BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN BÁ MINH ĐĂNG CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNG DỊCH VỤ FINTECH TRONG
PHẦN MỞ ĐẦU
Đặt vấn đề
Kỷ nguyên số và Cách mạng công nghiệp 4.0, với sự phát triển vượt bậc của công nghệ thông tin và truyền thông, đã tạo ra những thay đổi sâu sắc trong mọi lĩnh vực, đặc biệt là kinh tế Ngành ngân hàng, với vai trò quan trọng trong hệ thống tài chính, đang đối mặt với cả thách thức và cơ hội lớn từ làn sóng đổi mới này Sự phát triển của công nghệ tài chính (Fintech) đã trở thành xu hướng tất yếu, kết hợp giữa tài chính truyền thống và công nghệ tiên tiến, cung cấp giải pháp đổi mới và làm thay đổi cách cung cấp dịch vụ tài chính, nhất là trong lĩnh vực thanh toán cho khách hàng cá nhân.
Thuật ngữ Fintech bao gồm nhiều dịch vụ tài chính như ngân hàng trực tuyến, thanh toán kỹ thuật số, công nghệ blockchain và các ứng dụng tài chính khác Sự phát triển của FinTech đã thúc đẩy nền kinh tế số, đặc biệt tại Trung Quốc, Ấn Độ và Vương quốc Anh Các sản phẩm FinTech như ví điện tử, tiền điện tử, cho vay ngang hàng (P2P), huy động vốn từ cộng đồng và công nghệ bảo hiểm (InsureTech) đã trở thành giải pháp tài chính thay thế cho cả cá nhân và doanh nghiệp Bài viết này sẽ phân tích sự phức tạp trong việc áp dụng Fintech, tập trung vào các yếu tố quyết định việc sử dụng dịch vụ tại Techcombank, một trong những ngân hàng hàng đầu tại Việt Nam.
Techcombank là một tổ chức tài chính hàng đầu tại Việt Nam, nổi bật với cách tiếp cận tiên phong trong việc tích hợp công nghệ Fintech vào hoạt động của mình Ngân hàng này không chỉ cải thiện trải nghiệm cho khách hàng cá nhân (KHCN) mà còn tối ưu hóa việc cung cấp dịch vụ tài chính, đặc biệt tại Thành phố Hồ Chí Minh - trung tâm kinh tế quan trọng của đất nước Fintech mang lại tiềm năng đổi mới mạnh mẽ, hứa hẹn cải thiện khả năng tiếp cận, hiệu suất và giảm chi phí trong lĩnh vực ngân hàng Tuy nhiên, quyết định của KHCN trong việc sử dụng dịch vụ Fintech vẫn bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác nhau.
Việc nhận diện và hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến chiến lược của ngân hàng như Techcombank là rất quan trọng để nâng cao trải nghiệm khách hàng Nghiên cứu này sẽ sử dụng phương pháp nghiên cứu hỗn hợp, bao gồm cả định tính và định lượng, nhằm kiểm tra các thông tin cần thiết Các yếu tố như độ dễ sử dụng, tính hữu ích, lòng tin và mức độ rủi ro sẽ được phân tích kỹ lưỡng để đánh giá tác động của chúng đối với việc chấp nhận dịch vụ Fintech.
Nghiên cứu này sẽ cung cấp những hiểu biết quý giá, hỗ trợ việc phát triển và ứng dụng dịch vụ Fintech tại Techcombank ở TP.HCM, cũng như cho các ngân hàng tương đương khác trên toàn cầu.
Mỗi chương của luận văn sẽ cung cấp một cái nhìn tổng quan chi tiết về việc áp dụng Fintech, sau đó phác thảo phương pháp nghiên cứu và phân tích dữ liệu thu thập được Luận văn sẽ thảo luận sâu rộng về các phát hiện, kết thúc bằng việc xem xét tác động của những phát hiện này và đưa ra các đề xuất cho hướng nghiên cứu tiềm năng trong tương lai.
Tính cấp thiết của đề tài
Fintech đang trở thành một lĩnh vực quan trọng trong ngành ngân hàng, với khả năng tối ưu hóa quy trình thanh toán và giao dịch Các dịch vụ Fintech không chỉ giúp khách hàng cá nhân tiết kiệm thời gian mà còn giảm thiểu chi phí Tại Việt Nam, sự phát triển của Fintech đang mở ra nhiều cơ hội mới cho người dùng và doanh nghiệp.
Hồ Chí Minh hiện nay vẫn gặp nhiều hạn chế trong việc hiểu rõ thị hiếu và các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Fintech trong thanh toán của khách hàng công nghệ.
Trong bối cảnh nhiều ngân hàng thương mại liên tục cung cấp dịch vụ Fintech cho khách hàng cá nhân, việc nghiên cứu và hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến sự lựa chọn dịch vụ Fintech của khách hàng trở nên vô cùng quan trọng và cạnh tranh Techcombank cũng không nằm ngoài xu hướng này trong chiến lược phát triển năm 2021.
Năm 2025, Techcombank sẽ đầu tư mạnh mẽ vào ba trụ cột chính: Số hóa, Dữ liệu và Nhân tài, nhằm hiện thực hóa tầm nhìn "chuyển đổi ngành tài chính, nâng tầm giá trị sống".
Mặc dù Techcombank đã nỗ lực phục vụ nhóm khách hàng cá nhân (KHCN), nhưng vẫn tồn tại nhiều bất cập Khảo sát về sự hài lòng của KHCN đối với các sản phẩm công nghệ tài chính cho thấy phản hồi tích cực và tiêu cực Cụ thể, chỉ số Net Promoter Score (NPS) cho thấy sự giảm sút từ 63% vào tháng Giêng xuống 60% vào tháng Năm và giữ nguyên cho đến tháng Tám năm 2023 Điều này chỉ ra rằng chiến lược mở rộng thị phần của Techcombank cần nghiên cứu kỹ lưỡng các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định của KHCN trong việc chấp nhận sử dụng sản phẩm công nghệ.
Hiểu rõ nhu cầu và xây dựng niềm tin từ khách hàng cá nhân (KHCN) là thách thức lớn trong việc chấp nhận dịch vụ Fintech tại Việt Nam, đặc biệt ở TP.HCM Nghiên cứu các yếu tố chính ảnh hưởng đến việc sử dụng dịch vụ này đòi hỏi khảo sát chi tiết, giúp nhà quản lý tại Techcombank nắm bắt nhu cầu và mong muốn của KHCN Qua đó, việc phát triển chiến lược cho các sản phẩm và dịch vụ tài chính mới sẽ được cải thiện, mở ra cơ hội lớn cho sự phát triển dịch vụ Fintech tại TP.HCM, nơi có tỷ lệ chấp nhận công nghệ cao và là một trong những trung tâm kinh tế lớn nhất Việt Nam.
Tác giả đã dựa trên những quan sát thực tế để chọn đề tài tốt nghiệp cao học với chủ đề “Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Quyết Định Sử Dụng Dịch Vụ Fintech.” Nghiên cứu này nhằm phân tích và làm rõ những yếu tố tác động đến quyết định của người tiêu dùng khi sử dụng dịch vụ tài chính công nghệ.
Nghiên cứu về Thanh Toán của Khách Hàng Cá Nhân tại Techcombank khu vực TP.HCM đã đưa ra một số kiến nghị và giải pháp nhằm phát triển dịch vụ công nghệ tài chính (Fintech) hiệu quả hơn Mục tiêu là nâng cao sự hài lòng của khách hàng cá nhân hiện hữu và thu hút thêm nhiều khách hàng mới sử dụng dịch vụ Fintech của Techcombank, góp phần vào sự phát triển chung của tổ chức tài chính này tại khu vực TP.HCM.
Mục tiêu của đề tài
Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ công nghệ tài chính Fintech trong thanh toán của khách hàng cá nhân tại Techcombank khu vực Thành phố Hồ Chí Minh là cần thiết Việc đánh giá những yếu tố này giúp hiểu rõ hơn về xu hướng và nhu cầu của người tiêu dùng Các yếu tố như độ tin cậy, tính tiện lợi, và chi phí dịch vụ đóng vai trò quan trọng trong quyết định của khách hàng Ngoài ra, sự phát triển của công nghệ và sự chấp nhận của người dùng cũng ảnh hưởng đến việc áp dụng các dịch vụ Fintech trong thanh toán.
Từ mục tiêu chính, tác giả xác định những mục tiêu cụ thể bao gồm:
Để tối ưu hóa quyết định sử dụng dịch vụ Fintech trong thanh toán tại ngân hàng Techcombank ở Thành phố Hồ Chí Minh, cần tìm hiểu và xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự lựa chọn của khách hàng.
Lượng giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến quyết định sử dụng dịch vụ Fintech trong thanh toán của khách hàng cá nhân tại ngân hàng Techcombank khu vực Thành phố Hồ Chí Minh.
Đề xuất các hàm ý quản trị nhằm nâng cao mức độ sử dụng dịch vụ công nghệ tài chính Fintech trong thanh toán của khách hàng tại ngân hàng Techcombank khu vực Thành phố Hồ Chí Minh.
Câu hỏi nghiên cứu
Quyết định sử dụng dịch vụ Fintech trong thanh toán của khách hàng cá nhân tại ngân hàng Techcombank khu vực Thành phố Hồ Chí Minh bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, bao gồm sự tiện lợi và nhanh chóng của dịch vụ, độ tin cậy và bảo mật thông tin, cũng như sự hiểu biết và nhận thức của khách hàng về công nghệ tài chính Bên cạnh đó, yếu tố chi phí giao dịch và chất lượng dịch vụ khách hàng cũng đóng vai trò quan trọng trong việc quyết định lựa chọn sử dụng dịch vụ Fintech.
Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến quyết định sử dụng dịch vụ Fintech trong thanh toán của khách hàng cá nhân tại ngân hàng Techcombank khu vực Thành phố Hồ Chí Minh rất quan trọng Các yếu tố này bao gồm độ tin cậy, tính tiện lợi, và sự an toàn trong giao dịch Khách hàng ngày càng ưu tiên các giải pháp thanh toán nhanh chóng và hiệu quả, đồng thời họ cũng quan tâm đến bảo mật thông tin cá nhân Việc hiểu rõ sự tác động của những yếu tố này sẽ giúp ngân hàng cải thiện dịch vụ và thu hút nhiều khách hàng hơn.
Để gia tăng mức độ sử dụng dịch vụ Fintech trong thanh toán của khách hàng cá nhân tại ngân hàng Techcombank khu vực Thành phố, cần tập trung vào việc cải thiện trải nghiệm người dùng thông qua giao diện thân thiện và dễ sử dụng Đồng thời, ngân hàng nên đẩy mạnh các chương trình khuyến mãi hấp dẫn và giáo dục khách hàng về lợi ích của dịch vụ Fintech Việc tăng cường bảo mật và đảm bảo an toàn thông tin cũng là yếu tố quan trọng để xây dựng niềm tin với khách hàng Cuối cùng, ngân hàng cần thường xuyên thu thập phản hồi từ người dùng để điều chỉnh và nâng cao chất lượng dịch vụ.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Luận văn nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Fintech trong thanh toán của khách hàng cá nhân tại Techcombank, khu vực Thành phố Hồ Chí Minh.
Phạm vi nghiên cứu: Đối tượng khảo sát: KHCN tại TP.HCM có sử dụng các dịch vụ Fintech trong thanh toán của Techcombank
Khảo sát nhằm thu thập ý kiến của KHCN về mức độ chấp nhận dịch vụ Fintech của Techcombank Dữ liệu sơ cấp dự kiến sẽ bao gồm 300 phiếu khảo sát và sẽ được phân tích bằng phần mềm SPSS 22.
• Về thời gian khảo sát: Dự kiến từ Tháng 1/ 2024 đến Tháng 3/ 2024.
Phương pháp nghiên cứu
Luận văn này áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng kết hợp với phương pháp nghiên cứu định tính để đảm bảo tính hiệu quả và khoa học Phương pháp định lượng sử dụng các kỹ thuật thống kê như phân tích nhân tố và phân tích hồi quy nhằm xác định mối quan hệ giữa các biến số, kiểm định giả thuyết và đưa ra kết luận khách quan Trong khi đó, phương pháp định tính thu thập thông tin sâu hơn về quan điểm và hành vi của đối tượng nghiên cứu thông qua phỏng vấn, thảo luận nhóm hoặc phân tích tài liệu Dữ liệu định tính sẽ được phân tích nội dung để xác định các chủ đề và yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Fintech Sự kết hợp giữa hai phương pháp này sẽ cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về vấn đề nghiên cứu, từ đó đưa ra những kết luận có giá trị thực tiễn Chi tiết về các phương pháp nghiên cứu sẽ được trình bày trong chương 3 của luận văn.
Đóng góp của đề tài
1.7.1 Đóng góp về mặt lý luận Đề tài này có thể đóng vai trò là nền tảng cho các nghiên cứu tương lai đối với quyết định sử dụng dịch vụ Fintech của tệp KHCN Những phát hiện của đề tài sẽ góp phần gia tăng hiểu biết và kiến thức về lĩnh vực này, từ đó tạo nền tảng cho các nghiên cứu chuyên sâu hơn Kết quả mang lại có thể được ứng dụng để xây dựng các mô hình dự đoán hành vi sử dụng dịch vụ Fintech của KHCN Từ đó, các ngân hàng có thể nâng cao hiệu quả hoạt động cũng như chất lượng dịch vụ Fintech, đáp ứng tốt hơn nhu cầu của KHCN
1.7.2 Đóng góp về mặt lý luận Đề tài này không chỉ góp phần mở rộng lý thuyết về Fintech mà còn mang đến những hiểu biết sâu sắc về các yếu tố tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ Fintech của KHCN tại Techcombank Kết quả nghiên cứu sẽ cung cấp giá trị thực tiễn quan trọng cho Techcombank và KHCN của tổ chức này
Nghiên cứu này cung cấp bằng chứng thực nghiệm về tác động của các yếu tố đến quyết định sử dụng dịch vụ Fintech của khách hàng cá nhân tại Techcombank, hỗ trợ Ban lãnh đạo trong việc hoạch định chính sách và chiến lược kinh doanh phù hợp Điều này giúp khắc phục hạn chế trong triển khai dịch vụ và công nghệ, từ đó hoàn thiện và mở rộng hệ thống Fintech tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Kỹ Thương Việt Nam, gia tăng số lượng khách hàng sử dụng dịch vụ Đồng thời, nghiên cứu cũng cung cấp thông tin quan trọng cho khách hàng cá nhân, giúp họ đưa ra quyết định sử dụng dịch vụ Fintech Các ngân hàng khác có thể tham khảo luận văn này như một nguồn tài liệu học thuật về các yếu tố ảnh hưởng đến dịch vụ Fintech hiện nay.
Kết cấu của luận văn
Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu
Chương 2: Cơ sở nghiên cứu
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Kết quả nghiên cứu
Chương 5: Kết luận và hàm ý quản trị
Chương này giải thích lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu và các câu hỏi nghiên cứu cụ thể, nhằm định hướng vào những vấn đề quan trọng và khả thi Phạm vi và đối tượng nghiên cứu được xác định rõ ràng, đảm bảo tính chính xác, hiệu quả và khả năng thực nghiệm Tác giả hy vọng rằng kết quả nghiên cứu sẽ đóng góp giá trị cho cả lĩnh vực khoa học và thực tiễn.
TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU
Lý thuyết về dịch vụ Fintech
Công nghệ Tài chính (Fintech) đại diện cho sự kết hợp giữa tài chính truyền thống và công nghệ hiện đại, nhằm cải thiện việc cung cấp sản phẩm và dịch vụ tài chính Sự giao thoa này không chỉ tạo ra một môi trường tài chính hiệu quả hơn mà còn giúp người dùng tiếp cận dễ dàng và phù hợp hơn với nhu cầu của họ.
Fintech là thuật ngữ bao gồm nhiều dịch vụ và ứng dụng trong lĩnh vực tài chính, từ thanh toán kỹ thuật số, ngân hàng trực tuyến, đến tư vấn tự động (robo-advising), công nghệ bảo hiểm (insurtech), công nghệ blockchain và tiền điện tử Những dịch vụ này nhằm nâng cao trải nghiệm của khách hàng, tăng cường hiệu quả hoạt động và cung cấp các phương thức quản lý giao dịch tài chính mới, sáng tạo.
Fintech đang mở rộng với nhiều ứng dụng thực tiễn như nền tảng giáo dục tài chính, ứng dụng đầu tư và tiết kiệm, huy động vốn cộng đồng và cho vay ngang hàng Công nghệ tài chính này đang thay đổi ngành tài chính bằng cách cung cấp các lựa chọn thay thế cho dịch vụ truyền thống của ngân hàng, thúc đẩy chủ động hóa trong quản lý tài chính và nâng cao trải nghiệm người dùng.
Sự phát triển của Fintech hiện nay không chỉ giới hạn ở các công ty khởi nghiệp, mà còn thu hút sự tham gia của các tổ chức tài chính lớn và ngân hàng truyền thống Việc ứng dụng công nghệ trong trải nghiệm tài chính tại các ngân hàng thương mại đang được cải thiện nhờ vào đổi mới kỹ thuật, khung pháp lý và quy định nội bộ Điều này góp phần gia tăng tính cạnh tranh và mang đến trải nghiệm khách hàng tốt nhất.
Fintech là sự giao thoa giữa công nghệ và tài chính, nhằm nâng cao hiệu suất, cải thiện khả năng tiếp cận và thúc đẩy sự phát triển khoa học công nghệ trong ngành tài chính.
2.1.2 Lịch sử và phát triển của Fintech tại Việt Nam
Sự phát triển của Fintech tại Việt Nam không chỉ là một xu hướng tạm thời mà còn là minh chứng cho những tiến bộ vượt bậc trong công nghệ và tài chính Từ đầu những năm 2000, với sự gia tăng nhanh chóng của người dùng Internet và khả năng tiếp cận công nghệ, Fintech đã bắt đầu xuất hiện tại Việt Nam Giai đoạn đầu này đánh dấu sự ra đời của các cổng thanh toán trực tuyến và ví điện tử, mở ra cơ hội cho chuyển đổi số trong ngành ngân hàng và dịch vụ tài chính Fintech đã cách mạng hóa cách thức người dân tiếp cận và sử dụng dịch vụ tài chính, góp phần thúc đẩy phát triển kinh tế - xã hội của đất nước.
Thị trường Fintech Việt Nam đã trải qua giai đoạn tăng trưởng ấn tượng trong những năm gần đây, với sự gia tăng mạnh mẽ về số lượng và khả năng thu hút vốn đầu tư Mặc dù Fintech xuất hiện từ năm 2017, nhưng giai đoạn 2020-2021 đã chứng kiến sự bùng nổ thực sự, với giá trị giao dịch đạt 4,4 tỷ USD vào năm 2017 và dự kiến tăng lên 7,8 tỷ USD vào năm 2020, cho thấy tiềm năng lớn trong việc thúc đẩy phát triển kinh tế - xã hội 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 đó 70% là các công ty khởi nghiệp, tạo nên một hệ sinh thái Fintech năng động và đa dạng.
Sự phát triển của Fintech tại Việt Nam được thúc đẩy bởi nền kinh tế Internet đạt 21 tỷ USD vào năm 2021, đứng thứ 14 châu Á và 70 toàn cầu Nhu cầu về dịch vụ tài chính tiện lợi và nhanh chóng ngày càng tăng, cùng với chính sách khuyến khích từ chính phủ, đã tạo điều kiện thuận lợi cho các doanh nghiệp Fintech Sự hợp tác giữa các tổ chức tài chính truyền thống và các công ty Fintech cũng góp phần nâng cao khả năng cạnh tranh và đổi mới sản phẩm Với những tiến bộ mạnh mẽ, Fintech Việt Nam dự kiến sẽ phát triển bùng nổ trong tương lai, thúc đẩy nền kinh tế số và mang lại lợi ích cho người dân và doanh nghiệp.
Giai đoạn này chứng kiến sự xuất hiện của các "ông lớn" Fintech như MoMo, Payoo và VNPAY, đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong thị trường thanh toán trực tuyến tại Việt Nam Những công ty này cung cấp các phương thức thanh toán tiện lợi, an toàn và nhanh chóng, góp phần thay đổi thói quen thanh toán truyền thống và thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của thương mại điện tử.
Trong những năm gần đây, sự hợp tác giữa các công ty Fintech và ngân hàng đã trở nên phổ biến, với hơn 90% công ty Fintech hoạt động theo mô hình này (Nghiêm Thanh Sơn, 2020) Tất cả các công ty Fintech được Ngân hàng Nhà nước Việt Nam cấp phép trong lĩnh vực trung gian thanh toán đều hợp tác với ngân hàng, nhằm tận dụng lợi thế của cả hai bên Mục tiêu của sự hợp tác này là cung cấp cho khách hàng cá nhân (KHCN) những sản phẩm và dịch vụ chất lượng cao, mang lại lợi ích tốt hơn và tiết kiệm hơn Nhờ vào sự kết hợp này, KHCN có thể tiếp cận nhiều dịch vụ ngân hàng qua Internet và thiết bị di động, ngay cả khi không thể đến ngân hàng trực tiếp.
Mặc dù Fintech mang lại nhiều lợi ích và phù hợp với xu hướng công nghệ hiện nay, nhưng nó cũng đặt ra vấn đề về bảo mật thông tin, lo ngại về an toàn tài chính và thiếu các quy định pháp lý rõ ràng Hơn nữa, việc chấp nhận và tiếp nhận công nghệ mới cũng gặp khó khăn đối với người dùng và các tổ chức tài chính.
2.1.3 Các loại dịch vụ Fintech phổ biến tại Việt Nam
Giai đoạn này chứng kiến sự bùng nổ của các công ty Fintech như MoMo, Payoo và VNPAY, đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong thị trường thanh toán trực tuyến tại Việt Nam Những công ty này không chỉ cung cấp phương thức thanh toán tiện lợi, an toàn và nhanh chóng mà còn mở rộng dịch vụ tài chính với các sản phẩm như vay tín chấp trực tuyến, quản lý tài chính và ngân hàng số.
Nền tảng cho vay ngang hàng (P2P) đang nổi bật trong lĩnh vực fintech tại Việt Nam, kết nối trực tiếp người cho vay và người vay mà không cần trung gian tài chính truyền thống Các nền tảng như VayMuon, Tima và LoanVi đã phát triển mạnh mẽ, cung cấp nguồn vốn cho cá nhân và doanh nghiệp nhỏ Bên cạnh đó, dịch vụ kiều hối cũng đóng vai trò quan trọng trong hệ sinh thái fintech Việt Nam, với các công ty như Cash2VN và Remitano cung cấp dịch vụ chuyển tiền trực tuyến nhanh chóng và tiết kiệm hơn so với ngân hàng truyền thống.
Insurtech, một ứng dụng thực tiễn của Fintech, đang thu hút sự chú ý tại Việt Nam trong việc đổi mới ngành bảo hiểm Các công ty như GoBear và Bảo hiểm Số của Bảo Việt đang tiên phong, cung cấp nền tảng cạnh tranh nhằm mang đến dịch vụ bảo hiểm điện tử tiên tiến nhất cho khách hàng cá nhân.
Bức tranh dịch vụ Fintech tại Việt Nam rất đa dạng và năng động, bao gồm thanh toán kỹ thuật số, cho vay P2P, dịch vụ kiều hối và Insurtech Sự phát triển liên tục của các dịch vụ Fintech hứa hẹn sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc định hình ngành dịch vụ tài chính tại Việt Nam.
Tổng quan về dịch vụ thanh toán kỹ thuật số
2.2.1 Dịch vụ thanh toán kỹ thuật số
Thanh toán kỹ thuật số đang đóng vai trò quan trọng trong nền tảng fintech tại Việt Nam, nhờ vào quá trình chuyển đổi số mạnh mẽ, tỷ lệ sử dụng Internet tăng cao và nỗ lực của chính phủ trong việc khuyến khích giao dịch không dùng tiền mặt (Nguyen, 2019).
Hệ thống thanh toán mã QR, cổng thanh toán trực tuyến và ví điện tử đang trở thành những lựa chọn phổ biến cho thanh toán kỹ thuật số tại Việt Nam Những dịch vụ này không chỉ hỗ trợ quá trình số hóa trong ngành ngân hàng mà còn nâng cao trải nghiệm giao dịch tài chính cho người dùng, giúp họ thực hiện các giao dịch một cách dễ dàng, an toàn và hiệu quả.
Ví điện tử như MoMo, ZaloPay và VNPay đã trở thành phương thức thanh toán phổ biến tại Việt Nam, cho phép người dùng thực hiện các giao dịch tài chính dễ dàng qua ứng dụng di động Sự tiện lợi, giao diện thân thiện và đa dạng dịch vụ là những yếu tố chính thúc đẩy sự chấp nhận của người tiêu dùng Ví điện tử cung cấp an toàn và bảo mật cao, đồng thời tiết kiệm thời gian cho người dùng Các chương trình khuyến mãi và hoàn tiền thường xuyên cũng thu hút người dùng mới và giữ chân khách hàng hiện tại Nhờ những ưu điểm vượt trội, ví điện tử đã trở thành phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày của người Việt Nam, đặc biệt trong bối cảnh công nghệ số phát triển mạnh mẽ.
Các cổng thanh toán trực tuyến như Payoo và NganLuong đã thu hút sự chú ý đáng kể bên cạnh các ví điện tử Chúng đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý thanh toán giữa người mua và người bán, từ đó thúc đẩy giao dịch trên nền tảng thương mại điện tử Những nền tảng này góp phần tăng trưởng thương mại điện tử nội địa bằng cách cung cấp phương thức thanh toán an toàn và hiệu quả cho doanh nghiệp.
Công nghệ thanh toán mã QR đang trở thành xu hướng phổ biến tại Việt Nam, cho phép người dùng thực hiện giao dịch nhanh chóng và tiện lợi qua điện thoại thông minh Tuy nhiên, việc chuyển đổi từ thanh toán tiền mặt sang thanh toán điện tử gặp thách thức do một số người dân thiếu kiến thức công nghệ cần thiết để sử dụng dịch vụ hiệu quả và an toàn Hơn nữa, khả năng tiếp cận dịch vụ thanh toán điện tử cũng bị hạn chế bởi sự thiếu hụt hạ tầng công nghệ ở một số khu vực.
Thanh toán kỹ thuật số đang có sự phát triển mạnh mẽ tại Việt Nam và dự kiến sẽ trở thành yếu tố quan trọng trong lĩnh vực dịch vụ tài chính Sự phổ biến của các dịch vụ này sẽ gia tăng khi Việt Nam tiếp tục đẩy mạnh chuyển đổi số Tuy nhiên, cần có nhiều cải tiến để đảm bảo mọi người dân có thể tiếp cận và sử dụng các dịch vụ này một cách dễ dàng và an toàn.
2.2.2 Dịch vụ thanh toán thông qua Fintech tại các ngân hàng tại Việt Nam
Ngân hàng Việt Nam đã cải tiến dịch vụ thanh toán nhờ ứng dụng công nghệ Fintech, giúp đơn giản hóa và nâng cao quy trình này Sự phát triển của các nền tảng và công nghệ mới mang lại trải nghiệm thanh toán hiệu quả và thuận tiện hơn cho khách hàng.
Ngân hàng di động là dịch vụ thanh toán nổi bật mà Fintech cung cấp tại Việt Nam, với sự tiên phong của các ngân hàng như Techcombank, Vietcombank và VPBank Ứng dụng ngân hàng di động cho phép khách hàng cá nhân thực hiện nhiều giao dịch tài chính trực tiếp trên điện thoại thông minh, bao gồm chuyển tiền, thanh toán hóa đơn và nạp tiền điện thoại Nhờ vào tính tiện lợi và dễ sử dụng, ứng dụng này đã thu hút đông đảo khách hàng cá nhân tại Việt Nam.
Thanh toán QR là dịch vụ Fintech phổ biến tại các ngân hàng Việt Nam, cho phép người dùng thực hiện giao dịch nhanh chóng và tiện lợi bằng cách quét mã QR trên điện thoại thông minh Công nghệ này mang lại phương thức thanh toán không tiếp xúc, nâng cao hiệu quả trong giao dịch Techcombank là một trong những ngân hàng tiên phong tích hợp công nghệ này, góp phần cải thiện trải nghiệm cho khách hàng cá nhân trong các giao dịch thanh toán.
Việc ứng dụng Fintech trong các ngân hàng Việt Nam đã tạo ra cuộc cách mạng trong dịch vụ thanh toán Sự phát triển công nghệ không ngừng mở ra cơ hội cho các ngân hàng khai thác tiềm năng của Fintech, nhằm mang đến những giải pháp thanh toán sáng tạo và tiện lợi hơn Điều này giúp đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng trong thời đại số.
Các lý thuyết về quyết định sử dụng dịch vụ
2.3.1 Lý thuyết về hành động hợp lý – TRA
The Theory of Reasoned Action (TRA), introduced by Fishbein and Ajzen in 1975, is a foundational theory in psychology that explores how individual behavior is influenced by attitudes and social norms This theory emphasizes the relationship between beliefs, intentions, and actions, providing valuable insights into understanding decision-making processes.
Xã hội đóng vai trò quan trọng trong việc lý giải sự phát triển của dịch vụ Fintech Theo TRA, hành vi cá nhân được hình thành từ ý định thực hiện hành vi, mà ý định này lại bị ảnh hưởng bởi thái độ của cá nhân đối với hành vi và các chuẩn mực chủ quan liên quan (Fishbein & Ajzen, 1975).
Theo Lý thuyết Hành động Hợp lý (TRA), thái độ của cá nhân đối với hành vi được hình thành từ niềm tin về kết quả của hành vi và đánh giá của họ về những kết quả đó Thái độ là sự kết hợp giữa nhận thức và đánh giá; nếu một cá nhân tin rằng hành vi sẽ mang lại kết quả tích cực và đánh giá cao kết quả đó, họ sẽ có thái độ tích cực Ngược lại, nếu họ cho rằng hành vi sẽ dẫn đến kết quả tiêu cực hoặc đánh giá thấp kết quả tích cực, thái độ của họ sẽ trở nên tiêu cực.
Chuẩn chủ quan (Subjective Norm) đề cập đến nhận thức của cá nhân về ý kiến của những người xung quanh, như bạn bè, gia đình và đồng nghiệp, về hành vi cụ thể Nếu cá nhân cảm thấy rằng những người quan trọng trong cuộc sống của họ ủng hộ hành vi đó và họ coi trọng ý kiến của những người này, khả năng thực hiện hành vi sẽ cao hơn.
Theo Lý thuyết Hành động Hợp lý (TRA), ý định hành động được hình thành từ hai yếu tố chính: thái độ và chuẩn mực chủ quan Ý định hành động là yếu tố dự đoán tốt nhất cho hành vi thực tế, nghĩa là nếu một cá nhân có ý định mạnh mẽ thực hiện một hành vi, khả năng họ thực hiện hành vi đó sẽ cao hơn.
Lý thuyết TRA đã được áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như y tế, giáo dục và tiếp thị để phân tích hành vi con người Tuy nhiên, một trong những hạn chế của TRA là không xem xét các yếu tố ngoại vi, chẳng hạn như kiểm soát hành vi cá nhân Điều này đã dẫn đến sự hình thành của Lý thuyết Hành vi Dự tính, nhằm khắc phục những thiếu sót này và cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về hành vi con người.
- TPB) và Lý thuyết Chấp nhận Công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM) để bổ sung cho TRA và giải thích hành vi con người một cách toàn diện hơn
2.3.2 Lý thuyết chấp nhận và sử dụng công nghệ (Technology Acceptance Model – TAM)
Lý thuyết Chấp nhận và Sử dụng Công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM), được phát triển bởi Davis vào năm 1986, là một lý thuyết quan trọng trong nghiên cứu sự chấp nhận công nghệ của người dùng TAM giải thích và dự đoán mức độ chấp nhận công nghệ thông tin dựa trên hai yếu tố chính: Sự hữu ích (perceived usefulness) và Tính dễ sử dụng (perceived ease of use) Sự hữu ích đề cập đến niềm tin của người dùng rằng công nghệ sẽ giúp họ hoàn thành công việc hiệu quả hơn, trong khi Tính dễ sử dụng phản ánh cảm giác của người dùng về mức độ dễ học và sử dụng của công nghệ (Davis, Bagozzi, & Warshaw, 1989).
Sự hữu ích (perceived usefulness) theo Davis đề cập đến niềm tin của cá nhân rằng việc sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ nâng cao hiệu suất công việc của họ Ngược lại, tính dễ sử dụng (perceived ease of use) là niềm tin rằng việc sử dụng hệ thống đó không đòi hỏi quá nhiều nỗ lực Mô hình TAM cho rằng hai yếu tố này có ảnh hưởng lớn đến thái độ của cá nhân đối với việc sử dụng công nghệ.
Niềm tin và sự đánh
Niềm tin quy chuẩn và
Thái độ người tiêu dùng
Chuẩn chủ quan Ý định hành vi
Lý thuyết Hành động hợp lý TRA, theo Venkatesh & Davis (2000), nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sử dụng các hệ thống và ảnh hưởng của chúng đến hành vi sử dụng hệ thống trong thực tế.
Nhiều nghiên cứu đã áp dụng Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM) trong các lĩnh vực như nền tảng di động, thanh toán điện tử và quản lý hệ thống thông tin TAM cung cấp khung lý thuyết quan trọng để hiểu hành vi chấp nhận công nghệ của người dùng Tuy nhiên, TAM không giải thích đầy đủ tất cả các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi này, dẫn đến việc nhiều nhà nghiên cứu đã phát triển và điều chỉnh mô hình để cải thiện độ chính xác.
2.3.3 Lý huyết về hành vi dự tính – TPB
Lý thuyết Hành vi Có Lập Kế hoạch (TPB) do Ajzen đề xuất vào năm 1985 là một mô hình lý thuyết quan trọng trong Tâm lý học Xã hội, mở rộng từ Lý thuyết Hành động Hợp lý (TRA) TPB bổ sung yếu tố kiểm soát hành vi nhận thức, phản ánh nhận thức cá nhân về khả năng thực hiện hành vi Điều này có nghĩa là hành vi của cá nhân không chỉ bị ảnh hưởng bởi thái độ và chuẩn mực chủ quan mà còn bởi cảm nhận về khả năng kiểm soát hành vi của chính họ.
Theo Thuyết Hành vi có kế hoạch (TPB), hành động của mỗi cá nhân bị ảnh hưởng bởi ý định thực hiện hành vi đó Ý định này được hình thành từ ba yếu tố chính: thái độ đối với hành vi, chuẩn mực chủ quan và khả năng điều chỉnh hành vi Cụ thể, nếu một cá nhân có thái độ tích cực và nhận thức rõ về các chuẩn mực xã hội, họ sẽ có khả năng cao hơn trong việc thực hiện hành vi, chẳng hạn như sử dụng dịch vụ Fintech.
Cảm nhận dễ sử dụng
Thái độ sử dụng Ý định sử dụng
Lý Thuyết Chấp Nhận Và Sử Dụng Công Nghệ (TAM) nhấn mạnh rằng hành vi của cá nhân trong việc áp dụng công nghệ bị ảnh hưởng bởi sự cảm nhận của họ về những ý kiến từ những người xung quanh, cũng như niềm tin vào khả năng thực hiện hành vi đó (Ajzen, 1991).
Nhận thức về kiểm soát hành vi (Perceived Behavioral Control - PBC) thể hiện mức độ tự tin của cá nhân vào khả năng thực hiện hành động cụ thể PBC phản ánh đánh giá chủ quan về ảnh hưởng của các yếu tố bên ngoài đối với quyết định, bao gồm hạn chế về tài chính, thời gian và trình độ chuyên môn Khi cá nhân cảm thấy họ có quyền chủ động và khả năng chi phối hành vi, xác suất thực hiện ý định của họ sẽ tăng lên.
Theo Lý thuyết Hành vi Có Lập Kế hoạch (TPB), xu hướng hành vi và áp lực xã hội ảnh hưởng đến kiểm soát hành động cá nhân, tất cả đều phụ thuộc vào nhận thức Tương tự như Lý thuyết Hành động Hợp lý (TRA), ý định hành động được coi là yếu tố dự đoán chính xác nhất cho hành vi thực tế.
2.3.4 Lý thuyết về sự đổi mới - IDT
Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Fintech của KHCN 21 2.5 Các nghiên cứu trong và ngoài nước
Quyết định ứng dụng dịch vụ Fintech của KHCN được hình thành từ sự tương tác phức tạp giữa nhiều yếu tố khác nhau Các nhân tố nội tại như tâm lý, độ tuổi, nghề nghiệp và mức thu nhập của cá nhân ảnh hưởng mạnh mẽ đến quá trình ra quyết định Bên cạnh đó, các yếu tố ngoại cảnh như tác động xã hội và khả năng phù hợp của dịch vụ với nhu cầu người dùng cũng đóng vai trò quan trọng Tất cả những yếu tố này kết hợp với nhau để tạo nên quyết định cuối cùng về việc sử dụng dịch vụ Fintech.
Trong lĩnh vực Fintech, hai yếu tố cá nhân quan trọng là cảm nhận về tính hữu dụng và cảm nhận về tính dễ vận hành Cảm nhận về tính hữu dụng thể hiện niềm tin của khách hàng rằng việc sử dụng dịch vụ Fintech sẽ nâng cao hiệu quả quản trị tài chính cá nhân và chất lượng giao dịch Ngược lại, cảm nhận về tính dễ vận hành phản ánh sự tin tưởng vào sự đơn giản và thuận tiện khi sử dụng dịch vụ Hai yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong mô hình TAM, ảnh hưởng đáng kể đến thái độ và hành vi chấp nhận dịch vụ Fintech của khách hàng.
Trong môi trường xã hội, hai yếu tố quan trọng là chuẩn mực chủ quan và sự tác động của xã hội Chuẩn mực chủ quan phản ánh nhận thức của người tiêu dùng về kỳ vọng và quy tắc ứng xử xã hội liên quan đến việc sử dụng dịch vụ Fintech Sự tác động của xã hội đề cập đến mức độ mà người tiêu dùng cảm nhận sự khuyến khích từ những cá nhân có ảnh hưởng trong cuộc sống như gia đình, bạn bè và đồng nghiệp đối với việc áp dụng dịch vụ Fintech Những yếu tố này, được nhấn mạnh trong Thuyết Hành vi Hợp lý và Thuyết Hành vi Hoạch định, có ảnh hưởng mạnh mẽ đến ý định sử dụng dịch vụ Fintech của người tiêu dùng.
Các nhân tố như kỳ vọng về mức độ hiệu quả, kỳ vọng về sự nỗ lực và các điều kiện hỗ trợ đóng vai trò quan trọng trong quyết định của khách hàng về việc ứng dụng dịch vụ Fintech Kỳ vọng về mức độ hiệu quả phản ánh niềm tin của người sử dụng vào khả năng cải thiện hoạt động tài chính, trong khi kỳ vọng về sự nỗ lực cho thấy mức độ đơn giản và dễ thao tác của hệ thống Các điều kiện hỗ trợ, bao gồm nền tảng kỹ thuật và dịch vụ chăm sóc khách hàng, tạo điều kiện thuận lợi cho việc vận hành hệ thống Fintech Những yếu tố này là phần thiết yếu của Mô hình UTAUT, ảnh hưởng đến việc khách hàng áp dụng dịch vụ Fintech.
Các tổ chức kinh doanh, đặc biệt trong lĩnh vực ngân hàng, cần phân tích hành vi người tiêu dùng để xác định các yếu tố then chốt ảnh hưởng đến thái độ và hành vi của khách hàng cá nhân Nghiên cứu này sẽ cung cấp thông tin hữu ích cho đội ngũ quản lý và nhân viên kinh doanh, từ đó giúp xây dựng các chiến lược kinh doanh hiệu quả hơn, gia tăng sự thỏa mãn của khách hàng và thúc đẩy hành vi gắn bó lâu dài với tổ chức.
Nghiên cứu hành vi người tiêu dùng là yếu tố quan trọng trong việc phát triển sản phẩm và dịch vụ Fintech của ngân hàng Qua việc hiểu rõ nhu cầu và thói quen của khách hàng, các ngân hàng có thể cải thiện chất lượng dịch vụ và nâng cao khả năng cạnh tranh trên thị trường.
Trong nghiên cứu này, hành vi quyết định mua của khách hàng cá nhân (KHCN) được xem là chỉ báo quan trọng phản ánh mức độ sẵn sàng sử dụng dịch vụ ngân hàng của họ (Elbeck, 2008).
2.5 Các nghiên cứu trong và ngoài nước
2.5.1 Các công trình nghiên cứu nước ngoài
Trong nghiên cứu hành vi sử dụng dịch vụ Fintech của khách hàng cá nhân, nhiều công trình đã phân tích các yếu tố ảnh hưởng Chua, C J., Lim, C S., và Khin, A A (2018) đã phát triển một mô hình nghiên cứu với các biến độc lập như Cảm nhận về Tính Hữu dụng, Cảm nhận về Tính Dễ sử dụng, Các Lợi thế Tương đối, Rủi ro Cảm nhận, và Chi phí Cảm nhận Mô hình này cũng xem xét Tác động Trung gian của Nhận thức KHCN.
Of Consumers), và biến phụ thuộc của mô hình là Mức độ Chấp nhận của khách hàng cá nhân đối với các sản phẩm và dịch vụ Fintech
Nghiên cứu của Hu et al (2019) đã mở rộng Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM) bằng cách tích hợp các yếu tố như Tính Sáng tạo của Người dùng, Sự Hỗ trợ của Chính phủ, Hình ảnh Thương hiệu, và Rủi ro Cảm nhận Qua khảo sát 387 phản hồi từ người dùng dịch vụ của Ngân hàng Thương mại Nông thôn Khoa học và Công nghệ Hefei, nghiên cứu phát hiện rằng Niềm tin của Người dùng đối với dịch vụ Fintech có tác động mạnh mẽ đến Thái độ Chấp nhận Tuy nhiên, Cảm nhận về Tính Dễ sử dụng và Cảm nhận về Rủi ro không ảnh hưởng đáng kể đến thái độ chấp nhận dịch vụ Fintech Nghiên cứu này đóng góp vào lý thuyết về sự chấp nhận dịch vụ Fintech bằng cách cung cấp cái nhìn tổng quát về các yếu tố hình thành thái độ của người dùng thông qua niềm tin vào dịch vụ Fintech trong mô hình TAM.
Daragmeh, A., Lentner, C., & Sági, J (2021) cũng nghiên cứu các biến số như
This article explores the factors influencing the adoption of Fintech services during the pandemic, focusing on perceived usefulness, perceived COVID-19 risk, perceived ease of use, and subjective norms Understanding these elements is crucial for comprehending user behavior in the context of Fintech applications amid the ongoing crisis.
Hassan, S., Islam, A., Sobhani, F A., Nasir, H., Mahmud, I., & Zahra, F T
In 2022, hypotheses regarding the impact of external factors on the intention to use mobile Fintech were examined Key factors considered included Perceived Trust, Perceived Risk, Perceived Benefit, Social Influence, Facilitating Conditions, and Effort Expectancy.
Nghiên cứu của Zavolokina, Dolata và Schwabe (2016) tại Thụy Sĩ chỉ ra rằng tính hữu ích và tính dễ sử dụng có ảnh hưởng lớn đến quyết định áp dụng dịch vụ FinTech trong lĩnh vực ngân hàng Tương tự, nghiên cứu của Muk (2017) ở Ấn Độ cũng khẳng định tầm quan trọng của những yếu tố này, đồng thời nhấn mạnh rằng niềm tin và nhận thức về nguy cơ là các yếu tố quyết định quan trọng trong việc sử dụng dịch vụ FinTech.
Nghiên cứu của Kim, Shin và Lee (2009) tại Hàn Quốc đã chỉ ra rằng Niềm tin của Người dùng là yếu tố quan trọng trong việc sử dụng dịch vụ Fintech Kết quả cho thấy mức độ tin tưởng ban đầu của Khách hàng (KHCN) ảnh hưởng đáng kể đến ý định sử dụng dịch vụ này.
Shaikh and Karjaluoto (2015) conducted a study in Finland that emphasized the significance of perceived usefulness and perceived ease of use in influencing user acceptance and engagement with technology.
Nghiên cứu này phân tích tác động của các yếu tố xã hội và điều kiện hỗ trợ đối với quyết định chấp nhận sử dụng dịch vụ ngân hàng di động, một dịch vụ Fintech quan trọng Kết quả cho thấy rằng tất cả các biến số này đều có ảnh hưởng đáng kể đến sự lựa chọn của người tiêu dùng trong việc sử dụng dịch vụ này.
2.5.2 Các nghiên cứu trong nước có đề tài liên quan
Khoảng trống nghiên cứu và Mô hình nghiên cứu đề xuất
Công nghệ tài chính Fintech đang trở thành một lĩnh vực nghiên cứu sôi động, thu hút sự chú ý của giới học giả và các nhà ứng dụng nhờ tính thời sự và phù hợp với bối cảnh hiện đại Các nghiên cứu này không chỉ góp phần vào kho tàng tri thức của xã hội mà còn cung cấp thông tin tham khảo hữu ích cho việc hoạch định chiến lược và cải tiến mô hình quản trị trong lĩnh vực tài chính Nhờ đó, chất lượng dịch vụ tài chính ngày càng được cải thiện, đáp ứng tốt hơn nhu cầu và mong đợi của phân khúc khách hàng công nghệ.
Mặc dù lĩnh vực Fintech đã thu hút sự quan tâm từ giới học thuật và các nhà kinh tế, nhưng nghiên cứu về thanh toán vẫn còn hạn chế và thiếu sâu sắc Đặc biệt, vấn đề nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Fintech trong thanh toán chưa được khai thác đầy đủ Hơn nữa, số lượng nghiên cứu về khách hàng cá nhân của ngân hàng Techcombank tại Thành phố Hồ Chí Minh còn rất ít Việc phân tích các yếu tố tác động đến hành vi sử dụng dịch vụ Fintech của khách hàng cá nhân Techcombank chưa được thực hiện một cách hệ thống, tạo ra những khoảng trống kiến thức cần được lấp đầy trong tương lai.
Khoảng thời gian thu thập dữ liệu từ KHCN, kéo dài từ tháng 12/2023 đến tháng 3/2024, sẽ đảm bảo tính độc đáo và tính thời sự của dữ liệu, không trùng khớp với bất kỳ nghiên cứu nào trước đây Bộ dữ liệu phong phú và mới mẻ này sẽ giúp các nhà nghiên cứu có cái nhìn toàn diện và chuyên sâu hơn về xu hướng và hành vi ứng dụng dịch vụ Fintech tại ngân hàng Techcombank Kết quả và thông tin từ nghiên cứu sẽ là nền tảng quan trọng cho các phân tích và ứng dụng sau này.
Techcombank, cùng với các tổ chức tài chính khác, đang cải thiện và nâng cấp dịch vụ Fintech để đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng cá nhân, từ đó nâng cao sự hài lòng của họ.
Tác giả nhận thấy còn tồn tại những khoảng trống kiến thức liên quan đến quyết định ứng dụng dịch vụ Fintech của khách hàng cá nhân tại Techcombank Việc thu thập dữ liệu từ phân khúc khách hàng cá nhân trong giai đoạn từ tháng 12/2023 đến tháng 3/2024 được xác định là một hướng nghiên cứu mới mẻ và cần thiết Những khoảng trống nghiên cứu này đã định hướng và thúc đẩy tác giả lựa chọn đề tài hành vi sử dụng dịch vụ Fintech tại Techcombank làm trọng tâm cho công trình nghiên cứu của mình.
Mô hình nghiên cứu được đề xuất dựa trên nền tảng kiến thức về dịch vụ Fintech và hành vi chấp nhận ngân hàng số, kết hợp với việc tham khảo các mô hình nghiên cứu trong và ngoài nước Tác giả đã tổng quan tài liệu để phát triển mô hình và hình thành các giả thuyết dựa trên lý thuyết TAM, với các nhân tố chính là Cảm nhận về Tính hữu ích (Perceived Usefulness) và Cảm nhận về Tính dễ sử dụng (Perceived Ease of Use) Ngoài ra, tác giả cũng nghiên cứu tình hình áp dụng thực tế các dịch vụ Fintech trong thanh toán của ngân hàng, từ đó xây dựng mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định ứng dụng dịch vụ Fintech của phân khúc khách hàng cá nhân tại Techcombank.
This model encompasses several key factors: User Innovativeness, which reflects the creativity of users; Perceived Risk, indicating the risks users feel; Perceived Trust, representing beliefs in safety and security; Government Support, highlighting the role of governmental assistance; Brand Image, which influences consumer perceptions of banks; Convenience, emphasizing ease of use; and Subjective Norms, representing societal influences on user behavior.
Nghiên cứu Sự hữu ích
Tính Đổi Mới Của Người Dùng
Tính an toàn và bảo mật
Hỗ Trợ Của Chính Phủ
Lê Huyền Ngọc (2018) Đào Mỹ Hằng., ‘Nguyễn Thị Thảo., Đặng Thu
Hoài., Nguyễn Thị Lệ Thu., (2018) x x x x
Ayman, A A., Amjed, A và các cộng sự (2022) x
Bài viết "Fintech Trong Thanh Toán Của Khách Hàng Cá Nhân Tại Techcombank Khu Vực Thành Phố Hồ Chí Minh" trình bày việc áp dụng mô hình hồi quy tuyến tính đa biến để đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố độc lập đến quyết định sử dụng dịch vụ (Intention to Use - IU) Tác giả đã xây dựng và đề xuất một mô hình nghiên cứu phù hợp với đề tài này nhằm phân tích sự tác động của fintech đến hành vi thanh toán của khách hàng cá nhân tại Techcombank.
IU = α + β1PU + β2PE + β3PR + β4UI + β5PT + β6GS + β7BI + β8CC + β9SN + ε Trong đó:
• Biến phụ thuộc - IU: Quyết định/ Dự định sử dụng dịch vụ (Intention to Use)
• Biến độc lập bao gồm:
Bảng 2.3: Các Biến Độc Lập Của Mô Hình Nghiên Cứu
Tiếng Anh Tiếng Việt Ký hiệu
1 Sự hữu ích Perceived Usefulness PU
2 Tính Dễ Sử Dụng Perceived Ease of Use PE
3 Rủi ro nhận thức Perceived Risk PR
4 Tính Đổi Mới Của Người Dùng User Innovativeness UI
5 Tính an toàn và bảo mật Perceived Trust PT
6 Hỗ Trợ Của Chính Phủ Government Support GS
7 Hình Ảnh Thương Hiệu Brand Image BI
8 Sự thuận tiện Convenience CC
9 Chuẩn chủ quan Subjective Norms SN
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)
• α: Biến ngẫu nhiên thể hiện tác động cơ bản lên Quyết định sử dụng dịch vụ (IU) không phụ thuộc vào các biến độc lập
Hệ số hồi quy β1 đến β9 phản ánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập như PU, PE, PR, UI, PT, GS, BI, CC, và SN đối với quyết định sử dụng dịch vụ (IU).
Mô hình nghiên cứu này bao gồm một biến phụ thuộc là ý định ứng dụng dịch vụ Fintech của KHCN (IU) và chín biến độc lập: (1) Sự hữu ích cảm nhận (Perceived Usefulness - PU), (2) Tính dễ sử dụng (Perceived Ease of Use - PE), (3) Rủi ro nhận thức (Perceived Risk - PR), (4) Tính đổi mới của người dùng (User Innovativeness - UI), (5) Tính an toàn và bảo mật (Perceived Trust - PT), và (6) Hỗ trợ của chính phủ.
(Government Support - GS), (7) Hình Ảnh Thương Hiệu (Brand Image - BI), (8) Sự thuận tiện (Convenience - CC), và (9) Chuẩn chủ quan (Subjective Norms - SN).
Phân tích sự tác động của các biến đến dịch vụ thanh toán bằng Fintech
2.7.1 Sự hữu ích cảm nhận (Perceived Usefulness - PU)
Theo lý thuyết TAM (Technology Acceptance Model) được giới thiệu bởi Davis, Bagozzi và Warshaw (1989), tính hữu ích là yếu tố quan trọng quyết định việc chấp nhận và sử dụng công nghệ Cụ thể, tính hữu ích đề cập đến mức độ mà người dùng tin rằng việc sử dụng một hệ thống hoặc dịch vụ sẽ nâng cao hiệu suất công việc và hỗ trợ hoàn thành nhiệm vụ hiệu quả hơn.
Tính an toàn và bảo mật
Hỗ Trợ Của Chính Phủ
Quyết định sử dụng của KHCN
Hình 2.5: Mô Hình Đề Xuất
Trong bối cảnh dịch vụ fintech, tính hữu ích được hiểu là niềm tin của khách hàng rằng việc sử dụng các dịch vụ này sẽ mang lại lợi ích như sự tiện lợi, tốc độ và hiệu quả trong giao dịch tài chính Niềm tin này ảnh hưởng lớn đến thái độ của khách hàng đối với dịch vụ fintech và quyết định áp dụng chúng Do đó, giả thuyết H1 được đề xuất.
Giả thuyết 1 (H1): Cảm nhận tính hữu ích có ảnh hưởng tích cực (+) đến quyết định sử dụng dịch vụ Fintech của KHCN tại Techcombank ở Thành phố Hồ Chí Minh
2.7.2 Tính Dễ Sử Dụng (Perceived Ease of Use - PE)
Cảm nhận về tính dễ sử dụng (Perceived Ease of Use) phản ánh niềm tin của cá nhân rằng việc sử dụng một hệ thống hoặc dịch vụ sẽ không tốn quá nhiều công sức Trong lĩnh vực dịch vụ fintech, khái niệm này liên quan đến sự tin tưởng của khách hàng vào giao diện thân thiện, cấu trúc đơn giản và khả năng thao tác dễ dàng của các dịch vụ này Nhận thức về tính dễ sử dụng có thể ảnh hưởng mạnh mẽ đến thái độ của khách hàng đối với dịch vụ fintech, cũng như quyết định chấp nhận và áp dụng chúng.
Trong nghiên cứu này, tính dễ sử dụng được hiểu là cảm nhận của người dùng về sự tiện lợi và đơn giản trong việc thực hiện các thao tác trên ứng dụng Dựa trên định nghĩa này, tác giả đưa ra giả thuyết H2.
Giả thuyết 2 (H2): Tính dễ sử dụng có ảnh hưởng tích cực (+) đến quyết định sử dụng dịch vụ Fintech của KHCN tại Techcombank ở Thành phố Hồ Chí Minh
2.7.3 Rủi ro nhận thức (Perceived Risk - PR)
Rủi ro là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ fintech trong phân khúc khách hàng cá nhân Trong bối cảnh này, rủi ro đề cập đến các mối đe dọa tiềm ẩn liên quan đến tài chính, quyền riêng tư và bảo mật mà khách hàng phải đối mặt khi sử dụng dịch vụ fintech Tính nhạy cảm của thông tin và giao dịch tài chính khiến rủi ro có thể tác động lớn đến sự lựa chọn dịch vụ của người tiêu dùng (Featherman & Pavlou, 2003).
Khái niệm rủi ro trong lĩnh vực Fintech bao gồm các mối quan ngại về bảo vệ dữ liệu cá nhân, tổn thất tài chính và lỗ hổng hệ thống bảo mật Nếu khách hàng nhận thấy nguy cơ mất mát tài chính hoặc vi phạm quyền riêng tư, họ có thể do dự trong việc sử dụng dịch vụ Fintech Do đó, các ngân hàng cần áp dụng biện pháp giảm thiểu rủi ro và xây dựng lòng tin với khách hàng để thúc đẩy việc áp dụng dịch vụ này Từ đó, tác giả đề xuất giả thuyết H3.
Giả thuyết 3 (H3) cho rằng yếu tố Rủi ro Cảm nhận có ảnh hưởng tiêu cực đến Quyết định Ứng dụng Dịch vụ Fintech của Khách hàng Cá nhân tại Ngân hàng Techcombank ở Thành phố Hồ Chí Minh.
2.7.4 Tính Đổi Mới Của Người Dùng (User Innovativeness - UI)
Tính đổi mới của người dùng là yếu tố quan trọng trong việc ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ fintech trong phân khúc KHCN Khái niệm này chỉ ra rằng cá nhân có xu hướng tiếp nhận công nghệ tiên tiến sớm hơn so với những người khác trong mạng xã hội của họ, từ đó thúc đẩy quá trình chấp nhận và sử dụng rộng rãi Tính sáng tạo thể hiện sự cởi mở với thay đổi, phản ánh nhu cầu tìm kiếm cái mới và niềm đam mê khám phá.
Trong lĩnh vực dịch vụ Fintech, tính đổi mới thể hiện qua sự sẵn sàng thử nghiệm và áp dụng công nghệ, ngay cả khi chúng chưa phổ biến Những người áp dụng sớm, hay còn gọi là "nhà sáng tạo", thường dẫn đầu trong việc chấp nhận công nghệ, bao gồm cả dịch vụ Fintech, với mức độ chấp nhận rủi ro cao và tương tác xã hội mạnh mẽ hơn so với những người áp dụng muộn Hành vi của nhóm KHCN tiên phong này có thể tạo ra tác động lan tỏa lớn, thúc đẩy việc chấp nhận và sử dụng công nghệ trong toàn bộ tổ chức.
Những cá nhân yêu thích sự đổi mới trong công nghệ và phương thức thanh toán thường ứng dụng dịch vụ một cách hiệu quả hơn, mang lại nhiều lợi ích thiết thực Dựa trên nhận định này, giả thuyết H4 được đưa ra.
Giả thuyết 4 (H4): Tính đổi mới ảnh hưởng tác động thuận chiều đến việc quyết định sử dụng dịch vụ Fintech của KHCN tại Techcombank ở Thành phố Hồ Chí Minh
2.7.5 Tính an toàn và bảo mật (Perceived Trust - PT)
Các ứng dụng và dịch vụ Fintech mang đến cho khách hàng cá nhân (KHCN) khả năng thanh toán nhanh chóng và dễ dàng mọi lúc mọi nơi Tuy nhiên, sự gia tăng tính năng cũng đồng nghĩa với rủi ro cao hơn về bảo mật thông tin Do đó, "tính an toàn và bảo mật" thông tin là yếu tố quan trọng ảnh hưởng trực tiếp đến lợi ích cảm nhận của KHCN và quyết định tiếp nhận dịch vụ Lòng tin vào nhà cung cấp dịch vụ, bao gồm sự tín nhiệm vào tính chính trực và năng lực của họ, là yếu tố nền tảng trong việc áp dụng dịch vụ Fintech Niềm tin này không chỉ thể hiện sự kỳ vọng vào khả năng cung cấp dịch vụ an toàn mà còn bảo vệ thông tin cá nhân và tài chính của KHCN trước các rủi ro tiềm ẩn, từ đó xây dựng mối quan hệ bền vững giữa nhà cung cấp dịch vụ và người sử dụng trong bối cảnh tài chính số.
Trong lĩnh vực dịch vụ Fintech, lòng tin được hiểu là mức độ tín nhiệm và cảm giác an toàn mà khách hàng cá nhân (KHCN) dành cho tính đáng tin cậy và khả năng bảo mật thông tin của các dịch vụ fintech do ngân hàng cung cấp Yếu tố lòng tin có ảnh hưởng lớn đến quyết định sử dụng dịch vụ Fintech của người tiêu dùng, bởi vì việc sử dụng các dịch vụ này liên quan đến việc chia sẻ thông tin tài chính nhạy cảm và thực hiện nhiều giao dịch tài chính trực tuyến.
Trong nghiên cứu này, "Niềm tin vào Tính an toàn và Bảo mật" được hiểu là mức độ tín nhiệm của người dùng đối với khả năng của các dịch vụ công nghệ tài chính trong việc bảo vệ thông tin cá nhân và an toàn cho các giao dịch tài chính Khái niệm này thể hiện cảm nhận của khách hàng về sự tin cậy và an tâm khi sử dụng các dịch vụ fintech trong các giao dịch thanh toán trực tuyến.
Giả thuyết 5 (H5): Sự an toàn và bảo ảnh hưởng tích cực đến việc quyết định sử dụng dịch vụ Fintech của KHCN tại Techcombank ở Thành phố Hồ Chí Minh
2.7.6 Hỗ Trợ Của Chính Phủ (Government Support - GS)
Hỗ trợ của Chính phủ đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sự phát triển và cải thiện trải nghiệm dịch vụ Fintech thông qua các chính sách, quy định và sáng kiến cụ thể Những nỗ lực này không chỉ tạo ra hành lang pháp lý thuận lợi mà còn ảnh hưởng tích cực đến sự phát triển và mức độ chấp nhận của các dịch vụ Fintech trong xã hội.
Sự hỗ trợ của Chính phủ cho lĩnh vực Fintech có thể bao gồm việc xây dựng khung pháp lý thuận lợi, cung cấp chính sách tài chính ưu đãi, và phát triển trung tâm đổi mới Những nỗ lực này không chỉ giảm thiểu rủi ro khi sử dụng dịch vụ fintech mà còn nâng cao khả năng tiếp cận và ứng dụng kiến thức số cho người dân, từ đó cải thiện tính dễ sử dụng của dịch vụ đối với người dùng cuối.
2016) Xuất phát từ những lập luận trên, giả thuyết H6 được hình thành như sau:
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Thiết kế quy trình nghiên cứu
Hình 3.1: Quy Trình Nghiên Cứu
(Nguồn: Tác giả tổng hợp)
Trong khuôn khổ đề tài "Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Quyết Định Sử Dụng
Bài viết "Dịch Vụ Fintech Trong Thanh Toán Của KHCN Cá Nhân Tại Techcombank Khu Vực Thành Phố Hồ Chí Minh" sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng làm nền tảng chính để thu thập và xử lý dữ liệu Đồng thời, các phương pháp nghiên cứu định tính cũng được áp dụng nhằm xây dựng một nền tảng lý thuyết vững chắc và phân tích các mô hình lý thuyết để xác định các biến số độc lập quan trọng Sự kết hợp giữa nghiên cứu định lượng và định tính sẽ làm sáng tỏ và bổ trợ cho các nội dung cốt lõi của đề tài.
Nghiên cứu định tính
Quá trình nghiên cứu tài liệu nhằm khám phá và tìm hiểu sâu về các khía cạnh liên quan đến dịch vụ Fintech Nguồn dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp thông tin và hỗ trợ cho việc phân tích các xu hướng và thách thức trong lĩnh vực Fintech.
Lựa chọn đề tài Tìm hiểu các đề tài trước Xây dựng mô hình
Nghiên cứu định tính sơ bộ
Xây dựng và thiết kết bảng hỏi Khảo sát thực tế
Thống kê mô tả, Phân tích độ tin cậy, Phân tích
Bài viết tập trung vào việc phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính trong lĩnh vực Fintech, dựa trên các tài liệu đa dạng như sách, báo và nghiên cứu trước đây Tác giả đã nghiên cứu các mô hình lý thuyết như Thuyết Hành động Hợp lý (TRA), Thuyết Hành vi Dự định (TPB), Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM), Thuyết Lan truyền Đổi mới (IDT), và Thuyết Chấp nhận và Sử dụng Công nghệ (UTAUT) để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định ứng dụng dịch vụ Fintech tại Ngân hàng Techcombank Một khảo sát thăm dò với 50 khách hàng cá nhân đã được thực hiện, từ đó tác giả điều chỉnh và chuẩn hóa bảng hỏi để đảm bảo tính hiệu quả cho nghiên cứu chính thức Dữ liệu sơ bộ cho thấy các thang đo phản ánh chính xác các đặc tính cốt lõi của biến số trong mô hình, tạo nền tảng vững chắc cho nghiên cứu mở rộng sau này.
Nghiên cứu định tính được thực hiện với nhiều mục tiêu, bao gồm việc chuẩn hóa và hiệu chỉnh thang đo cùng các biến quan sát dựa trên kết quả tham vấn và thang đo ban đầu Nghiên cứu cũng tập trung vào việc điều chỉnh ngôn ngữ trong bảng câu hỏi khảo sát để đảm bảo đối tượng tham gia hiểu rõ ý nghĩa của từng câu hỏi Mục tiêu quan trọng nhất là nhận diện và làm rõ các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định ứng dụng dịch vụ Fintech của phân khúc KHCN tại Ngân hàng Techcombank ở Thành phố Hồ Chí Minh Kết quả nghiên cứu định tính sẽ là nền tảng cho các bước nghiên cứu tiếp theo trong đề tài.
Mã hóa và xây dựng thang đo
Based on the research conducted by Manning et al (1995), Pikkarainen et al (2004), Chan and Lu (2004), Cheng et al (2006), Hassan Rawwash et al (2020), and Bùi Thị Thùy Dương (2018), this study will develop observable variables for the following factors: Perceived Usefulness (PU), Perceived Ease of Use (PE), Perceived Risk (PR), and User Innovativeness.
Dùng (User Innovativeness - UI); Tính an toàn và bảo mật (Perceived Trust - PT); Hỗ Trợ Của Chính Phủ (Government Support - GS); Hình Ảnh Thương Hiệu (Brand Image
- BI); Sự thuận tiện (Convenience - CC); Chuẩn chủ quan (Subjective Norms - SN)
Bảng 3.1: Bảng Thang đo Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Fintech của KHCN tại Techcombank
STT Nhân tố Mã hóa Thang đo Nguồn
Sự hữu ích cảm nhận
PU1 Tiết kiệm thời gian hơn Đào Mỹ Hằng,
2 PU2 Tiết kiệm chi phí hơn
3 PU3 Tăng cường sự thuận tiện cho cuộc sống của tôi
4 PU4 Tăng cường sự an toàn và bảo mật cho thông tin cá nhân của tôi
5 PU5 Tăng cường khả năng kiểm soát tài chính của tôi
PE1 Giao diện hoạt động rất thân thiện và dễ hiểu
Dễ dàng sử dụng trên các thiết bị khác nhau (Máy tính, điện thoại di động, )
8 PE3 Thao tác thực hiện đơn giản, nhanh chóng
9 PE4 Dễ dàng truy vấn thông tin Đào Mỹ Hằng,
PR1 Rủi ro về tài chính trong quá trình sử dụng
11 PR2 Rủi ro về an ninh mạng trong quá trình sử dụng
12 PR3 Rủi ro về sự an toàn của thông tin cá nhân trong quá trình sử dụng
13 PR4 Rủi ro về sự không hài lòng với dịch vụ trong quá trình sử dụng
14 PR5 Rủi ro về việc không thể sử dụng dịch vụ do lỗi đến từ nhà cung cấp
UI1 Khi biết về một sản phẩm mới, tôi chủ động tìm hiểu và trải nghiệm
Tôi thường là người đi đầu trong việc thử nghiệm những sản phẩm mới
Tôi thấy thích thú với việc trải nghiệm những đổi mới trong dịch vụ Fintech
Tính an toàn và bảo mật
PT1 Dịch vụ Fintech trong thanh toán của TCB là an toàn và bảo mật
19 PT2 Các giao dịch của tôi khi thực hiện qua TCB là đáng tin cậy
Trong trường hợp giao dịch gặp bất kỳ sự cố nào, TCB sẽ kịp thời thông báo cho tôi
Tôi hoàn toàn tin tưởng rằng các giao dịch của tôi với TCB sẽ được thực hiện một cách minh bạch và rõ ràng
Chính phủ đang thực hiện các biện pháp để khuyến khích và cải thiện việc sử dụng dịch vụ Fintech
Hệ thống khung pháp lý do chính phủ ban hành tạo môi trường thuận lợi cho sự phát triển và ứng dụng của dịch vụ Fintech
Chính phủ đóng vai trò chủ động trong việc phát triển hạ tầng viễn thông, điều này là yếu tố then chốt thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của ngành Fintech.
BI1 Tôi thường gắn bó đối với thương hiệu quen thuộc như TCB Hu et al
26 BI2 Tôi tin tưởng vào dịch vụ mà TCB đang cung cấp
27 BI3 Tôi đánh giá cao hình ảnh thương hiệu mà TCB đang xây dựng
CC1 Trải nghiệm giao dịch tài chính nhanh gọn và tiện lợi cho tôi
Sự tiếp cận các dịch vụ tài chính mọi lúc, mọi nơi một cách tiện lợi và linh hoạt
Các thao tác quản lý tài chính trở nên đơn giản và nhanh chóng, giúp tiết kiệm thời gian và công sức
Phần lớn gia đình, bạn bè, người thân của tôi nghĩ rằng tôi nên sử dụng dịch vụ Fintech trong thanh toán của TCB
Tôi sử dụng Fintech trong thanh toán của TCB vì chịu ảnh hưởng của phương tiện truyền thông
33 SN3 Tôi sử dụng Fintech trong thanh toán vì những người
34 SN4 xung quanh tôi sử dụng nó
Biến phụ thuộc: Quyết định/ Dự định sử dụng dịch vụ (Intention
Tôi sẽ giới thiệu dịch Fintech ở TCB cho người khác trong thời gian tới
Tôi quyết định sử dụng thêm dịch vụ Fintech của TCB trong thời gian tới
IU3 Tôi có ý định dùng dịch vụ Fintech của TCB thường xuyên hơn IU4
Tôi sẽ ưu tiên sử dụng dịch vụ Fintech của TCB cho các giao dịch trong tương lai
(Nguồn: Tác giả tổng hợp)
Thiết kế bảng khảo sát
Bộ công cụ khảo sát được thiết kế với hai phần chính
Phần 1 - Screener: Tập trung vào việc thu thập các thông tin cơ bản về đối tượng tham gia nghiên cứu Mục đích của phần này là xác định những đáp viên phù hợp, từ đó lựa chọn ra một mẫu nghiên cứu đại diện và chất lượng cho toàn bộ quá trình nghiên cứu
Phần 2 – Main Question: Bao gồm các câu hỏi chính của bảng khảo sát Phần này được xây dựng dựa trên thang đo Likert 5 điểm, trong đó điểm số tăng dần từ 1 (Rất không đồng ý) đến 5 (Rất đồng ý), nhằm đánh giá mức độ tác động của từng nhân tố lên ý định ứng dụng dịch vụ Fintech của phân khúc KHCN Đi kèm với mỗi nhân tố là một nhóm các thuộc tính liên quan, giúp làm rõ các khía cạnh cụ thể cũng như mối tương quan giữa các thuộc tính với nhau và với nhân tố chính được lựa chọn trong nghiên cứu.
Mẫu nghiên cứu
Tổng thể mẫu nghiên cứu: Mẫu nghiên cứu bao gồm các KHCN của Ngân hàng
Techcombank đã tiến hành thu thập dữ liệu thông qua bảng câu hỏi khảo sát trực tiếp, nhắm đến các khách hàng cá nhân đã hoặc đang sử dụng dịch vụ Fintech của ngân hàng Mục tiêu chính của cuộc khảo sát là để đánh giá cảm nhận và quan điểm của người tiêu dùng về dịch vụ Fintech trong một khoảng thời gian cụ thể.
Kết quả khảo sát sẽ cung cấp thông tin quan trọng, giúp làm rõ thực trạng ứng dụng dịch vụ Fintech trong phân khúc khách hàng cá nhân tại Techcombank.
Kỹ thuật lấy mẫu trong nghiên cứu này sử dụng phương pháp chọn mẫu tiện lợi, tập trung vào các khách hàng cá nhân (KHCN) đang cư trú và làm việc tại Thành phố Hồ Chí Minh, những người đã sử dụng hoặc từng sử dụng dịch vụ Fintech của Techcombank Việc chọn mẫu ngẫu nhiên đảm bảo rằng kết quả khảo sát phản ánh khách quan đặc thù của khu vực nghiên cứu.
Cỡ mẫu: Để xác định cỡ mẫu đáp ứng các yêu cầu của mô hình đề xuất, tác giả áp dụng các tiêu chí sau:
Theo công thức giá trị tối thiểu 50 + 8p (Nguyễn Đình Thọ, 2011), số lượng khảo sát cần thiết tỷ lệ với số nhân tố Với 9 nhân tố được đề xuất trong luận văn, cỡ mẫu cần thiết sẽ là 50 + 8*9.
Để thực hiện phân tích EFA hiệu quả, cỡ mẫu cần đạt ít nhất 5 lần số lượng biến quan sát trong mô hình nghiên cứu (Haier, 2006) Với 34 biến quan sát trong luận văn, số lượng khảo sát tối thiểu cần thực hiện là 170.
Nghiên cứu này kết hợp phân tích nhân tố khám phá (EFA) và hồi quy đa biến, yêu cầu mẫu tối thiểu là 170 quan sát để đảm bảo tính chính xác và ý nghĩa thống kê Để tăng cường độ tin cậy và tính đại diện, mẫu ngẫu nhiên dự kiến sẽ gồm 300 cá nhân có hiểu biết về công nghệ tài chính và đang sử dụng ít nhất một sản phẩm trong lĩnh vực này Việc lựa chọn mẫu lớn và đại diện sẽ nâng cao giá trị của các kết luận và khuyến nghị từ nghiên cứu.
Trong quá trình thu thập dữ liệu, việc xử lý dữ liệu thiếu và giá trị ngoại lai sẽ được thực hiện bằng các kỹ thuật thống kê chuẩn để đảm bảo tính toàn vẹn và độ tin cậy của bộ dữ liệu Khảo sát sẽ được tiến hành trên nền tảng trực tuyến thông qua các công cụ khảo sát phổ biến, đồng thời kết hợp với việc tìm kiếm đối tượng khảo sát trực tiếp tại địa bàn Thành phố.
Hồ Chí Minh Sự kết hợp này sẽ đảm bảo tính đa dạng và toàn diện trong nghiên cứu, từ đó nâng cao giá trị của các kết quả và khuyến nghị.
Sau khi thu thập dữ liệu, các bảng hỏi sẽ được kiểm tra tính hợp lệ, loại bỏ những bảng không hợp lệ hoặc không đầy đủ Các bảng hỏi hợp lệ sẽ được sử dụng để phân tích nhân tố, khám phá các yếu tố tiềm ẩn và xác định cấu trúc của các biến quan sát Giai đoạn này giúp làm rõ mối liên hệ giữa các nhân tố, tạo nền tảng cho việc áp dụng kỹ thuật hồi quy đa biến Phương pháp hồi quy đa biến sẽ xác định mức độ tác động của các nhân tố đã nhận diện lên quyết định sử dụng dịch vụ Fintech của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Techcombank ở Thành phố Hồ Chí Minh Những phát hiện từ phân tích này sẽ cung cấp thông tin hữu ích, hỗ trợ hoạch định chiến lược phát triển dịch vụ Fintech của ngân hàng, từ đó giúp ngân hàng đưa ra quyết định đúng đắn để nâng cao chất lượng dịch vụ và tăng cường sự hài lòng của khách hàng.
Phương pháp phân tích dữ liệu
3.6.1 Phương pháp thống kê mô tả
Phương pháp thống kê mô tả được sử dụng để đánh giá các yếu tố định tính gồm:
- Giới tính: được thống kê thành 2 nhóm là Nam và Nữ
- Độ tuổi: được thống kê thành 4 nhóm là từ 18 đến dưới 25, từ 25 đến dưới 40 tuổi, từ 40 đến 50 tuổi, và trên 50 tuổi
- Trình độ học vấn: được thống kê thành 5 nhóm gồm: Trung học phổ thông, Cao đẳng, Trường dạy nghề, Đại học, Sau đại học
- Nghề nghiệp: được thống kê thành 5 nhóm gồm: Làm việc toàn thời gian/tự doanh, Làm việc bán thời gian, Học sinh/ sinh viên, Nghỉ hưu, Nội trợ
- Thu nhập hộ gia đình hàng tháng: Ít hơn 8 triệu, từ 8 triệu đến 10 triệu, từ trên
10 triệu đến 20 triệu, từ trên 20 triệu 40 triệu và trên 40 triệu và một nhóm Từ chối tiết lộ
- Dịch vụ sử dụng: được thống kê thành 4 nhóm: F@st i-Bank, TCB Mobile App, TCB QR Pay, TCB Pay và TCB Fintech Lab
3.6.2 Phương pháp kiểm định dữ liệu
3.6.2.1 Kiểm định độ tin cậy của thang đo Để thang đo nhân tố phù hợp thì cần đạt các tiêu chí về độ tin cậy như sau:
- Hệ số Crobach’s Alpha từ 0,6 trở lên
- Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát từ 0,3 trở lên
- Khi loại biến quan sát thì không làm tăng giá trị hệ số Cronbach’alpha
Các biến quan sát đáp ứng các tiêu chí sẽ được giữ lại cho các bước phân tích tiếp theo, trong khi những biến không phù hợp sẽ bị loại bỏ khỏi mô hình Quá trình kiểm định độ tin cậy sẽ được thực hiện lại với các biến còn lại, nhằm nâng cao chất lượng mô hình và tính chính xác của kết quả phân tích Bước này cũng đảm bảo rằng chỉ những biến quan sát có độ tin cậy cao mới được sử dụng trong các giai đoạn nghiên cứu sau.
3.6.2.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Kiểm định nhân tố khám phá (EFA) được thực hiện cho cả biến độc lập và biến phụ thuộc nhằm đánh giá tính phù hợp của thang đo do tác giả xây dựng Các phân tích trong EFA đóng vai trò quan trọng trong việc xác định ý nghĩa và tiêu chí của các biến trong nghiên cứu.
- Kiểm định KMO xác định sự phù hợp của các biến quan sát với nhân tố đề xuất Giá trị phù hợp trong kiểm định KMO là từ 0,5 đến 1
- Kiểm định Bartlett’s xác định mức độ tương quan giữa các biến quan sát trong thang đo Kiểm định này được xác định theo giá trị sig, nếu sig
Hệ số tải nhân tố trong ma trận xoay nhân tố cần đạt giá trị tối thiểu 0,5 để đảm bảo tính phù hợp cho các nghiên cứu tiếp theo.
Trong phân tích EFA, việc kiểm tra hệ số tải yếu tố là cần thiết để xác định số lượng yếu tố trích được có phù hợp với giả thuyết nghiên cứu ban đầu hay không Các nhân tố có giá trị Eigenvalues lớn hơn hoặc bằng 1 sẽ được giữ lại và sử dụng trong mô hình nghiên cứu.
3.6.2.3 Kiểm định sự phù hợp của mô hình Phân tích ma trận tương quan và hồi quy tuyến tính: Việc xây dựng ma trận tương quan là một bước quan trọng nhằm kiểm tra mối liên hệ giữa các biến độc lập chính thức trong mô hình nghiên cứu và biến phụ thuộc, đồng thời xác định cường độ của mối quan hệ này Bên cạnh đó, việc tính toán hệ số tương quan giữa các biến độc lập cũng đóng vai trò thiết yếu trong việc đánh giá hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình Trong khuôn khổ luận văn này, tác giả áp dụng hệ số tương quan Pearson làm công cụ chính để phân tích ma trận tương quan giữa các biến nghiên cứu Kết quả của bước này sẽ cung cấp cơ sở quan trọng để đánh giá tính phù hợp của mô hình và độ tin cậy của các kết quả phân tích hồi quy trong các bước tiếp theo
Phân tích hồi quy đa biến được thực hiện bằng phương pháp hồi quy gộp OLS, nhằm đánh giá mức độ tác động và mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập trong mô hình.
Hệ số xác định R2 hiệu chỉnh là chỉ số quan trọng để đánh giá khả năng giải thích và sự phù hợp của mô hình với dữ liệu thực tế Giá trị của R2 hiệu chỉnh cho thấy cường độ tác động của các biến độc lập lên quyết định của người tiêu dùng Để mô hình được coi là phù hợp và có ý nghĩa, R2 hiệu chỉnh cần đạt tối thiểu 0,5, và giá trị càng gần 1 thì mức độ giải thích càng cao Nghiên cứu này cũng tập trung vào việc kiểm tra các nhược điểm tiềm ẩn của mô hình.
Trong nghiên cứu về giả thuyết phân phối chuẩn phần dư, luận văn xác định dựa trên biểu đồ tần số dư chuẩn hóa, với điều kiện giá trị trung bình (Mean) bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1.
+ Để xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tác giả so sánh giá trị tuyệt đối của hệ số beta chuẩn hóa
Xử lý số liệu: Sử dụng thống kê mô tả để tóm tắt các đặc điểm dân số của mẫu
Tiến hành phân tích hồi quy đa biến để xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc
Phần mềm sử dụng: Phần mềm SPSS được ứng dụng để triển khai kỹ thuật
Phân tích Nhân tố Khám phá (EFA) là một công cụ quan trọng trong nghiên cứu, giúp thực hiện các thuật toán phân tích mức độ tương quan giữa các biến Phương pháp này hỗ trợ kiểm tra và xác định thứ bậc ưu tiên của các thuộc tính nghiên cứu Sự kết hợp giữa EFA và các kỹ thuật phân tích tương quan cung cấp cái nhìn toàn diện về mối quan hệ giữa các nhân tố, tạo nền tảng vững chắc cho các bước phân tích tiếp theo trong quá trình nghiên cứu.
Phương Pháp Ước Lượng: Tác giả sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu
Phương pháp Ordinary Least Squares (OLS) được sử dụng để ước lượng các hệ số β trong mô hình hồi quy tuyến tính nhờ vào tính hiệu quả, đơn giản và phổ biến của nó OLS cung cấp ước lượng không chệch khi các giả định cơ bản được đáp ứng, làm cho nó trở thành lựa chọn hàng đầu trong phân tích dữ liệu.
Kiểm định mô hình là một bước quan trọng nhằm nâng cao độ tin cậy và tính chính xác của mô hình Đầu tiên, hiện tượng đa cộng tuyến sẽ được kiểm tra để đảm bảo không có sự tương quan cao giữa các biến độc lập Tiếp theo, quá trình chuẩn hóa các biến sẽ được thực hiện để hạn chế ảnh hưởng của sự khác biệt trong đơn vị đo lường Các kiểm định thống kê cũng sẽ được áp dụng để đánh giá mức độ tương thích của mô hình với dữ liệu thực tế Kiểm định Durbin-Watson sẽ giúp phát hiện sự tự tương quan trong phần dư, trong khi kiểm định White sẽ xác định tính không thuần nhất của phương sai Sự kết hợp các kiểm định này sẽ đảm bảo tính vững và độ tin cậy của các kết quả hồi quy.
Chương 3 thiết lập một lộ trình nghiên cứu gồm các bước: xây dựng thang đo, khảo sát thu thập dữ liệu, phân tích thống kê để kiểm định giả thuyết và xác định yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Fintech Thang đo được phát triển cẩn thận, khảo sát được tiến hành có hệ thống trên mẫu đại diện Dữ liệu thu thập sẽ được xử lý bằng phân tích nhân tố khám phá (EFA) và hồi quy đa biến Kết quả cụ thể sẽ được trình bày trong Chương 4.
NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Tổng quan về Techcombank
4.1.1 Lịch sử hình thành và phát triển của Techcombank
Ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam, hay còn gọi là Techcombank, được thành lập vào ngày 27 tháng 9 năm 1993 tại Hà Nội với vốn điều lệ ban đầu là 20 tỷ đồng.
Các giai đoạn phát triển:
1993-1997: Giai đoạn đầu, Techcombank tập trung xây dựng nền tảng và mở rộng mạng lưới hoạt động
Từ năm 1997 đến 2007, Techcombank đã tập trung vào việc phát triển mạnh mẽ các sản phẩm dịch vụ, đồng thời đầu tư vào công nghệ và nhân lực, qua đó khẳng định vị thế của mình như một trong những ngân hàng hàng đầu tại Việt Nam.
Từ năm 2007 đến 2018, Techcombank duy trì tốc độ tăng trưởng mạnh mẽ và mở rộng thị trường sang lĩnh vực bán lẻ Năm 2018, ngân hàng đã chính thức niêm yết cổ phiếu trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP Hồ Chí Minh (HOSE).
Từ năm 2018 đến nay, Techcombank đã tập trung vào chiến lược chuyển đổi số nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ, với mục tiêu trở thành ngân hàng số hàng đầu tại Việt Nam.
• Các thành tựu nổi bật của ngân hàng bao gồm:
• Là ngân hàng có tổng tài sản lớn nhất Việt Nam (tính đến 31/12/2023)
• Lọt Top 1000 ngân hàng mạnh nhất thế giới theo The Banker (2023)
• Giải thưởng "Ngân hàng bán lẻ tốt nhất Việt Nam" do The Asian Banker trao tặng (2023)
Ban Trợ Lý HĐQT Ủy Ban Thường Trực
HĐQT Ủy Ban Kiểm Toán và
Rủi Ro Ủy Ban Nhân Sự và
Hội đồng Tín Dụng Cao Cấp
Hội đồng Tín Dụng miền Nam/Bắc
Hội Đồng Xử Lý Nợ và Rủi Ro Tín Dụng
Hội Đồng Đầu Tư Tài Chính
Hội Đồng Đầu Tư Công Nghệ Tin Học
Khối Ngân Hàng Bán Buôn
Khối Nguồn Vốn Và Thị Trường Tài Chính
Khối Tuân Thủ QTRR Hoạt Động
Khối Quản Trị Nguồn Nhân Lực
Và Xây Dựng Thương Hiệu
Khối Dịch Vụ Nội Bộ
Tổng Giám Đốc Ban Điều Hành
Ban Điều Hành Miền Nam
Văn Phòng Đại Diện Miền Nam
Ban Điều Hành Miền Trung
Văn Phòng Đại Diện Miền Trung
Hình 4.1: Sơ Đồ Tổ Chức Tại Techcombank trong việc quản lý ngân hàng
Ban kiểm soát: Cơ quan thực hiện chức năng kiểm tra, giám sát hoạt động của ngân hàng
Ban Tổng Giám đốc: Cơ quan điều hành cao nhất của ngân hàng, chịu trách nhiệm tổ chức thực hiện các hoạt động kinh doanh
Các phòng ban trong tổ chức đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ và tư vấn cho Ban Tổng Giám đốc, bao gồm các lĩnh vực như ngân hàng bán lẻ, ngân hàng doanh nghiệp, quản lý rủi ro, tài chính kế toán và công nghệ thông tin.
Techcombank cung cấp đa dạng các dịch vụ tài chính cho cá nhân và doanh nghiệp, bao gồm:
• Dịch vụ tiền gửi: Tiết kiệm, thanh toán, chuyển tiền
• Dịch vụ cho vay: Vay tiêu dùng, vay kinh doanh
• Dịch vụ thẻ: Thẻ ghi nợ, thẻ tín dụng
• Dịch vụ ngân hàng điện tử: Internet banking, mobile banking
• Dịch vụ bảo hiểm: Bảo hiểm nhân thọ, bảo hiểm phi nhân thọ
• Dịch vụ đầu tư: Quỹ mở, chứng khoán
Techcombank cung cấp nhiều dịch vụ gia tăng đa dạng, bao gồm tư vấn tài chính, thanh toán quốc tế, và dịch vụ thu hộ, chi hộ, nhằm đáp ứng nhu cầu của khách hàng.
4.1.3 Phân tích hoạt động kinh doanh của Techcombank giai đoạn
Techcombank, một trong những ngân hàng thương mại hàng đầu tại Việt Nam, đã có hơn 29 năm hoạt động Từ năm 2020 đến 2023, ngân hàng này đã đạt được nhiều thành tựu nổi bật trong kinh doanh, khẳng định vị thế dẫn đầu trên thị trường tài chính.
Bảng 4.1: Bảng Tổng Hợp Kết Quả Hoạt Động Kinh Doanh
Tổng tài sản (tỷ đồng)
Lợi nhuận trước thuế (tỷ đồng)
Lợi nhuận sau thuế (tỷ đồng)
Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE)
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA)
Nguồn: Báo cáo thường niên Techcombank (2020, 2021, 2022, 2023)
Tổng tài sản của Techcombank đã tăng trưởng ổn định qua các năm, từ 439,602 tỷ đồng vào năm 2020 lên 849,482 tỷ đồng vào năm 2023, phản ánh sự mở rộng và tăng trưởng bền vững của ngân hàng.
Lợi nhuận trước và sau thuế của ngân hàng đã tăng trưởng mạnh mẽ trong giai đoạn 2020-2021, nhưng có dấu hiệu giảm nhẹ trong năm 2023 Điều này chỉ ra rằng khả năng sinh lời của ngân hàng đang có xu hướng chững lại trong thời gian gần đây.
Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) của Techcombank đạt đỉnh cao nhất vào năm 2021 với mức 21,7%, nhưng đã có xu hướng giảm dần trong các năm tiếp theo Mặc dù vẫn duy trì ở mức cao so với các ngân hàng khác, sự sụt giảm này chỉ ra rằng hiệu quả sử dụng vốn của ngân hàng đang có dấu hiệu giảm sút.
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) của ngân hàng đã đạt mức cao nhất vào năm 2021 với 3,7%, nhưng sau đó có xu hướng giảm dần trong những năm tiếp theo Điều này phản ánh sự suy giảm hiệu quả trong việc sử dụng tổng tài sản của ngân hàng.
Bảng 4.2: Số Lượng Người Sử Dụng Dịch Vụ Fintech của Tecombank giai đoạn 2020 - 2023
Techcombank Mobile 6,5 triệu 8,2 triệu 10,3 triệu 12,8 triệu Techcombank Internet Banking 3,2 triệu 4,1 triệu 5,4 triệu 6,9 triệu F@st Mobile 1,8 triệu 2,4 triệu 3,2 triệu 4,1 triệu
Ví điện tử Techcombank Pay 0,5 triệu 1,2 triệu 2,1 triệu 3,4 triệu
(Nguồn: Báo cáo thường niên Techcombank (2020, 2021, 2022, 2023))
Số lượng người sử dụng các dịch vụ Fintech của Techcombank tăng trưởng mạnh mẽ trong giai đoạn 2020 - 2023, cho thấy sự chuyển đổi số thành công của ngân hàng
Techcombank Mobile là dịch vụ Fintech phổ biến nhất của ngân hàng với số lượng người sử dụng tăng gấp đôi trong giai đoạn này
Số lượng người sử dụng các dịch vụ Fintech tăng từ 6,5 triệu lên 12,8 triệu (tăng 97%) Doanh thu từ Fintech tăng từ 2,3 tỷ đồng lên 7,2 tỷ đồng (tăng 213%)
Tỷ lệ tăng trưởng: Doanh thu Fintech tăng cao hơn số lượng người sử dụng, cho thấy hiệu quả sử dụng dịch vụ Fintech ngày càng cao
Techcombank Mobile: Số lượng người sử dụng tăng gấp đôi từ 2020 đến 2023 Doanh thu tăng gấp ba trong cùng kỳ
Techcombank Internet Banking: Số lượng người sử dụng tăng gấp đôi từ 2020 đến 2023 Doanh thu tăng gấp ba trong cùng kỳ
F@st Mobile: Số lượng người sử dụng tăng gấp đôi từ 2020 đến 2023 Doanh thu tăng gấp ba trong cùng kỳ
Ví điện tử Techcombank Pay: Số lượng người sử dụng tăng gấp 7 lần từ 2020 đến 2023 Doanh thu tăng gấp 7 lần trong cùng kỳ
Bảng 4.3: Bảng chi tiết nguồn thu từ dịch vụ Fintech
Năm Internet Banking (tỷ đồng) Mobile Banking (tỷ đồng) F@st (tỷ đồng)
(Nguồn: Báo cáo thường niên Techcombank (2020, 2021, 2022, 2023))
4.2 Kết quả thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Khảo sát trực tuyến đã thu được 366 phiếu, trong đó 300 phiếu hợp lệ được chọn để phục vụ cho nghiên cứu.
Tiêu chí Số lượng quan sát
Thu nhập hộ gia đình Ít hơn 8,000,000 VND 165 55.0%
Trường dạy nghề 15 5.0% Đại học 184 61.3%
Làm việc toàn thời gian/tự doanh 122 40.7%
Làm việc bán thời gian 92 30.7%
Fintech sử dụng tại TCB
Bảng 4.4: Bảng tổng hợp đặc điểm của mẫu khảo sát
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm SPSS)
Dựa trên khảo sát 300 khách hàng tại Techcombank khu vực thành phố Hồ Chí Minh, nghiên cứu đã thu thập thông tin về các yếu tố nhân khẩu học và mức độ sử dụng dịch vụ Fintech của họ Kết quả cho thấy mối liên hệ giữa các yếu tố này và thói quen sử dụng dịch vụ tài chính công nghệ.
Dịch vụ Fintech hiện đang thu hút nhiều nữ giới hơn, với tỷ lệ nữ chiếm 66% so với 34% nam giới Điều này cho thấy tiềm năng lớn trong việc phát triển sản phẩm và dịch vụ phù hợp với nhu cầu của phái nữ.
Nhóm đối tượng sử dụng dịch vụ Fintech chủ yếu là người trong độ tuổi 25-40, chiếm 44,3%, tiếp theo là nhóm 40-50 tuổi với 35,3% Những người trong độ tuổi 18-25 chỉ chiếm 8,7%, trong khi nhóm trên 50 tuổi là 11,7% Đặc biệt, nhóm tuổi trẻ từ 18-40 chiếm hơn 80% tổng số mẫu khảo sát, cho thấy sự phổ biến của dịch vụ Fintech trong độ tuổi này.
Kiểm định thang đo
4.3.1 Phân tích giá trị trung bình của các biến trong mô hình nghiên cứu Bảng 4.5: Phân tích giá trị trung bình biến "Sự Hữu Ích"
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng SPSS 22.0)
Các biến Sự hữu ích (PU) tại Techcombank có giá trị trung bình từ 3.46 đến 3.53, cho thấy KHCN đánh giá cao tính hữu ích của dịch vụ Fintech Độ lệch chuẩn 0.947 chỉ ra rằng có sự đồng thuận tương đối trong các phản hồi.
Bảng 4.6: Phân tích giá trị trung bình biến "Tính Dễ Sử Dụng"
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng SPSS 22.0)
Các biến Tính Dễ Sử Dụng (PE) có giá trị trung bình từ 3.54 đến 3.61, cho thấy KHCN đánh giá cao tính hữu ích của dịch vụ Fintech tại Techcombank Độ lệch chuẩn 0.906 cho thấy sự đồng nhất trong các phản hồi, không có sự khác biệt lớn giữa các câu trả lời.
Bảng 4.7: Phân tích giá trị trung bình biến "Rủi Ro Nhận Thức"
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng SPSS 22.0)
Các biến Rủi Ro Nhận Thức (PR) có giá trị trung bình từ 3.34 đến 3.46, cho thấy khách hàng của Techcombank đánh giá cao tính hữu ích của dịch vụ Fintech Độ lệch chuẩn là 0.914, cho thấy sự đồng nhất trong các câu trả lời mà không có sự khác biệt lớn.
Bảng 4.8:Phân tích giá trị trung bình biến "Tính Đổi Mới Của Người Dùng"
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng SPSS 22.0)
Các biến tính đổi mới của người dùng (UI) tại Techcombank có giá trị trung bình từ 3.53 đến 3.64, cho thấy rằng khách hàng đánh giá cao tính hữu ích của dịch vụ Fintech Độ lệch chuẩn 0.931 cho thấy sự đồng nhất trong các phản hồi, không có sự khác biệt lớn giữa các ý kiến.
Bảng 4.9: Phân tích giá trị trung bình biến "Tính An Toàn Và Bảo Mật"
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng SPSS 22.0)
Các biến Tính An Toàn Và Bảo Mật (PT) tại Techcombank có giá trị trung bình từ 3.50 đến 3.62, cho thấy sự đánh giá cao của KHCN về tính hữu ích của dịch vụ Fintech Độ lệch chuẩn 0.930 cho thấy sự đồng nhất trong các phản hồi.
Bảng 4.10: Phân tích giá trị trung bình biến "Hỗ Trợ Của Chính Phủ"
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng SPSS 22.0)
Các biến Hỗ Trợ Của Chính Phủ (GS) có giá trị trung bình từ 3.45 đến 3.56, cho thấy sự đánh giá cao của KHCN về tính hữu ích của dịch vụ Fintech tại Techcombank Độ lệch chuẩn 0.902 chỉ ra rằng các phản hồi không có sự khác biệt đáng kể.
Bảng 4.11: Phân tích giá trị trung bình biến "Hình Ảnh Thương Hiệu"
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng SPSS 22.0)
Các biến Hình Ảnh Thương Hiệu (BI) tại Techcombank có giá trị trung bình từ 3.52 đến 3.65, cho thấy rằng khách hàng (KHCN) đánh giá cao tính hữu ích của dịch vụ Fintech Độ lệch chuẩn là 0.960, cho thấy sự đồng nhất trong các phản hồi của khách hàng.
Bảng 4.12: Phân tích giá trị trung bình biến "Sự Thuận Tiện"
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng SPSS 22.0)
Các biến Sự Thuận Tiện có giá trị trung bình từ 3.48 đến 3.59, cho thấy khách hàng tại Techcombank đánh giá cao tính hữu ích của dịch vụ Fintech Độ lệch chuẩn là 0.975, cho thấy sự đồng nhất trong các phản hồi của khách hàng.
Bảng 4.13: Phân tích giá trị trung bình biến "Chuẩn Chủ Quan"
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng SPSS 22.0)
Các biến Chuẩn Chủ Quan (SN) có giá trị trung bình từ 3.33 đến 3.46 cho thấy
Dịch vụ Fintech tại Techcombank được KHCN đánh giá cao về tính hữu ích, với độ lệch chuẩn là 0.978, cho thấy sự đồng nhất trong các phản hồi.
4.3.2 Kiểm tra hệ số tin cậy Cronbach’Alpha
Bảng 4.14: Kết quả kiểm tra độ tin cậy nhân tố PU
Phương sai thang đo nếu loại biến (Scale Variance if Item Deleted)
Hệ số tương quan biến-tổng (Corrected Item- Total Correlation)
Hệ số Cronbach’s Alpha khi loại biến (Cronbach's Alpha if Item Deleted)
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng SPSS 22.0)
Nhân tố PU đã đáp ứng đầy đủ các tiêu chí kiểm định độ tin cậy, với giá trị độ tin cậy tổng thể đạt 0.829, vượt ngưỡng 0.7 Hệ số tương quan giữa các biến và tổng thể đều lớn hơn 0.3, và độ tin cậy tổng thể không tăng khi loại bỏ bất kỳ biến nào.
Thông qua kết quả đánh giá độ tin cậy của các thang đo nhân tố Sự Hữu Ích gồm
5 câu hỏi liên quan, KHCN trả lời câu hỏi này ở mức Hệ số tin cậy của Nhân tố PU đạt
Giá trị 0.814 cho thấy thang đo biến PU rất tốt, với tất cả các biến có giá trị tương quan lớn hơn 0.3, đảm bảo không có biến nào bị loại Các biến PU1 đến PU5 đều đạt yêu cầu để tiến hành kiểm định nhân tố khám phá EFA.
Kết luận: Thang đo nhân tố PU phù hợp, tất cả biến quan sát để tiếp tục phương pháp phân tích nhân tố khám phá-EFA
4.3.2.2 Tính Dễ Sử Dụng - PE
Bảng 4.15: Kết quả kiểm tra độ tin cậy của yếu tố PE
Phương sai thang đo nếu loại biến (Scale Variance if Item Deleted)
Hệ số tương quan biến-tổng (Corrected Item- Total Correlation)
Hệ số Cronbach’s Alpha khi loại biến (Cronbach's Alpha if Item Deleted)
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng SPSS 22.0)
Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo nhân tố Tính dễ sử dụng cho thấy Hệ số tin cậy đạt 0.775, vượt mức 0.7, chứng tỏ thang đo này có độ tin cậy tốt.
Giá trị tương quan giữa các biến tổng đều lớn hơn 0.3, cho thấy không có biến nào cần loại bỏ Tất cả các biến từ PE1 đến PE4 đều đáp ứng tiêu chí để tiến hành kiểm định nhân tố khám phá EFA.
Kết luận: Thang đo nhân tố PE phù hợp, tất cả biến quan sát để tiếp tục phương pháp phân tích nhân tố khám phá-EFA
4.3.2.3 Rủi ro nhận thức - PR
Bảng 4.16: Kết quả kiểm tra độ tin cậy của yếu tố PR
Phương sai thang đo nếu loại biến (Scale Variance if Item Deleted)
Hệ số tương quan biến-tổng (Corrected Item- Total Correlation)
Hệ số Cronbach’s Alpha khi loại biến (Cronbach's Alpha if Item Deleted)
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng SPSS 22.0)
Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo Rủi ro nhận thức cho thấy Hệ số tin cậy đạt 0.824, vượt mức 0.6, chứng tỏ thang đo này có độ tin cậy tốt.
Tất cả các biến từ PR1 đến PR5 đều có giá trị tương quan lớn hơn 0.3, cho thấy không có biến nào cần loại bỏ Do đó, các biến này đủ điều kiện để tiếp tục tiến trình kiểm định nhân tố khám phá EFA.
Kết luận: Thang đo nhân tố PR phù hợp, tất cả biến quan sát để tiếp tục phương pháp phân tích nhân tố khám phá-EFA
4.3.2.4 Tính Đổi Mới Của Người Dùng - UI
Bảng 4.17: Kết quả kiểm tra độ tin cậy của yếu tố UI
Phương sai thang đo nếu loại biến (Scale Variance if Item Deleted)
Hệ số tương quan biến-tổng (Corrected Item- Total Correlation)
Hệ số Cronbach’s Alpha khi loại biến (Cronbach's Alpha if Item Deleted)
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng SPSS 22.0)
Thông qua kết quả đánh giá độ tin cậy của các thang đo nhân tố Tính Đổi Mới
Của Người Dùng được Hệ số tin cậy đạt 0.772 > 0.7 cho thấy thang đo đạt kết quả tốt