuyên khảo sát lấy ý kiến của khách hàng và cải tiến chất lượng phục vụ Smart-Banking

29 PL1 Quy định của pháp luật Việt Nam và của NHNN VN về giao dịch điện tử góp phần giúp đỡ trong việc dùng Smart-Banking của MB *

Chủ trương, chính sách, pháp luật của Nhà nước góp phần phát triển hoạt động của lĩnh vực Smart-Banking chung toàn quốc trong đó có

31 PL3 Chủ trương, chính sách, pháp luật của Nhà nước về ổn định tài chính tiền tệ góp phần tạo niềm tin người dùng Smart-Banking*

Nhận thức về chi phí

32 CP1 Tôi nghĩ rằng mua sắm thiết bị để có thể dùng MB Smart-Banking là đắt đỏ

33 CP2 Tôi nghĩ rằng sẽ chi phí lớn cho việc đăng ký dịch vụ để được được sử dụng MB Smart-Banking

34 CP3 Tôi nghĩ rằng phải dùng rất nhiều tiền để được sử dụng MB Smart-

35 CN1 Tôi sẽ dùng Smart-Banking trong tương lai gần

36 CN2 Tôi sẽ tăng tần suất sử dụng dịch vụ MB Smart-Banking

37 CN3 Tôi sẽ góp phần tăng cường hiệu ứng đám đông sử dụng MB Smart-

Chú thích: Nội dung có gắn (*) là thang đo được tác giả bổ sung và thay đổi.

Xây dựng bảng hỏi ý kiến

Phần I: Thu thập các thông tin tổng hợp

Ghi nhận về việc đã từng sử dụng dịch vụ MB Smart-Banking hay chưa, các dịch vụ nào được khách hàng lựa chọn sử dụng nhiều nhất, mức độ thường xuyên sử dụng, số tiền bình quân sử dụng, sự biết đến dịch vụ MB Smart-Banking qua các nguồn nào, lý do lựa chọn sử dụng dịch vụ MB Smart-Banking Đây là thông tin phục vụ cho phần nghiên cứu mô tả và cũng là các thông tin nhằm giúp tác giả đánh giá hiện trạng sử dụng dịch vụ MB Smart-Banking của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng MB chi nhánh Vũng Tàu

Phần II: Thu thập các nhận định về dịch vụ MB Smart-Banking

Ghi nhận mức độ đồng ý về các biến quan sát (được diễn tả bằng các phát biểu) đo lường cho các khái niệm trong mô hình nghiên cứu Đây là phần chính của bảng câu hỏi giúp khảo sát mức độ cảm nhận của khách hàng đối với các nhân tố: hiệu quả mong đợi, khả năng tương thích, nhận thức dễ dàng sử dụng, nhận thức kiểm soát hành vi, chuẩn chủ quan, rủi ro giao dịch, hình ảnh ngân hàng, yếu tố pháp luật, chấp nhận MB Smart- Banking Sau khi tiến hành nghiên cứu định tính có tất cả 37 biến có liên quan đưa vào khảo sát Thang đo Likert 5 được dùng để đo lường các biến nêu trên với các chỉ số: hoàn toàn không đồng ý (1), không đồng ý (2), trung hòa (3), đồng ý (4), hoàn toàn đồng ý (5)

Phần III: Thu thập thông tin về người trả lời phiếu khảo sát

Các đối tượng nghiên cứu được thu thập các thông tin gồm có thu nhập bình quân tháng, giới tính và độ tuổi, nghề nghiệp và trình độ học vấn Đây là phần câu hỏi phục vụ cho phần yếu tố nhân khẩu học của bài nghiên cứu với bảng câu hỏi kèm theo (Phụ lục).

Triển khai nghiên cứu định lượng

Dữ liệu thu được từ việc triển khai các bảng câu hỏi được xử lý trên phần mềm SPSS 20

Nghiên cứu này được tiến hành tại Vũng Tàu và đối tượng nghiên cứu là khách hàng cá nhân tại Ngân hàng MB-Vũng Tàu đã sử dụng và chưa sử dụng dịch vụ MB Smart-Banking

Tác giả triển khai các bảng hỏi cho các khách hàng tại hội sở chi nhánh của MB – Vũng Tàu và các phòng giao dịch của MB Vũng Tàu theo cách phi xác suất đó là cách lấy mẫu thuận tiện

Phân tích nhân tố EFA cần có mẫu ít nhất 200 quan sát (Gorsuch, 1983), còn theo (Hair và cộng sự, 1998), theo Bollen (1989) thì kích thước mẫu tối thiểu là 5 mẫu cho 1 tham số cần ước lượng

Trong mô hình nghiên cứu ở trên, đã xác định được 37 biến quan sát, sử dụng thang đo Likert 5 Vì vậy số mẫu tính toán ban đầu là: 37 x 5 > 185

(mẫu), do vậy tác giả sẽ phát phiếu khảo sát đến số mẫu là 300 sẽ đảm bảo đủ điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố và đại diện được cho tổng thể nghiên cứu.

Các phương pháp phân tích dữ liệu

Các bảng câu hỏi sau khi thu thập sẽ được loại đi những bảng không đạt yêu cầu Sau đó, dữ liệu sẽ được mã hóa, nhập liệu, làm sạch và xử lý bằng phần mềm thống kê SPSS 20.0

3.6.1 Phương pháp thống kê mô tả

Phân tích mô tả sử dụng phương pháp phân tích thống kê mô tả trong SPSS 20.0 Nội dung này sẽ cho biết các đặc điểm của mẫu như giới tính, tuổi, cơ quan công tác, vị trí công tác, thâm niên công tác, ngạch và số cơ quan đã làm việc

3.6.2 Kiểm tra độ tin cậy thang đo

Việc đánh giá sơ bộ độ tin cậy thang đo được thực hiện thông qua phân tích Cronbach’s Alpha Độ tin cậy của thang đo thể hiện tính chính xác, nhất quán của kết quả đo lường, phản ánh qua khả năng lặp lại của kết quả Độ tin cậy của thang đo càng cao thì mức độ sai biệt trong các lần đo càng ít Nhờ đó, kết quả đo lường thống nhất trong suốt quá trình đo Để đo lường độ tin cậy thang đo, đề tài sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha, được tính bằng phần mềm SPSS

Hệ số Cronbach’s Alpha (α) có giá trị biến thiên trong khoảng [0,1] Về lý thuyết, hệ số Cronbach’s Alpha càng cao càng tốt, chứng tỏ thang đo càng có độ tin cậy cao Tuy nhiên, Cronbach’s Alpha quá lớn (α >0,95) lại biểu hiện cho việc nhiều biến trong thang đo không quá khác biệt nhau, hay nói cách khác, nhiều biến quan sát cùng đo lường một nội dung; cần phải loại bỏ các biến trùng lắp này ra khỏi thang đo, chỉ giữ lại một biến đại diện (Nguyễn Đình Thọ, 2014) Theo Nunnally và Bernstein (1994) (trích dẫn từ Nguyễn Đình Thọ, 2014), nếu Cronbach Alpha ≥0,60, yếu tố có thể chấp nhận Tuy nhiên, Cronbach Alpha không cho biết biến nào nên loại bỏ và biến nào nên giữ lại Vì vậy, bên cạnh hệ số Cronbach Alpha người ta sử dụng hệ số tương quan biến - tổng (item – total correlation) Đây là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo Các biến có hệ số tương quan biến – tổng nhỏ hơn 0,3 được coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi thang đo (Nguyễn Đình Thọ, 2014)

3.6.3 Phương pháp phân tích nhân số khám phá EFA Độ giá trị thang đo là khả năng thang đo đo lường đúng điều người đo lường mong muốn, thể hiện qua giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo

Cụ thể: nếu hai khái niệm, định nghĩa khác nhau, được đo bằng hai thang đo khác nhau thì yếu tố đạt giá trị phân biệt; nếu kết quả đo lường của nhiều biến quan sát, cùng đo một khái niệm, hội tụ thì thang đo đạt giá trị hội tụ Độ giá trị của thang đo được đo lường bằng kỹ thuật phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) thông qua phần mềm SPSS Mục tiêu khi sử dụng phân tích EFA là nhằm rút gọn tập biến quan sát đo lường các khái niệm bằng cách loại bỏ các biến quan sát không phù hợp về nội dung (không đảm bảo tính phân biệt và hội tụ); từ đó, tập biến quan sát đo lường của từng khái niệm được rút ngắn mà vẫn chứa đựng đầy đủ nội dung thông tin cần đo lường của tập biến quan sát ban đầu Khi phân tích nhân tố khám phá (EFA), nghiên cứu quan tâm các tiêu chuẩn sau:

- Hệ số KMO (Kaise – Meyer – Olkin) ≥ 0,5 với mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0,05 Bartlett’s test kiểm tra H0: các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)

- Số lượng nhân tố trích: tiêu chí Eigenvalue được dùng để xác định số lượng nhân tố trích Theo Gerbing và Anderson (Gerbing và Anderson, 1988), các nhân tố có Eigenvalue < 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn biến gốc (biến tiềm ẩn trong các thang đo trước khi EFA) Với tiêu chí này, chỉ giữ lại những nhân tố quan trọng có Eigenvalue ≥

- Tổng phương sai trích: thể hiện các nhân tố trích được bao nhiêu phần trăm của các biến đo lường Theo Nguyễn Đình Thọ, tổng này đạt từ 50% trở lên là được, còn từ 60% trở lên là tốt Nếu thỏa điều kiện này, ta kết luận mô hình EFA là phù hợp

- Hệ số tải nhân tố (Factor loading): đây là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA Theo Nguyễn Đình Thọ (2014), hệ số tải > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu, > 0,4 được xem là quan trọng, > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn Chênh lệch trọng số ≥ 0,3 là điều kiện đảm bảo giá trị phân biệt giữa các khái niệm Nghiên cứu này sử dụng phân tích EFA để loại dần các biến có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5

Trong nghiên cứu, phương pháp trích Principal Component Analysis với phép quay Varimax được sử dụng để khám phá cấu trúc dữ liệu

Sử dụng phương pháp tương quan để đo lường mối liên hệ giữa các biến, đồng thời cung cấp thông tin về mức độ quan trọng của mối liên hệ, hoặc mối tương quan, cũng như hướng của mối quan hệ Ngoài ra, việc kiểm tra hệ số tương quan pearson còn giúp chúng ta sớm nhận diễn được sự xảy ra của vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập có sự tương quan mạnh với nhau

- Hệ số tương quan Pearson (r) có giá trị giao động trong khoảng liên tục từ -1 đến +1:

+ r = 0: Hai biến không có tương quan tuyến tính

+ r = 1; r = -1: Hai biến có mối tương quan tuyến tính tuyệt đối

+ r < 0: Hệ số tương quan âm Nghĩa là giá trị biến x tăng thì giá trị biến y giảm và ngược lại, giá trị biến y tăng thì giá trị biến x giảm

+ r > 0: Hệ số tương quan dương Nghĩa là giá trị biến x tăng thì giá trị biến y tăng và ngược lại, giá trị biến y tăng thì giá trị biến x cũng tăng

- Hệ số tương quan pearson (r) chỉ có ý nghĩa khi và chỉ khi mức ý nghĩa quan sát (sig.) nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 5%

Nếu r nằm trong khoảng từ 0,50 đến ± 1, thì nó được cho là tương quan mạnh Nếu r nằm trong khoảng từ 0,30 đến ± 0,49, thì nó được gọi là tương quan trung bình Nếu r nằm dưới ± 29, thì nó được gọi là một mối tương quan yếu

Trên đồ thị phân tán Scatter, nếu r = -1 dữ liệu sẽ phân bổ trên một đường thẳng với độ dốc âm, r = 1 dữ liệu sẽ phân bổ trên một đường thẳng với độ dốc dương

3.6.5.1 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến Đa cộng tuyến là một hiện tượng trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin giống nhau và rất khó tách ảnh hưởng của từng biến một Đối với hiện tượng đa cộng tuyến, độ sai lệch cho phép (tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (variance inflation factor) khi VIF nhỏ hơn hoặc bằng 2 nghĩa la các biến độc lập không có tương quan tuyến tính với nhau

3.6.5.2 Kiểm định giả thiết phương sai của phần dư ước lượng không đổi

Phương sai thay đổi là hiện tượng phương sai của các số hạng nay không giống nhau Khi phương sai của các sai số thay đổi thì các ước lượng của các hệ số hồi quy không hiệu quả, các kiểm định t và F không con đáng tin cậy Nếu độ lớn của phần dư chuẩn hóa tăng hoặc giảm theo giá trị dự đoán thì có khả năng giả thuyết phương sai không đổi bị vi phạm

3.6.5.3 Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư ước lượng

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN

Tình hình sử dụng MB Smart-Banking tại ngân hàng MB- chi nhánh Vũng Tàu

4.1.1 Sơ lược quá trình phát triển của MB- Chi nhánh Vũng Tàu

Ngân hàng MB chi nhánh Vũng Tàu được thành lập ngày 25/7/2007, từ đó đến nay vừa tròn 15 năm hình thành và phát triển, đến nay Ngân hàng TMCP Quân đội - Chi nhánh Vũng Tàu (MB Vũng Tàu) phát triển 01 trụ sở chính và 03 phòng giao dịch trực thuộc, nằm trong Top những chi nhánh hoạt động hiệu quả của toàn khu vực Đông Nam Bộ Phát biểu tại lễ kỷ niệm, ông Nguyễn Hữu Hoàng, Giám đốc MB Vũng Tàu khái quát một số thành tựu nổi bật trong 15 năm qua, trong đó nhấn mạnh: 15 năm gắn liền với sự biến động của nền kinh tế, chính trị trong nước và quốc tế, tuy nhiên nhờ sự chuyển mình mạnh mẽ của MB trong thực thi chiến lược từng thời kỳ, cộng với đội ngũ nhân sự trẻ, năng động, tâm huyết, MB Vũng Tàu luôn thay đổi, thích ứng kịp thời, hoàn thành tốt nhất mọi nhiệm vụ được giao, hướng tới mục tiêu tất cả vì khách hàng Hoạt động tín dụng của chi nhánh được ghi nhận với con số khá ấn tượng Tổng số khách hàng của toàn chi nhánh khoảng 85.000 khách hàng Nhiệm vụ chuyển dịch số được triển khai mạnh mẽ, đến nay đạt hơn 10.640 AppMB active; hơn 430 Biz MBBank Tổng dư nợ và trái phiếu 6 tháng đầu năm 2022 đạt 3,492 tỷ đồng, tăng gấp 4 lần so với cùng kỳ năm 2017; Huy động vốn đạt 2,870 tỷ đồng, tăng gấp 3,8 lần so với cùng kỳ năm

2017, trong đó, huy động vốn không kỳ hạn chiếm 49%; Doanh thu sau rủi ro đạt 121 tỷ đồng, tăng gấp 7,6 lần so với cùng kỳ năm 2017; Lợi nhuận trước thuế đạt 90 tỷ đồng, tăng gấp 6 lần so với cùng kỳ năm 2017; Tỷ lệ nợ xấu luôn duy trì ở mức thấp dưới 0,25%

MB Vũng Tàu luôn bám sát định hướng, chiến lược của MB trở thành doanh nghiệp số, tập đoàn tài chính dẫn đầu, lấy khách hàng là trung tâm; chú trọng chất lượng dịch vụ và luôn đạt điểm cao trong các kỳ đánh giá Phát triển các dịch vụ như thanh toán quốc tế , bảo lãnh, ngân hàng số, kiều hối v.v… Đến nay, MB Vũng Tàu duy trì nguồn thu ngoài lãi ổn định, dịch chuyển dần cơ cấu tăng tỷ trọng thu ngoài lãi trong tổng thu của Chi nhánh

Bên cạnh hoạt động kinh doanh, MB Vũng Tàu tích cực tham gia các hoạt động từ thiện xã hội trên địa bàn, ủng hộ Quỹ vacxin phòng chống

Covid tỉnh Bà Rịa Vũng tàu với số tiền 500 triệu đồng

MB Vũng Tàu phấn đấu, tầm nhìn đến năm 2025, nằm trong top 3 Ngân hàng TMCP lớn tại địa bàn tỉnh Bà Rịa -Vũng Tàu với mục tiêu: Dư nợ đạt 8.000 tỷ đồng, huy động vốn đạt 7.000 tỷ đồng; Tốc độ tăng trưởng doanh thu, lợi nhuận duy trì tối thiểu 35%; Số lượng khách hàng sử dụng APP MB trên 15 tuổi phủ 30% địa bàn

Phát biểu tại buổi lễ, ông Phạm Như Ánh thành viên Ban điều hành phụ trách khối CIB -Ngân hàng Quân đội đánh giá cao những nỗ lực của MB Vũng Tàu trong suốt 15 năm vừa qua, Chi nhánh luôn bám sát định hướng phát triển của Hội sở Đồng thời đề nghị MB Vũng Tàu nỗ lực hơn nữa để trở thành Chi nhánh đầu tàu khu vực ĐNB

4.1.2 Dịch vụ MB Smart-Banking tại ngân hàng MB Việt Nam dành cho khách hàng hiện nay

 Giới thiệu về dịch vụ trên ứng dụng MB banking

MB Bank là dịch vụ ngân hàng số của MB được cung cấp trên ứng dụng di động (kênh app) và trên trình duyệt web (kênh web) Dịch vụ cho phép khách hàng cá nhân, hộ kinh doanh cá thể thực hiện các giao dịch tài chính, phi tài chính và các tiện ích nâng cao

MB Bank là ứng dụng quản lý tài chính ngân hàng vô cùng bảo mật và an toàn Mọi giao dịch chuyển khoản đều được miễn phí trọn đời, giao diện thân thiện dễ sử dụng cho bất kỳ ai Đặt biệt không cần dùng thẻ khi rút tiền tại ATM Có 8 tính năng chính của ứng dụng MB Bank:

1 Chuyển khoản miễn phí trọn đời

Với MB Bank, dù ngày thường hay ngày lễ, trong tuần hay cuối tuần thì thao tác chuyển khoản của bạn cũng được hoàn thành ngay lập tức Hơn thế nữa, bạn còn được miễn phí chuyển tiền trọn đời bao gồm các giao dịch cùng ngân hàng MB, liên ngân hàng 24/7, thẻ ATM nội địa hay thông qua số điện thoại

2 Quản lý tài khoản nhanh chóng

Mọi tính năng cơ bản đều có mặt trên ứng dụng MB Bank như là xem danh sách tài khoản/thẻ và kiểm tra số dư/hạn mức, tìm kiếm và xem lịch sử giao dịch với thông tin chi tiết, quản lý các khoản vay nhanh chóng, tra cứu ATM/chi nhánh gần nhất, Hỗ trợ mở sổ/tất toán tiết kiệm online với lãi suất cao mà không cần đến ngân hàng, không cần bảo quản sổ như cách truyền thống

3.Tính bảo mật cao, an toàn

Hệ thống sử dụng Digital OTP để bảo mật hơn, thuận tiện nhất cho khách hàng Không bao giờ phải chờ tin nhắn OTP Tiện lợi cho việc giao dịch ở cả Việt Nam hoặc ra nước ngoài MB Bank còn hỗ trợ đăng nhập bằng vân tay và Face ID để vào app nhanh nhất mà không cần phải nhớ mật khẩu

Bạn sẽ có nhiều cơ hội tích điểm khi thường xuyên giao dịch thẻ tín dụng, gửi tiết kiệm, gửi tiền và thanh toán hóa đơn trên ứng dụng MB Bank Sau khi tích lũy điểm thưởng, bạn có thể quy đổi thành nhiều quà tặng và ưu đãi hấp dẫn thuộc các lĩnh vực như du lịch, ẩm thực, dịch vụ, mua sắm, dặm bay Bông sen vàng hoặc hoàn tiền vào thẻ của bạn

5 Thanh toán hóa đơn tiện ích

Chỉ cần 1 lần thanh toán, ứng dụng sẽ ghi nhớ và tự động gia hạn lần sau cho các hóa đơn như điện, nước, internet, truyền hình, Ngoài ra, bạn còn có thể nạp tiền điện thoại, mua vé máy bay, vé xem phim, hoặc đóng thuế định kỳ ngay trên MB Bank

6 Rút tiền tại ATM không cần thẻ

Nếu sử dụng MB Bank, bạn có thể rút tiền tại 760 ATM của MB trên toàn quốc mà không phải dùng thẻ nhựa Điều này mang lại trải nghiệm rất tích cực, thay đổi quan niệm cũ: cứ rút tiền tại cây ATM thì phải cầm theo thẻ ngân hàng Cách này cũng vô cùng tiện lợi nếu bạn quên thẻ ở nhà

7 Tích lũy tài chính cho con cái

Nhằm tạo dựng nền tảng cho thế hệ tương lai, MB Bank mang đến gói dịch vụ “Gia đình tôi yêu” Mỗi tháng, bạn có thể tích lũy 1 triệu đồng hoặc nhiều hơn vào sổ tiết kiệm cho mỗi đứa con của mình Toàn bộ số tiền sẽ thuộc sở hữu của đứa trẻ khi đủ 15 tuổi Thủ tục đăng ký đơn giản, chỉ cần chứng minh thư của 2 vợ chồng, giấy đăng ký kết hôn và giấy khai sinh của đứa trẻ

Luôn đổi mới là một trong các yếu tố thu hút khách hàng, hiểu được điều đó nên MB Bank đã cung cấp tính năng thay đổi giao diện Bạn có thể tùy biến giao diện theo phong cách xanh hiện đại hoặc trắng trẻ trung, nhằm mang đến trải nghiệm tốt hơn, sử dụng thường xuyên và lâu dài hơn

Mô tả mẫu

4.2.1 Kết quả thu thập thông tin theo bảng câu hỏi

Tổng số bản câu hỏi phát ra là 300 tại hội sở và các phòng giao dịch của MB trên địa bàn Vũng Tàu từ tháng 4/2023 đến 6/2023

Số bản câu hỏi thu về là 253 đạt tỷ lệ 84,3%, trong đó tổng số bản câu hỏi hợp lệ được đưa vào phân tích dữ liệu là 224

Mặc dù trước khi đi thu thập dữ liệu thực tế, tác giả đã cố gắng tối thiểu hóa những lỗi này xảy ra bằng cách: Thiết kế phiếu khảo sát rõ ràng, dễ hỏi, dễ trả lời

Tuy đã cẩn thận nhưng tác giả cũng khó thể tránh khỏi những sai sót trong quá trình thu thập và nhập dữ liệu Sau khi đã soát xét và nhập dữ liệu phần mềm, tác giả đã tiến hành làm sạch dữ liệu lại một lần nữa bằng cách dùng phương pháp bảng tần số: Lập bảng tần số cho tất cả các biến, đọc soát để tìm các giá trị tại các biến, các biến bị khuyết Sau đó tại các biến có lỗi, dùng lệnh Find để tìm vị trí của giá trị lỗi rồi lấy lại phiếu khảo sát rà soát lại nhập dữ liệu đúng tương ứng cho dữ liệu Việc làm này đã giúp cho dữ liệu đảm bảo được tính chính xác, phản ánh khách quan kết quả thu thập dữ liệu thực tế

4.2.2 Mô tả đối tượng điều tra

Kết quả cho thấy, trong số các đối tượng khảo sát mà tác giả thu thập dữ liệu thông qua bảng câu hỏi thì có 89,6 % là đã sử dụng hoặc đã biết về dịch vụ MB Smart-Banking, còn lại 10,4% là chưa biết

Bảng 4.3: Số người điều tra sử dụng dịch vụ MB Smart Banking qua khảo sát Đã từng sử dụng dịch vụ

(Nguồn: Từ kết quả nghiên cứu điều tra)

Trong tổng số khách hàng trong bảng 4.4, khách hàng biết đến dịch vụ

MB Smart Banking chủ yếu thông qua sự giới thiệu của nhân viên NH (55,4%); sự giới thiệu của bạn bè, người thân (11,2%); kênh Tivi, radio,

Internet (9,8%),… Sự giới thiệu của nhân viên Ngân hàng, sự giới thiệu của bạn bè, người thân và Tivi, radio, Internet được xem là những kênh quảng cáo rất hữu ích cho các sản phẩm dịch vụ của MB Smart Banking đến với khách hàng

Bảng 4.4: Các kênh thông tin cung cấp dịch vụ MB Smart Banking

Nguồn thông tin Trả lời

Truyền hình, truyền thanh và các kênh trên Internet 22 9,8 Người xung quanh (bạn bè, người thân) giới thiệu 25 11,2

Nhân viên ngân hàng giới thiệu 124 55,4

(Nguồn: Từ kết quả nghiên cứu điều tra)

Theo Bảng 4.5 những tiện ích của MB Smart-Banking được khách hàng biết đến nhiều nhất là dịch vụ chuyển tiền trong và ngoài hệ thống MB, kế đến là dịch vụ truy vấn thông tin tài khoản Còn rất nhiều tiện ích của dịch vụ MB Smart-Banking nhưng không được khách hàng chú ý, một phần là do khách hàng chưa có nhu cầu và phần khác là do khách hàng chưa tin tưởng vào những tiện ích còn lại của dịch vụ

Bảng 4.5: Những tiện ích của dịch vụ MB Smart Banking

Là dịch vụ truy vấn thông tin tài khoản 172 28,1%

Là dịch vụ chuyển tiền trong và ngoài hệ thống MB 198 32,4%

Là dịch vụ gửi và thanh toán hóa đơn trực tiếp 43 7,0%

Là dịch vụ truy vấn thông tin ngân hàng 107 17,5%

Nạp thẻ điện thoại cho bản thân và bạn bè 46 7,5%

(Nguồn: Từ kết quả điều tra nghiên cứu)

Số lần dùng MB Smart-Banking theo ngày, tuần, tháng

Trong những khách hàng đã từng sử dụng dịch vụ MB Smart-Banking của Ngân hàng, 1,7% khách hàng có mức độ sử dụng dịch vụ hằng ngày, 7% khách hàng có mức độ sử dụng vài lần 1 tuần, 1% khách hàng có mức độ sử dụng dịch vụ 1 lần 1 tuần, 39,7% khách hàng có mức độ sử dụng vài lần một tháng, 6,1% khách hàng có mức độ sử dụng 1 lần 1 tháng và 10% là thay đổi qua từng tháng

Bảng 4.6: Số lần dùng MB Smart-Banking theo ngày, tuần, tháng

TT Tần suất sử dụng Số lần Tỷ lệ Tỷ lệ có giá trị Tích lũy

6 Thay đổi qua từng tháng 25 10,9 16,4 100,0

(Nguồn: Từ kết quả điều tra nghiên cứu)

Bảng 4.7: Tỷ lệ phân bổ theo đặc điểm của khách hàng

Sau đại học 13 5,8 Đại học 136 60,7

Nhân viên toàn thời gian 38 17,2

Nguồn: Từ kết quả điều tra nghiên cứu

Mẫu điều tra có tỷ lệ giới tính 58% nam và 42% nữ Tuy tỷ lệ khách hàng nữ giới nhiều hơn nam giới nhưng theo số liệu phân tích cho thấy tỷ lệ sử dụng dịch vụ MB Smart -Banking ở nam giới và nữ giới chênh lệch không nhiều

Về độ tuổi, các mẫu điều tra phân đều cho bốn nhóm tuổi, trong đó, số khách hàng sử dụng MB Smart -Banking ở nhóm tuổi từ 20-29 tuổi là 152 người chiếm 67,8%, nhóm tuổi 30 – 39 là 49 người chiếm 21,9%, nhóm tuổi trên 40 là 19 người chiếm 8,5% và thấp nhất là nhóm người dưới 20 tuổi chiếm 1,8% Độ tuổi của mỗi khách hàng có tác động rất lớn đến hành vi của họ Giới trẻ thường có sự thích nghi với sự đổi mới nhanh chóng và chấp nhận sự mạo hiểm Những người ở độ tuổi này thường khá nhạy về đối với sự thay đổi công nghệ mới năng động trong việc tìm kiếm những ứng dụng mới phục vụ tốt cho cuộc sống của mình Vì vậy, đây là nhóm đối tượng mà Ngân hàng

MB cần tiếp cận nhiều hơn trong việc triển khai dịch vụ MB Smart-Banking

Về trình độ học vấn, thì nhóm khách hàng có trình độ đại học là cao nhất với tỉ lệ 60,7% và tỉ lệ cao đẳng và sau đại học sử dụng MB Smart-Banking chiếm tỉ lệ cũng khá cao (20,5% và 5,8%) Những người này có khả năng chấp nhận công nghệ và nhanh chóng tiếp cận các dịch vụ ngân hàng hiện đại như MB Smart-Banking Khi người sử dụng có nhận thức và hiểu biết nhất định về vai trò tiện ích của MB Smart-Banking thì sẽ dễ dàng ra quyết định Một yếu tố giúp họ nhận thức được vai trò của dịch vụ MB Smart- Banking là trình độ học vấn của người sử dụng Với trình độ sau đại học hoặc đại học sẽ có mức thu nhập cao hơn các nhóm còn lại vì vậy họ có nhu cầu sử dụng dịch vụ MB Smart-Banking cao hơn

Về nghề nghiệp, nhóm khách hàng là quản lý cấp trung chiếm tỷ lệ cao nhất 24,7%, tiếp đến là nhóm sinh viên và lao động toàn thời gian 17,2% Xếp cuối cùng là các nhóm hưu trí và học sinh với tỷ lệ xấp xỉ 5% Nghề nghiệp khác nhau đồng nghĩa tính chất công việc khác nhau cũng tác động không nhỏ đến nhu cầu sử dụng dịch vụ MB Smart-Banking của mỗi cá nhân Lí do là phần lớn những nhân viên toàn thời gian và các quản lí cấp trung thường có ít thời gian để thực hiện các giao dịch bằng tiền mặt hoặc phải đến các địa điểm giao dịch của ngân hàng vì vậy họ có nhu cầu sử dụng dịch vụ MB Smart - Banking hơn

Về thu nhập, số khách hàng sử dụng MB Smart-Banking chiếm tỷ lệ cao nhất là nhóm khách hàng có mức thu nhập từ 7 đến dưới 15 triệu chiếm tỷ lệ cao nhất là xấp xỉ 60% Nhóm khách hàng có thu nhập chiếm tỷ lệ tiếp theo trong mẫu khảo sát là từ 15-25 triệu chiếm 20,6% và nhóm khách hàng có thu nhập dưới 7 triệu, chiếm 12,9%

Bảng 4.8: Lí do sử dụng MB Smart- Banking của khách hàng

Nguyên nhân sử dụng dịch vụ MB

Quản lí tài khoản cá nhân trực tuyến 125 55,8

Thao tác bằng smartphone mọi lúc, mọi nơi 50

Giao diện dễ thao tác, thân thiện 20 8,9

Các giao dịch an toàn, bảo mật 19 8,5

Chi phí duy trì tài khoản và phí mỗi lần giao dịch thấp 10

(Nguồn: Từ kết quả điều tra nghiên cứu)

Kết quả điều tra cho thấy lí do khiến khách hàng sử dụng dịch vụ MB Smart–Banking đa số xuất phát từ nhu cầu quản lí tài khoản cá nhân trực tuyến (55,8%) là chủ yếu Bên cạnh, nhờ sự thuận tiện với giao dịch mọi lúc, mọi nơi (22,3%) và giao diện thân thiện, dễ thực hiện (8,9%) còn lại là do các nguyên nhân chủ quan khác

Lí do chưa sử dụng dịch vụ MB Smart-Banking

Trong tổng số 253 khách hàng được thu thập dữ liệu phục vụ cho nghiên luận văn của tác giả thì số lượng khách hàng biết đến dịch vụ và đã sử dụng dịch vụ MB Smart-Banking là có 224 người trong khi đó chưa từng sử dụng là 29 người Nguyên nhân họ đưa ra chủ yếu là do các lo ngại về chi phí liên quan đến dịch vụ, các vấn đề bảo mật, mất thời gian cài đặt, đăng kí sử dụng, chưa có nhu cầu, khách hàng cho rằng sử dụng dịch vụ thẻ tại ATM đã đủ đáp ứng nhu cầu nên họ vẫn chưa dùng dịch vụ MB Smart-Banking.

Kiểm định và đánh giá thang đo

Dữ liệu nghiên cứu sẽ được kiểm định bằng công cụ Cronbach’s Alpha thông qua phần mềm SPSS cho 9 yếu tố thành phần với 34 biến quan sát Qua đó các biến không phù hợp sẽ bị loại nếu hệ số tương quan tổng biến nhỏ (0,6),

Kết quả tính toán Cronbach’s Alpha của các thang đo chín thành phần riêng biệt của việc chấp nhận MB Smart-Banking được thể hiện trong bảng bên dưới:

Cụ thể, Cronbach’s alpha của “Hiệu quả mong đợi” là 0,731 ; của “Khả năng tương thích” là 0,806; của “Dễ dàng sử dụng” là 0,826; của “Kiểm soát hành vi” là 0,812; của “Chuẩn chủ quan” là 0,806; của “Rủi ro trong giao dịch” là 0,806; của “Hình ảnh Ngân hàng” là 0,885; của “Yếu tố pháp luật” là 0,769; của “Nhận thức về chi phí” là 0,694; của việc “Chấp nhận Smart- Banking” là 0,833 Hơn nữa các hệ số tương quan biến tổng đều cao, đa phần các hệ số này lớn hơn 0,40 và có tương quan biến tổng đều đạt yêu cầu lớn hơn 0,30 cho nên các biến đo lường các khái niệm nghiên cứu đều được sử dụng trong phân tích EFA kế tiếp Trừ biến HQ5 có hệ số tương quan biến tổng là 0,022 và biến DD5 có hệ số tương quan biến tổng là 0,136 nhỏ hơn 0,3 nên bị loại ra khỏi mô hình khi tiến hành bước nghiên cứu tiếp theo

Bảng 4.9: Hệ số Cronbach’s Alpha của các khái niệm nghiên cứu

Trung bình thang đo nếu loại biến này

Phương sai thang đo nếu loại biến này

Cronbach’s Alpha nếu loại biến này Thành phần Hiệu quả mong đợi (HQ); Cronbach’s Alpha = 0,731

Thành phần Khả năng tương thích (KNTT); Cronbach’s Alpha = 0,806

Thành phần Dễ dàng sử dụng, Cronbach’s Alpha = 0,826

Thành phần Nhận thức kiểm soát hành vi (KS); Cronbach’s Alpha = 0,812

Thành phần Chuẩn chủ quan (CQ); Cronbach’s Alpha = 0,806

Thành phần Rủi ro khi giao dịch (RR); Cronbach’s Alpha = 0,891

Thành phần Hình ảnh Ngân hàng (HA); Cronbach’s Alpha = 0,885

Trung bình thang đo nếu loại biến này

Phương sai thang đo nếu loại biến này

Cronbach’s Alpha nếu loại biến này

Thành phần Yếu tố pháp luật (PL); Cronbach’s Alpha =0,769

Thành phần Nhận thức về chi phí (CP); Cronbach’s Alpha =0,694

Thành phần Chấp nhận Smart-Banking (CN); Cronbach’s Alpha =0,833

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu SPSS

Phân tích Cronbach’s Alpha lần 2

Ta tiến hành loại biến HQ5 và DD5 và tính toán lại hệ số Cronbach’s Alpha của hai biến này, ta có bảng sau:

Bảng 4.10: Hệ số Cronbach Alpha lần 2

Trung bình thang đo nếu loại biến này

Phương sai thang đo nếu loại biến này

Cronbach’s Alpha nếu loại biến này Thành phần Hiệu quả mong đợi (HQ); Cronbach’s Alpha = 0,836

Thành phần Dễ dàng sử dụng, Cronbach’s Alpha = 0,904

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu SPSS

4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Phân tích nhân tố cho các biến độc lập

Thực hiện phân tích nhân tố cho các biến độc lập: HQ, KNTT, DD, KS,

CQ, RR, HA, PL, CP cho thang đo việc chấp nhận dịch vụ MB Smart- Banking theo mô hình ở trên gồm 9 thành phần chính và được đo bằng 32 biến Sau khi kiểm tra mức độ tin cậy Cronbach’s Alpha, 32 biến đảm bảo độ tin cậy

Kết quả kiểm định Barllet’s là 3659,737 với mức ý nghĩa 0,000 < 0,05, (bác bỏ giả thuyết Ho: các biến quan sát không có tương quan với nhau trong tổng thể) như vậy giả thuyết về mô hình nhân tố là không phù hợp sẽ bị bác bỏ, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích là hoàn toàn thích hợp Kết quả kiểm định KMO và kiểm định Barllet’s được thể hiện trong bảng sau:

Bảng 4.11: Hệ số KMO và kiểm định Barlett’s

Khi bình phương 3659,737 Độ lệch chuẩn 496,000

(Nguồn: Từ kết quả điều tra nghiên cứu)

Tại các mức giá trị Eigenvalue lớn hơn 1, với phương pháp rút trích principal copoments và phép quay varimax, phân tích nhân tố (EFA) đã rút trích được 9 nhân tố từ 32 biến quan sát của các yếu tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận sử dụng dịch vụ MB Smart-Baking với giá trị tổng phương sai rút trích là 72,149% > 50%: đạt yêu cầu, khi đó có thể nói rằng các nhân tố này giải thích 72,149% biến thiên của dữ liệu Tất cả hệ số tải nhân tố (Factor loading) của các yếu tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận dịch vụ MB Smart-

Banking đều lớn hơn 0,5 nên các biến quan sát đều quan trọng trong các nhân tố, chúng có ý nghĩa thiết thực

Bảng 4.12: Phân tích nhân tố khám phá

(Nguồn: Từ kết quả điều tra nghiên cứu)

 Phân tích nhân tố cho các biến phụ thuộc

Thực hiện phân tích nhân tố cho các biến phụ thuộc ta thu được kết quả như sau:

Kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO là 0,719 (> 0,5) với mức ý nghĩa bằng 5% (sig = 0,000) cho thấy phân tích nhân tố EFA rất thích hợp

Với phương pháp rút trích principal copoments và phép quay Varimax, đã rút trích được một nhân tố duy nhất với hệ số tải nhân của các biến khá cao (đều lớn hơn 0,5) và phương sai rút trích đạt 75,021% (>50%) rất phù hợp Như vậy thang đo “Chấp nhận Smart-Banking” đạt giá trị hội tụ

Bảng 4.13: Kết quả phân tích nhân tố cho các biến phụ thuộc

Biến quan sát Hệ số tải nhân tố Giá trị Eigen Phương sai trích (%)

(Nguồn: Từ kết quả điều tra nghiên cứu)

Tóm tắt kết quả phân tích nhân tố cho thấy tất cả các biến độc lập và phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu đều đạt giá trị hội tụ và giá trị phân biệt chấp nhận được Phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu Có 9 nhân tố được trích ra từ kết qua phân tích gồm 32 biến quan sát Quy trình các bước thực hiện tiếp theo được thực hiện trên cơ sở sử dụng các biến quan sát của từng nhân tố đạt yêu cầu.

Kiểm định mô hình và các giả thuyết

4.4.1 Phân tích tương quan Pearson

Bảng 4.14: Phân tích tương quan

HA DD HQ RR KS CQ KN PL CP F_CN

(Nguồn: Từ kết quả điều tra nghiên cứu)

Theo bảng 4.14, qua kiểm định Pearson, không có hiện tượng phương sai phần dư thay đổi Các biến độc lập điều có sig (2- Tailed) >0,05 Kết luận: Các biến độc lập đều có tương quan tuyến tính khá mạnh với biến phụ thuộc

Sau khi phân tích sự tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc ta tiến hành phân tích hồi quy đa biến giữa biến phụ thuộc F_CN: Chấp nhận Smart-Banking với 9 biến độc lập còn lại (HQ, KN, DD, KS, RR, CQ,

PL, CP, HA) 1 bằng phương pháp Enter, Bảng 4.15 và bảng 4.16 dưới đây tiếp tục trình bày về kết quả phân tích hồi quy đa biến

Bảng 4.15a: Tổng kết mô hình hồi quy

Sai số chuẩn của ước lượng

1 Trong đó: HQ: Hiệu quả mong đợi, KNTT: Khả năng thích ứng, DD: Dễ dàng sử dụng, KS: Nhận thức kiểm soát hành vị, CQ: Chuẩn chủ quan, RR: Rủi ro, CP: Chi phí, PL: Pháp luật, HA: Hình ảnh

Bảng 4.15a cho thấy hệ số R 2 hiệu chỉnh = 0,834 nghĩa là mô hình chấp nhận sử dụng smartbanking được giải thích 83,4% bởi sự biến thiên của các biến độc lập Nói cách khác, 83,4 % sự biến thiên của “Chấp nhận Smart-

Banking” có thể được giải thích bởi 8 nhân tố: HQ, KNTT, DD, KS, CQ, RR,

Theo kết quả phân tích phương sai của mô hình (xem bảng 4.15b), ta có, F = 125,234 và sig (= 0,000) < 0,05 nên giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc có mối quan hệ

Squares df Mean Square F Sig

Total 109.458 223 a Biến phụ thuộc: F_CN b Biến độc lập: (Constant), CP, KS, RR, HA, HQ, PL, DD, KN, CQ

Kết hồi quy bảng 4.16: cho thấy các biến HQ, KNTT, DD, KS, RR,

CQ, PL, HA đều sig < 0.05% nên các biến này có ý nghĩa thống kê Riêng biến CP có sig = 0,912> 0,005 sẽ không có ý nghĩa thống kê và sẽ được loại ra khỏi mô hình

Bảng 4.16: Các thông số thống kê của từng biến trong mô hình

Hệ số chưa chuẩn hóa

Hệ số chuẩn hóa t Sig,

Thống kê đa cộng tuyến Bêta Độ lệch chuẩn

Hệ số chưa chuẩn hóa

Hệ số chuẩn hóa t Sig,

Thống kê đa cộng tuyến Bêta Độ lệch chuẩn

(Nguồn: Từ kết quả điều tra nghiên cứu)

Tất cả các Hệ số phóng đại phương sai của các biến đều có VIF < 2, đồng thời hệ số chấp nhận (Tolerance) ≈ 1 khá cao cho thấy các biến độc lập này không có quan hệ chặt chẽ với nhau nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra Do đó, mối quan hệ giữa các biến độc lập có ý nghĩa thống kê sẽ không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mô hình hồi quy

CN = 0,824HA+ 0,197HQ - 0,093RR + 0,083DD + 0,060KS + 0,160CQ + 0,172KN + 0,227PL

Trong đó: CN: Chấp nhận Smart-Banking, KNTT: Khả năng tương thích, Nhận thức dễ dàng sử dụng, KS: Nhận thức kiểm soát, CQ: Chuẩn chủ quan, RR: Rủi ro khi giao dịch, PL: Yếu tố pháp luật, HA: Hình ảnh ngân hàng…

Các hệ số hồi quy mang dấu dương thể hiện các yếu tố trong mô hình hồi quy ảnh hưởng tích cực đến việc “Chấp nhận Smart-Banking” và ngược lại

Trong 9 thành phần đo lường “Chấp nhận Smart-Banking” của dịch vụ

MB Smart-Banking, các thành phần ảnh hưởng đáng kể đến mức độ quyết định chấp nhận dịch vụ MB Smart-Baking của khách hàng, đó là: HQ, KNTT,

DD, KS, CQ, RR, PL Và HA (với mức ý nghĩa rất nhỏ sig 0,05 nên bị loại Như vậy, ta chỉ chấp nhận 8 trong

9 giả thuyết đặt ra và loại nhân tố Chi phí

Hình 4.2: Mô hình chấp nhận dịch vụ MB Smart-Banking của khách hàng cá nhân của Ngân hàng MB

Nguồn: Tác giả tổng hợp 4.4.3 Kiểm định giả thuyết

Kết quả của phân tích hồi quy:

Giả thiết H1 được chấp nhận vì kết quả ước lượng mối quan hệ này là 0,197, ý nghĩa thống kê p-value = 0,000 Điều này cho thấy khi một khách hàng tin tưởng về tính hiệu quả thì họ sẽ chấp nhận MB Smart-Banking của khách hàng sẽ càng cao và có xu hướng đi đến quyết định sử dụng dịch vụ này

Giả thuyết H2 được chấp nhận vì kết quả ước lượng mối quan hệ này là 0,172 với p = 0,000 Như vậy có thể khẳng định khả năng tương thích của khách hàng càng cao sẽ tạo thuận lợi cho việc chấp nhận sử dụng dịch vụ MB Smart-Banking và có xu hướng đi đến quyết định sử dụng dịch vụ MB Smart- Banking

Giả thuyết H3 được chấp nhận vì kết quả ước lượng mối quan hệ này là 0,083 với p = 0,003 Như vậy có thể khẳng định khi một khách hàng cảm thấy

Hiệu quả mong đợi Khả năng tương thích Tính chất dễ dàng sử dụng

Nhận thức kiểm soát hành vi

Chuẩn chủ quan Rủi ro giao dịch

Yếu tố pháp luật Hình ảnh ngân hàng

0,0830,060,16-0,0930,220,824 dịch vụ MB Smart-Banking dễ sử dụng thì họ sẽ dễ chấp nhận và có xu hướng đi đến quyết định sử dụng dịch vụ MB Smart-Banking

Giả thuyết H4 được chấp nhận vì kết quả ước lượng mối quan hệ này là 0,060 với p = 0,029 Như vậy có thể khẳng định khi một khách hàng có thể nhận thức được là mình có thể kiểm soát được khi sử dụng MB Smart- Banking thì họ sẽ dễ chấp nhận và có xu hướng đi đến quyết định sử dụng dịch vụ MB Smart-Banking

Giả thuyết H5 được chấp nhận vì kết quả ước lượng mối quan hệ này là 0,160 với p = 0,029 Như vậy có thể khẳng định khi chủ quan của khách hàng về dịch vụ thì họ sẽ dễ chấp nhận và có xu hướng đi đến quyết định sử dụng dịch vụ MB Smart-Banking

Giả thuyết H6 được chấp nhận vì kết quả ước lượng mối quan hệ này là -0,093 với p = 0,001 Như vậy có thể khẳng định khi một khách hàng cảm nhận sự rủi ro trong giao dịch khi sử dụng dịch vụ MB Smart-Banking thì họ sẽ hạn chế việc chấp nhận và không có xu hướng đi đến quyết định sử dụng dịch vụ MB Smart-Banking