Đề tài nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi của khách hàng khi vay online của ngân hàng thương mại Việt Nam là một chủ đề cực kỳ cấp thiết và hứa hẹn.. Mục tiêu nghiên cứu Mục
Tính cấp thiết đề tài nghiên cứu
Trong kỷ nguyên công nghiệp 3.0 và 4.0, ngành công nghệ số đã trở thành động lực chính cho sự phát triển, thay thế các ngành công nghiệp truyền thống Các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo (AI), kết nối vạn vật (IoT), big data và điện toán đám mây đã tạo ra tri thức từ dữ liệu và nâng cao hiệu suất, dẫn đến sự hình thành các mô hình như sản xuất thông minh, năng lượng thông minh và thành phố thông minh Mục tiêu phát triển hiện nay là giảm thiểu sự tham gia của con người và ưu tiên tự động hóa Sự phát triển của công nghệ và internet đã thúc đẩy dịch vụ tài chính trực tuyến, bao gồm cả vay online, và nghiên cứu hành vi khách hàng trong lĩnh vực này sẽ giúp ngân hàng tối ưu hóa trải nghiệm người dùng trên các nền tảng trực tuyến.
Theo Quyết định số 810/QĐ-NHNN ngày 11/5/2021, Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đặt mục tiêu đến năm 2025, ít nhất 50% các nghiệp vụ ngân hàng sẽ được thực hiện hoàn toàn trên môi trường số Để thực hiện chuyển đổi số phù hợp với xu thế công nghệ tài chính, NHNN đã bổ sung quy định cho vay qua phương tiện điện tử tại Thông tư số 06/2023/TT-NHNN có hiệu lực từ ngày 01/9/2023 Ngành ngân hàng hiện đang đối mặt với cạnh tranh khốc liệt, đặc biệt trong lĩnh vực vay online Hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định của khách hàng sẽ giúp ngân hàng phát triển sản phẩm và dịch vụ phù hợp, từ đó nâng cao sức cạnh tranh trên thị trường.
Đến năm 2024, nhiều ứng dụng cho vay online xuất hiện tương tự như tín chấp ngân hàng, nhưng thường áp dụng lãi suất vượt quá 20%/năm theo quy định Khi vay qua các ứng dụng này, khách hàng thường phải trả phí dịch vụ cao, trong khi lãi suất được tính trên toàn bộ số tiền vay Việc nghiên cứu hành vi khách hàng khi vay online giúp ngân hàng quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả hơn và khắc phục nhược điểm của các ứng dụng tín dụng đen, từ đó bảo vệ khách hàng và giảm thiểu rủi ro tín dụng, đảm bảo tính bền vững cho hoạt động kinh doanh của ngân hàng.
Thị trường cho vay online đang phát triển mạnh mẽ và đa dạng, phục vụ nhiều đối tượng khách hàng như nhân viên văn phòng, người tự kinh doanh, lao động tự do và sinh viên Vay trực tuyến mang lại sự tiện lợi và linh hoạt, giúp họ giải quyết nhanh chóng các nhu cầu tài chính mà không cần trải qua quy trình phức tạp của ngân hàng truyền thống Trong thời đại số hóa, trải nghiệm khách hàng trở thành yếu tố quyết định, và nghiên cứu hành vi vay online có thể giúp ngân hàng cung cấp sản phẩm phù hợp, cải thiện quy trình và dịch vụ Đề tài nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi vay online của khách hàng tại ngân hàng thương mại Việt Nam là rất cấp thiết, giúp ngân hàng hiểu rõ nhu cầu và mong muốn của khách hàng, từ đó nâng cao trải nghiệm vay online Với sự phát triển của ngành tài chính và cạnh tranh gia tăng, nghiên cứu này không chỉ cần thiết mà còn tạo cơ hội để nâng cao hiệu suất kinh doanh.
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu này nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi khách hàng khi vay online tại các ngân hàng thương mại Việt Nam Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng sẽ phân tích tác động của những yếu tố này đến quyết định vay và đề xuất các giải pháp nhằm tăng cường sự lựa chọn dịch vụ vay online của khách hàng trong tương lai Để thực hiện mục tiêu này, đề tài sẽ tập trung vào một số mục tiêu cụ thể.
Hệ thóng hóa các lý thuyết, mô hình liên quan đến nhân tố tác động đến quyết định, dự định dùng dịch vụ cho vay online của khách hàng
Một trong những mục tiêu chính của nghiên cứu là tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi vay online của khách hàng, bao gồm việc xác định các yếu tố tác động tích cực và tiêu cực đến quyết định vay của họ.
Xây dựng mô hình phù hợp nghiên cứu các yếu tố tác động đến quyết định, dự định dùng sản phẩm của khách hàng
Xác định mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố trong mô hình đến dự định và hành vi của khách hàng khi vay online tại ngân hàng thương mại là rất quan trọng Điều này có thể thực hiện thông qua các phương pháp thống kê và phân tích dữ liệu, giúp làm rõ mức độ ảnh hưởng và sự tương tác giữa các yếu tố.
Nghiên cứu chỉ ra rằng để tối ưu hóa trải nghiệm vay online cho khách hàng, ngân hàng thương mại Việt Nam cần cải thiện giao diện người dùng, nâng cao tính minh bạch và độ tin cậy, cùng với việc cung cấp các ưu đãi và chính sách hấp dẫn Những biện pháp này sẽ hỗ trợ ngân hàng trong việc xây dựng các quyết định chiến lược dài hạn và phát triển sản phẩm, dịch vụ phù hợp với nhu cầu của khách hàng.
Đối tượng và phương pháp nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu của bài viết tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi của khách hàng khi vay online tại ngân hàng thương mại Việt Nam Đối tượng khảo sát là những khách hàng đã và đang sử dụng sản phẩm cho vay online tại các ngân hàng thương mại.
- Các khách hàng cá nhân đã và đang sử dụng dịch vụ vay online của các ngân hàng
- Các ngân hàng thương mại Việt Nam có cung cấp dịch vụ vay online trong thời gian từ năm 2022 đến năm 2024
Thời gian thực hiện khóa luận kéo dài từ ngày 05/03/2024 đến 28/04/2024 Dữ liệu sơ cấp sẽ được thu thập qua phiếu khảo sát online từ 350 khách hàng cá nhân, diễn ra trong khoảng thời gian từ tháng 4 đến tháng 5 năm 2024, với thiết kế phù hợp với đề tài nghiên cứu.
Tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu:
Phương pháp định tính được áp dụng để nghiên cứu và phân tích các lý thuyết đo lường sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ trên toàn cầu, kết hợp với tài liệu từ các nghiên cứu tương tự tại Việt Nam Tác giả xác định vùng nghiên cứu và đưa ra những nhận định lý thuyết, đồng thời thảo luận với giảng viên hướng dẫn để xây dựng mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi khách hàng khi vay online tại ngân hàng thương mại.
Phương pháp định lượng được áp dụng để xây dựng bảng câu hỏi và tiến hành khảo sát đối với khách hàng cá nhân đã, đang và sẽ sử dụng dịch vụ vay online tại các ngân hàng thương mại Việt Nam.
Sau khi thu thập dữ liệu, tác giả sử dụng phần mềm SPSS 20 để thực hiện đánh giá khách quan về thang đo, phân tích các nhân tố khám phá, phân tích tương quan và phân tích hồi quy Qua đó, tác giả xác định mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố trong mô hình đến dự định và hành vi của khách hàng khi vay online tại các ngân hàng thương mại Việt Nam.
Xây dựng hệ thống thang đo Likert 5 mức độ đòi hỏi đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA Việc này giúp đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của dữ liệu thu thập được.
Phân tích tương quan và hồi quy.
Tổng quan về đề tài nghiên cứu
Nhiều nghiên cứu trước đây đã phân tích hành vi khách hàng khi vay trực tuyến từ nhiều góc độ khác nhau Tác giả đã tổng hợp và trình bày một nghiên cứu liên quan để làm rõ vấn đề này.
- Cá nghiên cứu về hành vi vay trực tuyến của khách hàng nói chung:
Nghiên cứu của Phạm Thị Thái Hà (2022) về "Công nghệ Blockchain trong cho vay ngân hàng P2P tại Việt Nam" đã khảo sát 168 khách hàng tại TP Hồ Chí Minh để đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ cho vay ngang hàng Dữ liệu được xử lý bằng phần mềm thống kê SPSS 20.0, và kết quả cho thấy ba nhân tố chính tác động trực tiếp đến ý định sử dụng dịch vụ P2P lending, bao gồm lòng tin, cảm nhận tính hữu ích và cảm nhận về rủi ro, theo thứ tự giảm dần.
Nghiên cứu của Abdullatif Zaky và cộng sự (2020) tại Indonesia đã phân tích mức độ sẵn sàng cho vay của các ứng dụng cho vay ngang hàng (P2P Lending) thông qua khảo sát 109 khách hàng Kết quả cho thấy những yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến sự sẵn sàng cho vay của người cho vay bao gồm ấn tượng rằng người vay sẽ giữ lời hứa và hệ thống/chính sách được áp dụng trong nền tảng P2P nhằm bảo vệ lợi ích của họ.
Trong lĩnh vực cho vay P2P, có 6 yếu tố quan trọng giúp người cho vay cảm thấy an toàn khi thực hiện giao dịch Đầu tiên, lợi nhuận đầu tư hấp dẫn hơn so với các hình thức đầu tư truyền thống Thứ hai, việc đảm bảo chất lượng của người vay tiềm năng là yếu tố then chốt, giúp giảm thiểu rủi ro cho người cho vay Những yếu tố này kết hợp lại tạo nên một môi trường đầu tư an toàn và hiệu quả cho người cho vay trong mô hình P2P.
Huiying Zhao, Huaxin Peng và Wanqi Li đã tiến hành nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi tín dụng tiêu dùng trực tuyến của khách hàng cá nhân tại Trung Quốc vào năm 2022 Trong nghiên cứu, tác giả đã khảo sát 302 khách hàng và sử dụng phần mềm SmartPLS 3.00 để phân tích dữ liệu Kết quả phân tích cho thấy các yếu tố tác động mạnh đến tín dụng tiêu dùng trực tuyến cá nhân bao gồm: ảnh hưởng của cá nhân, điều kiện thuận lợi, hậu quả nhận thức và các yếu tố xã hội.
- Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi khách hàng khi vay online tại NHTM:
Nghiên cứu đã chỉ ra rằng lãi suất là một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến quyết định vay vốn của khách hàng, như được xác nhận bởi các tác giả như Hồ Phạm Thanh Lan (2015) và Phan Thị Út Châu cùng các cộng sự (2020), cũng như trong luận văn thạc sĩ của Trần Hoàng Tuấn (2019) Thêm vào đó, nghiên cứu của Hồ Phạm Thanh Lan còn nêu ra 5 nhân tố khác tác động đến hành vi vay vốn của khách hàng, bao gồm thủ tục vay vốn, phương tiện hữu hình, và nhân viên ngân hàng.
“Phong cách phục vụ của ngân hàng” và “Thuận tiện
Luận văn thạc sĩ kinh tế của Nguyễn Anh Mai (2007) nghiên cứu “Các nhân tố ảnh hưởng đến xu hướng thay đổi thái độ sử dụng thương mại điện tử ở Việt Nam” áp dụng các mô hình TAM và E-CAM Nghiên cứu đã chỉ ra 5 nhân tố chính ảnh hưởng đến thái độ của khách hàng, trong đó nổi bật là nhận thức về sự hữu ích kinh tế và quy trình mua sắm.
Nhận thức về sự hữu ích của sản phẩm là yếu tố quan trọng trong quyết định mua sắm Đồng thời, việc hiểu rõ rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến cũng không kém phần cần thiết để bảo vệ người tiêu dùng Bên cạnh đó, nhận thức về rủi ro liên quan đến sản phẩm hoặc dịch vụ giúp người tiêu dùng đưa ra lựa chọn thông minh hơn Cuối cùng, tính thuận tiện trong thanh toán là một yếu tố quyết định, ảnh hưởng đến trải nghiệm mua sắm của khách hàng.
Nghiên cứu của Su Ghana và P Sheela (2021) đã chỉ ra những yếu tố quan trọng mà khách hàng cân nhắc khi chọn ngân hàng để vay mua nhà ở Ấn Độ, dựa trên khảo sát định lượng với 250 người tham gia.
Khách hàng vay thường quan tâm đến 7 tiêu chí chính, bao gồm lãi suất, dịch vụ hỗ trợ về thuế, thời gian phê duyệt khoản vay, và chất lượng dịch vụ Mức độ quan trọng của các tiêu chí này có thể thay đổi tùy thuộc vào độ tuổi, giới tính, trình độ học vấn, thu nhập hộ gia đình, tình trạng hôn nhân, giá trị khoản vay và các tổ chức cho vay.
Tuy nhiên bên cạnh đó, các nghiên cứu vẫn còn tồn đọng những hạn chế như:
Thị trường kinh tế luôn thay đổi và phát triển không ngừng, dẫn đến nhu cầu của con người ngày càng đa dạng và nâng cao Các ngân hàng phải nỗ lực để theo kịp xu hướng và đáp ứng kịp thời những nhu cầu này Những nghiên cứu trước đây đã trở nên lỗi thời và không còn phù hợp với thị trường hiện tại Vì vậy, khóa luận này sẽ được nghiên cứu dựa trên các số liệu và xu thế hoàn toàn mới, cập nhật đến tháng 4/2024.
Nghiên cứu về hành vi khách hàng khi vay online tại các ngân hàng thương mại ở Việt Nam vẫn còn hạn chế Các cuộc thảo luận chủ yếu tập trung vào việc phân tích hiện tượng mà chưa mở rộng ra toàn bộ hệ thống toàn cầu Hơn nữa, mỗi quốc gia và ngân hàng đều có những chiến lược và mục tiêu phát triển riêng biệt theo từng giai đoạn.
Khóa luận này hệ thống lại các lý luận cơ bản về đề tài “CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HÀNH VI KHÁCH HÀNG KHI VAY ONLINE CỦA NHTM VIỆT NAM” Tác giả mong muốn cung cấp cái nhìn chi tiết về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi khách hàng khi vay online tại các ngân hàng thương mại Việt Nam, từ đó đề xuất các biện pháp nhằm nâng cao và cải thiện hoạt động cho vay online của ngân hàng trong tương lai.
Kết cấu khóa luận
Bài nghiên cứu "Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi khách hàng khi vay online của Ngân hàng thương mại Việt Nam" được chia thành bốn phần chính, cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố tác động đến quyết định vay trực tuyến của khách hàng Nghiên cứu này nhằm phân tích hành vi tiêu dùng trong lĩnh vực ngân hàng số, từ đó giúp các ngân hàng cải thiện dịch vụ và thu hút khách hàng.
Chương 1: Lý luận chung về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi khách hàng khi vay online tại ngân hàng thương mại
Chương 2: Mô hình nghiên cứu đề xuất và phương pháp nghiên cứu
Chương 3: Kết quả nghiên cứu
Chương 4: Một số đề xuất nhằm phát triển dịch vụ cho vay online tại ngân hàng thương mại
CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HÀNH
Cơ sở lý luận về vay online
Vay tiền online là hình thức vay vốn thông qua hợp đồng tài sản, cho phép giao dịch vay và cho vay diễn ra trực tuyến qua các trang web, ứng dụng hoặc sàn giao dịch trên internet Phương thức này mang đến sự tiện lợi và nhanh chóng cho người vay, giúp họ thực hiện thủ tục đăng ký và giao dịch mà không cần đến các cơ sở vật chất.
Tín dụng tiêu dùng trực tuyến, theo Huiying Zhao, Huaxin Peng và Wanqi Li (2022), là một phương thức thanh toán mới, mang lại các dịch vụ tài chính trên nền tảng internet, bao gồm cả hình thức trả góp và cho vay tiền mặt vi mô.
Cho vay kỹ thuật số, hay cho vay fintech, là hình thức nhận khoản vay trực tuyến qua các nền tảng kỹ thuật số, giúp đơn giản hóa quy trình vay tiền Thay vì phải đến ngân hàng, người dùng có thể đăng ký vay trực tuyến, với quy trình được tối ưu hóa để loại bỏ các trung gian truyền thống và giảm thiểu thủ tục giấy tờ.
Vay online, hay vay trực tuyến, là hình thức vay tiền thông qua hợp đồng tài sản trên nền tảng kỹ thuật số, cho phép người vay thực hiện đăng ký và giao dịch một cách nhanh chóng và tiện lợi mà không cần đến cơ sở vật chất.
1 Nguồn: Kim Liên, “Vay tiền online là gì? Những điều cần biết khi vay tiền online”
Bảng so sánh giữa cho vay truyền thống và cho vay kỹ thuật số cho thấy những đặc trưng khác biệt rõ rệt Trong khi cho vay truyền thống thường yêu cầu quy trình phức tạp và thời gian xử lý lâu, cho vay kỹ thuật số mang lại sự tiện lợi và nhanh chóng hơn Thêm vào đó, cho vay truyền thống thường yêu cầu nhiều giấy tờ và thủ tục, trong khi cho vay kỹ thuật số tối giản hóa quy trình, cho phép người vay dễ dàng tiếp cận Cuối cùng, tính linh hoạt trong việc lựa chọn khoản vay và lãi suất cũng khác nhau, với cho vay kỹ thuật số thường cung cấp nhiều lựa chọn hơn cho người dùng.
Quy trình và ứng dụng
Quy trình đăng ký vay vốn bao gồm việc điền các mẫu đơn giấy tờ và gặp gỡ trực tiếp với nhân viên ngân hàng hoặc tổ chức tài chính Người vay thường đến chi nhánh để nộp hồ sơ và kiểm tra tín dụng một cách thủ công.
Quá trình đăng ký vay diễn ra hoàn toàn trực tuyến qua website hoặc ứng dụng, giúp khách hàng tiết kiệm thời gian mà không cần đến trực tiếp Chỉ cần điền vào biểu mẫu và gửi tài liệu, người dùng có thể nhận được quyết định vay nhanh chóng từ nền tảng cho vay.
Việc tiếp cận các khoản vay truyền thống thường gặp khó khăn do vị trí địa lý và thời gian hoạt động của các chi nhánh Người vay thường phải di chuyển đến ngân hàng hoặc địa điểm cho vay trong giờ làm việc, gây bất tiện và hạn chế khả năng tiếp cận dịch vụ tài chính.
Nền tảng cho vay kỹ thuật số cải thiện khả năng tiếp cận, cho phép người vay dễ dàng yêu cầu khoản vay từ bất kỳ đâu có internet, 24/7.
Tốc độ và hiệu quả
Việc phê duyệt và giải ngân khoản vay qua các kênh truyền thống có thể mất vài ngày đến vài tuần do xử lý thủ công và giấy tờ
Nền tảng cho vay kỹ thuật số sử dụng công nghệ tự động hóa và thuật toán để tối ưu hóa quy trình cho vay, giúp tăng tốc độ phê duyệt và giải ngân, có thể diễn ra chỉ trong vài phút hoặc vài giờ.
Việc cho vay truyền thống đòi hỏi phải có giấy tờ và gặp mặt trực tiếp
Các ứng dụng trực tuyến, gửi tài liệu kỹ thuật số và quy trình xác minh tự động
Để xác nhận thông tin, quá trình này có thể tốn nhiều thời gian Việc này giúp giảm bớt thủ tục giấy tờ và tăng tốc độ thực hiện Đánh giá tín dụng là một yếu tố quan trọng trong quy trình này.
Các ngân hàng và tổ chức tài chính truyền thống thường sử dụng việc đánh giá tín dụng, tài sản và số liệu tài chính của người nộp đơn để xác định khả năng đủ điều kiện cho vay, điều này thường gây ra quy trình chậm chạp.
Nền tảng cho vay kỹ thuật số áp dụng thuật toán tiên tiến để đánh giá độ tin cậy, kết hợp số liệu truyền thống và dữ liệu thay thế như dấu chân kỹ thuật số và hoạt động trên mạng xã hội Quy trình tự động này giúp rút ngắn thời gian so với phương thức cho vay truyền thống.
Cho vay truyền thống đòi hỏi sự tương tác trực tiếp giữa khách hàng và đại diện ngân hàng hoặc nhân viên cho vay, điều này có thể mang lại sự khác biệt về chất lượng và mức độ cá nhân hóa trong dịch vụ.
Cho vay kỹ thuật số cung cấp trải nghiệm người dùng mượt mà và tiện lợi, bao gồm các tùy chọn tự phục vụ, ưu đãi cho vay được cá nhân hóa và hỗ trợ khách hàng 24/7.
Lý thuyết về hành vi khách hàng khi vay online
1.2.1 Một số quan điểm về hành vi khách hàng
Trong thời đại 4.0 và 5.0, nghiên cứu hành vi khách hàng là yếu tố then chốt đối với ngân hàng Hiểu rõ hành vi này giúp ngân hàng đáp ứng nhu cầu khách hàng hiệu quả hơn, cải thiện sản phẩm và dịch vụ, đồng thời xây dựng chiến lược quảng bá hiệu quả Điều này đảm bảo khả năng cạnh tranh mạnh mẽ và bền vững trong thị trường hiện tại.
Hiện nay, có nhiều quan điểm khác nhau về hành vi khách hàng và hành vi người tiêu dùng từ các nhà nghiên cứu, dẫn đến nhiều tranh cãi xung quanh vấn đề này.
Theo Hiệp hội Marketing Hoa Kỳ, hành vi người tiêu dùng bao gồm suy nghĩ, cảm nhận và hành động của khách hàng trong quá trình tiêu dùng Những yếu tố này ảnh hưởng lớn đến quyết định mua sắm và trải nghiệm của người tiêu dùng Việc hiểu rõ hành vi này giúp các doanh nghiệp xây dựng chiến lược marketing hiệu quả hơn, đáp ứng nhu cầu và mong đợi của khách hàng.
Ý kiến từ người tiêu dùng, quảng cáo, thông tin giá cả, bao bì và bề ngoài sản phẩm đều ảnh hưởng đến cảm nhận, suy nghĩ và hành vi mua sắm của khách hàng.
Hành vi chấp nhận của người tiêu dùng, theo Peter D.Bennet (1988), là những hành động mà họ thực hiện trong quá trình tìm kiếm, mua sắm, sử dụng và đánh giá sản phẩm cũng như dịch vụ Những hành vi này phản ánh mong đợi của người tiêu dùng về việc thỏa mãn nhu cầu cá nhân của họ.
Hành vi chấp nhận của người tiêu dùng được định nghĩa là sự tương tác năng động giữa các yếu tố ảnh hưởng đến nhận thức và hành vi của họ, cùng với môi trường xung quanh Qua những tương tác này, con người có khả năng thay đổi cuộc sống của mình.
Theo Charles W LaMobile banking, Joseph F Hair và Carl McDaniel (2000):
Hành vi chấp nhận của người tiêu dùng là quá trình mà người tiêu dùng quyết định lựa chọn hoặc loại bỏ sản phẩm và dịch vụ.
Hành vi tiêu dùng phản ánh phản ứng của khách hàng trước các yếu tố bên ngoài và quá trình tâm lý nội tại, ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn hàng hóa và dịch vụ.
1.2.2 Mô hình hành vi vay online của khách hàng
Nghiên cứu của Huaxin Peng và cộng sự (2022) tại Trung Quốc đã phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi tín dụng tiêu dùng trực tuyến của cá nhân, từ đó đưa ra một mô hình nghiên cứu chi tiết (Hình 1.1).
Hình 1.1: Mô hình nghiên cứu hành vi tín dụng tiêu dùng trực tuyến tại Trung Quốc
(Nguồn: Huaxin Peng và cộng sự, 2022)
Theo Triandis (1980), ảnh hưởng được định nghĩa là cảm giác vui vẻ, phấn chấn hoặc khoái cảm, cũng như những cảm xúc tiêu cực như trầm cảm, ghê tởm, không hài lòng hoặc ghét bỏ mà một cá nhân trải qua liên quan đến một hành động cụ thể.
Theo Triandis (1980), điều kiện thuận lợi được định nghĩa là những yếu tố khách quan trong môi trường, mà các thẩm phán hoặc nhà quan sát có thể đồng thuận rằng chúng giúp cho một hành động trở nên dễ thực hiện hơn.
Các yếu tố xã hội, theo Triandis (1980), được định nghĩa là sự nội tâm hóa văn hóa chủ quan của các nhóm tham chiếu và các thỏa thuận giữa cá nhân trong các tình huống xã hội cụ thể.
Hậu quả nhận thức được được chia thành hai chiều: sự hài lòng của người tiêu dùng dự kiến (hậu quả ngắn hạn) và hậu quả lâu dài Sự hài lòng ngay lập tức phản ánh mong đợi của người tiêu dùng, trong khi hậu quả lâu dài liên quan đến niềm tin rằng hành vi nhất định sẽ được khen thưởng trong tương lai, như cơ hội tham gia vào công việc có ý nghĩa hơn (Huaxin Peng và cộng sự, 2022; Thompson et al., 1991).
Trong nghiên cứu hành vi vay trực tuyến, việc xác định các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định của khách hàng là rất quan trọng Phân tích các yếu tố này sẽ giúp đưa ra giải pháp phù hợp và hiệu quả cho các tổ chức cho vay trực tuyến, đặc biệt là các ngân hàng thương mại.
Các lý thuyết nghiên cứu liên quan
1.3.1 Thuyết hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action - TRA)
Thuyết Hành động Hợp lý (Theory of Reasoned Action - TRA) là mô hình lý thuyết nổi tiếng trong tâm lý xã hội, được phát triển bởi Martin Fishbein và Icek Ajzen vào thập niên 1960 và 1970 TRA dựa trên mô hình giá trị kỳ vọng để giải thích hành vi có ý chí của con người, và vẫn giữ vai trò quan trọng trong lĩnh vực tâm lý học cũng như hành vi người tiêu dùng cho đến ngày nay.
Theo lý thuyết TRA, mỗi hành động của cá nhân đều được thúc đẩy bởi cơ sở và động lực trong quá trình ra quyết định Để đưa ra sự lựa chọn hợp lý, ý định và hành vi là những yếu tố quan trọng nhất Hành vi của người tiêu dùng phụ thuộc vào hai yếu tố chính: thái độ và chuẩn chủ quan.
Hình 1.2: Mô hình thuyết hành động hợp lý
Trong mô hình thuyết hành động hợp lý (TRA), niềm tin của người tiêu dùng về sản phẩm hoặc thương hiệu ảnh hưởng đến thái độ của họ, từ đó ảnh hưởng đến xu hướng mua sắm Thái độ này giúp giải thích lý do dẫn đến xu hướng mua hàng, trong khi xu hướng là yếu tố chính để hiểu hành vi tiêu dùng Một ưu điểm của mô hình TRA là phương pháp đo lường thái độ tương tự như mô hình thái độ đa thuộc tính, nhưng TRA cung cấp giải thích chi tiết hơn nhờ vào thành phần chuẩn chủ quan.
Nhược điểm của Thuyết hành động hợp lý TRA là khả năng dự đoán hành vi của người tiêu dùng bị hạn chế, đặc biệt khi các hành vi này không nằm trong tầm kiểm soát của họ Mô hình này không xem xét đầy đủ vai trò quan trọng của các yếu tố xã hội, mà thực tế có thể ảnh hưởng quyết định đến hành vi cá nhân (Grandon & Peter P Mykytyn 2004; Werner 2004).
1.3.2 Thuyết hành vi dự định (Theory of Planned Behavior - TPB)
Thuyết hành vi dự định (TPB) được phát triển bởi Ajzen vào năm 1991, kế thừa từ lý thuyết hành động hợp lý (TRA) của Ajzen và Fishbein TPB ra đời nhằm khắc phục những hạn chế của TRA, khi mà lý thuyết này chỉ tập trung vào các yếu tố lý trí mà bỏ qua ảnh hưởng của yếu tố xã hội Để giải quyết vấn đề này, TPB đã bổ sung biến hành vi kiểm soát cảm nhận, đại diện cho các nguồn lực cần thiết của cá nhân để thực hiện một hành động cụ thể.
Hình 1.3: Mô hình thuyết hành vi dự định
Nhân tố mới bao gồm nhận thức kiểm soát, thái độ và chuẩn chủ quan, tất cả đều ảnh hưởng đến ý định thực hiện hành vi của một cá nhân, theo thuyết hành vi dự định.
Mô hình TPB (Theory of Planned Behavior) được coi là hiệu quả hơn mô hình TRA (Theory of Reasoned Action) trong việc dự đoán và giải thích hành vi của khách hàng, đặc biệt trong cùng một bối cảnh nghiên cứu.
1.3.3 Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM)
Mô hình Chấp nhận Công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM) là lý thuyết phổ biến trong nghiên cứu hành vi người dùng công nghệ, giải thích các yếu tố thúc đẩy việc tiếp nhận và sử dụng công nghệ mới, bao gồm cả trí tuệ nhân tạo (AI) Được phát triển bởi GS Fred Davis tại Đại học Công nghệ Texas vào những năm 1980, TAM tập trung vào hai yếu tố quan trọng: Tính hữu ích, tức mức độ người dùng cảm thấy công nghệ mang lại lợi ích, và Tính dễ sử dụng, phản ánh sự thuận tiện khi sử dụng công nghệ.
Hình 1.4: Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM)
(Nguồn: Fred Davis và cộng sự, 1989)
Nghiên cứu của Venkatesh và cộng sự khẳng định rằng dự định hành vi là yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến việc sử dụng công nghệ của người tiêu dùng Dự định hành vi được hình thành từ các yếu tố như hiệu quả mong đợi, nỗ lực mong đợi, ảnh hưởng của xã hội và điều kiện thuận tiện Ngoài ra, các yếu tố trung gian như giới tính, độ tuổi, kinh nghiệm và sự tự nguyện sử dụng cũng có tác động gián tiếp đến dự định hành vi thông qua các yếu tố chính.
Hình 1.5: Mô hình hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT)
(Nguồn: Venkatesh and cộng sự, 2003)
Theo lý thuyết, ba yếu tố chính ảnh hưởng trực tiếp đến ý định sử dụng hệ thống bao gồm hiệu quả mong đợi, nỗ lực mong đợi và ảnh hưởng xã hội Hai yếu tố quan trọng khác tác động đến hành vi sử dụng hệ thống là dự định hành vi và các điều kiện thuận lợi Thêm vào đó, các yếu tố bên ngoài như giới tính, độ tuổi, kinh nghiệm và tính tự nguyện trong việc sử dụng cũng có ảnh hưởng điều chỉnh đến ý định sử dụng hệ thống.
Hiệu quả mong đợi là mức độ mà cá nhân tin rằng việc sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ giúp họ nâng cao hiệu suất công việc.
Nỗ lực mong đợi đề cập đến mức độ dễ dàng trong việc sử dụng hệ thống, trong khi ảnh hưởng xã hội phản ánh mức độ mà cá nhân cảm nhận rằng những người quan trọng như gia đình và bạn bè khuyến khích họ sử dụng hệ thống đó.
Các điều kiện thuận lợi: mức độ một cá nhân tin rằng tổ chức và kỹ thuật sẽ hỗ trợ trong việc sử dụng hệ thống
Các yếu tố ngoại vi như giới tính, độ tuổi, kinh nghiệm và tự nguyện sử dụng không trực tiếp tác động đến ý định hành vi, nhưng vẫn có mối liên hệ quan trọng trong việc hình thành ý định sử dụng hệ thống.
Mô hình UTAUT được phát triển nhằm giải thích hành vi chấp nhận và sử dụng công nghệ của người tiêu dùng một cách chính xác và hợp lý Theo nghiên cứu của Venkatesh (2003), UTAUT cho thấy sự vượt trội khi giải thích đến 70% ý định sử dụng, trong khi các mô hình lý thuyết trước đó chỉ giải thích được từ 30 đến 45%.
1.3.4 Thuyết chấp nhận thương mại điện tử (Electronic Commerce Adoption
Bauer (1960) lần đầu tiên đề xuất nhân tố Cảm nhận rủi ro trong hành vi người tiêu dùng, nhấn mạnh rằng niềm tin về cảm nhận này là yếu tố quyết định đến hành vi khách hàng Ông cho rằng cảm nhận rủi ro không chỉ ảnh hưởng đến quyết định mua sắm mà còn là nhân tố chính trong việc chuyển đổi hành vi của người tiêu dùng.
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỀ XUẤT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Khái quát chung về hoạt động cho vay online của các ngân hàng thương mại ở Việt Nam
2.1.1.1 Quá trình hình thành và phát triển hoạt động cho vay online tại Việt Nam
Trong thời đại công nghệ số hiện nay, vay vốn đã trở nên dễ dàng hơn với khái niệm "ngân hàng cho vay online" Dịch vụ vay trực tuyến từ các ngân hàng uy tín mang lại sự tiện lợi, nhanh chóng và linh hoạt, giúp khách hàng giải quyết nhu cầu tài chính mọi lúc mọi nơi mà không cần trải qua thủ tục phức tạp hay thời gian chờ đợi lâu.
Khi vay ngân hàng, nhiều người thường lo lắng về thủ tục phức tạp và thời gian chờ đợi để hoàn tất hồ sơ và nhận tiền giải ngân Ngay cả với khoản vay cầm cố sổ tiết kiệm, khách hàng vẫn phải đến trực tiếp quầy để thực hiện các thủ tục cần thiết và chờ phê duyệt.
Anh Thanh Sơn ở Quảng Nam chia sẻ rằng việc vay tiền từ ngân hàng để tiêu dùng thường mất thời gian, điều này khiến anh gặp khó khăn trong những trường hợp cần tiền gấp Anh cảm thấy phương pháp vay truyền thống không hiệu quả khi phải chờ đợi, dẫn đến việc lỡ mất cơ hội.
Trong bối cảnh đại dịch Covid-19, khách hàng không ưu tiên việc đến quầy để thực hiện thủ tục vay vốn Hiểu được những lo lắng và nhu cầu thực tiễn này, các ngân hàng đã điều chỉnh dịch vụ để đáp ứng tốt hơn.
3 Nguồn: PvcomBank “Ngân hàng triển khai vay online: Người dân thêm an tâm mùa dịch”, 28/02/2022
Nhiều ngân hàng uy tín đã triển khai sản phẩm vay trực tuyến qua ngân hàng số, mang lại những ưu điểm nổi bật Sản phẩm này giúp tiết kiệm thời gian và giảm thiểu việc di chuyển của khách hàng.
Tính đến ngày 28/01/2024, Việt Nam có 49 ngân hàng, bao gồm 04 ngân hàng 100% vốn Nhà nước, 31 ngân hàng Thương mại Cổ phần, 09 ngân hàng 100% vốn nước ngoài, 02 ngân hàng Chính sách, 01 ngân hàng Hợp tác xã và 02 ngân hàng Liên doanh Với mạng lưới chi nhánh rộng khắp, ngân hàng đã trở thành dịch vụ thiết yếu mà hầu hết mọi người đều sử dụng Thị trường ngân hàng số dự kiến sẽ tăng trưởng với tỷ lệ CAGR 11,2% trong giai đoạn 2021 - 2026, nhờ vào sự chuyển đổi kỹ thuật số nhanh chóng và việc áp dụng công nghệ điện toán đám mây, cùng với sự gia tăng sử dụng điện thoại thông minh.
Tại Việt Nam, mô hình P2P Lending bắt đầu xuất hiện từ năm 2016 với sự ra đời của trang huydong.com Theo thống kê của NHNN, số lượng công ty Fintech đã tăng gấp 4 lần, từ 39 công ty vào cuối năm 2015 lên hơn 154 công ty vào cuối năm 2021 Trong số đó, có hơn 40 công ty hoạt động trong lĩnh vực cho vay ngang hàng như Tima, Trust Circle, Vay mượn, Lendmo, Wecash, và InterLoan.
Các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam đã bắt đầu triển khai cho vay trực tuyến, trong đó Techcombank dẫn đầu với dịch vụ "Techcombank Easy" ra mắt vào năm 2019 Dịch vụ này nhanh chóng thu hút sự quan tâm của người tiêu dùng nhờ tính tiện lợi và linh hoạt, cung cấp các khoản vay nhỏ từ 10 triệu đến 300 triệu đồng.
4 Nguồn: Minh Ngo, “Danh sách các Ngân hàng tại Việt Nam 01/2024”, 2024
P2P Lending là một hình thức cho vay trực tuyến mới, sử dụng công nghệ số để kết nối trực tiếp người vay và người cho vay, loại bỏ sự cần thiết của các tổ chức trung gian tài chính.
Ngành ngân hàng tại Việt Nam đã ghi nhận một bước tiến quan trọng khi cho phép người dùng thực hiện toàn bộ quy trình trực tuyến mà không cần đến chi nhánh Điều này mở ra xu hướng mới trong việc cung cấp dịch vụ tài chính trực tuyến, mang lại sự tiện lợi cho người tiêu dùng.
Hoạt động cho vay trực tuyến đã trở thành yếu tố quan trọng trong ngành tài chính – ngân hàng Theo báo cáo của NHNN (2024), ít nhất 28 tổ chức tín dụng đã áp dụng công nghệ vào quy trình cho vay Một số ngân hàng nổi bật trong lĩnh vực cho vay online bao gồm các tên tuổi như Trần Ninh (2024).
Ngân hàng Quốc Dân (NCB) cung cấp các sản phẩm vay tín chấp online uy tín, cho phép người vay có thể vay gấp 30 lần lương, tối đa lên đến 500 triệu đồng Để đăng ký, khách hàng chỉ cần cung cấp thông tin vay trên trang chủ của NCB Sau đó, đội ngũ nhân viên sẽ tiếp nhận và liên hệ để tư vấn, hỗ trợ quy trình vay tiếp theo.
VIB là ngân hàng uy tín chuyên cung cấp dịch vụ vay tín chấp online với lãi suất cạnh tranh từ 1.29% đến 1.9% mỗi tháng Khách hàng có thể vay trong khoảng thời gian từ 12 đến 60 tháng, với hạn mức tối đa lên đến 500 triệu đồng.
Vietcombank, ngân hàng thương mại lớn nhất Việt Nam, cung cấp dịch vụ vay tiền ngân hàng online với lãi suất chỉ từ 15%/năm Ngân hàng hỗ trợ người vay trong bước đăng ký online, nhưng yêu cầu gặp mặt trực tiếp với nhân viên để hoàn tất các thủ tục tiếp theo Khách hàng có thể chọn phương thức giải ngân qua chuyển khoản hoặc nhận tiền mặt, làm cho Vietcombank trở thành một trong những lựa chọn phổ biến cho vay trả góp hiện nay.
Vay online tại MBBank có điều kiện dễ dàng và quy trình đơn giản, giúp người vay tiếp cận nhanh chóng Ngân hàng cung cấp hạn mức vay thấu chi lên đến 200 triệu đồng trong vòng 1 năm với lãi suất cạnh tranh, mang lại nhiều lợi ích cho khách hàng.
Thuận lợi và khó khăn của ngân hàng thương mại Việt Nam khi phát triển dịch vụ cho vay online
dịch vụ cho vay online
Chính phủ Việt Nam, đặc biệt là Ngân hàng Nhà nước, đã cung cấp sự hỗ trợ mạnh mẽ và chủ động, tạo ra môi trường thuận lợi cho sự hoạt động và phát triển của các ngân hàng.
Ngành ngân hàng đang dẫn đầu trong việc đầu tư mạnh mẽ vào công nghệ với chi phí lớn, đồng thời liên tục đào tạo và tuyển dụng nhân viên chất lượng.
Ứng dụng CSDLQGvDC cùng với cơ chế thẩm định và phê duyệt tự động mang lại cơ hội lớn cho các ngân hàng trong việc giải quyết các vấn đề lo ngại Điều này giúp người dân dễ dàng tiếp cận vay vốn ngân hàng qua kênh số với lãi suất hợp lý.
14 Nguồn: PvcomBank “Ngân hàng triển khai vay online: Người dân thêm an tâm mùa dịch”, 28/02/2022
Vào thứ tư, người dân đã tích cực tham gia và sử dụng dịch vụ ngân hàng số, dẫn đến sự gia tăng đáng kể trong số lượng khách hàng mở tài khoản mới Tỷ lệ tài khoản thanh toán điện tử (TTKDTM) cũng đã tăng mạnh trong những năm gần đây.
Ngành ngân hàng đang đối mặt với nhiều khó khăn và thách thức trong việc phát triển sản phẩm cho vay online, mặc dù có nhiều cơ hội tiềm năng.
Mặc dù Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước đã triển khai nhiều chính sách hỗ trợ phát triển, nhưng việc cập nhật và sửa đổi các quy định pháp lý diễn ra chậm so với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ Các quy định cụ thể về bảo vệ người tiêu dùng trong lĩnh vực tài chính và bảo vệ thông tin cá nhân trước những rủi ro ngày càng tinh vi vẫn chưa được làm rõ.
Điều kiện hạ tầng công nghệ tại Việt Nam hiện nay còn hạn chế, không đáp ứng đủ yêu cầu cho sự phát triển công nghệ hiện đại, đặc biệt là trong lĩnh vực bảo mật Đầu tư vào công nghệ số cần một lượng vốn lớn để đảm bảo việc cập nhật và phát triển liên tục, tuy nhiên, hạ tầng công nghệ hiện tại chưa đáp ứng được nhu cầu này.
Khách hàng vay online tại ngân hàng cần cung cấp thông tin minh bạch và đầy đủ, nhưng lượng dữ liệu người dùng Việt Nam ngày càng lớn và phức tạp Các cơ sở dữ liệu như CSDL dân cư và CSDL định danh quốc gia chưa hoàn thiện và chia sẻ, dẫn đến khó khăn trong việc định danh khách hàng Hơn nữa, CSDL của ngành Ngân hàng và viễn thông cũng chưa đầy đủ do thiếu dữ liệu từ những đối tượng chưa tiếp cận dịch vụ tài chính Những vấn đề này đã ảnh hưởng nghiêm trọng đến việc quản trị rủi ro trong cho vay online tại các ngân hàng thương mại.
Nguồn nhân lực chất lượng cao là yếu tố then chốt đồng hành với công nghệ trong ngành Ngân hàng Hiện nay, ngành này đang đối mặt với tình trạng thiếu hụt nhân sự có chuyên môn sâu liên quan đến công nghệ, điều này ảnh hưởng đến khả năng phát triển và cạnh tranh.
Số lượng nhân lực được đào tạo trong nước hiện nay chưa đủ để đáp ứng nhu cầu thị trường, do các chương trình đào tạo chuyên ngành công nghệ tài chính – ngân hàng tại các trường đại học ở Việt Nam còn hạn chế.
Khách hàng khi vay online chưa ý thức đầy đủ về việc bảo mật thông tin cá nhân như họ tên, số chứng minh nhân dân, hộ chiếu, địa chỉ, ngày tháng năm sinh và số tài khoản, điều này tiềm ẩn nhiều rủi ro có thể ảnh hưởng đến quyền lợi của họ trong hoạt động tín dụng số tại ngân hàng thương mại Sản phẩm cho vay online vẫn còn mới lạ với nhiều người do sự e dè trước thông tin lừa đảo và thói quen đến trực tiếp chi nhánh để thực hiện thủ tục vay, điều này ảnh hưởng đến sự phát triển của sản phẩm trong tương lai gần.
Thị trường cho vay online của ngân hàng thương mại tại Việt Nam đang trong giai đoạn phát triển ban đầu, đối mặt với nhiều khó khăn và thách thức Tuy nhiên, tiềm năng phát triển và mở rộng sản phẩm này là rất lớn Gần đây, các ngân hàng đã có những bước tiến mạnh mẽ về chất lượng và sự đa dạng trong sản phẩm, dịch vụ, đồng thời nâng cao uy tín, tạo nền tảng vững chắc cho sự phát triển trong tương lai.
Mô hình nghiên cứu đề xuất và các giả thuyết
2.2.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Nghiên cứu hành vi khách hàng khi vay online tại ngân hàng thương mại (NHTM) ở Việt Nam vẫn còn hạn chế, mặc dù có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến quyết định của họ Dựa trên các nghiên cứu trước đây, tác giả xác định được 06 nhân tố quan trọng tác động đến hành vi khách hàng, bao gồm: (1) Chính sách lãi suất và phí, (2) Nhận thức tính dễ sử dụng, (3) An toàn bảo mật.
Chất lượng dịch vụ, điều kiện cho vay và ảnh hưởng xã hội là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến quyết định vay online tại ngân hàng thương mại Nghiên cứu hành vi khách hàng đã chỉ ra rằng các yếu tố này có tác động mạnh mẽ đến sự lựa chọn của người tiêu dùng khi tham gia vay vốn trực tuyến.
Thực trạng cho vay online tại các ngân hàng thương mại Việt Nam hiện nay cho thấy tiềm năng phát triển sản phẩm rất lớn Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi khách hàng khi vay online là cần thiết để hiểu rõ nhu cầu hiện tại và tương lai của khách hàng, đồng thời tìm ra hướng khắc phục những hạn chế còn tồn tại và khám phá những biến mới chưa được đề cập.
Dựa trên các lý thuyết và mô hình về hành vi khách hàng, cùng với việc tham khảo kết quả từ các nghiên cứu khác, tác giả đề xuất một nghiên cứu mới.
- 06 biến độc lập: (1) Chính sách lãi suất và phí, (2) Nhận thức tính dễ sử dụng,
(3) An toàn bảo mật, (4) Chất lượng dịch vụ, (5) Điều kiện cho vay và (6) Ảnh hưởng xã hội
- 04 biến điều tiết (biến nhân khẩu học): (1) Giới tính, (2) Độ tuổi, (3) Thu nhập,
- 01 biến phụ thuộc: Quyết định vay online tại NHTM
Dựa vào tổng quan nghiên cứu, tiếp thu các mô hình nghiên cứu đã có và thực trạng
VN hiện nay, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi khách hàng khi vay online tại”NHTM như sau:
Sơ đồ 2.1: Mô hình đề xuất nghiên cứu
2.2.2 Giả thuyết nghiên cứu a Chính sách lãi suất và phí
Lãi suất là chi phí sử dụng vốn, trong đó lãi suất cho vay được tính dựa trên tỷ lệ giữa số tiền lãi và số tiền vay (Tổng cục thống kê, 2016) Theo Minh Lan (2019), phí suất tín dụng là tỷ lệ phần trăm giữa chi phí thực tế mà người vay phải trả cho ngân hàng so với số tín dụng thực tế đã sử dụng trong một khoảng thời gian nhất định.
Lãi suất là yếu tố quan trọng trong việc thực hiện khoản vay, theo nghiên cứu của Omkar A Patil và các cộng sự (2019) Lương Trung Ngãi (2019) nhấn mạnh rằng lãi suất và phí cho vay thấp là lợi thế cạnh tranh giúp giữ chân khách hàng và thu hút khách hàng mới Nghiên cứu của Trần Khánh Bảo (2015), Hồ Phạm Thanh Lan (2015), và Lương Trung Ngãi (2019) cũng chỉ ra mối liên hệ chặt chẽ giữa chi phí vay vốn và quyết định vay của khách hàng Do đó, lãi suất thấp và các khoản phí hợp lý luôn là yếu tố được khách hàng ưu tiên khi có nhu cầu vay vốn.
Lãi suất và phí tín dụng đóng vai trò quan trọng trong quyết định vay online của khách hàng tại ngân hàng thương mại Chính sách này phụ thuộc vào nhiều yếu tố như mức độ rủi ro, thời hạn khoản nợ và sự cạnh tranh trên thị trường Mỗi ngân hàng áp dụng mức lãi suất khác nhau, tùy thuộc vào kỳ hạn và loại tiền, và có thể thực hiện thỏa thuận lãi suất riêng cho từng khách hàng.
Nghiên cứu của Frangos, Fragkos & Sotiropoulos (2012) chỉ ra rằng lãi suất là yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến quyết định vay vốn ngân hàng của khách hàng tại Hy Lạp Các tác giả cũng khuyến nghị rằng các nhà quản lý ngân hàng nên chú trọng vào việc cho vay cá nhân và điều chỉnh chính sách lãi suất bằng cách giảm lãi suất cho tất cả các loại hình cho vay.
Nghiên cứu của Siddique (2012) đã chỉ ra rằng các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến sự lựa chọn ngân hàng của khách hàng bao gồm lãi suất thấp, vị trí chi nhánh thuận tiện, đầu tư an toàn với trách nhiệm giải trình của chính phủ, đa dạng dịch vụ cung cấp và phí dịch vụ thấp.
Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng chính sách lãi suất và phí đóng vai trò quan trọng trong hành vi vay vốn của khách hàng, đặc biệt là vay online Để thu hút nhiều khách hàng vay online tại ngân hàng thương mại, lãi suất cần phải linh hoạt và phù hợp với từng khoản vay cũng như từng đối tượng khách hàng Đây chính là yếu tố mà tác giả muốn đo lường trong nghiên cứu Trên cơ sở đó, tác giả đưa ra giả thuyết.
H1: “Chính sách lãi suất và phí có ảnh hưởng đến hành vi khách hàng khi vay online tại NHTM” b Nhận thức tính dễ sử dụng
Nhận thức tính dễ sử dụng là mức độ mà người dùng tin rằng việc sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ không tốn nhiều nỗ lực (Davis, 1986) Theo mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) của Fishbein và Ajzen (1975), nhận thức tính dễ sử dụng được xác định là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến quyết định vay online của khách hàng.
Trong các mô hình nghiên cứu như TRA, TPB, TAM, và UTAUT, việc phân tích hành vi người tiêu dùng trong việc chấp nhận và sử dụng sản phẩm ngân hàng mới cho thấy hai yếu tố quan trọng: tính dễ sử dụng và các điều kiện thuận lợi Những yếu tố này có ảnh hưởng đáng kể đến hành vi của khách hàng khi thực hiện vay online.
Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) được xây dựng bởi Davis và cộng sự vào năm 1989, dựa trên lý thuyết TRA Theo lý thuyết TAM, nhận thức về sự hữu ích của công nghệ có tác động lớn đến thái độ của người dùng trong việc chấp nhận và sử dụng hệ thống thông tin.
Khái niệm chất lượng dịch vụ đề cập đến việc cung cấp dịch vụ hiệu quả và trải nghiệm tích cực cho khách hàng Chất lượng dịch vụ liên quan mật thiết đến mức độ hài lòng của khách hàng và khả năng đáp ứng nhu cầu của họ.
Chất lượng dịch vụ là tổng hợp các yếu tố mà tổ chức hoặc cá nhân cung cấp cho khách hàng, bao gồm sự chuyên nghiệp của nhân viên, thời gian phản hồi nhanh chóng, khả năng đáp ứng nhu cầu khách hàng, sự chu đáo và tử tế trong giao tiếp, cũng như hiệu quả của quy trình cung cấp dịch vụ Điều này không chỉ tạo ra giá trị cho khách hàng mà còn nâng cao trải nghiệm của họ.
Phương pháp nghiên cứu
2.2.3 Xây dựng bảng hỏi khảo sát
Dựa trên các lý thuyết và nghiên cứu trước đây, chúng tôi đã tiến hành khảo sát thông qua việc xây dựng bảng hỏi về dịch vụ E-banking Bảng hỏi nhận được phản hồi tích cực, cho thấy nó dễ hiểu và không chứa các nội dung không liên quan đến khảo sát Nội dung của bảng hỏi bao gồm các khía cạnh chính của dịch vụ E-banking.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ khám phá đề tài nghiên cứu về dịch vụ ngân hàng điện tử, với mục đích làm rõ tầm quan trọng và ý nghĩa của việc nghiên cứu lĩnh vực này trong bối cảnh phát triển công nghệ hiện đại Dịch vụ ngân hàng điện tử không chỉ mang lại sự tiện lợi cho người dùng mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động của các ngân hàng.
Trong phần thông tin cá nhân, người tham gia khảo sát được yêu cầu cung cấp thông tin cá nhân để phục vụ cho việc thống kê mô tả các biến điều tiết, cũng như làm tư liệu cho nghiên cứu các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Nội dung khảo sát được xây dựng dựa trên mô hình nghiên cứu, với phiếu trả lời sử dụng thang đo Likert 5 mức độ Người tham gia khảo sát sẽ dựa vào trải nghiệm và hiểu biết cá nhân về sản phẩm cho vay online của ngân hàng thương mại (NHTM) để điền đáp án Các mức độ đồng ý được phân loại như sau: 1 – Hoàn toàn không đồng ý; 2 – Không đồng ý; 3 – Bình thường trung lập; 4 – Đồng ý; 5 – Hoàn toàn đồng ý.
Kích thước mẫu nghiên cứu phụ thuộc vào phương pháp phân tích Theo Gorsuch
(1983) “Nghiên cứu có sử dụng phân tích nhân tố khám phá (Exploratory factor analysis
– EFA) nên cần ít nhất 200 quan sát”
Một số nhà nghiên cứu không đưa ra con số cụ thể mà thay vào đó nhấn mạnh tỷ lệ giữa kích thước mẫu và số lượng tham số cần ước lượng Theo Allergo IM & Munopathol (2011), kích thước mẫu tối thiểu cho mô hình hồi quy Binary Logistic được tính bằng công thức (10 * (k + 1)), trong đó k là số biến độc lập Áp dụng cho mô hình nghiên cứu với 6 biến độc lập, kích thước mẫu tối thiểu cần đạt 70 quan sát.
Theo nghiên cứu của Hair và các cộng sự (2006), khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA), kích thước mẫu tối thiểu cần đạt 50 mẫu, và lý tưởng hơn là 100 mẫu Tác giả đã chỉ ra rằng tỷ lệ quan sát trên biến đo lường là 5:1, tức là mỗi biến đo lường cần ít nhất 5 quan sát Với bảng hỏi gồm 37 biến quan sát trong nghiên cứu EFA, cỡ mẫu tối thiểu cần đạt là 185 quan sát.
Theo nghiên cứu của Nguyễn Đình Thọ (2011), kích thước mẫu tối thiểu cần thiết được xác định bằng công thức “𝑛 ≥ 50 + 8𝑝”, trong đó n là kích thước mẫu và p là số lượng biến độc lập trong mô hình Đối với đề tài nghiên cứu này, với p = 6, số quan sát tối thiểu cần thu thập là 98.
Nghiên cứu áp dụng hai phương pháp phân tích là phân tích nhân tố khám phá (EFA) và hồi quy, do đó, kích thước mẫu cần thiết phải đạt tối thiểu 185 quan sát để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của kết quả.
Để nâng cao chất lượng mô hình và giảm thiểu số lượng khảo sát không hợp lệ do lỗi, chúng tôi đã phát hành 350 bảng hỏi Số lượng bảng khảo sát thu về đáp ứng đầy đủ các điều kiện đã đề ra.
Thang đo thành phần tác động đến hành vi khách hàng khi vay online gồm 6 nhân tố (biến quan sát)
(1) Chính sách lãi suất và phí
(2) Nhận thức tính dễ sử dụng
Bảng 2.3: Hệ thống thang đo sử dụng nghiên cứu
Chính sách lãi suất và phí của ngân hàng được đánh giá là linh hoạt và phù hợp với từng đối tượng khách hàng.
Lãi suất và phí của Ngân hàng Thương mại (NHTM) thường thấp và ổn định hơn so với các dịch vụ cho vay trực tuyến khác Các nghiên cứu của cộng sự (2019), Trần Khánh Bảo (2015), Hồ Phạm Thanh Lan (2015), và Lương Trung Ngãi (2019) đã chỉ ra sự khác biệt này.
LSVP3 Tôi thấy ngân hàng có nhiều chương trình khuyến mại, ưu đãi lãi suất hấp dẫn khi vay online
LSVP4 Chính sách lãi suất và phí của NHTM mang lại sự an tâm cho tôi khi vay online tại NHTM
Nhận thức tính dễ sử dụng
DSD1 Tôi thấy giao diện, ngôn ngữ app, web vay online của NHTM rõ ràng, dễ hiểu
Huaxin Peng và cộng sự (2022); Fishbein và Ajzen (1975)
DSD2 Tôi nhận thấy việc truy cập, cài đặt và thao tác app, web rất đơn giản
DSD3 Tôi thấy rất tiện lợi và linh hoạt khi sử dụng dịch vụ vay online tại NHTM
DSD4 Việc sử dụng hệ thống vay online tại NHTM đối với tôi rất dễ dàng
ATBM1 Tôi thấy vay online tại NHTM không được bảo mật
Phạm Thị Thái Hà (2022); Abdullatif Zaky và cộng sự (2020); Laforet và Li
ATBM2 Tôi an tâm về công nghệ sử dụng trong cho vay online tại NHTM
ATBM3 Tôi thấy có thể có gian lận thất thoát tiền khi giải ngân online tại NHTM
ATBM4 Tôi e ngại sẽ mất thông tin nhạy cảm khi vay online tại NHTM
NHRR5 đảm bảo an toàn và bảo mật khi vay online tại ngân hàng thương mại, mang lại cho tôi sự an tâm về hệ thống này Chất lượng dịch vụ tại NHTM khiến tôi hài lòng với quy trình xác thực và phê duyệt nhanh chóng và hiệu quả.
57 dịch vụ CLDV2 Tôi muốn trải nghiệm sử dụng giao diện và tính năng cho vay online tại app/web của ngân hàng
Patrick O Ezepue (2018); Su Ghana và P Sheela (2021)
CLDV3 Tôi thấy NH xử lý nhanh, hiệu quả và sẵn sàng trợ giúp các vấn đề của tôi
CLDV4 Tôi thấy hài lòng với tốc độ phản hồi của hệ thống cho vay online
Tôi đánh giá cao sự chủ động trong việc chăm sóc khách hàng vay online từ các ngân hàng thương mại Điều kiện cho vay online tại ngân hàng rất đơn giản và dễ hiểu, giúp người vay dễ dàng tiếp cận và thực hiện các thủ tục cần thiết.
Nghiên cứu của Abdullatif Zaky và cộng sự (2020) cùng với Lương Trung Ngãi (2019) chỉ ra rằng điều kiện cho vay online của ngân hàng thương mại (NHTM) phù hợp với nhiều khách hàng Việc vay online tại NHTM không chỉ giúp tiết kiệm thời gian và chi phí mà còn cho phép người vay dễ dàng đáp ứng các điều kiện vay vốn Hơn nữa, điều kiện cho vay online tại NHTM đáp ứng tốt nhu cầu vay vốn của cá nhân, từ đó tạo ra ảnh hưởng tích cực đến xã hội.
AHXH1 Những người thân, bạn bè khuyên tôi nên sử dụng dịch vụ vay online tại NHTM
Huaxin Peng và cộng sự (2022);
AHXH2 Tôi nhận thấy nhiều người ưu tiên vay online tại
NHTM hơn các bên cho vay online khác
AHXH3 Mọi người đều cho rằng nên sử dụng hệ thống ngân hàng hiện đại
Nhiều người xung quanh tôi khuyên rằng tôi nên vay online tại ngân hàng thương mại (NHTM) vì họ đã có trải nghiệm tích cực với dịch vụ này Với sự gia tăng số lượng người vay online tại NHTM, tôi cũng muốn thử nghiệm sản phẩm vay online để xem nó có phù hợp với nhu cầu của mình hay không.
HVKH1 Tôi quyết định vay online tại NHTM
Huaxin Peng và cộng sự
HVKH2 Tôi sẽ giới thiệu sản phẩm vay online của NHTM tới những người xung quanh
HVKH3 Tôi sẽ tiếp tục sử dụng thêm nhiều sản phẩm vay online khác của NHTM
Phương pháp phân tích dữ liệu
Sau khi thu thập phiếu trả lời khảo sát, chúng tôi tiến hành đánh giá và phân loại các phiếu này Tiếp theo, chúng tôi nhập và mã hóa các số liệu thu được vào phần mềm SPSS 20.0 để phân tích.
Phân tích thống kê mô tả các biến điều tiết gồm: giới tính, độ tuổi, thu nhập và trình độ học vấn
Đánh giá độ tin cậy của thang đo được thực hiện thông qua hệ số Cronbach's Alpha Hệ số này có giá trị từ 0 đến 1, với giá trị cao hơn cho thấy độ tin cậy của thang đo càng lớn.
Khi đánh giá thang đo của các nhân tố, việc kiểm định Cronbach’s Alpha là cần thiết để xác định mức độ tương quan giữa các biến trong cùng một nhân tố Kết quả kiểm định giúp nhận diện các yếu tố có ý nghĩa và đóng góp thực sự vào nghiên cứu, đồng thời loại bỏ các biến không cần thiết Phương pháp này hỗ trợ trong việc phát hiện các biến không phù hợp trước khi tiến hành phân tích nhân tố EFA.
Theo Nunnally (1978), một thang đo tốt cần có độ tin cậy Cronbach’s Alpha từ 0.7 trở lên, điều này cũng được khẳng định bởi Hair và cộng sự (2009) Tuy nhiên, trong nghiên cứu khám phá sơ bộ, ngưỡng Cronbach’s Alpha 0.6 có thể chấp nhận Hệ số Cronbach's Alpha càng cao thì độ tin cậy của thang đo càng lớn Cristobal và cộng sự (2007) nhấn mạnh rằng một thang đo tốt cần có giá trị Corrected Item – Total Correlation từ 0.3 trở lên Do đó, khi kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, các biến quan sát với hệ số Corrected Item – Total Correlation thấp cần được xem xét kỹ lưỡng.
59 hơn 0.3, cần xem xét loại bỏ biến quan sát đó Hệ số Corrected Item –Total Correlation càng cao, biến quan sát đó càng chất lượng
Trong nghiên cứu này, các biến đạt tiêu chuẩn được xác định bởi hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 Đồng thời, tiêu chuẩn chọn thang đo yêu cầu độ tin cậy Alpha phải đạt từ 0,6 trở lên, nhằm loại bỏ những biến không có ý nghĩa cho mô hình.
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) là một kỹ thuật phân tích định lượng nhằm rút gọn các biến đo lường, giúp chúng trở nên có ý nghĩa hơn EFA đánh giá hai giá trị quan trọng của thang đo: giá trị hội tụ và giá trị phân biệt Phân tích nhân tố giúp xác định mối tương quan giữa các biến quan sát, từ đó đánh giá tác động của các nhân tố đến hành vi của khách hàng khi vay online.
Hệ số tải nhân tố (Factor loading) là chỉ tiêu quan trọng để đảm bảo tính ý nghĩa của phân tích nhân tố khám phá (EFA) Khi chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0,3, kích thước mẫu cần phải trên 350 Nếu chọn Factor loading > 0,5, kích thước mẫu tối thiểu là 100, và với Factor loading > 0,75, kích thước mẫu chỉ cần khoảng 50 (Hair & ctg, 1998).
Factor loading ±0,3 là đạt điều kiện tối thiểu để giữ biến quan sát ở lại
Factor loading ± 0,5, Biến quan sát có ý nghĩa thống kê tốt
Factor loading ± 0,7, Biến quan sát có ý nghĩa thống kê rất tốt
Chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) là một chỉ số quan trọng để đánh giá sự phù hợp của phân tích nhân tố khám phá (EFA) Phân tích EFA được coi là đạt yêu cầu khi chỉ số KMO nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1.
Kiểm định Bartlett là một phương pháp thống kê quan trọng nhằm đánh giá giả thuyết rằng các biến quan sát không có mối tương quan với nhau trong tổng thể, đặc biệt trong việc nghiên cứu tác động của các nhân tố đến hành vi khách hàng khi vay online Giả thuyết H0 được đặt ra là "Các biến số không tự tương quan trong tổng thể" Khi kết quả kiểm định có giá trị sig ≤ 0,05, điều này cho thấy có ý nghĩa thống kê và các kết quả sẽ được sử dụng trong phân tích tiếp theo.
Tổng phương sai trích (Percentage of variance) phản ánh phần trăm biến thiên của các biến quan sát, cho biết mức độ giải thích của phân tích nhân tố Nếu coi biến thiên là 100%, giá trị này cho thấy phân tích nhân tố đã giải thích được bao nhiêu phần trăm Theo kinh nghiệm nghiên cứu, nếu tổng phương sai trích đạt từ 50% trở lên, mô hình EFA được coi là phù hợp.
Phân tích tương quan Pearson (r) được sử dụng để kiểm tra mối quan hệ giữa các biến trong mô hình Giá trị r gần 1 hoặc -1 cho thấy mối tương quan mạnh giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, trong khi giá trị r gần 0 chỉ ra tương quan tuyến tính yếu Mối quan hệ mạnh giữa các cặp biến độc lập và phụ thuộc là điều mong muốn, nhưng cần lưu ý rằng nếu các biến phụ thuộc có tương quan quá mạnh, điều này có thể dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến.
Phân tích hồi quy tuyến tính: Tác giả sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính theo phương trình hồi quy bội:
Xi là biến độc lập β0 là hằng số hồi quy βi là hệ số hồi quy ε là phần dư
Bảng ANOVA (Phân tích phương sai) được sử dụng để kiểm định sự khác biệt trong mô hình hồi quy tuyến tính đa biến, nhằm đánh giá độ tin cậy của mô hình và khả năng giải thích biến động của biến phụ thuộc Trong khóa luận này, kiểm định sự khác biệt sẽ giúp xác định liệu có sự khác biệt trong hành vi của khách hàng vay online dựa trên các giá trị của biến nhân khẩu học hay không.
Chương 2 kế thừa lý thuyết từ chương 1 để phân tích thực trạng cho vay online của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam Nghiên cứu xác định 6 yếu tố ảnh hưởng đến hành vi khách hàng khi vay online, bao gồm (1) Chính sách lãi suất và phí, (2) Nhận thức tính dễ sử dụng, (3) An toàn bảo mật, (4) Chất lượng dịch vụ, (5) Điều kiện cho vay, và (6) Ảnh hưởng xã hội Ngoài ra, 4 yếu tố điều tiết như giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn và thu nhập cũng được xem xét Tác giả đưa ra các giả thuyết nghiên cứu cho từng yếu tố và dự đoán tác động của chúng lên hành vi vay online của khách hàng.
Nghiên cứu hành vi khách hàng khi vay online tại NHTM được thực hiện thông qua các bước cụ thể như: thiết kế bản khảo sát, xác định mẫu nghiên cứu, phát triển thang đo và phân tích dữ liệu thu thập.
Tiếp tới chương 3 tác giả phân tích kết quả nghiên cứu, chỉ ra những hạn chế của mô hình và đề xuất hướng nghiên cứu trong tương lai
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi khách hàng khi vay online tại ngân hàng thương mại Việt Nam
ngân hàng thương mại Việt Nam
Bảng 3.1: Thống kê nhân khẩu học Đặc điểm Tần suất Phần trăm Độ tuổi
Nghiên cứu này khảo sát 350 người tham gia, với phân bố độ tuổi cho thấy phần lớn người tham gia nằm trong nhóm tuổi từ 20 đến 35 chiếm 30,3% Tiếp theo là nhóm tuổi từ 45 trở lên với 22,9%, nhóm từ 36 đến 45 tuổi chiếm 18,6%, và nhóm dưới 20 tuổi.
Tại Việt Nam, ngành ngân hàng hiện có tỉ lệ nhân lực trẻ chiếm ưu thế, với độ tuổi 63 chỉ đạt 28,3% Điều này cho thấy sự kết hợp giữa những người trẻ năng động và những cá nhân có kinh nghiệm dày dạn trong lĩnh vực này.
Trong bài viết này, tỷ lệ giới tính cho thấy sự chênh lệch nhẹ với 55,7% nam giới và 44,3% nữ giới Điều này phản ánh sự phân bổ tương đối cân bằng giữa hai giới, mặc dù nam giới vẫn chiếm ưu thế hơn một chút.
Theo khảo sát, đa số người tham gia có trình độ học vấn cao, với 35,7% đã hoàn thành bậc cao đẳng hoặc đại học, 34,9% có trình độ sau đại học, và 29,4% còn lại là phổ thông Điều này chỉ ra rằng nhóm khách hàng khảo sát sở hữu chuyên môn cao, phù hợp với sự phát triển công nghệ hiện đại trong ngành ngân hàng.
Phần lớn cá nhân có thu nhập từ 7 đến 20 triệu đồng chiếm 67,1%, tiếp theo là nhóm trên 25 triệu đồng với 26,9%, trong khi nhóm có thu nhập dưới 7 triệu đồng chỉ chiếm 6,0% Kết quả phân tích cho thấy thu nhập có ảnh hưởng đáng kể đến hành vi khách hàng khi sử dụng dịch vụ vay online tại ngân hàng thương mại.
3.1.2 Đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha
Bảng 3.2: Bảng kiểm định thang đo độc lập
MÃ HÓA Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến
Chính sách lãi suất và phí (LSVP) Cronbach’s Alpha = 0,866
An toàn bảo mật (ATBM) Cronbach’s Alpha = 0,832
Nhận thức tính dễ sử dụng (DSD) Cronbach’s Alpha = 0,8370
Chất lượng dịch vụ (CLDV) Cronbach’s Alpha = 0,827
CLDV5 12,36 13,320 ,556 ,815 Điều kiện cho vay (ĐKCV) Cronbach’s Alpha = 0,839 ĐKCV1 12,59 13,676 ,654 ,806 ĐKCV2 12,69 13,614 ,695 ,795 ĐKCV3 12,62 13,234 ,709 ,791 ĐKCV4 12,71 13,142 ,738 ,783 ĐKCV5 12,74 15,551 ,441 ,861 Ảnh hưởng xã hội (AHXH) Cronbach’s Alpha = 0,820
Hành Vi Khách Hàng (HVKH) Cronbach’s Alpha = 0,851
(Nguồn: Kết quả kiểm định theo phần mềm SPSS 20)
Kết quả kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach's Alpha cho thang đo độc lập trong nghiên cứu hành vi khách hàng khi vay online tại các ngân hàng thương mại Việt Nam cho thấy mức độ tin cậy cao.
Trong nghiên cứu, 65 biến được kiểm tra với giá trị Cronbach's Alpha lớn hơn 0,8, chứng tỏ tính nhất quán và độ tin cậy cao của thang đo Biến ATBM3 ("Tôi thấy có thể có gian lận thất thoát tiền khi giải ngân online tại NHTM") đã bị loại bỏ do hệ số tương quan biến tổng dưới 0,3, chỉ ra mối liên hệ yếu với các yếu tố khác trong mô hình Việc loại bỏ biến này là cần thiết để nâng cao tính ổn định và độ tin cậy của mô hình phân tích.
Chính sách lãi suất và phí (LSVP) có độ tin cậy cao với Cronbach's Alpha đạt 0,866 Các biến từ LSVP1 đến LSVP4 cho thấy mức độ tương quan biến tổng từ 0,654 đến 0,752, cho thấy tính đồng nhất cao và khả năng phản ánh chính xác chủ đề Chính sách lãi suất và phí.
An toàn bảo mật (ATBM) đạt hệ số Alpha là 0,832, cho thấy độ tin cậy cao trong việc đo lường Các biến ATBM1, ATBM2, ATBM4 và ATBM5 có hệ số tương quan biến tổng từ 0,624 đến 0,691, chứng minh rằng nhận thức về rủi ro được đánh giá một cách chính xác.
Tính dễ sử dụng (DSD) của dịch vụ vay online được đánh giá với hệ số Alpha đạt 0,837, cho thấy độ tin cậy cao Các biến DSD1 đến DSD4 có hệ số tương quan biến tổng từ 0,627 đến 0,696, củng cố thêm sự chính xác trong việc đo lường tính dễ sử dụng của dịch vụ này.
Chất lượng dịch vụ (CLDV) có hệ số Cronbach's Alpha đạt 0,827, cho thấy tính nhất quán cao trong các biến từ CLDV1 đến CLDV5, với hệ số tương quan biến tổng dao động từ 0,556 đến 0,704 Ngoài ra, điều kiện cho vay (ĐKCV) và ảnh hưởng xã hội (AHXH) cũng thể hiện mức độ tin cậy cao với các giá trị Alpha lần lượt là 0,839 và 0,820, phản ánh sự đồng nhất trong các yếu tố này ảnh hưởng đến quyết định của người tiêu dùng.
Hành vi khách hàng (HVKH) trong dịch vụ vay online cho thấy sự nhất quán và độ tin cậy cao với chỉ số Cronbach's Alpha đạt 0,851, phản ánh tính chính xác trong việc đo lường hành vi thực tế của khách hàng qua các biến HVKH1 đến HVKH3.
3.1.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Giả thuyết được đặt ra:
H0: Các biến quan sát trong phạm vi tổng thể không có mối quan hệ tương quan với nhau
H1: Các biến quan sát trong phạm vi tổng thể có mỗi quan hệ tương quan với nhau 3.1.3.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập
Bảng 3.3: Hệ số KMO và Bartlett’s Test của biến độc lập
Kiểm định Bartlett Giá trị Chi bình phương xấp xỉ
(Nguồn: Kết quả kiểm định theo phần mềm SPSS 20)
Kết quả phân tích EFA cho thấy hệ số KMO đạt 0.918, cho thấy dữ liệu rất phù hợp cho phân tích nhân tố Hệ số KMO trên 0.9 chỉ ra rằng các biến có mối liên hệ chặt chẽ, làm cho EFA trở nên hợp lệ và đáng tin cậy Hơn nữa, kết quả từ Kiểm định Bartlett cho thấy giá trị Chi bình phương khoảng 5522,039 với 231 bậc tự do và p-value là 0.000, bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận H1, khẳng định rằng các biến trong tổng thể có tương quan và phân tích nhân tố khám phá EFA là phù hợp, đồng thời mô hình hồi quy cũng có ý nghĩa.
Kiểm định phương sai trích của các yếu tố (Cumulative variance):
Bảng 3.4: Kết quả phân tích thông số Eigenvalue
Hệ số Eigenvalue khởi tạo Chỉ số sau khi trích Chỉ số sau khi xoay
(Nguồn: Kết quả kiểm định theo phần mềm SPSS 20)
Eigenvalue = 1.000 (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố)
Bài viết chỉ ra rằng có 6 nhân tố chính rút ra, với hệ số tổng phương sai trích đạt 66,689%, vượt mức 50% tiêu chuẩn Điều này cho thấy 66,689% sự thay đổi của các nhân tố được giải thích bởi các biến quan sát trong mô hình.
Kiểm định hệ số tải nhân tố (Factor Loading):
Bảng 3.5: Kết quả ma trận xuay nhân tố
AHXH5 ,604 ĐKCV5 ,723 ĐKCV4 ,626 ĐKCV2 ,610 ĐKCV3 ,598 ĐKCV1 ,544
(Nguồn: Kết quả kiểm định theo phần mềm SPSS 20)
Phân tích ma trận thành phần đã xoay (Rotated Component Matrix) được thực hiện thông qua phương pháp Phân tích Thành phần Chính (Principal Component Analysis) kết hợp với phương pháp xoay Varimax và chuẩn hóa Kaiser.
Đánh giá và thảo luận kết quả hồi quy
Dựa trên kết quả phân tích dữ liệu cho đề tài "CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN
HÀNH VI KHÁCH HÀNG KHI VAY ONLINE CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI TẠI VIỆT NAM" , về kết quả nghiên cứu như sau:
Chính sách lãi suất và phí (LSVP) có hệ số hồi quy 0.044, cho thấy mối quan hệ yếu giữa chính sách này và hành vi vay online Cụ thể, khi chính sách lãi suất và phí được cải thiện một đơn vị, hành vi vay online chỉ tăng nhẹ 0.044 đơn vị Điều này chỉ ra rằng trong bối cảnh nghiên cứu hiện tại, chính sách lãi suất và phí không phải là yếu tố chính ảnh hưởng đến quyết định vay của khách hàng.
Nhận thức về tính dễ sử dụng (DSD) có hệ số hồi quy 0.182, cho thấy mối quan hệ tích cực giữa cảm nhận dịch vụ vay online và hành vi vay online của khách hàng Cụ thể, khi khách hàng cảm thấy dịch vụ vay online dễ sử dụng hơn, khả năng thực hiện hành vi vay online cũng tăng lên Mỗi sự cải thiện một đơn vị trong nhận thức về tính dễ sử dụng đồng nghĩa với việc hành vi vay online tăng thêm 0.182 đơn vị.
Chất lượng dịch vụ (CLDV) có hệ số hồi quy 0.141, cho thấy tác động tích cực nhưng nhẹ hơn so với các biến khác Điều này chỉ ra rằng khi ngân hàng nâng cấp dịch vụ, sự cải thiện trong trải nghiệm khách hàng sẽ diễn ra, mặc dù mức độ ảnh hưởng không mạnh mẽ như các yếu tố khác.
80 chất lượng dịch vụ đối với khách hàng vay cũng sẽ làm tăng cường khả năng vay online của khách hàng
Hệ số hồi quy 0.248 cho thấy mối quan hệ mạnh mẽ giữa an toàn bảo mật và hành vi vay online Điều này chỉ ra rằng yếu tố an toàn bảo mật có ảnh hưởng đáng kể đến quyết định vay vốn của khách hàng; cụ thể, mỗi khi an toàn bảo mật tăng thêm một đơn vị, hành vi vay online cũng tăng 0.248 đơn vị.
Thang đo ảnh hưởng xã hội (AHXH) cho thấy có mối quan hệ tích cực nhẹ với hệ số hồi quy là 0.167 Điều này phản ánh rằng áp lực và chuẩn mực xã hội có thể tác động đến quyết định vay online của cá nhân, với mỗi sự gia tăng trong nhận thức về ảnh hưởng xã hội.
Điều kiện cho vay (ĐKCV) có hệ số hồi quy 0.434, cho thấy đây là yếu tố ảnh hưởng mạnh mẽ nhất đến hành vi vay online Sự quan trọng của điều kiện cho vay online từ ngân hàng được nhấn mạnh, vì mỗi cải thiện và thay đổi chính sách hợp lý sẽ dẫn đến sự gia tăng đáng kể 0.434 đơn vị trong hành vi vay online.
Phân tích kết quả nghiên cứu
Có ảnh hưởng Không ảnh hưởng
Hình 3.2: Mô hình kết quả nghiên cứu Bảng 3.15: Tổng hợp kết quả các giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết Diễn giải Kết quả
H1 Giả thuyết H1: “Chính sách lãi suất và phí” có ảnh hưởng (+) đến hành vi của khách hàng khi sử dụng dịch vụ cho vay online tại NHTM Bác bỏ
H2 Giả thuyết H2: “Nhận thức tính dễ sử dụng” có ảnh hưởng (+) đến hành vi của khách hàng khi sử dụng dịch vụ cho vay online tại NHTM Chấp nhận
H3 Giả thuyết H3: “Chất lượng dịch vụ” có ảnh hưởng (+) đến hành vi của khách hàng khi sử dụng dịch vụ cho vay online tại NHTM Chấp nhận
Chính sách lãi suất và phí
Nhận thức tính dễ sử dụng Chất lượng dịch vụ
An toàn bảo mật Ảnh hưởng xã hội
Hành vi khách hàng Điều kiện cho vay
H4 Giả thuyết H4: “An toàn bảo mật” có ảnh hưởng (+) đến hành vi của khách hàng khi sử dụng dịch vụ cho vay online tại NHTM Chấp nhận
H5 Giả thuyết H5: “Ảnh hưởng xã hội” có ảnh hưởng (+) đến hành vi của khách hàng khi sử dụng dịch vụ cho vay online tại NHTM Chấp nhận
H6 Giả thuyết H6: “Điều kiện cho vay” có ảnh hưởng (+) đến hành vi của khách hàng khi sử dụng dịch vụ cho vay online tại NHTM Chấp nhận
Hạn chế của mô hình nghiên cứu
Nghiên cứu này đã xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi của khách hàng khi vay online tại ngân hàng thương mại Mặc dù có những đóng góp quan trọng, bài nghiên cứu vẫn tồn tại một số hạn chế cần được khắc phục.
Dữ liệu thu thập từ khảo sát với số lượng 350 phiếu chưa mang tính khách quan cao, vẫn còn mang tính chủ quan của tác giả
Cuộc khảo sát chỉ được thực hiện trong số người quen của tác giả, vì vậy kết quả có thể khác nhau khi áp dụng cho khách hàng ở khu vực hoặc đối tượng khác.
Khách hàng tham gia khảo sát thường có tâm lý e ngại, điều này dẫn đến việc họ không phản ánh chính xác suy nghĩ của bản thân, từ đó làm cho kết quả khảo sát không hoàn toàn chính xác.
Phạm vi nghiên cứu hạn hẹp chỉ dừng lại ở việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi khách hàng khi vay online tại NHTM
Nghiên cứu cho thấy rằng 69,5% sự biến thiên trong hành vi khách hàng có thể được giải thích bởi 6 biến độc lập Điều này cho thấy vẫn còn nhiều yếu tố khác ảnh hưởng đến hành vi khách hàng mà tác giả chưa xác định được.
Hướng nghiên cứu trong tương lai
Nghiên cứu trong tương lai cần cải thiện phương pháp chọn mẫu và mở rộng quy mô mẫu nghiên cứu để đảm bảo tính đại diện cho tổng thể, từ đó nâng cao độ chính xác của mô hình nghiên cứu.
Để cải thiện độ giải thích của mô hình, nghiên cứu trong tương lai cần nâng cao các tiêu chí đánh giá thang đo và kết hợp nhiều phương pháp nghiên cứu định tính, định lượng, cùng với ý kiến từ các chuyên gia Điều này sẽ giúp hoàn thiện thang đo sát với thực tế và bổ sung các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi khách hàng khi vay online tại ngân hàng thương mại.
Tác giả kết luận rằng có năm yếu tố ảnh hưởng đến hành vi của khách hàng khi vay online tại ngân hàng thương mại, bao gồm: (1) Nhận thức về tính dễ sử dụng, (2) An toàn và bảo mật.
Chất lượng dịch vụ và điều kiện cho vay đóng vai trò quan trọng trong hành vi của khách hàng khi sử dụng dịch vụ cho vay online tại ngân hàng thương mại Ngoài ra, việc xem xét ảnh hưởng xã hội cũng là yếu tố cần thiết để bác bỏ giả thuyết rằng "chính sách lãi suất và phí" có tác động tích cực đến quyết định của khách hàng.
Tác giả chỉ ra những hạn chế của mô hình nghiên cứu, bao gồm kết quả chưa có tính tổng quát cao, phạm vi nghiên cứu hạn chế và số liệu thiếu tính khách quan Dựa trên những vấn đề này, tác giả đề xuất các định hướng nghiên cứu cho tương lai.
Tiếp theo chương 4 đưa ra những đề xuất giải pháp phát triển nhóm khách hàng sử dụng dịch vụ vay online tại NHTM
MỘT SỐ ĐỀ XUẤT NHẰM PHÁT TRIỂN DỊCH VỤ CHO VAY
Định hướng phát triển sản phẩm cho vay online
Một trong những mục tiêu quan trọng của kế hoạch chuyển đổi số ngành Ngân hàng là đạt tối thiểu 50% các khoản vay nhỏ lẻ và vay tiêu dùng của công ty tài chính, ngân hàng thương mại thông qua kênh số hóa và tự động vào năm 2025.
Thống đốc NHNN và Lãnh đạo Bộ Công an đã ký kết Kế hoạch phối hợp thực hiện Đề án 06, nhằm phát triển ứng dụng dữ liệu về dân cư, định danh và xác thực điện tử Mục tiêu của đề án này là làm sạch 26 triệu hồ sơ khách hàng trong cơ sở dữ liệu thông tin tín dụng quốc gia, phục vụ cho hoạt động cho vay trực tuyến trong giai đoạn 2022-2025, với tầm nhìn đến năm 2030.
Để thích ứng với biến động thị trường, cần triển khai các chính sách ưu đãi, phí và lãi suất hợp lý Thủ tướng Chính phủ đã ký Chỉ thị số 14/CT-TTg ngày 2/5/2024, yêu cầu Ngân hàng Nhà nước chỉ đạo các tổ chức tín dụng thực hiện các giải pháp nhằm giảm lãi suất cho vay trong năm 2024.
Tăng cường khả năng tiếp cận vốn tín dụng là cần thiết để hỗ trợ người dân và doanh nghiệp phát triển sản xuất kinh doanh Đồng thời, cần thiết lập hệ thống biện pháp phòng ngừa rủi ro và bảo vệ thông tin khách hàng vay, nhằm gia tăng lòng tin của khách hàng đối với hệ thống bảo mật của ngân hàng.