các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng hệ thống máy giao dịch tự động của các ngân hàng thương mại cổ phần tại thành phố hồ chí minh

Hiệu suất và độ chính xác của việcthực hiện giaodịch đãtăng lên đáng kểkể từ khicác Ngân hàng triển khaihệ thốnggiaodịchtựđộng,loạibỏnhucầuthamgiathủcông,giảmthiểutốiđathờigiangiao dịchn

Lýdochọn đềtài nghiêncứu

Nền kinh tế của nước ta đang trong giai đoạn phát triển và chuyển đổi theo hướng công nghệ hóa, ngoài những ngành kinh tế then chốt đang có sự thay đổi thì Ngânhàng-Cáingànhđượcvínhưmộtxương sống củanềnkinh tếViệtNamđang có những áp dụng và những thay đổi vượt bậc.

Trong quá trình chuyển đổi công nghệ số nói chung và nghành Ngân hàng nói riêng, đã có nhiều sự thay đổi tích cực từ quy trình, trải nghiệm khách hàng, dịch vụ…đặc biệt là hành vi khách hàng cũng bị ảnh hưởng theo Ngày nay, khách hàng sử dụng sản phẩm thông minh hơn và hiểu biết sâu rộng hơn nên đòi hỏi ngày càng caohơnđặcbiệtlànhữngsảnphẩmliênquanđếncôngnghệnódườngnhưlàxuthế hướng tới của mọi khách hàng Những sản phẩm thuận tiện, tiết kiệm thời gian phù hợp với xu thế cũng được các ngân hàng cho ra đời nhằm mang đến những trải nghiệm tốt nhất đến với khách hàng Hệ thống máy giao dịch tự động cũng theo đó được dần hình thành và mở rộng với phạm vi toàn quốc nhằm bắt kịp xu thế chung của xã hội và nền kinh tế.

Riêng lĩnh vực Tài chính- Ngân hàng đã bị ảnh hưởng rất nhiều bởi hệ thống giao dịch tự động, đặc biệt là trong các ngân hàng TMCP Hiệu quả của việc phát triển công nghệ AI trong ngành Ngân hàng đã mang lại thành công trong việc giảm số lượng giao dịch viên tại các quầy giao dịch Hiệu suất và độ chính xác của việc thực hiện giaodịch đãtăng lên đáng kểkể từ khicác Ngân hàng triển khaihệ thống giaodịchtựđộng,loạibỏnhucầuthamgiathủcông,giảmthiểutốiđathờigiangiao dịchnhưngmanglạihiệuquảcaovàchấtlượngdịchvụcũngđượccảithiệnvànânglên.

Hơn nữa, việc sử dụng hệ thống máy giao dịch tự động này đã giúp giảm chi phí và cải thiện hiệu quả công việc phù hợp với xu thế thị trường, phù hợp với thời đại công nghiệp hóa hiện đại hóa như hiện nay Việc áp dụng công nghệ vào được thựchiệncácgiaodịchtạingânhàngđượcmởrộngnhiềuhơnquacácgiaodịchnhư áp dụng như mở tài khoản, làm thẻ, rút tiền, nộp tiền…

Ngoài ra, việc tối ưu hóa quy trình giao dịch qua việc tích hợp hệ thống giao dịch tự động vào ngân hàng là một tiêu chí mới để đánh giá về chất lượng dịch vụ của giao dịch Sự phát triển của công nghệ, ví dụ như sự kết hợp giữa công nghệ blockchainvàtrítuệnhântạo,đãảnhhưởngđếnsựpháttriểncủahệthốngmáygiao dịch tự động trong ngân hàng, nhấn mạnh sự đổi mới đang diễn ra trong lĩnh vực này Việc triển khai hệ thống máy giao dịch tự động trong các tổ chức tài chính đã manglạisựchuyểnđổikhôngchỉvềphươngthứcgiaodịchthôngthườngmàcònvề chiến lược giao dịch nâng cao, tiết kiệm chi phí và hiệu quả cao hơn Sự phát triển và nâng cao liên tục của các hệ thống máy này thông qua các đột phá kỹ thuật và nghiên cứu chung nhấn mạnh chức năng then chốt của chúng trong việc định hình thị trường tài chính sắp tới. Ở Việt Nam, khái niệm Ngân hàng tự động hay còn gọi là hệ thống máy giao dịch tự động là một mô hình giao dịch đang gây được nhiều sự chú ý trên toàn cầu, cho phép khách hàng trực tiếp thực hiện các giao dịch như mở tàikhoản, mở sổ tiết kiệm, nộp tiền mặt, ATM… bằng cách tương tác vớimáy móc mà không cần thông qua giao dịch viên Như vậy, thay vì làm việc với nhân viên ngân hàng thì khách hàngcóthểchủđộngtựthựchiệngiaodịch.Môhìnhnàyđangđượchoànthiệnvới nhiềutínhnăngphùhợpvớixuthếhơn.NênNgânHàngtựđộnghayHệthốnggiao dịch tự động là hệ thống ATM hiện đại mới, ngoài các chức năng rút tiền, chuyển khoản, thanh toán hóa đơn, tra cứu số dư tài khoản…thì máy giao dịch tự động còn có chứcnăng mớiđó là chứcnăng nộp tiền mặt, mở tàikhoản, mởsổ tiếtkiệm, làm thẻ tín dụng Được ví như là một người “giao dịch viên điện tử”, thay vì đến quầy giao dịch để thực hiện giao dịch như trước thì khách hàng có thể trực tiếp giao dịch ngay tại máy giao dịch tự động Điều này giúp khách hàng giảm tối thiểu thời gian, khôngphảirangânhàngxếphàngchờđợigiaodịchđược24/7(kểcảthứ7,chủnhật và những ngày lễ mà ngân hàng không làm việc) Đối với các Ngân hàng (đặc biệt là những ngân hàng lớn) giảm thiểu số lượng khách hàng tới giao dịch, từ đó tiết kiệm được nguồn lực và chi phí, nâng cao được sự trải nghiệm của khách hàng tại ngânhàng.Theosốliệuthốngkêgầnđâychothấy,nhiềungânhàngđangtriểnkhai hệthốngmáygiaodịchtựđộngnhư:Vietcombanktriểnkhaihệthốngmáygiaodịch tự động tại các thành phố lớn như Hà Nội, Hồ Chí Minh và Đà Nẵng với 12 điểm giao dịch thí điểm trên toàn quốc (số liệu cập nhật năm 2023) và đang xây dựng hệ thống này trên toàn các chi nhánh vào năm 2024 Hay ngân hàng Bản Việt với 20 điểmgiaodịch tựđộng tạinhiều thành phố lớn… CácNgânhàng TMCPnhưACB, Techcombank, Agribank, BIDV đã và đang phủ sóng hệ thống máy giao dịch tự động ở các tỉnh thành khắp cả nước Đặc biệt, tại Ngân hàng Nam Á mở rộng hơn 100điểmgiaodịchtựđộngsau2nămhoạtđộngmôhìnhmáyhệthốnggiaodịchtự động được đầu tư hiện đại.

Tính tới thời điểm hiện tại trên thế giới đã có các nghiên cứu về hệ thống máy giaodịchtựđộnghayrộnghơnnhưcáchệthốnggiaodịchthôngminhđượcnghiên cứu của M. Roy, M Minhazuddin, S Ghosh, K Sarkar and T.K Rana (2017), L. Abdulwahab(2010),M.Y.Imam,N.JannatandG.S.Khan(2020),cácnghiêncứu đềunghiêncứuvềhệthốngmáygiaodịchtựđộngnhưngkhôngtậptrungvàohành vivàýđịnhsửdụngcủakháchhàng.TạiViệtNam,hệthốnggiaodịchtựđộngmới được áp dụng gần đây nên chưa được phổ biến rộng rãivì thế chưacó nhiều nghiên cứu vềhệ thống máygiaodịch tựđộng cũng nhưýđịnh sửdụnghệ thống giaodịch tự động giao dịch tại ngân hàng.

Dân số Việt Nam trẻ với hơn 60% là nền tảng cho sự phát triển của công nghệ số Ngành ngân hàng đã số hóa toàn diện với 90% giao dịch qua kênh số, cho thấy hệ thống giao dịch tự động sẽ được mở rộng trong tương lai Do đó, nghiên cứu về ý định sử dụng hệ thống giao dịch tự động tại TP.HCM, thành phố dẫn đầu về kinh tế của Việt Nam, là rất cấp thiết.

Cổ Phần ở Thành Phố Hồ Chí Minh” Đề tài góp phần giúp các

NHTMtạiTP.HCMcóthêmcơsởkhoahọcđểđưaranhữngchiếnlượctiếpcận khách hàng có ý định sử dụng máy giao dịch tự động phù hợp nhất, giúp tiết kiệm chi phí nhưng vẫn đảm bảo mục tiêu kinh doanh.

Mụctiêunghiêncứu

Mụctiêutổngquát

Mụctiêutổngquátcủađềtàinghiêncứuluậnvănthạcsỹlànghiêncứusựảnh hưởng của các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng hệ thống máy giao dịch tự động của khách hàng tại các Ngân hàng TMCP ở Thành phố Hồ Chí Minh.

Mụctiêucụthể

Từ mục tiêunghiên cứu tổng quáttrên, tácgiả xácđịnh những mục tiêu cụ thể như sau:

Xácđịnhcácnhântốảnhhưởngđếnýđịnhsửdụnghệthống máygiaodịchtự động của khách hàng tại các Ngân hàng TMCP ở TP.HCM. Đolườngsựảnhhưởngcủacácnhântốđãxácđịnhđếnýđịnhsửdụnghệ thống máy giao dịch tự động của khách hàng tại các Ngân hàng

TMCP ở TP.HCM. Đưa ra hàmý quản trịđến ý định sử dụng hệ thống máy giao dịch tự động của khách hàng tại các Ngân hàng TMCP ở TP.HCM.

Câuhỏinghiêncứu

Các yếu tố nào ảnh hưởng đến ýđịnh sửdụng hệ thống máygiaodịch tự động của khách hàng tại các Ngân hàng TMCP ở TP.HCM?

Mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đó đến ý định sử dụng hệ thống máy giao dịch tự động của khách hàng tại các Ngân hàng TMCP ở TP.HCM như thế nào?

Hàm ý quản trị nào nhằm cải thiện hiệu quả cho ý định sử dụng hệ thống máy giao dịch tự động của khách hàng tại các Ngân hàng TMCP ở TP.HCM?

Phạmvivàphươngphápnghiêncứu

Đốitượngnghiêncứu:Yếutốảnhhưởngđếnýđịnhsửdụnghệthốngmáygiao dịchtựđộngcủakháchhàngtạicácNgânhàngTMCPởTP.HCMchưatừngsửdụng hệ thống máy giao dịch tự động.

Về thời gian nghiên cứu: Thu thập dữ liệu thứ cấp phục vụ cho nghiên cứu từ năm 2020-2023.

Thời gian thực hiện nghiên cứu: Nghiên cứu thực hiện từ ngày 10.09.2023- 30.04.2024 để nghiên cứu nội dung đã nêu ở phần mục tiêu chung của bài nghiên cứu.Căncứvàokếtquảđểđánhgiáđượcýđịnhsửdụnghệthốngmáygiaodịchtự động của khách hàng tại các ngân hàng TMCP ở TP.HCM.

Phươngphápnghiêncứu

Tác giả kết hợp 2 phương pháp vừa nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng, trong đó:

Phươngphápnghiêncứuđịnhtính:Baogồmmộtsốphươngphápnhưsosánh, phântích,tổnghợpđểnghiêncứutổngquanvềhệthốngmáygiaodịchtựđộng của khách hàng các Ngân Hàng TMCP tại TP.HCM; Phương pháp chuyên gia vào thảo luận nhóm chuyên gia nhằm xác định các yếu tố trong mô hình nghiên cứu và xây dựng thang đo nghiên cứu sơ bộ.

Phươngphápnghiêncứuđịnhlượng:Baogồmnghiêncứuđịnhlượngsơbộđể hiệu chỉnh thang đo sơ bộ thành thang đo chính thức;Nghiên cứu định lượng chính thứcđểxácđịnhmứcđộảnhhưởngcủacácyếutốảnhhưởngđếnýđịnhsửdụnghệ thốngmáygiaodịchtựđộngcủakháchhàngtạicácNgânHàngTMCPđểthựchiện phân tích trong phần mềm SPSS để đưa ra kết luận cho đề tài nghiên cứu.

Đónggóp củađềtài

“ Cácnhântốảnhhưởngđếnýđịnhsửdụnghệthốngmáygiaodịchtựđộng của khách hàng tại các Ngân hàng Thương Mại Cổ Phần ở Thành Phố Hồ Chí Minh ” là cơ sở để các Ngân hàng TMCP đưa ra những chiến lược tiếp cận khách hàngcóýđịnhsửdụnghệthốngmáygiaodịchtựđộnghiệuquảvàothựctiễntrong nghiêncứuvềmôhìnhNgânHàngtựđộngtạiViệtNamvànghiêncứuvềsảnphẩm dịch vụ củaNgân Hàng Từ đó,để đưa ra các đề xuấtđể cải tiến sản phẩmhệ thống máy giao dịch tự động phù hợp với xu thế, thị trường và thích nghi với sự thay đổi về công nghiệp hóa- hiện đại hóa của nghành Nâng cao hiệu suất làm việc cho các Ngân hàng TMCP tại TP.HCM.

Về mặt nghiên cứu, đề tài như một nghiên cứu chuyên sâu về ý định sử dụng sảnphẩmmớiđượcápdụngrộngrãigầnđâytạicácNgânhàngTMCPtạiViệtNam.

Kếtcấu nội dungnghiên cứu củađềtài

Giới thiệu tính cấp thiết, thực trạng hiện nay, mục tiêu, phạm vi, đối tượng, phương pháp nghiên cứu (đã được nêu ở trên).

Tổng quan lý thuyếtvà trình bày các vấn đềlý thuyếtliênquan từđó hệ thống lạimộtsố môhình nghiêncứutrong nướcvà nướcngoàiđể lựa chọn ra cácnhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng hệ thống máy giao dịch tự động ở các Ngân hàng TMCP tại TP.HCM.

Nêu các kếtquả phân tích dữ liệu bao gồmcác phân tích thống kê mô tả, phân tíchđộtincậycủathangđo(Crobach’salpha),phântíchnhântốkhámphá(EFA), phân tích ma trận tương quan, phân tích hồi quy cũng như các kiểm định cần thiết

Và cuối cùng là kết quả hồi quy của từng nhân tố chính.

Chương5:Kếtluận vàhàmýquảntrị: Đưa ra một số kết luận về kết quả nghiên cứu đồng thời đề xuất một số hàm ý quảntrịvềýđịnhsửdụnghệthốngmáygiaodịchtựđộngtạicácNgânHàngTMCP tại TP.HCM.

Lýthuyết hànhvi hợplývà lýthuyếthành vicó kế hoạchTPB

Khái niệm về lý thuyết hành vi hợp lý (TRA) và lý thuyết hành vi có kế hoạchTPB: 8 2.1.2 MôhìnhlýthuyếthànhvihợplýTRAvàlýthuyếthànhvicókếhoạchTPB:.9 2.2 Lýthuyết chấp nhậnvàsửdụngcôngnghệUTAUT

Trong tâmlý họcxãhội,Lý thuyếthành động hợp lý (TRA)làmột khuônkhổ được sử dụng rộng rãi để hiểu và dự đoán hành vi của con người (Armitage & Conner,2001).Vớisựtựtinvàonăng lựcbản thânđượccôngnhận làđộng lựctrực tiếp của hành vi, nó đã phát triển thành Lý thuyết về hành vi có kế hoạch (TPB) và Mô hình hành động hợp lý (Armitage & Conner, 2001) Hành vi sức khỏe, ý định đạo đức và cam kết của tổ chức chỉ là một số lĩnh vực mà TRA đã được sử dụng. Ngoàira,TRAcóliênquanđếncácliệuphápthaythếvìcóvấnđềvềđịnhnghĩavề thái độ.

KhảnăngdựđoáncủaTRAđãđượcthểhiệntrongnhiềutìnhhuốngkhácnhau trongđóbaogồmýđịnhmuasảnphẩm(Gillmorevàcộngsự,2002;Belleauvàcộng sự, 2007). Nhưng người ta đề xuất rằng TPB - một phần mở rộng của TRA, có thể dựđoán ýđịnhvàhành vichínhxáchơn,đặcbiệtlà trong những trường hợp không cóchúý(Kurland,1995;Ajzen,2000).Trongbàinghiêncứunày,tácgiảnghiêncứu về mô hình TRA, theo phần mở rộng để nghiên cứu hành vi, ý định sử dụng sảnphẩm.

Mô hình TRA tuy cónhững tácđộngquanghiên cứu nhưngvẫncónhữngkhó khăn khi sử dụng nó, đặc biệt so sánh nó với những mô hình khác Những nỗ lực nhằm nâng cao năng lực giải thích và khắc phục những thiếu sót này được thể hiện rõtrongtrongmôhìnhTPB.LýthuyếtLýluận(TRA),mặcdùliêntụcđượcsửađổi và tranh cãi, vẫn tiếp tục là khuôn khổ cơ bản đểhiểu hành vicon ngườikhinghiên cứu về lý thuyết hành vi phát triển và phát triển.

Lý thuyết hành vi có kế hoạch (TPB)- một phần mở rộng của TRA được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực để hiểu và dự đoán hành vi của con người TPB được trình bày lần đầu tiên vào năm 1985, đã phát triển thành một trong những mô hình tâm lý xã hội được sử dụng rộng rãi nhất để về ý định hành vi (Faridi và cộng sự, 2020) Ba loại niềm tin được đưa vào lý thuyết hành vi có kế hoạch là niềm tin vềhànhvi,quanđiểmchuẩnmựcđượcchiasẻvàniềmtinvềquyềntựchủ.Lýthuyết này minh họa mối liên hệ giữa niềm tin và hành vi của một cá nhân.

Kháiniệmnày đượckhởixướng bởiIcek Ajzen năm1991,nhằmmụcđíchcải thiện khả năng dự đoán của Lý thuyết về hành động hợp lý (Tiếng Anh: Theory of reasonedaction)thànhphầnnhậnthứccủakiểmsoáthànhviđượcđưavàomôhình, mô hình này có một số lợi ích trong việc dự báo và làm sáng tỏ hành vi của một cá nhân trong một tình huống nhất định Nó được xem là một trong những lý thuyết được áp dụng và trích dẫn rộng rãi nhất về lý thuyết hành vi.

Người ta đã quan sát thấy rằng, đặc biệt là trong các tình huống liên quan đến sức khỏe, nhận thức kiểm soát hành vi cũng quan trọng như thái độ trong việc giải thíchý định trong nhiều loạihành vi(Godin&Kok,1996).Khảnăng thích ứng của TPB đã được chứng minh bằng việc áp dụng nó trong nhiều bối cảnh khác nhau về ýđịnhsửdụng.Lýthuyếthànhvicókếhoạch(TPB)vẫnlàmộtmôhìnhhữuíchđể hiểu hành vi và ý định của con người Bất chấp những lời chỉ trích về những thiếu sótcủa nó, cácnhànghiên cứu vẫn đang nỗlực cảithiện và mở rộngmô hình nhằm tăng khả năng dự đoán và sự phù hợp của nó trong nhiều tình huống khác nhau.

2.1.2 Mô hình lý thuyết hành vi hợp lý TRA và lý thuyết hành vi có kế hoạch TPB:

Mô hình TRA cho thấy thái độ của khách hàng với đối tượng liên quan một cách có hệ thống đốivớihành vi của họ.V ì vậy mô hình này khẳng định được mối quanhệgiữatháiđộ,thànhphầnchuẩnmực,nhậnthứccủakháchhàngsẽảnhhưởng trực tiếp đến ý định, hành vi khách hàng.

Cảm nhận khả năng đạt kết quả

Cấu trúc dựa trên niềm tin chuẩn mực

Cấu trúc dựa trên niềm tin hành vi

Kiểmsoátcấutrúc dựa trên niềm tin

Thái độ: Những đánh giá mang tính đưa ra nhận định hoặc tình cảm mà mọi người dành cho người khác, sự vật hoặc khái niệm khác được gọi là thái độ Chúng có tácđộng đáng kểđến cách mọingườicưxửvàđưaraquyếtđịnh Theo Eaglyvà Chaiken (1993), thái độ thường được hình thành bởi sự kết hợp của các thành phần nhậnthức,tìnhcảmvàhànhvi.Đượcđolườngbằngnhậnthứcvềcácthuộctínhcủa sản phẩm. Người tiêu dùng sẽ chú ý đến những thuộc tính mang lại các lợi ích cần thiết và có mức độ quan trọng khác nhau.

Cảm nhận về chuẩn mực là sự nhận thức về các quy tắc, hướng dẫn hoặc tiêu chí được chấp nhận để điều chỉnh hành vi, hiệu suất hoặc chất lượng Nhận thức về chuẩn mực ảnh hưởng đến cách mọi người đánh giá hành vi của chính họ hoặc của người khác trong bối cảnh tâm lý học và xã hội học dựa trên các chuẩn mực xã hội hoặc niềm tin cá nhân.

Cóthểđượcđánhgiábằngcáchsửdụngnhữngmốiquanhệcủakháchhàng(gia đình,bạn bè,đồng nghiệp…).Nhữngngườinày sẽ cho ýkiếnvềsản phẩmhọ mua Mức độ ủng hộ hay phản đối việc mua hàng của người tiêu dùng và động lực của người tiêu dùng trong việc tuân theo mong muốn của người sở hữu sẽ quyết định mức độ ảnh hưởng của yếu tố chuẩn mực chủ quan đến xu hướng mua hàng của người tiêu dùng.

Cảmnhậnvềkhảnăng đạtđượckếtquả:Cảmnhậnkhảnăng đạtđượckếtquả là thuật ngữ tâm lý quan trọng được xem xét kỹ lưỡng trong nhiều bối cảnh khác nhau.Đượcđịnhnghĩalàsựtựtincủamộtngườivàokhảnăngthựchiệnmộtnhiệm vụ và mục tiêu nhất định (Bandura, 1977) Quan điểmnày có tác động lớn đến việc conngườilàmviệcchămchỉnhưthếnào,kiêntrì,kiêncườngrasaokhiđốimặtvới khó khăn, thất bại.

KháiniệmlýthuyếtchấpnhậnvàsửdụngcôngnghệUTAUT

Lý thuyết chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) Venkatesh và cộng sự (2016) đã tóm tắt nội dung nghiên cứu về UTAUT, nhấn mạnh tầm quan trọng của

Để giải quyết thách thức lựa chọn mô hình lý thuyết phù hợp, Dwivedi và cộng sự (2020) đã phát triển phiên bản sửa đổi của UTAUT, được gọi là meta-UTAUT (UTAUT2), dựa trên phân tích tổng hợp 162 bài báo Mô hình UTAUT đã được Dwivedi và cộng sự (2017) đánh giá và đề xuất, nhấn mạnh khả năng ứng dụng rộng rãi của nó trong việc tìm hiểu việc áp dụng và sử dụng IS/IT.

MặcdùUTAUTđãđượcchấpnhậnrộngrãinhưngcáccâuhỏivẫnđượcđặtra vềtínhhợplệcủanóvàsựcầnthiếtphảinghiêncứuthêm.Trongmộtphântíchtổng hợpYuan,R.,Liu,M.J.,&Blut,M.(2022)đãđặtcâuhỏivềđộtincậycủaUTAUT và đề xuất một hướng điều tra Ngoài ra, Wang và cộng sự (2021) nhấn mạnh việc kếthợpcácmốiquantâmvềniềmtin,bảomậtvàquyềnriêngtưvàolýthuyếttrong phântíchtrắclượngthưmụccủahọvềxuhướngnghiêncứuUTAUT.Sựchúýđáng kểđãđượcdànhcholýthuyếtchấpnhậnvàsửdụngcôngnghệ(UTAUT)trongmột số ngành học thuật, bao gồmkhoahọc máy tính,kinh tế và tâmlý học Để đánh giá việc áp dụng và sử dụng công nghệ trong nhiều tình huống khác nhau, mô hình UTAUT đã được cập nhật và sử dụng rộng rãi đã tạo ra một phiên bản sửa đổi của UTAUT, được đặt tên là meta-UTAUT, để giải quyết vấn đề lựa chọn mô hình lý thuyếtphùhợpchoviệcápdụngcôngnghệ.Phiênbảnnàydựatrênsựtổnghợpcác pháthiệntừ162cuộcđiềutratrướcđó(Dwivedivàcộngsự,2020).Ngoàira,Békés vàcộngsự(2021)vàVanderschaafvàcộngsự(2023)đãpháttriểncácbiệnpháptự báo cáođểđánh giámứcđộchấp nhận liệu pháp tâmlý từxacủacácnhàtrịliệu và cácyếutốảnhhưởngđếnviệcápdụngcôngnghệthôngtincủasinhviên,bằngcách sửdụngkhungUTAUT.Khảnăngứngdụngcủamôhìnhtrêntrongmộtsốlĩnhvực côngnghệđãđượcchứngminhbằngcáchsửdụngnótrongviệcphântíchýđịnhsử dụng các dịch vụ chính phủ điện tử, áp dụng sách kỹ thuật số và hệ thống kế toán đám mây được điều tra bằng UTAUT (Huang và cộng sự, 2013; Fernando, 2021) Khả năng ứng dụng của mô hình vào bối cảnh tài chính đã được mở rộng hơn nữa nhờ việc sử dụng nó để hiểu ý định và cách sử dụng của các nhà đầu tư trong quỹ tương hỗ (Wicaksono và cộng sự, 2020).

Khung UTAUT đã được triển khai và điều chỉnh rộng rãi để đánh giá việc áp dụng vàsửdụng côngnghệtrên nhiều lĩnhvực,chứng tỏtính linhhoạtvàtầmquan trọngcủanótrongviệchiểuđượcsựphứctạpcủaviệcápdụngcôngnghệ.Lýthuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) cung cấp một khuôn khổ cơbảnđểhiểuviệcchấpnhậnvàứngdụngcôngnghệtrongcáclĩnhvựckhácnhau.

Tầmquantrọngcủanótrongchủđềlýthuyếtchấpnhậncôngnghệcóthểlàdotính linh hoạt,khả năng sử dụng rộng rãi và cải tiến liên tục thông qua nghiên cứu. Ý định hành vi

Sử dụng hành vi Điều kiện thuận lợi

Nỗlựcmongđợi Ảnhhưởngxãh ội Độtuổi Giớitính Nghềnghiệp Tínhtựnguyệnsửdụ ng

KháiniệmlýthuyếtchấpnhậnvàsửdụngcôngnghệUTAUT2

MôhìnhATAUT2đưaracácthànhphầnnhânkhẩuhọclàtuổi,giớitính,kinh nghiệm.

Các thành phần chính của mô hình ATAUT2 là kỳ vọng hiệu quả (H1), kỳ vọng nỗ lực

(H2), ảnh hưởng xã hội (H3), điều kiện thuận lợi (H4), động lực thụ hưởng( H 5 ) , g i á t r ị g i á c ả ( H 6 ) , t h ó i q u e n ( H 7 ) Động lực thụ hưởng Điều kiện thuận lợi Ảnh hưởng xã hội

Giá trị giá cả Ý định hành vi Ý định sử dụng

Lượckhảomộtsốnghiêncứu

Lượckhảomộtsốnghiêncứutrongnước

Hoàng Đàm Lương Thúy, Hoàng Trọng Trường nghiên cứu về kết hợp thuyết hànhvicókếhoạch(TPB)vàmôhìnhchấpnhậncôngnghệ(TAM)đểđềxuấtkhung phân tích hành vi học trực tuyến tại Việt Nam trong đại dịch Covid-19 (2020) Mô hình sử dụng 6 biến 6 cảm nhận sự hữu ích, cảm nhận sử dụng, thái độ, chuẩn mực chủ quan, nhận thức kiểm soát hành vi, ý thức học trực tuyến nhằm xây dựng xây dựngmôhìnhgồmcácyếutốđộclập.Tháiđộ-Tiêuchuẩnchủquan,nhậnthức kiểm soát hành vi, nhận thức tiện ích, dễ sử dụng và yếu tố trung gian (Ý định sửdụng).

HàNamKhánhGiao(2022)nghiêncứutácđộngcủađộbảomậtđếnýđịnhsử dụng ngân hàng di động trên địa bàn TP.HCM nghiên cứu sử dụng mô hình chấp nhậncôngnghệđểnghiêncứuđểđiềutrasựchấpnhậncủangườidùngđốivớicông nghệ thông tin Với mẫu khảo sát là 200 người phân tích dữ liệu bằng phương pháp môhìnhcấutrúctuyếntính(SEM).Kếtquảphântíchchothấytínhbảomậtcủadịch vụ Ngân Hàng di động có tác động tích cực đáng kể đến cảm nhận tính hữu ích của dịch vụ ngân hàng tự động Tuy nhiên, bảo mật không phải lý do chính kiến người dung sử dụng ngân hàng tự động.

Nghiên cứu của Trần Thị Khánh Trâm (2022) xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định thanh toán không dùng tiền mặt ở các huyện Thừa Thiên Huế, dựa trên dữ liệu khảo sát 276 cá nhân Phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho thấy rủi ro nhận thức có mối quan hệ nghịch với các yếu tố thuận lợi, ảnh hưởng xã hội, nỗ lực dự kiến và hiệu suất dự kiến.

Nguyễn Nam Hải (2021) ý định chấp nhận và sử dụng dịch vụ công nghệ tài chínhcủakháchhàngtạiTP.HCM.Nghiêncứunàysửdụngphươngphápphântích hồi quy, phân tích nhân tố khám phá (EFA) và phương pháp kiểm định Cronbach's Alpha với dữ liệu được thu thập từ 250 khách hàng tại Thành phố Hồ Chí Minh Những phát hiện của nghiên cứu chỉ ra rằng có sáu yếu tố góp phần: giá trị giá cả, độngcơhưởnglợi,điềukiệnthuậnlợi,tácđộngxãhội,kỳvọnghiệuquảvàkỳvọng nỗ lực.

Niềm tin của người tiêu dùng được xem là yếu tố trung gian trong mô hình ATAUT2, phản ánh các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ giao đồ ăn trên ứng dụng di động (UDDD) Dựa trên kết quả phân tích 378 mẫu khảo sát hợp lệ bằng phần mềm SPSS và AMOS, nghiên cứu xác định được 8 yếu tố tác động đến ý định sử dụng dịch vụ giao đồ ăn của người dùng, bao gồm: kỳ vọng về hiệu suất, kỳ vọng về nỗ lực, ảnh hưởng xã hội, điều kiện thuận lợi, động cơ hưởng lợi, giá trị giá cả, chất lượng thông tin và sự tin cậy Trong đó, giá trị, tác động xã hội và niềm tin được xác định là ba yếu tố có tác động lớn nhất đến ý định sử dụng dịch vụ giao đồ ăn của người tiêu dùng.

Lượckhảomộtsốnghiêncứunướcngoài

L.Abdulwahabvàcộngsự(2010)nghiêncứuvềgiaodịchđiệntửsửdụngcông nghệmáygóitựđộngcủakháchhàngngânhàngkhuvựcđịalýTâyBắckhuNigeria, tác giả sử dụng lý thuyết về ATAUT để phân tích về hoạt động giao dịch điện tử nhằm cung cấp cho khách hàng các dịch vụ chất lượng, tin cậy, đáng nhanh chóng Bài viết sử dụng bảng câu hỏi được thu thập thông tin từ người trảlời, dữ liệu được phân tích bằng kỹ thuật thống kê, mô tả Bằng cách tăng cường triển khai nền tảng phầncứng,phầnmềmvàgiaothứctruyềnthôngđộcquyền,ngườisửdụngcóthểsử dụng máygiaodịchATMhơnvìsựtiện lợivàkhảnăng tiếp cận đượccung cấpbởi việc sử dụng công nghệ này Thông qua việc khảo sát 103 khách hàng để kết luận tính tiện lợi và khả năng cung cấp được bởi việc sử dụng công nghệ này.

M.Y.Imam,N.JannatandG.S.Khan(2020)nghiêncứuvềhệthốnggiaodịch máy rút tiền tự động đa ngân hàng bằng cách sử dụng GSM và nhận dạng sinh trắc học chỉ bằng một lần chạm để kiểm soát các vấn đề trong hệ thống máy ATM.

MayukhRoy,Md.Minhazuddin,ShreyasiGhosh,KuntalSarkar(2017)nghiên cứuvềhệthốnggiaodịchthôngminhvàtựđộngdànhchongânhàngđềxuấtramột hệthốngmớichongânhànghạnchếsửdụngnhânlực,cóthểgiảiquyếtđượcnhững bất cập trong quá trình thực hiện giao dịch với khách hàng.

Tácgiả/năm Phươngpháp nghiên cứu

Bài nghiên cứu dựa vào các tài liệu thứ cấp như bài báo, luận văn, đề tài khoa học về ý định và hành vi học trực tuyến ở Việt Nam cũng như trên toàn thế giới.

Bài nghiên cứu đã xây dựng mô hình gồm các yếu tố độclập(nhậnthứcvềtínhhữu ích,nhậnthứctínhdễsửdụng, chuẩn mực chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi), đều đượcđ ư a v à o m ô h ì n h đã nghiêncứu.

Mô hình nghiên cứu định tính, bảng câu hỏi sơ bộ được thiết kế dựa trên thang đo của những nghiên cứu trước.

Trong nghiên cứu này, bảo mật có tác động tích cực đángkểđếncảmnhậntínhhữu ích của dịch vụ ngân hàng di động Tuy nhiên, bảo mật không ảnh hưởng đáng kể đến ýđ ị n h s ử d ụ n g n g â n h à n g di động.

Cảhaiphươngpháp nghiên cứu định tính và định lượng đều được sử dụng trong nghiên cứu.

Nghiên cứu sử dụng môhìnhUTAUTmởrộngvớibiế n“Rủirocảmnhận”đểxácđịnh cácbiếnảnhhưởngđếnýđịnh sử dụng thanh toán không dùng tiền mặt của các cá nhân tại các huyện thuộc tỉnh Thừa ThiênHuế Điều này có ý nghĩaq u ả n l ý đ ố i v ớ i c á c tổ chứcc u n g c ấ p d ị c h v ụ thanh toán không dùng tiền mặt nhằmnângcaochấtlượngdịch vụ khách hàng.

Kếtquảphântíchhồiquy mà tác giả đã tiến hành như ở trên, có thể nhận thấy rằng nhântố“Độnglựcthụhưởng” và

“Giá trị giá cả” có tác động lớn nhất đến ý định chấp nhận và sử dụng dịch vụ công nghệ tài chính (Fintech) của khách hàngt ạ i t h à n h p h ố H ồ Chí

Các nhân tố ảnh hưởng đếnsựtintưởngvàýđịnhtiếp tục sử dụng dịch vụ giao thực phẩm trên ứng dụng di động của người tiêu dụng Với sự ứng dụng của mô hình ATAUT2đểphảnánhcácyếu tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tụcsửdụngdịchvụgiaothực phẩmtrên.

Phương phápbình phương nhỏ nhất OLS áp dụngchomôhìnhhồiquyđab iếnvànghiêncứuđịnh lượng.

Bằng cách tăng cường triểnkhainền tảngphần cứng,phầnmềmvàgiaothứctruyền thông độc quyền, người sử dụngcóthểsửdụngmáygiao dịchATMhơnvìsựtiệnlợivà khản ă n g t i ế p c ậ n đ ư ợ c cung cấpb ở i v i ệ c s ử d ụ n g c ô n g n g h ệ n à y

Phương phápbình phương nhỏ nhất OLS áp dụngchomôhìnhhồiquyđab iếnvànghiêncứuđịnh lượng.

Bài viết trình bày khái niệm và ý tưởng mới về “hệ thốnggiaodịchmáyrúttiềntự động đa ngân hàng bằng cách sử dụng GSM và định dạng sinhtrắcvântaybằngmộtlần chạm.”

Phương phápbình phương nhỏ nhất OLS áp dụngchomôhìnhhồiquyđab iếnvànghiêncứuđịnh lượng.

Bài viết đề xuất ra hệ thống sử dụng công nghệ thông tin để giảm sự tham gia của con người và sử dụng các công nghệ hiện đại để làm các thủt ụ c n g â n h à n g nh an h hơn vàantoànhơn.

Khoảngtrốngnghiêncứu

Sauqúatrình lượckhảo cácnghiên cứu thìtácgiảnhậnthấykhoảng trốngcủa các nghiên cứu như sau:

Thứ nhất, trong các nghiên cứu nước ngoài đã lược khảo thì các tác giả không tập trung vào ý định sử dụng của khách hàng, chỉ tập trung nghiên cứu về hệ thống giao dịch tự động M Y Imam, N Jannat and G S Khan (2020), M Y Imam, N.Jannat and G S Khan (2020) sự hiện đại của hệ thống máy giao dịch tự động, hai bàinêutrênkhôngcódữliệukhảosát,nghiêncứuchưahoànthiệnđểđưarakếtluận và đánh giá.Thứ hai, xu hướng áp dụng công nghệ vào trong lĩnh vực tài chính đang ngày càngđượcmởrộng,đặcbiệtlàquátrìnhxâydựngcơsởhạtầng,mạnglướimạng đang được nhà nước đặc biệt quan tâm Những nghiên cứu của các tác giả chủ yếu nghiên cứu về hành vi chấp nhận và sử dụng dịch vụ công nghệ tài chính Nguyễn Nam Hải (2021), hay chỉ nghiên cứu về sự bảo mật của hệ thống giao dịch tự động

Hà Nam Khánh Giao (2022) tương tự như những nghiên cứu nước ngoài, vấn đề ý địnhsửdụngcủahệthốnggiaodịchtựđộngtạiTP.HCMchưacónhiềunghiêncứu.

Xâydựnggiảthuyếtnghiên cứu vàđềxuấtmô hình nghiêncứu

Xâydựnggiảthuyếtnghiêncứu

Trên cơ sở lý luận vào lược khảo một số nghiên cứu liên quan đến đề tài "Các nhântốảnhhưởngđếnýđịnhsửdụnghệthốngmáygiaodịchtựđộngcủacácngân hàng TMCP tại TP.HCM" sẽ dựa trên mô hình hành vi khách hàng trong lĩnh vực tiêu dùng Các giả thuyết nghiên cứu được hình thành như sau:

Nhân tố công nghệ: Nghiên cứu và phát triển (R&D) về công nghệ đổi mới và quảnlýcôngnghệlàmộtbiếnsốđãtácđộngđếnviệcsửdụngcôngnghệtrongnhiều ngành trong đó có lĩnh vực tài chính ngân hàng Tiến hành chuyển giao công nghệ và cải thiện năng suất của tổ chức (Griffith & Redding (2004)) đã nhấn mạnh tầm quan trọng của R&D Hơn nữa, (Apergis và cộng sự (2008)) đưa ra bằng chứng về mốiliênhệgiữanăngsuấtlaođộng,đổimớivàchuyểngiaocôngnghệ,nêubậttầm quantrọngcủachuyểngiaocôngnghệtrongviệcnângcaonăngsuấtlaođộngởcác doanhnghiệpsảnxuất.Lưuvàcộngsự(2020)cũngđềcậpđếntácđộngcủaquảnlý công nghệ đối với đổi mới sản phẩm, nêu bật sự đóng góp của năng lực công nghệ đối với hiệu quả đổi mới sản phẩm.

Hơn nữa, Gallardo & Sauer (2018) tập trung vào tác động năng suất của việc áp dụng công nghệ tiết kiệm lao động trong nông nghiệp, cho thấy mối tương quan chặt chẽ giữa cải thiện năng suất nông nghiệp bao gồm cả công nghệ tiết kiệm lao động và sự phát triển kinh tế của một quốc gia.

Các tài liệu tham khảo đã đưa ra những bằng chứng cho thấy tác động phức tạp của công nghệ trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là giáo dục R&D (nghiên cứu và phát triển), ứng dụng công nghệ tiết kiệm lao động, đổi mới, quản lý công nghệ và công nghệ thiên vị cũng được nhấn mạnh như những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến năng suất lao động, sự phân bổ lao động và đổi mới sản phẩm.

Hiểu được vấn đề, đánh giá khả năng và hạn chế của các nguồn lực công nghệ sẵn có và cân nhắc tính khả thi của các kết hợp công cụ và chiến lược khác nhau để thúc đẩy kết quả.

H1:Nhântốvềcôngnghệảnhhưởngtíchcực(+)đếnýđịnhsửdụnghệthống máy giao dịch tự động của các ngân hàng TMCP tại TP.HCM Ảnhhưởngxãhội:Mộtyếutốquantrọngquyếtđịnhcáchmọingườiraýđịnh là điều kiện xã hội Ảnh hưởng xã hội là yếu tố ảnh hưởng đến ý định, hành vi của con người chẳng hạn như vị trí kinh tế xã hội, bất bình đẳng xã hội…Ví dụ, ảnh hưởng xã hội chủ yếu bị ảnh hưởng bởi sự bất bình đẳng xã hội như nghèo đói, sự kỳ thị, phân biệt đối xử và bị xã hội loại trừ (Gutiérrez & Conley, 2016) Hơn nữa, ảnh hưởng của các yếu tố xã hội đến ý định, hành vi là khác nhau điều này nhấn mạnh qua tính chất phức tạp và đa dạng của các yếu tố quyết định này (Barbalat & Franck, 2020) Điển hình, sau đại dịch COVID-19 thay đổi thói quen mua sắm và cáchthứcthanhtoáncủangườitiêudùngthayvìtớicửahàngmuasắmvàthanhtoán bằng tiền mặt thì giờ đây người tiêu dùng lựa chọn thanh toán online và mua sắm trực tuyến.

H2:Ảnhhưởngxãhộiảnhhưởngtíchcực(+)đếnýđịnhsửdụnghệthốngmáy giao dịch tự động của các ngân hàng TMCP tại TP.HCM.

Bảo mật an toàn: Bảo mật thông tin và bảo mật an toàn về cơ bản được hình thànhbởinhiềunguyêntắc.Mộtsốnghiêncứu(Veiga&Eloff,2010;Bodinvàcộng sự, 2005;Haufe và cộng sự, 2022) đã trình bày các nguyên tắc để phân tích đầu tư bảo mật,đánh giávănhóabảo mậtthông tinvàxâydựnghệthốngquản lý bảo mật Các nguyên tắc này được xây dựng để hỗ trợ cho doanh nghiệp triển khai, giám sát vàcảithiệncôngviệcmộtcáchcóhiệuquảtheocácquytrìnhbảomậtthôngtincủa họ Việc bảo mật thông tin dựa trên các tiêu chuẩn như NIST SP 800-26 và ISO 27001.Cáctiêuchuẩntrênnhấnmạnhtầmquantrọngcủaviệckếthợpcácquytrình bảomậtvớicáctiêuchuẩnđượcchấpnhận(Poningsih&Lubis,2022;Tsohouetal., 2010; Sugianto, 2019).

Việc xem xét nhiều khía cạnh của các biện pháp an ninh có thể được áp dụng đểmanglạisựantoànvàbảomậtlàrấtquantrọngkhiýnghĩavềchủđềbảomậtan toàn.An ninh vậtlý, an ninh mạng,phòng chống thiên taivà kỹ thuậtquản lýrủiro là những ví dụ về các biện pháp bảo mật.

Bảo vệ tài sản vật chất, con người và tài nguyên khỏi các nguy hiểmhoặc truy cậpbấthợpphápđượcgọilàbảomậtvậtlý.Điềunàycóthểliênquanđếnviệcthực hiệncácbiệnphápphòngngừanhưlắpkhóaantoàn,cameragiámsát,hệthốngkiểm soáttruycậpvànhânviênanninh.Việcbảovệcáccôngtrình,cơsởvàcácđịađiểm nhạycảmkhỏicác mốiđedọa có thểxảy rađòihỏiphảithựchiện các biện phápan ninh vật lý.

Mộtyếutốthiếtyếukháccủabảomậtantoàntrongkỷnguyênkỹthuậtsốhiện naylàanninhmạng.Nóđòihỏiphảibảovệmạngmáytính,hệthốngvàdữliệukhỏi các mối nguy hiểm trực tuyến như vi-rút, lừa đảo trực tuyến và tin tặc Các phương pháp an ninh mạng hiệu quả bao gồm mã hóa, tường lửa, chương trình chống vi-rút và kiểm tra bảo mật định kỳ để tìm và sửa lỗi hệ thống. Để đảm bảo an toàn và an ninh trong trường hợp xảy ra tai nạn, thiên tai hoặc các trường hợp khẩn cấp khác, việc ứng phó cho những trường hợp khẩn cấp là rất quan trọng Để ứng phó hiệu quả với thảm họa và giảm thiểu những nguy hiểm có thể xảy ra đối với người và tài sản, điều này đòi hỏi phải lập các kế hoạch ứng phó khẩn cấp, tổ chức các buổi diễn tập và đào tạo cũng như thiết lập các giao thức liênlạc.

Thôngquaviệcxácđịnhcácrủirocóthểxảyra,đánhgiátácđộngvàkhảnăng củachúngcũngnhưthựchiệncáchànhđộnggiảmthiểuhoặcloạibỏ,cácchiếnlược quảnlýrủirolàcầnthiếtđểđảmbảoanninhantoàn.Đánhgiárủiro,chiếnlược giảm thiểu rủi ro, giám sát và xem xét liên tục các biện pháp bảo mật để đảm bảo tính hiệu quả của chúng đều là một phần của quản lý rủi ro.

Tóm lại, bảo mật an toàn bao gồm vô vàn chiến thuật và quy trình được thiết kế nhằm bảo vệ con người, tài sản và tài nguyên trước nhiều mối hiểm nguy và đe dọa khác nhau Các tổ chức và cá nhân có thể cải thiện tình hình bảo mật của mình đồng thời thúc đẩy môi trường an toàn hơn cho mọi bên liên quan bằng cách áp dụng các chiến lược chuẩn bị khẩn cấp, an ninh mạng, an ninh vật lý và quản lý rủi ro.

H3: Bảo mật an toàn ảnh hưởng tích cực (+) đến ý định sử dụng hệthống máy giao dịch tự động của các ngân hàng TMCP tại TP.HCM.

Các yếu tố nhận thức có vai trò thiết yếu trong học tập và hoạt động trí tuệ Nghiên cứu chỉ ra rằng tới 99% sự khác biệt về khả năng điều hành là do di truyền Ngoài ra, lối sống như chế độ dinh dưỡng, thể dục và giấc ngủ ảnh hưởng đến chức năng nhận thức và điều hành của trẻ (Jirout et al., 2019) Trải nghiệm học tập, động lực và kết quả học tập liên quan chặt chẽ với nhau, cho thấy tầm quan trọng của các yếu tố này trong thành tích học tập (Lo et al., 2022) Thêm vào đó, tự tin vào năng lực bản thân đóng vai trò trung gian trong mối liên hệ giữa môi trường và sự hài lòng học tập ("Cognitive and Affective Factors in Relation to Learning", 2022).

Ngoàira,nghiêncứuđãđượcthựchiệnvềmốiliênhệgiữamôitrườnghọctập cụ thể và đặc điểm nhận thức Ví dụ, phong cách nhận thức của học sinh được phát hiện là có ảnh hưởng đến kết quả học tập của họ trong bối cảnh học tập trực tuyến trong thời kỳ đại dịch COVID-19; những học sinh có phong cách nhận thức phụ thuộccókếtquảhọctậpthấphơnsovớinhữnghọcsinhcóphongcáchnhậnthứctự do (R và cộng sự, 2023) Các yếu tố tình cảm và nhận thức như sự quan tâm, động lực,nănglựcbảnthânvàtảitrọngnhậnthứcđãđượccoilànhữngyếutốquantrọng quyết định việc tiếp thu và chuyển giao kiến thức trong các nghiên cứu về tác động củacácyếutốnhậnthứcđốivớiviệchọcngônngữtrongmôitrườngthựctếảonhập vai (Makransky & Petersen, 2021; Trí & Ngô, 2023).

Hơnnữa,cácnghiêncứuđãxemxéttácđộngcủaditruyềnđếnkhảnăngnhận thứcnhưtrínhớngắnhạnvàhọpháthiệnrarằnggenchiếmmộttỷlệđángkểtrong sựbiếnđổitrongkhảnăngnhận thứccủatrínhớngắnhạn (Annu&Dhanda,2020). Hơnnữa,mốitươngquangiữacácbiếnsốnhậnthứcvàcáchậuquảcụthểliênquan đếnsứckhỏeđãđượcnghiêncứu.Vídụ,giấcngủkhôngchuyểnđộngmắtnhanhđã đượcchứngminhlàcótácdụngphòngngừanhưmộtyếutốdựtrữnhậnthứcchống lại bệnh lý của bệnh Alzheimer (Zavecz và cộng sự, 2023).

Tóm lại, kết quả học tập và năng lực nhận thức trên nhiều lĩnh vực khác nhau được định hình đáng kể bởi nhiều biến số, bao gồm các yếu tố di truyền, lối sống, động lực và bối cảnh Những yếu tố này gọi chung là phạm trù được gọi là yếu tố nhận thức.

H4:Nhân tốvềnhận thức ảnh hưởng tích cực (+)đến ý định sửdụnghệthống máy giao dịch tự động của các ngân hàng TMCP tại TP.HCM.

Đềxuấtmôhìnhnghiêncứu

THỐNG MÁY GIAO DỊCH TỰ ĐỘNG

BẢO MẬT AN TOÀN ẢNH HƯỞNG XÃ HỘI

Trongchương2,đểtạocơsởnghiêncứuchochươngtiếptheo,tácgiảtiếnhành lược khảo các nghiên cứu ở chương này Các nghiên cứu liên quan đến lược khảo trongvàngoàinướcvềhệthốnggiaodịchtựđộngcủakháchhàngtạicácngânhàng TMCP ở TP.HCM Từ đó đề xuất ra mô hình nghiên cứu.

Saukhitổnghợpcáclýthuyếtliênquanđếncácnhântốảnhhưởngđếnýđịnh sử dụng hệ thống máy giao dịch tự động của khách hàng tại các ngân hàng TMCP tại TP.HCM để đề xuất ra mô hình nghiên cứu theo đề tài của tác giả.

Phân tích hồi quy tuyến tính

Thảo luận Cơ sở lý thuyết Điều chỉnh thang đo

Quytrình nghiêncứu

Bước2:Tổnghợpnềntảnglýthuyếtchoýđịnhsửdụnghệthốnggiaodịchtự động của khách hàng tại các Ngân hàng thương mại cổ phần ở Thành Phố Hồ Chí Minh Xem xét đồng thời cả nghiên cứu trong nước và quốc tế để xác định khoảng trống nghiên cứu và cung cấp các yếu tố để phát triển mô hình nghiên cứu đề xuất, cũng như mở rộng quy mô và đo lường các khía cạnh đó.

Kiểmtrasựhộitụcủa các biến. Đánh giá độ tin cậy cácthangđobằnghệ số

Loạicácbiếnkhông phù hợp. Đánhgiáđộtincậy các loại thang đo.

Bước3:Thamkhảoý kiếncácchuyêngiađểxácđịnh cácyếu tốvàkháiniệm đo lường cần được đưa vào mô hình nghiên cứu đề xuất.

Bước 4: Sau khi các chuyên gia tranh luận, thống nhất các khái niệm cần đo lường, các điều kiện sẽ được điều chỉnh để tạo ra một cuộc khảo sát chính thức.

Bước 5: Gửi bảng câu hỏi và email chính thức tới khách hàng của các ngân hàng thương mại cổ phần để tiến hành khảo sát Sau đó, làm sạch và xử lý dữ liệu cũng như xóa mọi bảng câu hỏi không đầy đủ hoặc không hợp lệ.

Bước 6: Để thiết lập cơ sở đánh giá sự phù hợp của các thử nghiệm tiếp theo, tácgiảđãthựchiệnkiểmtrađộtincậyCronbach'sAlphacủathangđovàcácyếutố bằng cách sử dụng dữ liệu thứ cấp đã được làm sạch.

Bước 7: Để đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát được biểu thị bằng mộtnhântố,tácgiảsẽsửdụngkếtquảmatrậnxoaynhântốđểthựchiệnkiểmđịnh nhântốkhámphábằngEFA.Đâylàkếtquảcơbảnđểtínhtoánmôhìnhtươngquan và hồi quy của các biến.

Bước 8: Để xác định tác động của các biến trong mô hình nghiên cứu, tạo mô hình hồi quy đa biến và chạy thử nghiệm tương quan giữa các biến.

Bước 9: Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy đa biến và chạy thử nghiệmcácsaisótcủanó,baogồmtínhkhôngđồngnhất,tựtươngquanvàđacộngtuyến.

Bước10:Hàmýquảntrị củaviệc triển khaihệ thống giaodịch tựđộng tạicác ngân hàng thương mại cổ phần sẽ được đề xuất dựa trên kết quả nghiên cứu.

Nghiêncứuđịnhtính

Quytrìnhthựchiệnnghiêncứuđịnhtính

Đối với nghiên cứu định tính tác giả sẽ thảo luận nhóm với chuyên gia để đưa ramôhìnhnghiêncứu.Nghiêncứunàysẽđượcthựchiệnthôngquahìnhthứcphỏng vấndựatrênsườnbàiphỏngvấn(Phụlục1).Vấnđềđưarathảoluậnlàýkiếnc ủ a c á c chuyêngiavềnhữngnhântốảnhhưởngđếnýđịnhsửdụng hệ thốngmáygiao dịch tự động của khách hàng tại các ngân hàng TMCP ở TP.HCM và các thang đo đượcsửdụng.Mụcđíchcủabuổithảoluậnnhómlàđểđiềuchỉnh,bổsungcácbiến quansátphùhợpdùngđểđolườngcácnhântốkhảosátlà:Nhântốcôngnghệ(CN), ảnh hưởng xã hội (XH), nhân tố nhận thức (NT), nhân tố thích nghi (TN), nhân tố thói quen (TQ). Đốitượng phỏng vấnlà 7 chuyên gia là lãnh đạođang công tác vàcác quản lý bộphậnliênquanđếnbộphậnchămsócvàhỗtrợkháchhàngliênquanđếnhệthống giaodịchtựđộngtạiNgânHàng,bộphậndịchvụkháchhàng,giảngviêntạitrường đại họcNgân Hàng TP.HCM Tuy nhiên tác giả chỉ tiến hành trên địa bàn TP Hồ Chí Minh vì địa bàn này tập trung dân cư đông đúc và khách hàng sử dụng dịch vụ đa dạng với nhiều tầng lớp đủ để đại diện cho tổng thể

Thangđođịnhtínhcủacácnhântố

Tác giả xây dựng thang đo định tính các yếu tố của mô hình dựa trên nền tảng lý thuyết và khảo sát các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan Các cuộc thảo luận nhóm của nghiên cứu sơ bộ đã mang lại những sửa đổi cho thang đo định tính này. Đặc biệt, tác giả đã xây dựng lại thang đo lường nhóm5 yếu tố dựa trên lời khuyên của các chuyên gia Tác giả sử dụng thang đo Likert 5 điểm, được biểu thị từ 1 đến

5, để đo lường các biến quan sát Thang đo dao động từ rất không đồng ý đến rất đồngý.Trongđó1biểuthịsựrấtkhôngđồngývà5biểuthịsựlựachọnrấtđồngý.

CN1 Côngnghệgiaodịchtựđộngphùhợpvớixuthếchuyển đổi số hiện nay Gallardo & Sauer

CN3 Côngnghệgiaodịchtựđộnglàmtăngnăngsuấtphụcvụ khách hàng. phỏngvấnchuyên gia và thảo luậnnhóm.

CN6 Côngnghệgiaodịchtựđộngthểhiệnsựđổimới,chuyển giao công nghệ của ngân hàng. Ảnhhưởngxãhội(XH)

XH1 Nhữngngườiquantrọngvớitôichorằngtôinênsử dụng hệ thống máy giao dịch tự động để giao dịch.

HoàngThịPhương Thảo, Lâm Qúi Long (2020)

Những người ảnh hưởng đến hành vi của tôi nghĩ rằng tôinênsửdụnghệthốngmáygiaodịchtựđộngđểgiaodịch.

XH3 Nhữngngườixungquanhđánhgiácaoviệctôisửdụng hệ thống máy giao dịch tự động để giao dịch.

BM3 Khôngantâmkhithựchiệngiaodịchtrênhệthốnggiao dịch tự động.

NT1 Dựavàotrìnhđộhọctập,anh/chịnhậnthứchệthống giao dịch tự động mang lại nhiều sự tiện lợi

Lo và cộng sự, (2022),Friedmanvà cộng sự, (2008); Phỏngvấnchuyên gia và thảo luậnnhóm

Căn cứ vào quá trình trãi nghiệm trong công việc, anh/chịnhậnthứchệthốnggiaodịchtựđộnglàxuthế phát triển

NT3 Anh/chịrấtquantâmđếnhệthốnggiaodịchtựđộng của các ngân hàng TMCP Việt Nam

TQ1 Tôimongmuốnsửdụnghệthốnggiaodịchtựđộnggần như là một thói quen.

HoàngThịPhương Thảo, Lâm Qúi Long (2020)

TQ2 Tôiquantâmđếnviệcthườngsửdụnghệthốngmáy giao dịch tự động để tiết kiệm thời gian.

TQ3 Tôisẽtớihệthốnggiaodịchtựđộngkhicầnthựchiện tất cả những giao dịch.

Ngân Hàng tại hệ thống máy giao dịch tựđộng. Ýđịnhsửdụng(YD)

YD1 Tôicóýđịnhsửdụnghệthốngmáygiaodịchtựđộng trong tương lai

HoàngThịPhương Thảo, Lâm Qúi Long (2020)

YD2 Tôisẽsửdụnghệthốngmáygiaodịchtựđộngtrong cuộc sống hằng ngày.

YD3 Tôicókếhoạchtiếptụcsửdụnghệthốngmáygiao dịch tự động thường xuyên hơn

YD4 Tôiđãquyếtđịnhsửdụnghệthốngmáygiaodịchtự động ở lần kế tiếp.

Chương 3 tác giả trình bày mô hình định tính và định lượng mà tác giả đang nghiên cứu Trong đó, nghiên cứu định tính được tiến hành phỏng vấn thông qua 7 chuyên gia (các thông tin được bảo mật) để làm rõ mô hình và giả thuyết nghiên cứu, đồng thời xác định thang đo, đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến mô hình nghiên cứuđượcthừakếtừnhữngnghiên cứu trước.Nghiên cứu đượcthựchiệntại

TP.HCM qua khảo sát 306 mẫu nghiên cứu để xử lý số liệu qua phần mềm SPSS.

Kếtquảphântích địnhtính

Có sựnhấttríhoàn toàngiữa 7chuyên gia được lựa chọn để thống nhấtvề mô hình và các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng hệ thống giao dịch tự động của khách hàng của các Ngân hàng TMCP ở TP.HCM mà tác giả đề xuất cũng như giả thuyết mà tác giả nghiên cứu Chủ yếu các chuyên gia đồng tình về định nghĩaVenkatesh.

Kếtquảphântích địnhlượng

Mẫunghiêncứu

Mẫu được chọn theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện, cơ cấu mẫu được lựa chọntheophươngpháplấymẫuđịnhmứcvớikíchcỡmẫulà306.Dữliệuđượcthu thậpbằnghìnhthứcgởiphiếutrựctiếptrong6tuầnchocáckháchhàngđếnhệthống giaodịchtựđộngvàmộtsốNgânhàngTMCPtạiTp.HCM.Đểđạtkíchcỡmẫu306, 350 bảng câuhỏiđãđượcphátra.Thuvềđược340 bảng trảlời,có34 bảng câu hỏi bịloạisau khilàmsạchdữliệu (do ngườitrảlờiđểtrốngrấtnhiềumục,hoặctrảlời 1 phương án) Sau khi thu thập dữ liệu, dữ liệu được xử lý và có nội dung mô tả thống kê như sau:

Vềgiớitính:Namcó212ngườivànữlà94,kếtquảnàychothấykháchhàng có ý định sử dụng hệ thống giao dịch tự động phần lớn là nam.

Vềđộtuổi:Chiếmđasốrơi vào độtuổitừ 36–45 với36.3%, tiếptheolà46

29 có ý định sử dụng hệ thống giao dịch tự động chủ yếu là trung niên trở lên.Kết quả này gợi ý khách hàng mục tiêu có ý định sử dụng hệ thống giao dịch tự động là những người có độ tuổi tung niên từ 36 – 55 tuổi.

Vềnghềnghiệp:chủyếu khách hàng cóý định sửdụnghệthốnggiaodịch tự động nhiều nhất là giới kinh doanh với 28,40%, kế tiếp là các ngành nghề khác với 25,8%, kế tiếp là sinh viên với 2,90%.

Vềtrìnhđộhọcvấn:thìtỉlêkhảosátcaonhấtlàtrìnhđộsauđạihọcchiếmtỉ lệ 54,90% kế đến là các trình độ khác chiếm 24,50%, trình độ cao đảng, đại học chiếm tỉ lệ 19%, phổ thông 1,6%.

Đánhgiáđộtincậythangđo

Việc kiểm tra hệ số Cronbach's Alpha của từng biến là việc rất hữu ích để loại trừ các biến không phù hợp Giá trị Cronbach's Alpha trong nghiên cứu này sẽ được đánh giá theo quy trình sau:

+Cácbiếncóhệsốtươngquanbiếntổng 0 chứngtỏ cá c biến độc lậpđềutác động thuận chiều vớibiếnphụthuộcgiátrịthươnghiệu.Sựchấp nhậnvàkiểmđịnh thích hợpcácgiảthuyếtcủamôhìnhnghiêncứu(H1,H2,H3,H4vàH5)đượcxácnhận bởipháthiệnnày.

1 H1:Nhântốvềcôngnghệảnhhưởngtíchcực(+) đếnýđịnhsửdụnghệthốngmáygiaodịchtựđộng của các ngân hàng TMCP tại TP.HCM

(+)đếnýđịnhsửdụnghệthốngmáygiaodịchtự động của các ngân hàng TMCP tại TP.HCM.

3 H3:Nhântốbảomậtantoànảnhhưởngtíchcực(+) đếnýđịnhsửdụnghệthốngmáygiaodịchtựđộng của các ngân hàng TMCP tại TP.HCM.

4 H4: Nhân tố về nhận thức ảnh hưởng tích cực (+) đếnýđịnhsửdụnghệthốngmáygiaodịchtựđộng củacácngânhàngTMCPtạiTP.HCM.

5 H5: Nhân tố về thói quen ảnh hưởng tích cực (+) đếnýđịnhsửdụnghệthốngmáygiaodịchtựđộng củacácngânhàngTMCPtạiTP.HCM.

Có thể xác minh rằng giả thuyết nghiên cứu hoàn toàn có thể chấp nhận được dựa trên kết quả được kiểm tra ở trên.

4.2.7 Kiểmđịnhsựkhácbiệtvềgiá trịthươnghiệucủa kháchthểvềcácyếu tố nhân khẩu học

SửdụngquytrìnhkiểmđịnhIndependentSampleT-testvàOne-wayANOVA trongSPSS,tácgiảđánhgiátầmquantrọngvềtácđộngcủabiếnnhânkhẩuhọcđến biến phụ thuộc Phương pháp Independent Sample T-test sẽ được sử dụng để kiểm địnhcácbiếnnhânkhẩuhọccó02giátrịsosánh,chẳnghạnnhưbiếngiớitính,đồng thời cũng sẽ được sử dụng để kiểm định mức ý nghĩa của các biến có 03 giá trị so sánh trở lên bằng phương pháp One-way ANOVA.

Tác giả sử dụng phương phápIndependentSample T-testcủa SPSS cho thành phần Giới tính vì chỉ có hai giá trị là Nam và Nữ.

Giớitính N Trung bình Độlệchchuẩn Saisố chuẩn

Giá trị Sig củakiểmđịnhLevene là0,155 >0,05, là thông tin quantrọng cần lưu ý trong bảng kết quả ở trên, vì vậy chúng ta sẽ xemxét trị số Sig của kiểm định ttạidòngphươngsaibằngnhau(Equalvariancesassumed).TrịsốSigcủakiểmđịnh tlà0.155>0,05dođógiớitínhkhôngcósựkhácbiệtcóýnghĩathốngkêvềýđịnh sử dụng hệ thống giao dịch tự động giữa nam và nữ…

PhươngphápOne-wayANOVAsẽđượcsửdụngđểđánhgiábiếnđộtuổivìnóđược phân thành 5 mức giá trị khác nhau trong nghiên cứu.

Kiểm định df1 df2 Mứcýnghĩa-Sig

Một kiểm định ANOVA sẽ được tiến hành vì kết quả của kiểm định Levene chothấygiátrịSiglà0,388,lớnhơn0,05điềunàychothấyphươngsaicủacácnhóm tuổikhôngkhácnhau.SigcủakiểmđịnhANOVAlà0,711lớnhơn0,05nênkếtluận khôngcósựkhácbiệtcóýnghĩavềýđịnhsửdụnghệthốnggiaodịchtựđộngkhách hàng theo từng nhóm tuổi.

Nghề nghiệp trong bài viết của tác giả được chia thành 5 mức giá trị riêng biệt; do đó, phương pháp One-way ANOVA sẽ được sử dụng để kiểm tra biến này.

Thốngkê df1 df2 Mứcýnghĩa-Sig

Một kiểm định ANOVA sẽ được tiến hành vì kết quả của kiểm định Levene chothấygiátrịSiglà0,556,lớnhơn0,05chothấykhôngcósựkhácbiệtvềphương sai giữa các nhóm nghề nghiệp Sig của kiểm định ANOVA là 0,036 nhỏ hơn 0.05 nênkếtluậncósựkhácbiệtcóýnghĩavềđánhgiágiátrịthươnghiệucủacáckhách hàng theo từng nhóm nghề nghiệp Trong đó, khách hàng là sinh viên có ý định ý định sử dụng hệ thống giao dịch tự động nhiều nhất, với giá trị trung bình, Mean = 3,527 kế đến là giới kinh doanh với Mean = 3,4176.

Phương pháp One-way ANOVA sẽ được sử dụng để đánh giá biến này vì bài viết của tác giả chia trình độ học vấn thành 5 cấp độ giá trị riêng biệt.

Thốngkê df1 df2 Mứcýnghĩa-Sig

Một kiểm định ANOVA sẽ được tiến hành vì kết quả của kiểm định Levene chothấygiátrịSiglà0,831 lớnhơn 0,05 cho thấykhông cósựkhácbiệtvềphương sai giữa các nhóm nghề nghiệp Sig của kiểm định ANOVA là 0,583 lớn hơn 0.05 nên kết luận không có sự khác biệt có ý nghĩa về ý định sử dụng hệ thống giao dịch tự động khách hàng theo từng nhóm nghề nghiệp.

Nhântốthóiquen

Dựavàokếtquảnghiên cứu, tadễ dàng nhậnthấynhân tốvề thóiquen có ảnh hưởngtíchcựcđếnýđịnhsửdụnghệthốnggiaodịchtựđộngcủakháchhàngtại cácNgânHàngTMCPởTP.HCM.Ngoàira,hệsốhồiquycủanhântốnàylà0,319 cho thấy nếu nhân tố này được tăng lên 1 đơn vị thì ý định sử dụng hệ thống giao dịch tự động tại TP.HCM tăng thêm 0,319 đơn vị Sự ảnh hưởng tích cực của nhân tố này tương đồng với kếtquảnghiên cứu của Gallardo &Sauer(2018), Apergisvà cộng sự (2008),phỏng vấn chuyên gia và thảo luận nhóm.

Nhântốnhậnthức

Dựatrênkếtquảnghiêncứuchothấy,nhântốvềnhậnthứcảnhhưởngtíchcực đến ý định sử dụng hệ thống giao dịch tự động của khách hàng tại các Ngân Hàng TMCPởTP.HCM.Ngoàira,hệsốhồiquychuẩnhóalà0,253 cho thấynếunhân tố này đượctăng lên1đơnvịthìýđịnh sửdụnghệthống giaodịchtựđộng tăngthêm

0.253đơnvị.Sựảnhhưởngtíchcựccủanhântốnàytươngđồngvớikếtquảnghiên cứucủaLovàcộngsự,(2022),Friedmanvàcộngsự,(2008);Phỏngvấnchuyêngia và thảo luận nhóm phỏng vấn chuyên gia và thảo luận nhóm.

Nhântốcôngnghệ

Như nghiên cứu đã chỉ ra, yếu tố công nghệ có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng hệ thống giao dịch tự động của khách hàng tại các Ngân hàng TMCP ở TP.HCM Hệ số hồi quy chuẩn hóa 0,183 cho thấy nếu nhân tố công nghệ tăng 1 đơn vị thì ý định sử dụng hệ thống giao dịch tự động tăng 0,183 đơn vị Tác động tích cực này tương đồng với nghiên cứu của Gallardo & Sauer (2018), Apergis và cộng sự (2008), phỏng vấn chuyên gia và thảo luận nhóm.

Nhântốảnhhưởngxãhội

Nghiên cứu cho thấy yếu tố tác động xã hội ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng hệ thống giao dịch tự động của khách hàng tại các ngân hàng TMCP tại TP.HCM, với hệ số hồi quy chuẩn hóa là 0,175 Điều này có nghĩa là khi yếu tố này tăng thêm 1 đơn vị, ý định sử dụng hệ thống giao dịch tự động của khách hàng sẽ tăng 0,175 đơn vị Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Hoàng Thị Phương Thảo và Lâm Qúi Long (2020).

Nhântốbảomậtantoàn

Dựatrênkếtquảnghiêncứu,tathấynhântốbảomậtantoàncóảnhhưởngtích cựcđếnýđịnhsửdụnghệthốnggiaodịchtựđộngcủakháchhàngtạicácngânhàng TMCP ởTP.HCM Ngoài ra, hệ số hồi quy đã chuẩn hóa của nhân tố này là 0.145 cho thấy nếu nhân tố này được tăng thêm 1 đơn vị thì ý định sử dụng hệ thống giao dịch tự động của khách hàng tại các Ngân hàng TMCP tăng thêm 0.145 đơn vị Sự ảnh hưởng tích cực của nhân tố này đến ý định sử dụng hệ thống giao dịch tự động củakháchhàngtạicácngânhàngTMCPởTP.HCMtươngđồngvớikếtquảnghiên cứu TrầnThị Khánh Trâm (2022).

Tác giả trình bày quy trình phân tích dữ liệu cũng như kết quả phân tích của nghiêncứuởchương4.Cácbiếnquansátkhôngphùhợpđãđượcloạibỏbằngcách sử dụng hệ số Cronbach'sAlphađểđánh giá, kiểmđịnh độtin cậycủa thangđo.Để sử dụng trong hồi quy, 20 biến quan sát còn lại đã được chia thành 5 nhóm nhân tố bằngcáchsửdụngphântíchnhântốkhámpháEFA.Đểxácminhgiảthuyếtvềmối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc bằng cách áp dụng phân tích tương quan Pearson. Kết quả phân tích hồi quy đa biến cho thấy các nhân tố ảnh hưởng cùng chiều theo mức độ giảm dần đến Ý định sử dụng Bên cạnh đó xét ảnh hưởng các biến nhân khẩu học cũng cho thấy chỉ có sự khác biết có ý nghĩa thống kê về nghềnghiệpđốivớiÝđịnhsửdụnghệthốnggiaodịchtựđộng.Cònlạicácđặcđiểm nhân khẩu học khác không có sự khác biệt.

Kếtluận

Hồ Chí Minh Đồng thời, tác giả xây dựng bảng khảo sát chính thức hỗ trợ nghiên cứu định lượng thông qua nghiên cứu định tính Tác giả phát hiện ảnh hưởngcóýnghĩathốngkêcủacácbiếnsaukhiápdụngphươngphápphântíchnhân tố khámphá EFA kết hợp với phân tích hồi quy đa biến để phân tích 306 mẫu quan sát và dữ liệu thu thập từ bảng câu hỏi Nói cách khác, tác giả kết luận rằng ba mục tiêu nghiên cứu sau đây đã được đáp ứng dựa trên những pháthiện của nghiên cứu:

Thứ nhất, tác giả đã xác định được các nhân tố có sự tương quan và ý nghĩa thống kê ảnh hưởng đến ý định sử dụng hệ thống giao dịch tự động của khách hàng tại các ngân hàng TMCP ở TP.HCM đó là: Nhân tố công nghệ (CN), Nhân tố ảnh hưởng xã hội (XH), Bảo mật an toàn (BM), Nhân tố nhận thức (NT), Nhân tố thói quen (TQ).

Thứ hai, thông qua mô hình hồi quy đa biến xác định mức độ ảnh hưởng của cácnhântốthóiquen(0,319),nhântốnhậnthức(0,253),nhântốcôngnghệ(0,183), nhân tố ảnh hưởng xã hội (0,175), nhân tố bảo mật (0,145) Điều này cho thấy các nhân tố này ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng hệ thống giao dịch tự động của khách hàng tại các ngân hàng TMCP ở TP.HCM.

Thứ ba, từ kết quả nghiên cứu của tác giả đối sánh với các nghiên cứu khác trướcđâyvềsựtươngđồngvàkếtquảgiảthuyếtthốngkê.Từđó,sẽtiếnhànhnhững điểmđạtđượcvàhạnchếvềcácnhântốđểđưaracáchàmýquảntrịnhằmgiúpcho các ngân hàngTMCP có những chiến lược cụ thể tại phần dưới đây.

Hàmýquảntrị

Nhântốthóiquen

Xây dựng thói quen giao dịch của khách hàng đòi hỏi ngân hàng phải hiểu tâm lý người dùng luôn hướng đến trải nghiệm dịch vụ tốt hơn, tiện hơn và nhanh hơn Do đó, các nhà quản trị nên cân nhắc những hàm ý sau:

Truyền thông, giới thiệu về hệ thống máy giao dịch tự động cho phép khách hàng thực hiện các giao dịch một cách nhanh chóng giúp tiết kiệm thời gian, thuận tiện,antoànmọilúcmọinơimàkhôngcầnphảichờđợithôngquanhiềukênhtruyền thống khác nhau.

Nhân viên Ngân hàng cần tư vấn, giới thiệu đến khách hàng một cách rộng rãi hơn về hệ thống máy giao dịch tự động để tạo lập một thói quen để khách hàng sử dụng cũng như hướng cho khách hàng thay đổi hành vi sử dụng.

Bên cạnh đó, ban lãnh đạo cần có những chính sách, kế hoạch triển khai rộng rãisảnphẩmnàyhơn,cónhữngchínhsáchtriân,khuyếnkhíchkháchhàngsửdụng hệ thống máy giao dịch tự động thay vì thực hiện các giao dịch tại các quầy giaodịch.

Nghiêncứu,liênkếtthêmnhiềutínhnăngđápứngnhucầu,thóiquensửdụng hệthốngmáygiaodịchtựđộngcủakháchhàng,theodõi,đánhgiánhữngkhókhăn những thuận lợi khi khách hàng sử dụng hệ thống máy giao dịch tự động.

Nhântốnhậnthức

Việc xây dựng một hình ảnh về Ngân Hàng luôn bắt kịp xu thế, phù hợp thời đạicôngnghệ4.0lànhữngnềnmóngđầutiênchoviệcghidấuấnvàonhậnthứccủa khách hàng về vấn đề sử dụng hệ thống máy giao dịch tự động tại các Ngân HàngTMCP.

Ngoàira,NgânHàngcóthểcung cấpkiến thứccho kháchhànghiểuvềlợiích sử dụnghệthống máy giaodịch tựđộng sẽnhận thêmđượcnhiềugiá trịhơn so với thực hiện những giao dịch tại quầy.

Nhậndiệnkháchhàngtiềmnăngđểxâydựngnhữngchiếndịchphùhợpnhằm ghi dấu ấn của sản phẩm đối với khách hàng.

Nhântốcôngnghệ

Cầntậptrungvàocôngnghệmới,điểnhìnhlàgiảiphápđịnhdanhkháchhàng tại hệ thống máy giao dịch tự động khi khách hàng thực hiện những giao dịch phức tạp,kếtnốikháchhàngvớigiaodịchviênthôngquahệthốnggiaodịchtựđộng,cập nhật các công nghệ mới tuy nhiên phải phù hợp với quy định của Ngân hàng nhà nước Việt Nam

Bên cạnh đó, các Ngân Hàng TMCP cần có những kế hoach tích hợp các nền tảng công nghệ khác như nhận diện khuôn mặt, công nghệ AI…phù hợp với xu thế mới của thế giới.

Ảnhhưởngxãhội

Các Ngân hàng có thể đưa ra các thông điệp truyền thông phù hợp thông qua hình ảnh của những người nổi tiếng, thông qua sự giới thiệu của các cán bộ, nhân viên đang công tác trong Ngân Hàng hay thông qua các kênh truyền thông xã hội.

Cóthểđưavàogiớithiệuxuthếnàytạicáctrườngđạihọc,đặcbiệtđốivớisinh viêntronglĩnhvựctàichính,ngânhàngtạomộthiệuứngchoxãhộitrongviệcthay đổi hành vi giao dịch tại Ngân Hàng trong tương lai.

Bảomậtantoàn

Tạosựantâmchokháchhàngkhisửdụngmáyhệthốnggiaodịchtựđộngđảm bảo những thông tin của khách hàng được thực hiện một cách an toàn tuyệt đối, không gặp những rắc rối khi giao dịch.

Thực hiện bảo mật thông tin khách hàng theo đúng quy định của Ngân Hàng nhànước,đàotạochonhânviênxửlý,hỗtrợkháchhànggiaodịchtạihệthốngmáy giao dịch tự động.

Nâng cao, đa dạng về hình thức bảo mật khi giao dịch tại hệ thống máy giao dịch tự động Tạo niềm tin tuyệt đối cho khách hàng khi thực hiện các giao dịch tại hệ thống giao dịch tự động tại các Ngân Hàng TMCP tại TP.HCM.

Hạnchếnghiêncứu

Mặc dù kết quả nghiên cứu đã thu về kết quả tích cực phù hợp với lý thuyết và mô hình tác giả đưa ra, nhưng vẫn còn một số hạn chế nhất định Trong đó, hạn chế về dữ liệu nghiên cứu là điều đáng lưu ý Quá trình phỏng vấn, thu thập dữ liệu khá khó khăn, sự chính xác của dữ liệu phụ thuộc nhiều vào hiểu biết và sự nghiêm túc của người trả lời Ngoài ra, sau khi thu được câu trả lời, số liệu nghiên cứu ở dạng thô nên mất khá nhiều thời gian để xử lý dữ liệu Độ chính xác chưa tuyệt đối hoàn toàn và không tránh khỏi những thiếu sót.

Bên cạnh đó, tác giả chỉ nghiên cứu 5 biến liên quan đến ý định sử dụng hệ thốnggiaodịchtựđộnglà:Nhântốcôngnghệ(CN);Điềukiệnxãhội(XH);Bảomật an toàn(BM);Nhân tố nhận thức(NT); Nhân tố thói quen(TQ) Do đó, có thể còn nhiều nhân tố khác ảnh hưởng đến ý định sử dụng hệ thống giao dịch tự động của khách hàng tại các Ngân hàng TMCP ở TP.HCM.

Hướngnghiên cứu tiếptheo

NghiêncứucónhữnghạnchếnhấtđịnhvềkhuvựcnghiêncứuchỉởTP.HCM và chỉ phân tích 5 biến phụ thuộc tuy nhiên vẫn đạt mục tiêu nghiên cứu đề ra với kết quả sau khi phân tích thì hoàn toàn phù hợp Các nghiên cứu sau có thể: Đểkháiquáthóavềtoànbộtổngthểthìthuthậpthêmdữliệu.Nósẽtạorakết quả khách quan hơn.

Mở rộng các biến liên quan để có những sẽ giải thích được ý định sử dụng hệ thốnggiaodịchtựđộngcủakháchhàngtạicácNgânhàngTMCPtrênphạmvikhông chỉ TP.HCM mà ở Việt Nam.

1.H à NamKhánhGiao(2022).“Tácđộngcủatínhbảomậtđếnýđịnhsửdụng ngân hàng di động của khách hàng Thành phố Hồ Chí Minh”,The impact of SecurityonCustomerBehavioralIntentionstoUseMobileBankingatHoChi

3.H o à n g ThịPhươngThảo,LâmQúiLong(2021).“Cácyếutốảnhhưởngđến sựtin tưởngvàýđịnhtiếp tụcsửdụngdịchvụgiao thựcphẩmtrên ứngdụng diđộngcủangườitiêudùng”.TạpchíkhoahọcđạihọcmởThànhphốHồChí

4 NguyễnNamHải (2021).“Ý địnhchấpnhậnvàsửdụngdịchvụcôngnghệ tàichínhcủakháchhàngtạiTP.HCM”,Tạpchítàichínhdoanhnghiệp.

6 Abdulwahab, L (2010) “Studies on e-transaction using the technology of automatic eller machine by bank customers in north west geographical zone of Nigeria”.Bayero Journal of Pure and Applied Sciences,3(1).

7 Abdulwahab, L., & Md Dahalin, Z (2010) “A conceptual model of Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) modification with management effectiveness and program effectiveness in context of telecentre.”African Scientist,11(4),267-275.

8 Ajzen,I.(1991) “Thetheory of planned behavior”.Organizational behavior and human decision processes, 50(2), 179-211.

9 Ajzen,I.,&Fishbein,M.(2000).“Attitudesandtheattitude-behaviorrelation: Reasoned and automatic processes.”European review of social psychology, 11(1), 1-33.

10.Alalwan, A A., Dwivedi, Y K., & Rana, N P (2017) “Factors influencing adoption of mobile banking by Jordanian bank customers: Extending UTAUT2w i t h t r u s t ” Internationalj o u r n a l o f i n f o r m a t i o n m a n a g e m e n t, 37(3), 99-110.

11.Apergis,N.,Economidou,C.,&Filippidis,I.(2008).“Innovation,technology transfer and labor productivity linkages: evidence from a panel of manufacturing industries.”Review of World Economics, 144, 491-508.

12.Armitage, C J., & Conner, M (2001) “Efficacy of the theory of planned behaviour: A meta‐analytic review.”British journal of social psychology, 40(4), 471-499.

13.Bandura, A (1977) Self-efficacy: “Toward a unifying theory of behavioral change.”Psychological review, 84(2), 191.

14.Barbalat, G., & Franck, N (2020) “Ecological study of the association between mental illness with human development, income inequalities and unemployment across OECD countries.”BMJ open, 10(4), e035055.

15.Conley, S B (2021) Establishing a Right to Last Rites: “Examining Death RowInmates'RighttoClergyPresenceintheExecutionChamberinGutierrez v.Saenz.”Okla.L.Rev.,74,503.

18.Gallardo, R K., & Sauer, J (2018) “Adoption of labor-saving technologies in agriculture.”Annual Review of Resource Economics, 10, 185-206.

19.Gilmore,A.K.,Lopez,C.,Muzzy,W.,Brown,W.J.,Grubaugh,A.,Oesterle,

D W., & Acierno, R (2020) “Emotion dysregulation predicts dropout from prolongedexposuretreatmentamongwomenveteranswithmilitarysex ual trauma-related posttraumatic stress disorder.”Women's Health Issues, 30(6),462-469.

20.Griffith, R., Redding, S., & Reenen, J V (2004) “Mapping the two faces of R&D: Productivity growth in a panel of OECD industries.”Review of economics and statistics, 86(4), 883-895.

21.Grondin, F., Lomanowska, A M., Békés, V., & Jackson, P L (2021) “A methodology to improve eye contact in telepsychotherapy via videoconferencingw i t h c o n s i d e r a t i o n s f o r p s y c h o l o g i c a l d i s t a n c e ” Counselling Psychology Quarterly, 34(3-4), 586-599.

22.Gutierrez,D.,Conley,A.H.,&Young,M.(2016) “Examiningtheeffectsof Jyotimeditationonstressandthemoderatingroleofemotionalintelligence.”Counse lor Education and Supervision,55(2), 109-122.

23.Huda,A M S., & Fernando, Y (2021) “E–Ticketing Penjualan TiketEvent MusikDiWilayahLampungPadaKarcismuMenggunakanLibraryReactjs.”Jurnal

24.Imam, M Y., Jannat, N., & Khan, G S (2020) “Multi-banking automatic teller machine transaction system by utilizing GSM and biometric identification with one single touch.”engrxiv.org,truy cập vào 20/03/2024. 25.Kurland,N.B.(1995).“Ethicalintentionsandthetheoriesofreasonedaction and planned behavior 1.”Journal of applied social psychology, 25(4), 297-313. 26.Murray,K.E.,Petelin,O.,Zhong,S.,Wang,J.M.,Eldafrawy,M.,Legault,J P., & Betz, V (2020) “VTR8: High-performance CAD and customizable FPGA architecture modelling.”ACM Transactions on Reconfigurable Technology and Systems (TRETS), 13(2), 1-55.

27.MykytynJr,P.P.,&Harrison,D.A.(1993).“Theapplicationofthetheoryof reasoneda c t i o n t o s e n i o r m a n a g e m e n t a n d s t r a t e g i c i n f o r m a t i o n s y s t e m s ” Information Resources Management Journal (IRMJ),

29.Roy,M.,Minhazuddin,M.,Ghosh,S.,Sarkar,K.,&Rana,T.K.(2017,April) “Smart transaction and automation system for banks.”In 2017 1st International Conference on Electronics, Materials Engineering and Nano- Technology (IEMENTech)

30.Roy,M.,Minhazuddin,M.,Ghosh,S.,Sarkar,K.,&Rana,T.K.(2017,April) “Smart transaction and automation system for banks.”In 2017 1st International Conference on Electronics, Materials Engineering and Nano- Technology (IEMENTech)

31.Song,S.,Qi,T.,Fan,M.,Zhang,X.,Gao,H.,Huang,H., &Xie,D.(2013).

“The bHLH subgroup IIId factors negatively regulate jasmonate-mediated plant defense and development.”PLoS genetics, 9(7), e1003653.

32.You, Y., Chen, T., Shen, Y., & Wang, Z (2021, July) “Graph contrastive learning automated.”InInternational Conference on Machine Learning(pp. 12121-12132) PMLR.

33.Yuan,R.,Liu,M.J.,&Blut,M.(2022).“What’sinitforyou?Examiningthe roles of consumption values and Thaler’s acquisition–transaction utility theory in Chinese consumers’ green purchase intentions.”European Journal of Marketing, 56(4),1065-1107.

2 Chuyêngia2 TrưởngbộphậnquảnlýR-ATM VietcombankCN Hồ

PHỤ LỤC 2: BẢNG CÂU HỎI BẢNGKHẢOSÁTCHÍNHTHỨC

TôitênlàNguyễnThịHạnh,hiệnđangthựchiệnnghiêncứuđềtài" Cácnhân tốảnhhưởngđếnýđịnhsửdụnghệthốngmáygiaodịchtựđộngcủakháchhàng tạicácNgânHàngTMCPởTP.HCM ".Đâyhoàntoànlàmộtnghiêncứukhoahọc phụcvụ cho học thuậtvà không phụcvụ cho bấtkỳ mục đích nàokhác.Kính mong Anh/Chị dành chút thời gian trả lời giúp tôimột số câu hỏi sau đây Cũng xin lưu ý với Anh/Chị là không có quan điểm nào là đúng hay sai cả Tất cả các ý kiến của Anh/Chịđềucógiátrịnghiêncứuđốivớitôi.Tôixinchânthànhcảmơnsựcộngtác củaAnh/Chị.

Xin Anh/Chị vui lòng cho biết mức độ đồng ý của Anh/Chị về các phát biểu dướiđ â y X i n v u i l ò n g đ á n h v à o s ố t h í c h h ợ p v ớ i q u i ư ớ c s a u :

PHỤLỤC2:BẢNGCÂUHỎI BẢNG KHẢO SÁT CHÍNH THỨC

TôitênlàNguyễnThịHạnh,hiệnđangthựchiệnnghiêncứuđềtài" Cácnhân tốảnhhưởngđếnýđịnhsửdụnghệthốngmáygiaodịchtựđộngcủakháchhàng tạicácNgânHàngTMCPởTP.HCM ".Đâyhoàntoànlàmộtnghiêncứukhoahọc phụcvụ cho học thuậtvà không phụcvụ cho bấtkỳ mục đích nàokhác.Kính mong Anh/Chị dành chút thời gian trả lời giúp tôimột số câu hỏi sau đây Cũng xin lưu ý vớiAnh/Chịlàkhôngcóquanđiểmnàolàđúnghaysaicả.Tấtcảcácýkiếncủa

Anh/Chịđềucógiátrịnghiêncứuđốivớitôi.Tôixinchânthànhcảmơnsựcộngtác củaAnh/Chị.

Xin Anh/Chị vui lòng cho biết mức độ đồng ý của Anh/Chị về các phát biểu dướiđ â y X i n v u i l ò n g đ á n h v à o s ố t h í c h h ợ p v ớ i q u i ư ớ c s a u :

1 CN1 Công nghệgiao dịch tựđộngphù hợp vớixu thế chuyển đổi số hiện nay 1 2 3 4 5

3 CN3 Công nghệgiao dịch tự động làmtăng năng suất phục vụ khách hàng 1 2 3 4 5

6 CN6 Côngnghệgiaodịchtựđộngthểhiệnsựđổimới, chuyển giao công nghệ của ngân hàng 1 2 3 4 5

XH1 Nhữngngườiquantrọngvớitôichorằngtôinên sử dụng hệ thống máy giao dịch tự động để giaodịch.

XH2 Nhữngngườiảnhhưởngđếnhànhvicủatôinghĩ rằng tôi nên sử dụng hệ thống máy giao dịch tự động để giao dịch.

XH3 Những người xung quanh đánh giá cao việc tôi sử dụng hệ thống máy giao dịch tự động để giaodịch.

Dựa vào trình độ học tập, anh/chị nhận thức hệ thống giao dịch tự động mang lại nhiều sự tiệnlợi.

Căncứvàoquátrìnhtrãinghiệmtrongcôngviệc, anh/chị nhận thức hệ thống giao dịch tự động là xu thế phát triển.

17 NT3 Anh/chị rất quan tâm đến hệ thống giao dịch tự động của các ngân hàng TMCPViệt Nam 1 2 3 4 5

18 NT4 Hệ thông giao dịch tự động là bước đột phá của các ngân hàng TMCP Việt Nam 1 2 3 4 5

19 TQ1 Tôimongmuốnsửdụnghệthốngmáygiaodịch tự động gần như là một thói quen 1 2 3 4 5

20 TQ2 Tôi quan tâm đến việc thường sử dụng hệ thống máy giao dịch tự động để tiết kiệm thời gian 1 2 3 4 5

21 TQ3 Tôisẽtớihệthốngmáygiaodịchtựđộngkhicần thực hiện tất cả những giao dịch 1 2 3 4 5

Tôi sẽ cảm thấy quen thuộc khi thực hiện những giao dịch của Ngân Hàng tại hệ thống giao dịch tự động.

23 YD1 Tôicóýđịnhsửdụnghệthốngmáygiaodịchtự động trong tương lai 1 2 3 4 5

24 YD2 Tôisẽsửdụnglạihệthốngmáygiaodịchtựđộng trong cuộc sống hằng ngày 1 2 3 4 5

25 YD3 Tôi có kế hoạch tiếp tục sử dụng hệ thống máy giao dịch tự động thường xuyên hơn 1 2 3 4 5

26 YD4 Tôiđãquyếtđịnhsửdụnghệthốngmáygiaodịch tự động ở lần kế tiếp.

Cronbach'sAlph aBasedonStand ardized Items

Mean Variance Std.Deviation NofItems

/VARIABLES=CN1CN2CN3CN4CN5

Cronbach'sAlph aBasedonStand ardized Items

Mean Variance Std.Deviation NofItems

Cronbach'sAlph aBasedonStand ardized Items

Mean Variance Std.Deviation NofItems

/VARIABLES=NT1NT2NT3NT4

Cronbach'sAlph aBasedonStand ardized Items

Mean Variance Std.Deviation NofItems

/VARIABLES=BM1BM2BM3BM4BM5 /SCALE('4.Baomat')ALL

Cronbach'sAlph aBasedonStand ardized Items

Mean Variance Std.Deviation NofItems

/VARIABLES=BM1BM2BM3BM4BM5 /SCALE('4.Baomat2')ALL

/VARIABLES=BM1BM3BM4BM5 /SCALE('4.Baomat2')ALL

Cronbach'sAlph aBasedonStand ardized Items

Mean Variance Std.Deviation NofItems

/VARIABLES=TQ1TQ2TQ3TQ4

Cronbach'sAlph aBasedonStand ardized Items

Mean Variance Std.Deviation NofItems

/VARIABLES=YD1YD2YD3YD4

Cronbach'sAlph aBasedonStand ardized Items

Mean Variance Std.Deviation NofItems

/VARIABLESCN1CN2CN3CN4CN5XH1XH2XH3NT1NT2NT3NT4 BM1 BM3 BM4 BM5 TQ1 TQ2 TQ3 TQ4

/ANALYSISCN1CN2CN3CN4CN5XH1XH2XH3NT1NT2NT3NT4 BM1 BM3 BM4 BM5 TQ1 TQ2 TQ3 TQ4

CN1 CN2 CN3 CN4 CN5 XH1 XH2

XH3 NT1 NT2 NT3 NT4 BM1 BM3

BM4 BM5 TQ1 TQ2 TQ3 TQ4

Kaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy .882 Bartlett's TestofSphericity Approx.Chi-Square 2623.758 df 190

InitialEigenvalues ExtractionSumsofSquaredLoadings Total %ofVariance Cumulative% Total %ofVariance Cumulative%

Extraction Method: Principal Component Analysis

Extraction Method: Principal Component Analysis

Extraction Method: Principal Component Analysis

FILE='D:\Du lieu o D\MBA Ngan Hang-HUB\Huong dan Thac si HUB\ MBA.K8AB-HUB\Nguyễn.T.Hạnh-Ýdịnh\DATA\Data306Hanh.sav'.

Kaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy .804 Bartlett's TestofSphericity Approx.Chi-Square 416.137 df 6

InitialEigenvalues ExtractionSumsofSquaredLoadings Total %ofVariance Cumulative% Total %ofVariance Cumulative%

Extraction Method: PrincipalComponentA nalysis a a.1componentsex tracted.

Matrix a a Only one componentwas extracted The solution cannot be rotated.

/STATISTICSCOEFFOUTSRANOVACOLLINTOLCHANGEZPP /CRITERIA=PIN(.05)POUT(.10)CIN(95)

YD BM TQ NT XH CN

BM, TQ b Enter a.DependentVariable:YD b.Allrequestedvariablesentered.

1 300 000 1.849 a.Predictors:(Constant),CN,XH,NT,BM,TQ b.DependentVariable:YD

Model Sum ofSquares df MeanSquare F Sig.

Total 82.826 305 a.DependentVariable:YD b.Predictors:(Constant),CN,XH,NT,BM,TQ

B Std.Error Beta Zero-order

Model Dimension (Constant) BM TQ NT

Minimum Maximum Mean Std.Deviation N

Giớitính N Mean Std.Deviation Std.ErrorMean

Levene'sTestforEqualityofVar iances t- testforEquality ofMeans

95%Confidence Interval of theDifference Lower

N Mean Std.Deviation Std.Error

95%ConfidenceInterval (I) Nhómtuổicủa nhânviên (J)Nhómtuổicủanhânviên LowerBound UpperBound

N Mean Std.Deviation Std.Error

N Mean Std.Deviation Std.Error

DESCRIPTIVESVARIABLES=CN1CN2CN3CN4CN5CN6XH1XH2XH3 NT1 NT2NT3NT4 BM1 BM2 BM3 BM4BM5 TQ1 TQ2 TQ3 TQ4 YD1YD2 YD3 YD4

N Range Minimum Maximum Sum Mean Std.Deviation

DESCRIPTIVESVARIABLES=CN1CN2CN3CN4CN5CN6

N Range Minimum Maximum Sum Mean Std.Deviation

N Range Minimum Maximum Sum Mean Std.Deviation

DESCRIPTIVESVARIABLES=NT1NT2NT3NT4

N Range Minimum Maximum Sum Mean Std.Deviation

DESCRIPTIVESVARIABLES=BM1BM2BM3BM4BM5

N Range Minimum Maximum Sum Mean Std.Deviation

DESCRIPTIVESVARIABLES=TQ1TQ2TQ3TQ4

N Range Minimum Maximum Sum Mean Std.Deviation

DESCRIPTIVESVARIABLES=YD1YD2YD3YD4