Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Fintech trong thanh toán của khách hàng cá nhân tại tỉnh Thừa Thiên Huế

Thanh toán qua Fintech giúp tiết kiệm thời gian và chi phí giao dịch Fintech giúp thanh toán tự động Tính dễ sử dụng DSD Cronbach’s alpha = 0,871 Dễ dàng học cách sử dụng, có hướng dẫn c[r]

ĐẠI HỌC HUẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ KHOA TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG ̣c K in h tê ́H uê ́  - KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ho CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNG Đ ại FINTECH TRONG THANH TOÁN CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TRẦN THỊ HÀ TRANG Tr ươ ̀ng TẠI TỈNH THỪA THIÊN HUẾ Khóa học: 2016 - 2020 ĐẠI HỌC HUẾ KHOA TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG ̣c K in h tê ́H  - uê ́ TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ ho KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNG Đ ại FINTECH TRONG THANH TOÁN CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN ̀ng TẠI TỈNH THỪA THIÊN HUẾ Giáo viên hướng dẫn: Lớp: K50 Tài chính Th.S Nguyễn Hồ Phương Thảo Tr ươ Sinh viên: Trần Thị Hà Trang Khóa học: 2016 - 2020 Huế, tháng 12 năm 2019 uê ́ Lời Cảm Ơn tê ́H Quá trình thực tập cuối khóa là hội thực hữu ích và cần thiết cho sinh viên để trang bị cho mình kiến thức, kỹ thực tế nghề nghiệp tương lai mình Trong quá trình thực tập và hoàn thành bài báo cáo này em đã nhận nhiều giúp đỡ và động viên từ Thầy, Cô, gia đình và bạn bè h Trước tiên em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Ban Giám hiệu nhà trường in đã tạo điều kiện tốt cho chúng em học tập và rèn luyện, quý Thầy, Cô ̣c K giáo trường Đại học Kinh tế và quý Thầy, Cô khoa Tài chính – Ngân hàng đã truyền tải kiến thức bổ ích suốt thời gian học tập Đặc biệt em xin bày tỏ lòng biết ơn đến cô Nguyễn Hồ Phương Thảo là người đã trực tiếp hướng ho dẫn, giúp đỡ em quá trình nghiên cứu và hoàn thành báo cáo thực tập này Đồng thời em xin gửi lời cảm ơn đến Ban lãnh đạo, các anh chị nhân viên Đ ại Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam - Chi nhánh Huế đã tạo điều kiện giúp đỡ, hướng dẫn em suốt thời gian thực tập Trong bài báo cáo thực tập cuối khóa này mặc dù thân đã cố gắng nỗ ̀ng lực hết mình để giải các yêu cầu và mục đích đặt song kiến thức và kinh nghiệm thực tế còn hạn chế nên không thể tránh khỏi thiếu sót Em ươ mong nhận ý kiến đóng góp, phê bình quý Thầy, Cô giáo để khóa luận hoàn thiện Cuối cùng, kính chúc quý Thầy, Cô dồi dào sức khỏe Tr và thành công nghiệp trồng người cao quý Huế, tháng 12 năm 2019 Sinh viên: Trần Thị Hà Trang i TÓM TẮT Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 đã và tác động đến mặt đời sống uê ́ kinh tế - xã hội toàn cầu nói chung, Việt Nam nói riêng Tài chính ngân hàng là lĩnh vực chịu ảnh hưởng sâu sắc cách mạng này mà biểu cụ tê ́H thể là phát triển nhanh vũ bão công nghệ tài chính (Fintech) với tập trung chủ yếu lĩnh vực toán – lĩnh vực có tỷ trọng lớn công nghệ tài chính Các ứng dụng Fintech toán đã và đem lại nhiều hội thách thức cho thị trường tài chính Việt Nam Mặc dù các in h dịch vụ Fintech hoạt động toán nước nói chung “nhộn nhịp”, nhiên trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế dường còn trầm lắng và gặp nhiều khó ̣c K khăn triển khai Nghiên cứu tập trung làm rõ các nhân tố ảnh hưởng đến định sử dụng dịch vụ công nghệ tài chính khách hàng cá nhân tỉnh Thừa Thiên Huế Thông qua việc sử dụng bảng khảo sát 154 khách hàng, kết hợp phân tích định lượng ho SPSS 20, nghiên cứu này cho thấy “Quyết định sử dụng” dịch vụ Fintech toán khách hàng cá nhân địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế chịu ảnh hưởng Đ ại các nhóm nhân tố “Sự hữu ích”, “Tính an toàn và bảo mật”, “Tính dễ sử dụng”, “Sự thuận lợi” và “Chuẩn chủ quan” có ảnh hưởng tích cực, đó “Sự hữu ích” là nhóm nhân tố có tác động mạnh Qua đó, đưa các giải pháp hữu hiệu cho các ̀ng đơn vị cung ứng dịch vụ Fintech toán các quan quản lý Tr ươ việc phát triển dịch vụ này Việt Nam nói chung và tỉnh Thừa Thiên Huế nói riêng ii MỤC LỤC PHẦN 1: PHẦN MỞ ĐẦU 1 Lý lựa chọn đề tài Mục tiêu nghiên cứu uê ́ Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu tê ́H Kết cấu đề tài PHẦN NỘI DUNG NGHIÊN CỨU CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNG FINTECH TRONG THANH TOÁN CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN h 1.1 Tổng quan Fintech .6 in 1.1.1 Khái niệm 1.1.2 Lịch sử hình thành và phát triển Fintech ̣c K 1.1.3 Đối tượng Fintech 1.1.4 Phân khúc ngành công nghiệp Fintech 10 1.1.5 Tác động Fintech 13 ho 1.2 Sơ lược tình hình phát triển Fintech trên giới 15 1.3 Fintech toán khách hàng cá nhân 20 Đ ại 1.4 Cơ sở thực tiễn 23 1.4.1 Tổng quan các nghiên cứu Fintech .28 1.4.2 Một số mô hình tâm lý xã hội đã sử dụng nghiên cứu .25 1.4.2.1 Mô hình Lý thuyết hành động hợp lý - TRA 25 ̀ng 1.4.2.2 Mô hình Lý thuyết hành vi dự tính - TPB .26 1.4.2.3 Mô hình chấp nhận công nghệ - TAM 27 ươ 1.5 Đề xuất mô hình nghiên cứu 27 1.5.1.Xây dựng mô hình nghiên cứu .27 Tr 1.5.2.Giả thiết nghiên cứu .28 1.5.3.Xây dựng thang đo .31 CHƯƠNG PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNG FINTECH TRONG THANH TOÁN CHO KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI TỈNH THỪA THIÊN HUẾ 33 2.1 Thực trạng sử dụng Fintech toán Việt Nam và trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế 33 iii 2.1.1 Thực trạng sử dụng Fintech Việt Nam 38 2.1.2 Thực trạng sử dụng Fintech tỉnh Thừa Thiên Huế 39 2.1.3 Chính sách Fintech Việt Nam 40 2.2 Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến định sử dụng dịch vụ Fintech toán khách hàng cá nhân tỉnh Thừa Thiên Huế .38 uê ́ 2.2.1 Đặc điểm mẫu khảo sát .38 2.2.1.1.Mô tả đặc điểm nhân học 38 tê ́H 2.2.1.2.Thực trạng hiểu biết và sử dụng Fintech toán 40 2.2.2 Đánh giá độ tin cậy thang đo 42 2.2.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA) .44 2.2.3.1.Phân tích nhân tố khám phá các biến độc lập 44 h 2.2.3.2 Phân tích nhân tố khám phá biến phụ thuộc 47 in 2.3 Phân tích tương quan 47 ̣c K 2.4 Phân tích hồi quy 48 2.5 Kiểm định phân phối chuẩn 52 2.6 Ảnh hưởng đặc điểm nhân học đến đánh giá tác động các nhóm ho nhân tố 56 CHƯƠNG GIẢI PHÁP NÂNG CAO KHẢ NĂNG TIẾP NHẬN DỊCH VỤ FINTECH TRONG THANH TOÁN CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI Đ ại TỈNH THỪA THIÊN HUẾ 60 3.1 Những dự báo tương lai làn sóng Fintech Việt Nam 60 3.2 Cơ sở đề xuất giải pháp 62 ̀ng 3.3 Giải pháp phát triển dịch vụ Fintech toán 62 3.3.1.Giải pháp các tổ chức cung cấp dịch vụ Fintech toán 62 3.3.2 Khuyến nghị với Nhà nước 66 ươ PHẦN 3: KẾT LUẬN 71 Tr TÀI LIỆU THAM KHẢO 72 iv DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1 Các phân khúc Fintech 10 Hình 1.2 Biểu đồ tổng giá trị đầu tư toàn cầu Fintech 2013 - 2018 (Tỷ USD) 16 uê ́ Hình 1.3 Biểu đồ phân bố số lượng các công ty Fintech ASEAN 19 Hình 1.4 Tỷ trọng ngành công nghiệp Fintech ASEAN phân theo loại hình .19 tê ́H Hình 1.5 Mô hình thuyết hành động hợp lý - TRA 25 Hình 1.6 Mô hình Lý thuyết hành vi dự tính - TPB .26 Hình 1.7 Mô hình chấp nhận công nghệ TAM 27 Hình 1.8 Mô hình nghiên cứu đề xuất 28 in h Hình 2.1 Biểu đồ thống kê lý khiến khách hàng chưa biết đến dịch vụ Fintech 41 Hình 2.2 Biểu đồ thống kê nguồn thông tin dịch vụ Fintech .41 Tr ươ ̀ng Đ ại ho ̣c K Hình 2.3 Biểu đồ thống kê loại hình Fintech khách hàng sử dụng 42 v DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.2 Giá trị đầu tư vào Fintech năm 2016 – 2018 (Đơn vị: tỷ USD) 15 Bảng 1.3 Thang đo nghiên cứu 31 uê ́ Bảng 2.1 Bảng mô tả đặc điểm nhân học mẫu 38 Bảng 2.2 Đánh giá độ tin cậy thang đo trước tiến hành kiểm định 43 tê ́H Bảng 2.3 Đánh giá độ tin cậy thang đo nhóm biến phụ thuộc “Quyết định sử dụng” 44 Bảng 2.4 Tổng hợp hệ số phân tích EFA biến độc lập .45 Bảng 2.5 Kết phân tích EFA với nhân tố “Quyết định sử dụng” 47 Bảng 2.6 Kết phân tích tương quan ý định sử dụng và các nhân tố độc lập 48 in h Bảng 2.7 Kết hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến “Quyết định sử dụng” 49 Bảng 2.8 Đánh giá khách hàng các nhân tố 53 ̣c K Bảng 2.9 Kết Independent - Samples T Test với các biến Giới tính, Nơi và Đã sử dụng hay chưa 56 Bảng 2.10 Kết One - way Anova với các biến Độ tuổi, Trình độ học vấn, Nghề Tr ươ ̀ng Đ ại ho nghiệp và Thu nhập .58 vi DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Diễn giải Trí thông minh nhân tạo ATM (Automated teller machine) Máy rút tiền tự động Fintech (Financial technology) Công nghệ tài chính Insurtech (Insurance technology) Công nghệ bảo hiểm IPO (Initial Public Offering) Phát hành cổ phiếu lần đầu M&A (Mergers and Acquisition) Sát nhập và Mua lại P2P (Peer-to-peer) Cho vay ngang hàng PFM (Personal management finance) Quản lý tài chính cá nhân POS (Point of Sale) Máy bán hàng chấp nhận thẻ toán tê ́H h in ̣c K QR (Quick Response) uê ́ Al (Artifical Intelligence) Mã phản ứng nhanh ho Regtech (Regulatory technology) Công nghệ pháp lý Phần mềm sử dụng để phân tích thống kê TAM (Technology Acceptance Model) Mô hình chấp nhận công nghệ TPB (Theory of planned behavior) Lý thuyết hành vi dự tính Thẻ EMV (Europay, MasterCard & Visa) Thẻ chip ban hành các Tổ chức thẻ quốc tế ̀ng Đ ại SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) Thuyết hành động hợp lý Tr ươ TRA (Theory of Reasoned Action) vii ̀ng ươ Tr Đ ại h in ̣c K ho uê ́ tê ́H PHẦN 1: PHẦN MỞ ĐẦU Lý lựa chọn đề tài Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ (hay còn gọi là cách mạng 4.0) với các tảng là trí tuệ nhân tạo (Al), vạn vật kết nối (Internet of things), và uê ́ liệu lớn (Big data) đã và tác động đến mặt đời sống kinh tế - xã hội toàn tê ́H cầu nói chung, Việt Nam nói riêng Tài chính ngân hàng là lĩnh vực chịu ảnh hưởng sâu sắc cách mạng này mà biểu cụ thể là phát triển nhanh vũ bão công nghệ tài chính (Fintech), việc ứng dụng công nghệ thông tin lĩnh vực tài chính ngân hàng h Fintech đã mang đến cho công nghiệp tài chính Việt Nam diện mạo in Theo khảo sát toàn cảnh Fintech khu vực Asean 2018 cuả Ernst & Young, Việt Nam có khoảng 70 công ty Fintech hoạt động với tổng vốn đầu tư 129 triệu USD ̣c K và tập trung cho lĩnh vực toán Sự đời hàng loạt các ứng dụng Fintech toán đã và đem lại nhiều hội thách thức cho hoạt động toán Việt Nam ho Tính đến tháng 3/2018, số lượng thẻ toán trên nước là 18.287 máy ATM, 70.231.000 thẻ toán và 289.075 máy POS Trong đó, cùng thời điểm địa Đ ại bàn Thừa Thiên Huế có 238 máy ATM phân bổ trên toàn tỉnh tương đương với 1,3% nước, 946.000 thẻ toán lưu hành chiếm 1,4% số lượng thẻ toán toàn quốc và có 1.303 máy POS đặt các siêu thị, cửa hàng 0,45% nước Những số đó cho thấy dịch vụ Fintech hoạt động toán thị trường Thừa Thiên ̀ng Huế dường còn trầm lắng và gặp nhiều khó khăn triển khai Sự phổ biến thói quen dùng tiền mặt người dân, hạn chế hiểu biết ứng dụng này ươ hay lo lắng rủi ro có thể xảy sử dụng, là nguyên nhân chủ yếu dẫn đến tình trạng này Chính vì vậy, nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến Tr định sử dụng dịch vụ công nghệ tài chính khách hàng là quan trọng để các tổ chức tài chính có sở khoa học đề xuất giải pháp phát triển dịch vụ chính Fintech nói chung và Fintech toán nói riêng đến khách hàng Do đó, em đã định chọn đề tài “Các nhân tố ảnh hưởng đến định sử dụng dịch vụ Fintech toán khách hàng cá nhân tỉnh Thừa Thiên Huế” làm đề tài nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu - Hệ thống hóa sở lý thuyết định sử dụng dịch vụ Fintech nói chung và Fintech toán nói riêng - Xác định các nhân tố ảnh hưởng và đo lường mức ảnh độ ảnh hưởng uê ́ nhân tố đến định sử dụng dịch vụ Fintech toán khách hàng cá nhân địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế tê ́H - Đưa giải pháp và kiến nghị nhằm góp phần nâng cao khả tiếp nhận dịch vụ Fintech toán khách hàng cá nhân trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Fintech hoạt động toán in h - Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố ảnh hưởng đến định sử dụng dịch vụ Thiên Huế ̣c K - Đối tượng khảo sát: Khách hàng cá nhân địa bàn trên địa bàn tỉnh Thừa - Không gian nghiên cứu đề tài là địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế ho - Thời gian nghiên cứu: + Số liệu sơ cấp thu thập giai đoạn từ tháng 9/2019 đến tháng 12/2019 Đ ại + Số liệu thứ cấp thu thập từ năm 2013 đến 2019 Phương pháp nghiên cứu - Phương pháp nghiên cứu tài liệu: là phương pháp tìm hiểu vấn đề liên ̀ng quan đến đề tài nghiên cứu thông qua sách báo, mạng Internet, tạp chí, bài viết nghiên cứu công bố trước đây ươ - Phương pháp so sánh và phân tích: là phương pháp dựa trên số liệu đã thu thập để tiến hành so sánh, đánh giá, cụ thể hóa làm rõ các nhân tố ảnh hưởng đến Tr định sử dụng Fintech toán khách hàng cá nhân - Phương pháp tổng hợp: là phương pháp tổng hợp thông tin đã thu thập để rút kết luận và đánh giá - Phương pháp thu thập số liệu: Tiến hành chọn mẫu điều tra, phát bảng hỏi thu thập ý kiến khách hàng cá nhân trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế Các bước tiến hành điều tra thực sau:  Bước 1: Xây dựng bảng hỏi + Bảng câu hỏi khảo sát xây dựng dựa trên thang đo Likert điểm với nhiều biến khác nhau, tương ứng với mức độ đồng ý tăng dần, từ “Rất không đồng ý” đến “Rất đồng ý” Các biến này rút từ các nghiên cứu trước đây và thay đổi, uê ́ chỉnh sửa để phù hợp với thực tế và điều kiện địa bàn nghiên cứu + Bảng hỏi điều tra gồm phần chính : Phần - Thông tin chung, bao gồm có các tê ́H câu hỏi thông tin cá nhân người hỏi và các câu hỏi nhằm để định các mẫu hợp lệ và không hợp lệ Phần – Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Fintech toán khách hàng cá nhân Đây là phần chính bảng in  Bước 2: Thực khảo sát khách hàng h hỏi bao gồm nhiều mục hỏi xếp vào các nhóm nhân tố khác + Đối tượng điều tra nghiên cứu này là tổng thể lớn – khách hàng cá ̣c K nhân trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế Theo nghiên cứu Hair và cộng (1998) cho tham khảo kích thước mẫu dự kiến tối thiểu là gấp lần tổng số biến quan sát Trong bài nghiên cứu này, tác giả xây dựng thang đo nhân tố gồm 24 biến quan sát ho nên số mẫu tối thiểu là 120 mẫu Tuy nhiên, thực có số mẫu không hợp lệ Vì vậy, để đáp ứng khả đại diện cho tổng thể, em thực khảo sát Đ ại 200 khách hàng, đó 154 khách hàng đã biết và đã sử dụng Fintech toán đưa vào phân tích định lượng với SPSS 20 + Phương pháp chọn mẫu: phương pháp thuận tiện Bất kỳ khách hàng trưởng ̀ng thành nào trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế đồng ý tham gia trả lời phiếu khảo sát đưa vào mẫu ươ + Sau thực khảo sát, tiến hành lọc để lấy các bảng hỏi hợp lệ với đề tài nghiên cứu để tiến hành thực phân tích nhân tố Tr - Phương pháp xử lý số liệu: Nghiên cứu sử dụng phần mềm SPSS 20 để thực các phân tích sau: + Phân tích thống kê mô tả: Được dùng để miêu tả các đặc tính mẫu điều tra Ngoài ra, nghiên cứu còn tiến hành kiểm định ảnh hưởng các nhân tố nhân học đến mức độ nhận biết dịch vụ Fintech toán Từ đó, đưa các giải pháp phù hợp với đề tài nghiên cứu + Phân tích nhân tố khám phá: Phân tích nhân tố “là phương pháp giảm lượng biến, cho phép chúng ta đơn giản hoá liệu cách gộp nhiều biến thành biến tổng hợp gọi là nhân tố” theo Kimberly M.Rennie (1997) Trong nghiên cứu này, với phần mềm SPSS 20 phân tích nhân tố khám phá uê ́ (EFA) sử dụng để thực Phân tích EFA có ý nghĩa hệ số KMO - tiêu dùng để xem xét mức độ thích hợp EFA nằm khoảng 0,5 đến 1; giá tê ́H trị Sig kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (giá trị Sig < 0,5); hay là các biến có tương quan với tổng thể theo Trọng và Ngọc (2008) Mặt khác, hệ số tải nhân tố (Factor loading) – tiêu đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực phân tích EFA phải đạt mức cho phép Theo Hair và cộng (1998), hệ số tải nhân tố lớn 0,3 h xem là đạt mức tối thiểu; hệ số lớn 0,4 xem là quan trọng và lớn in 0,5 xem là có ý nghĩa thực tiễn Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng hệ số Factor loading là 0,5 để đảm bảo ý nghĩa thực tiễn ̣c K + Phân tích tương quan Pearson Phân tích tương quan là công đoạn thưc phân tích định ho lượng SPSS, để kiểm tra biến phụ thuộc và biến độc lập có mối tương quan tuyến tính hay không, mối quan hệ đó có chặt chẽ hay không và nhằm phát hiện tượng đa cộng tuyến các biến độc lập có mối tương quan mạnh mẽ với Đ ại Phân tích tương quan thường thực trước phân tích hồi quy Tương quan Pearson r có giá trị giao động từ -1 đến Biến độc lập và biến phụ thuộc có tương quan với hệ số Sig < 0,05 ̀ng Nếu biến độc lập và biến phụ thuộc không có mối quan hệ tương quan (Sig > 0,05) thì cần loại bỏ và không đưa biến độc lập này vào phân tích hồi quy Nếu các biến độc lập ươ có mối quan hệ tương quan với (Sig < 0,05) thì có nguy xảy tượng đa cộng tuyến mô hình hồi quy, lúc này dùng hệ số phóng đại phương sai VIF kết Tr hồi quy để kiểm tra tượng này + Phân tích hồi quy Phân tích hồi quy dùng để xem xét các nhân tố có ảnh hưởng đến định sử dụng Fintech khách hàng cá nhân tỉnh Thừa Thiên Huế và mức độ tác động nhân tố để đưa giải pháp phù hợp Thực phân tích hồi quy gồm:  Đánh giá độ phù hợp mô hình Đánh giá độ phù hợp mô hình qua giá trị Adjusted R square (hoặc R square – hiệu chỉnh ), giá trị này thể mức độ ảnh hưởng biến độc lập lên biến phụ thuộc Hệ số này giao động từ đến Không có tiêu chuẩn chính xác cho hiệu chỉnh bao nhiêu thì phù hợp, hệ số này càng tiến thì mô hình càng có ý uê ́ nghĩa và càng tiến thì mô hình càng yếu  Kiểm định độ phù hợp mô hình tê ́H Để kiểm định độ phù hợp mô hình hồi quy tuyến tính đa bội ta dùng giá trị F bảng phân tích Anova Ý nghĩa kiểm định F này là để xác định xem mô hình có thể sử dụng cho tổng thể hay không vì tổng thể lớn nên chúng ta không thể nghiên cứu tổng thể đươc mà thông qua mẫu để suy rộng tập thể Giá trị Sig ̣c K  Kiểm định One-Sample T Test in cậy 95% thì Sig < 5% có ý nghĩa) h bảng Coefficients cho biết các tham số hồi quy có ý nghĩa hay không (với độ tin Kiểm định One-Sample T Test dùng để phân tích đánh giá khách hàng cá nhân mức độ tác động các nhân tố đến định sử dụng dịch vụ Fintech ho toán khách hàng cá nhân địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế, để đưa nhân tố có ảnh hưởng mạnh đến định khách hàng và đưa các Đ ại biện pháp từ đó kích thích, khuyến khích khách hàng sử dụng  Kiểm định One-way Anova và Independent-Samples T Test Kiểm định One-way Anova và Independent-Samples T Test dùng để đánh giá ̀ng khác biệt các nhóm nhân tố và định sử dụng Fintech toán khách hàng theo phân loại khác ươ Kết cấu đề tài Ngoài phần mở đầu và kết luận, kết cấu đề tài gồm: Tr Chương 1: Tổng quan các nhân tố ảnh hưởng đến định sử dụng Fintech toán khách hàng cá nhân Chương 2: Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến định sử dụng dịch vụ Fintech toán khách hàng cá nhân tỉnh Thừa Thiên Huế Chương 3: Giải pháp nâng cao khả tiếp nhận dịch vụ Fintech toán khách hàng cá nhân tỉnh Thừa Thiên Huế PHẦN NỘI DUNG NGHIÊN CỨU CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNG FINTECH TRONG THANH TOÁN uê ́ CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN tê ́H 1.1 Tổng quan Fintech 1.1.1 Khái niệm Cuộc cách mạng Internet năm 1990 đã tạo ảnh hưởng mạnh mẽ đến tài chính giới, đặc biệt nó dẫn đến đời và phát triển tài chính điện h tử Tài chính điện tử bao gồm tất dịch vụ tài chính các dịch vụ ngân hàng, bảo in hiểm và mua bán, trao đồi chứng khoán tiến hành qua mạng Internet và các ̣c K website Do đó, các cá nhân tổ chức cần đăng nhập tài khoản, tiến hành các giao dịch mà không phải đến trực tiếp các công ty tài chính Các hình thức tài chính điện từ xuất giai đoạn này gồm: ngân hàng di động, ngân hàng ho trực tuyến, toán di động và môi giới trực tuyến Đến năm 2000, số lượng người dùng điện thoại thông minh tăng đột biến, điều này tạo thuận lợi cho tài Đ ại chính lưu động (dạng mở rộng tài chính điện tử) phát triển ví dụ toán di động hay ngân hàng di động Lợi ích lớn các dịch vụ này là giảm các chi phí giao dịch, tiết kiệm thời gian giao dịch mà người dùng dễ dàng nhận Sự phát triển tài chính điện tử tiến công nghệ di ̀ng dộng, sau khủng hoản kinh tế tài chính toàn cầu năm 2008 đổi Fintech ươ đời, dựa trên phối hợp tài chính điện tử, liệu lớn và trí tuệ nhân tạo Vậy Fintech là gì? “Fintech” từ viết tắt “Financial technology” hiểu là “Công nghệ tài Tr chính”, là đại diện tiêu biểu cho cách mạng kỹ thuật số có thể thay đổi toàn cảnh tài chính toàn cầu Trên giới chưa có khái niệm hay định nghĩa chuẩn nào Fintech Theo Cemal Karakas và Carla Stamegna (2017), Fintech là viết tắt công nghệ tài chính, là thuật ngữ rộng sử dụng chủ yếu để công ty sử dụng các hệ thống dựa trên công nghệ theo cách nào đó để cung cấp dịch vụ tài chính trực tiếp cố gắng làm cho hệ thống tài chính hiệu Theo Ulrich Scholte “Banking-as-a-Service-what you need to know”, Fintech là kết hợp công nghệ và tài chính mang đến cho các công ty khởi lý mà trước đây có sẵn thông qua các tổ chức tài chính truyền thống uê ́ nghiệp và nhà cung cấp dịch vụ khả cung cấp các sản phẩm/dịch vụ tài chính hợp tê ́H Một định nghĩa khác Fintech theo Wikipedia trích dẫn từ Huffington Post, công nghệ tài chính là công nghệ và đổi nhằm cạnh tranh với các phương pháp tài chính truyền thống việc cung cấp các dịch vụ tài chính Như có thể hiểu Fintech hiểu đơn giản là việc tận dụng sáng tạo công nghệ h các hoạt động và dịch vụ tài chính in 1.1.2 Lịch sử hình thành và phát triển Fintech Sự đời Fintech có xuất phát điểm từ năm 1990, khởi xướng ̣c K công ty Citigroup với tên gọi là “Hiệp hội Công nghệ Dịch vụ Tài chính” nhằm giúp đỡ các tổ chức có nhu cầu hợp tác các hoạt động liên quan đến công nghệ Mặc dù xuất sớm mãi đến năm 2014 thì Fintech thực thu hút đông đảo ho người tham gia Trên thực tế, phát triển tài chính và công nghệ từ lâu đã đan xen và củng cố lẫn Cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 là bước ngoặt và Đ ại là lý Fintech phát triển thành mô hình Sự phát triển này đặt thách thức cho các quan quản lý và người tham gia thị trường Như vậy, có thể nói Fintech là từ ngữ cho ngành cũ, nó đề cập đến việc áp dụng công nghệ để tài trợ Định nghĩa đưa ba khía cạnh quan sát ̀ng Đầu tiên, Fintech không phải là phát triển lạ cho ngành dịch vụ tài chính mà nó đã có từ lâu đời Điều này có thể chứng minh các kiện cụ thể ươ sau: năm 1838, hệ thống điện báo Samuel Morse (sử dụng mã Morse gồm các dấu chấm và dấu gạch ngang đại diện cho chữ và số) có thể truyền tải thông điệp qua hệ Tr thống dây cáp xuất lần đầu tiên và năm 1866, Công ty Điện báo Atlantic hoàn thành việc đặt cáp xuyên Đại Tây Dương Hai kiện này đã cung cấp sở hạ tầng cho quá trình toàn cầu hóa tài chính vào cuối kỉ 19 Sau đó, vào tháng 6/1967 Ngân hàng Barclays lắp đặt máy rút tiền tự động (ATM) đầu tiên London là khởi đầu cho phát triển đại FinTech ngày Khía cạnh thứ hai, ngành dịch vụ tài chính là người mua hàng đầu các sản phẩm Công nghệ thông tin và các dịch vụ trên toàn cầu Nghiên cứu Hua Zhang và Jacob Jegher (2015) cho thấy, tổng chi tiêu cho Fintech lên đến 197 tỷ USD vào năm 2014 Thứ ba, thuật ngữ Fintech không giới hạn các lĩnh vực cụ thể (ví dụ: tài chính) mô hình kinh doanh chẳng hạn cho vay ngang hàng (P2P), mà nó bao gồm toàn phạm vi uê ́ dịch vụ và sản phẩm theo truyền thống cung cấp ngành dịch vụ tài chính Sự tiến hóa Fintech đã trải qua giai đoạn phân biệt sau: tê ́H - Giai đoạn 1: Từ khoảng năm 1866 đến 1987, giai đoạn mà chúng ta mô tả là Fintech 1.0 Cuộc kết hôn tài chính và công nghệ đã thực từ giai đoạn sớm chúng Một biểu đầu tiên công nghệ thông tin là phát triển tài chính và hồ sơ văn hay mắt các công nghệ tính toán đầu h tiên bàn tính, đây là tuổi đầu tiêu toàn cầu hóa tài chính Sự mắt máy in tính và máy ATM vào năm 1967 đã bắt đầu giai đoạn đại Fintech 1.0 Năm 1970, hệ thống toán bù trừ liên ngân hàng quốc tế CHIPS (Clearing House ̣c K Interbank Payments System) đời, CHIPS thực ghép lệnh đa phương, liên tục và tức thời, đó các lệnh toán xử lý gần Hay lĩnh vực tiêu dùng, ngân hàng trực tuyến lần đầu tiên giới thiệu Mỹ vào năm 1980 ho và Anh vào năm 1983 Nottingham Building Society (NBS) Trong suốt thời gian năm 1980, công nghệ thông tin ứng dụng nhiều các hoạt động nội các tổ chức tài chính để thay hầu hết các dạng chế dựa trên giấy, Đ ại công nghệ quản lý rủi ro phát triển để quản lý rủi ro nội tín dụng Năm 1974, ngân hàng Hestatt phá sản đã thúc đẩy quy định đầu tiên Fintech hình thức là các hiệp định luật mềm quốc tế phát triển các hệ ̀ng thống toán Năm 1987, thị trường chứng khoán Mỹ sụp đổ lại là đánh dấu cho giai đoạn toàn cầu hóa thứ ươ - Giai đoạn 2: Từ năm 1987 đến năm 2008 hay còn gọi là Fintech 2.0 Các dịch vụ tài chính kỹ thuật số truyền thống phát triển giai đoạn này Chiếc điện thoại di động đầu tiên giới thiệu Mỹ là hình ảnh mang tính biểu tượng Tr giai đoạn này Công nghệ kỹ thuật số đã sử dụng ngày càng phổ biến các dịch vụ tài chính Tuy nhiên, xuất Internet cùng các website chính là bước tạo đà quan trọng để phát triển Fintech cấp độ cao Đến năm 2001, ngân hàng Mỹ có ít triệu khách hàng trực tuyến Tuy các nhà quản lý hay các bên liên quan có mối lo rủi ro tín dụng có thể xảy tham gia ngân hàng trực tuyến Cho đến năm 2008, khủng hoảng kinh tế tài chính toàn cầu đã tạo bước ngoặt và thúc đẩy mạnh mẽ kỷ nguyên 3.0 Fintech - Giai đoạn 3: từ năm 2009 đến nay, giai đoạn Fintech 3.0 Điểm bật giai đoạn này dân chủ hóa kỹ thuật số các dịch vụ tài chính Khởi nghiệp và các uê ́ công ty công nghệ thành lập đã bắt đầu cung cấp các sản phẩm và dịch vụ tài chính trực tiếp đến các doanh nghiệp và công chúng tê ́H Xét thị trường vốn, hiệp định Basel đưa với yêu cầu lớn cấu trúc vốn so Basel Các công ty cho thực cho vay ngang hàng P2P xuất đáp ứng nhu cầu tín dụng nhanh chóng nhóm khách hàng (các doanh nghiệp vừa và nhỏ hay khách hàng cá nhân), thực kết nối trực tiếp người h muốn vay và người có vốn nhàn rỗi thông qua Internet hiệu quả, nhanh chóng in và tiện ích Còn lĩnh vực đầu tư, các cố vấn Robo (Robo - advisor) lập trình thuật toán có thể giúp khách hàng quản lý các khoản đầu tư mình cách ̣c K tự động lựa chọn danh mục đầu tư và xây dựng danh mục đầu tư, thay đổi danh mục hay chí thực các giao dịch cho khách hàng 1.1.3 Đối tượng Fintech ho Khác với thị trường tài chính truyền thống gồm hai đối tượng là các định chế tài chính (ngân hàng, công ty bảo hiểm, chứng khoán, ) và khách hàng thì Fintech lại Đ ại bao gồm đối tượng sau: - Các định chế tài chính: Định chế tài chính (Financial institution) là các định chế (tức thể chế, tổ chức thành lập theo luật) mà hoạt động chủ yếu chúng là đóng vai trò trung gian tài chính quá trình chuyển vốn từ người cho vay sang ̀ng người vay (ví dụ ngân hàng thương mại, tổ chức tín dụng) người tiết kiệm tới người đầu tư (ví dụ quỹ hưu trí, công ty bảo hiểm) (Nguyễn Văn Ngọc, Từ điển Kinh ươ tế học, Đại học Kinh tế Quốc dân) Các định chế này ngày càng hợp tác sâu rộng, Tr chí còn trực tiếp đầu tư vào các công ty Fintech để tận dụng công nghệ - Các công ty Fintech: Đây là các công ty thành lập và hoạt động lĩnh vực công nghệ thông tin lại chuyên cung ứng các sản phẩm, dịch vụ lĩnh vực tài chính Khách hàng các công ty này có thể là các định chế tài chính, có thể là người sử dụng cuối cùng Các công ty Fintech chia thành nhóm: (1) Các công ty phục vụ người tiêu dùng, cung cấp các công cụ kỹ thuật số để cải tiến các hoạt động cho vay như: cho vay cá nhân, thấu chi, quản lý tài chính cá nhân, tài trợ vốn cho các startup và (2) Các công ty thuộc dạng Back-Office 10 hỗ trợ công nghệ cho các định chế tài chính, tập trung là các ngân hàng, công ty chứng khoán - Khách hàng: Khách hàng là người cuối cùng sử dụng sản phẩm, dịch vụ tài chính; là đối tượng phục vụ các định chế tài chính hay các đơn vị cung cấp dịch vụ Fintech uê ́ 1.1.4 Phân khúc ngành công nghiệp Fintech Dựa trên mô hình kinh doanh đặc thù có thể chia ngành công nghiệp Fintech Tr ươ ̀ng Đ ại ho ̣c K in h tê ́H thành phân khúc chính gồm: Hình 1.1 Các phân khúc Fintech (Nguồn: Tổng luận tháng 9/2018: Fintech – Làn sóng công nghệ làm thay đổi tài chính giới)  Phân khúc tài chính Đây là lĩnh vực Fintech giúp huy động vốn cho các chủ thể xã hội Nó bao gồm các phân đoạn nhỏ sau: 10 - Một là, gọi vốn cộng đồng hay còn gọi là huy động vốn cộng đồng (crowdfunding) Đây là cách thức để tài trợ cho dự án cách tăng cường huy động tiền từ lượng lớn người ủng hộ, thông thường qua Internet để thực mục tiêu chung Crowdfunding tham gia có mặt nhiều lĩnh vực khác nhau: uê ́ chương trình từ thiện, bất động sản, start-up, phim ảnh, Gọi vốn cộng đồng có thể chia thành nhiều phân khúc nhỏ Chẳng hạn, nhà đầu tư có thể tham tê ́H gia vào huy động vốn cộng đồng dựa trên sở quyên tặng, tức là họ không nhận khoản lợi nhuận nào cho khoản tiền mà họ đã đóng góp - Tín dụng và bao toán (Credit và Factoring): Ở phân đoạn này, các công ty Fintech thường kết hợp với ngân hàng đối tác để có thể mở rộng tín dụng tới các cá thể in h tư nhân và doanh nghiệp tư nhân mà không có tham gia đám đông Bên cạnh đó, công ty này bổ sung thêm các dịch vụ bao toán khác ̣c K - Đầu tư vốn cộng đồng (Crowdinvesting): Đây là hình thức tài trợ thông qua Internet (hoặc các phương tiện thông tin đại chúng khác), với số tiền nhỏ nhà đầu tư góp vốn cho các công ty họ lựa chọn, trường hợp thành công, các nhà đầu ho tư nhận phần lợi nhuận công ty mà họ tài trợ Doanh thu và lợi nhuận các công ty này là các khoản phí mà các công ty cấp tài trợ trả cho họ Ở Đ ại Đức, khoản phí này là khoảng 8% số tiền đầu tư - Cho vay cộng đồng (Crowdlending): Nó bao gồm tảng giúp cho các cá nhân và doanh nghiệp có thể vay vốn từ đám đông, từ nhóm người khác Để ̀ng có thể vay tiền từ các công ty này, các cá nhân muốn vay phải trả lãi suất định trước cho các nhà đầu tư Các công ty cho vay cộng đồng nhận hai loại phí bao ươ gồm phí mà người vay chịu và phí từ người cho vay  Phân khúc Quản lý tài sản Tr Ở phân khúc này các công ty Fintech cung cấp các dịch vụ tư vấn, giám sát, quản lý hay trì tài sản cá nhân hay tổ chức Phân khúc này có nhiều phân đoạn nhỏ - Giao dịch xã hội (Social trading): là hình thức mạng xã hội cho phép các nhà đầu tư có thể quan sát, theo dõi, thảo luận cách thức đầu, danh mục đầu tư hay các giao dịch người khác hay các nhà đầu tư chuyên nghiệp 11 định có nên chép, hoàn thiện theo chiến lược đó hay không Hay nói cách khác các nhà đầu tư sử dụng trí tuệ đám đông để thực đầu tư cho mình - Tư vấn tự động (Robo-advice): đây là phần mềm sử dụng công nghệ và các thuật toán có chức tư vấn tài chính quản lý đầu tư trực tuyến với can uê ́ thiệp ít người Thay vì gặp mặt trực tiếp với các cố vấn tài chính truyền thống các nhà đầu tư thường trao đổi với cố vấn kỹ thuật thông qua email, điện thoại tê ́H Hiện nay, trên thị trường có nhiều chuyên gia tư vấn robot với nhiều dịch vụ cung cấp cho khách hàng tiết kiệm, đầu tư, - Quản lý tài chính cá nhân (PFM): Nó bao gồm các ứng dụng, phần mềm các dịch vụ các công ty Fintech cung cấp nhằm mục đích quản lý, theo dõi hay kế h hoạch hóa các khoản tài chính cá nhân Các ứng dụng, phần mềm hay dịch vụ đó hỗ in trợ tích cực cho khách hàng việc theo dõi chi tiết các dòng tiền vào, dòng tiền hàng kỳ khách hàng Để sử dụng các ứng dụng hay phần mềm thì buộc khách hàng PocketGuard, Level Money, ̣c K phải trả phí hàng năm Các ứng dụng PFM có thể kể đến là: Money Lover, - Banking và đầu tư: Nằm phân khúc này bao gồm công ty đưa ho giải pháp mẻ để quản lý tài sản không có giao dịch xã hội, tư vấn tự động hay quản lý tài chính cá nhân Các công ty quản lý tài sản trực tuyến, đó Đ ại người tương tác với khách hàng là các chuyên gia, cố vấn đầu tư và bên cạnh đó có hỗ trợ tư vấn robo Hay các công ty Fintech bán các sản phẩm, dịch vụ truyền thống ngân hàng với mức chi phí thấp hơn, giảm bớt các thủ tục rườm rà  Phân khúc toán ̀ng Đây là phân khúc mà chiếm tỷ trọng lớn ngành công nghiệp Fintech ươ Phân khúc này bao gồm các dịch vụ, ứng dụng dùng để giao dịch toán các khoản chi tiêu không nước mà còn có thể toán thị trường quốc tế Nó bao Tr gồm các công cụ sau: - Phương thức toán thay thế: Hình thức chủ yếu các phương thức toán thay là các giải pháp toán di động - Blockchain và tiền điện tử (Cryptocurrency): Đây là các công cụ toán hợp pháp, là tiễn kỹ thuật số thay cho tiền pháp định Bitcoin là loại tiền điện tử phổ biến và tiếng Còn Blockchain lại là sở liệu lưu trữ và truyền 12 tải các khối thông tin liên kết với mã hóa và mở rộng theo thời gian Các chuỗi Blockchain người hệ thống quản lý mà không cần đơn vị trung gian nào, đó khối thông tin vào hệ thống thì không thể thay đổi và nó đảm bảo tính bảo mật cao uê ́  Phân khúc các Fintech khác Trong phân khúc này là tập trung các công ty Fintech mà không phân loại tê ́H vào ba chức truyền thống ngân hàng là tài chính, quản lý tài sản và giao dịch toán Phân khúc này bao gồm các dịch vụ bảo hiểm hay còn gọi là Insurtech (Công nghệ bảo hiểm) và Regtech (ứng dụng công nghệ để hỗ trợ tuân thủ pháp luật) Bên cạnh đó, phân đoạn này Fintech còn bao gồm các công cụ tìm kiếm và các in h trang web so sánh hay các giải pháp kỹ thuật cho các nhà cung cấp dịch vụ tài chính bao gộp vào phân đoạn Công nghệ, Công nghệ thông tin và Cơ sở hạ tầng Tác động Fintech ̣c K 1.1.5 Ảnh hưởng Fintech là lớn không tới ngành ngân hàng mà còn tới các tích cực và tiêu cực ho lĩnh vực khác xã hội Các tác động Fintech này bao gồm tác động  Các tác động tích cực Đ ại - Một là, Fintech tạo các mô hình kinh doanh làm thay đổi các kênh phân phối và các sản phẩm truyền thống đặc biệt lĩnh vực tài chính Cụ thể Internet banking, Mobile banking, QR code, ngân hàng số, ví điện tử, Các ứng dụng ̀ng này đã nhanh chóng thay đổi thói quen khách hàng việc sử dụng các giao dịch tài chính Ví dụ nhờ phát triển công nghệ đặc biệt là điện thoại thông ươ minh nhiều khách hàng chuyển sang cách thức toán không dùng tiền mặt khách hàng Hay chúng ta có thể thấy các xu hướng “ngân hàng không Tr giấy”, “tổ chức tài chính không giấy” ngày càng trở nên phổ biến đồng thời nó mang đến thách thức không nhỏ ngành dịch vụ tài chính - Hai là, Fintech phát triển dựa trên việc ứng dụng các công nghệ cao ví dụ Big data, Blockchain, định danh khách hàng điện tử,…sẽ giúp các tổ chức tài chính thu thập các liệu cách nhanh chóng và dễ dàng, cắt giảm bớt các bước phân tích hành vi khách hàng làm đơn giản hóa quy trình thực hiện, đổi nâng cao chất 13 lượng sản phẩm dịch vụ, cắt giảm các loại chi phí, mà có thể bảo đảm tính an toàn, đặc biệt giao dịch ngân hàng mang lại nhiều giá trị gia tăng đồng thời tăng tính hài lòng cho khách hàng - Ba là, Fintech tạo cho khách hàng vùng sâu, vùng xa khách uê ́ hàng gặp rào cản thủ tục địa lý các giải pháp để dễ dàng tiếp cận các dịch vụ tài chính Đặc biệt, Fintech hỗ trợ tốt cho nhóm khách hàng cá nhân, tê ́H doanh nghiệp vừa và nhỏ, siêu nhỏ Những khách hàng này thường bị các ngân hàng từ chối không đáp ứng các yêu cầu vốn và tài sản Do đó, Fintech ngày càng phát triển, các doanh nghiệp hỗ trợ vốn dễ dàng - Bốn là, Fintech cung cấp danh mục các sản phẩm tài chính đa dạng cho khách h hàng Với phát triển công nghệ toán di động, cho vay ngang hàng in P2P, tiền điện tử,…tạo cung ứng dịch vụ liên tục, nhanh chóng, thuận tiện, lúc, nơi Từ đó hỗ trợ phát triển kinh tế bền vững, lâu dài Chẳng hạn với các ̣c K công ty cho vay P2P (kết nối trực tiếp người vay với người cho vay trên Internet), khách hàng có thể tiết kiệm thời gian tối đa có thể rút ngắn thời gian phê duyệt các khoản vay từ vài tuần các ngân hàng xuống còn vài Do đó, khách hàng có ho thể nhận đáp ứng nhu cầu mình  Tác động tiêu cực Đ ại Bên cạnh điểm tốt nêu trên thì Fintech mang đến rủi ro sau: - Một là, nguy bị công chính công nghệ Các sản phẩm Fintech tạo trên tảng công nghệ nên việc gặp phải các nguy công từ công nghệ là điều không tránh khỏi Các doanh nghiệp phải vừa tạo các sản phẩm Fintech ̀ng vừa phải thiết kế các giải pháp kèm để đảm bảo an toàn thông tin cho khách hàng, phòng ngừa nhiều nguy tiềm ẩn mã độc, ăn cắp thông tin, vì khách hàng ươ muốn thông tin mình phải có độ bảo mật và an toàn cao Do đó, tính an toàn và bảo mật thông tin là nhân tố quan trọng việc khách hàng Tr định sử dụng hay không - Hai là, Fintech phát triển quá nhanh so với hệ thống pháp luật hành Sản phẩm Fintech là dựa trên đổi và sáng tạo liên tục công nghệ, đó các quy định, luật lệ đặt để áp dụng phải trải qua thời gian lâu, đó có nhiều trường hợp các quy định pháp luật hành chưa theo kịp Đây là số lý gây các vụ lừa đảo liên quan đến Fintech thời gian vừa qua 14 - Ba là phát triển Fintech làm thay đổi thị trường lao động lĩnh vực tài chính, ngân hàng, các robot công nghệ lập trình sẵn có thể thực các công việc mang tính lặp lại cho nhân viên các ngân hàng, tổ chức tài chính, công ty chứng khoán, bảo hiểm,…điều này dẫn tới việc cắt giảm nhân các định chế tài uê ́ chính truyền thống, làm cho tỷ lệ thất nghiệp ngành tài chính ngân hàng gia tăng - Bốn là, Fintech đã và làm thay đổi thị phần các ngân hàng tê ́H các định chế tài chính xưa Hiện nay, lĩnh vực công nghệ tài chính có sức hút vô cùng mạnh mẽ có nhiều các công ty khởi nghiệp dựa trên tảng hệ thống công nghệ thông tin và viễn thông với nguồn vốn yêu cầu nhỏ và không cần nhiều mạng lưới chi nhánh và phòng giao dịch, điều này khác hẳn với các ngân hàng truyền h thống Do đó, các định chế tài chính truyền thống đã và phải san sẻ thị phần in mình cho các công ty Fintech ̣c K 1.2 Sơ lược tình hình phát triển Fintech trên giới  Thế giới Tiềm Fintech là lớn: thị trường nó là tập hợp tất người ho trưởng thành trên giới Công ty tư vấn McKinsey vào năm 2010 đã đưa kết luận có tới 2,2 tỷ người trưởng thành không có khả tài chính sống Châu Đ ại Phi, Châu Á, Trung Đông và châu Mỹ Latinh Đây là người mà không có khả hay không muốn sử dụng các dịch vụ ngân hàng truyền thống, đó điều này tạo điều kiện cho các công ty Fintech phát triển cung cấp các dịch vụ tương tự với chi phí thấp hơn, các giao dịch nhanh và tiện lợi Trong năm gần đây, ̀ng Fintech đã và tạo nhiều đột phá và bùng nổ trên toàn giới Theo báo cáo ươ công ty kiểm toán KPMG, đầu tư vào Fintech tăng nhanh chóng qua năm Tr Bảng 1.2 Giá trị đầu tư vào Fintech năm 2016 – 2018 (Đơn vị: tỷ USD) Khu vực 2016 2017 2018 Châu Mỹ 43,1 29,1 54,5 Châu Âu 5,7 12,2 34,2 Châu Á 14,1 9,5 22,7 Thế giới 63,4 50,8 111,8 (Nguồn: Tác giả tự tổng hợp theo báo cáo The Pulse of Fintech H’2 2018) 15 uê ́ tê ́H h Hình 1.2 Biểu đồ tổng giá trị đầu tư toàn cầu Fintech 2013 – 2018 (Tỷ USD) in (Nguồn: The Pulse of Fintech H’2 2018) Như hình 1.2, có thể thấy tổng đầu tư vào Fintech giới năm 2017 là 50,8 tỷ ̣c K USD giảm 12,6 tỷ USD so với năm 2016, điều này không có nghĩa là giới ít quan tâm đến Fintech Mặc dù lượng đầu tư vào Fintech lớn các công ty công nghệ tài ho chính chưa đủ sức cạnh tranh với các ngân hàng truyền thống hay các tổ chức tài chính truyền thống: công ty bảo hiểm Theo khảo sát giai đoạn 2016 – 2017 người trẻ Latvia sử dụng dịch vụ ngân hàng thì hầu hết người Đ ại này chưa sẵn sàng sử dụng Fintech thay cho các dịch vụ ngân hàng Mặc dù năm 2017 giảm mức đầu tư vào lĩnh vực này lại tăng mạnh vào năm 2018 cụ thể là tăng gấp đôi, tổng vốn rót vào đây đạt 111,8 tỷ USD Năm 2018, ̀ng tổng đầu tư vào Fintech tăng mạnh là số giao dịch lớn trên giới công ty PE Blackstone đầu tư 17 tỷ USD vào Refinitive và Silver Lake và P2 ươ Capital Partners dùng 3,5 tỷ USD để mua lại công ty thẻ trả trước Blackhawk Network; hay việc công ty toán tín dụng Mỹ Vantiv mua lại Worldpay – Tr công ty toán lớn nước Anh; hay công ty toán trực tuyến Jack Ma Ant Finncil đã nhận khoản đầu tư 14 tỷ USD từ các nhà đầu tư Xu hướng phát triển Fintech trên giới năm 2019 theo dự báo Công ty Kiểm toán KPMG The Pulse of Fintech H’2 2018 là: - Sát nhập: Các lĩnh vực đã phát triển cao toán và cho vay dự đoán mức độ hợp ngày càng tăng, các lĩnh vực Blockchain 16 tăng cao tương tự các công ty có nhu cầu mở rộng quốc tế Chuyên gia Lindsay Davis CB Insights cho rằng: "Những hãng Fintech muốn thách thức ngân hàng là mục tiêu bị thâu tóm chính Chúng ta chứng kiến các công ty Fintech lớn tích cực trên mặt trận M&A, hệt gì diễn sau uê ́ Stripe và Credit Karma thực thêm M&A năm 2018” - Quy mô giao dịch lớn: Năm 2019, các giao dịch tiến hành hành với tê ́H lượng tiền giao dịch ngày càng lớn - Mở rộng toàn cầu: Các ngân hàng, tổ chức tài chính không tăng đầu tư nước mà tiếp tục phát triển dịch vụ họ và mở rộng trên thị trường quốc tế - Ngân hàng mở: Các quy định ngân hàng mở - châu Âu và các nơi khác in h là lợi ích cho người khổng lồ công nghệ và các công ty khởi nghiệp họ ngày càng đóng vai trò các dịch vụ tài chính ̣c K - Blockchain: Năm 2019 dự báo là năm mà có gia tăng mạnh mẽ mức đầu tư vào các công ty dành riêng cho việc xây dựng các sản phẩm và giải pháp cụ thể dựa trên công nghệ Blockchain ho - Insurtech tăng tốc: Insurtech hiểu là “bảo hiểm công nghệ”, đó là phối hợp bảo hiểm (Insurance) và công nghệ (Technology) Insurtech đề cập đến Đ ại việc sử dụng công nghệ để khai thác mảng kinh doanh mà các công ty bảo hiểm ít hay chưa có hội khai thác Các giải pháp mà Insurtech mang đến như: mua bảo hiểm trực tuyến, sử dụng liệu trực tuyến khách hàng tính phí phù hợp, Năm 2019 Châu Á dự báo là điểm sáng Insurtech, chứng kiến tăng ̀ng trưởng đáng kể đầu tư lĩnh vực này Lý đưa là Hoa Kỳ và các công ty bảo hiểm truyền thống có trụ sở Châu Âu tìm cách sử dụng Châu Á để ươ thử nghiệm các dịch vụ bảo hiểm thay - Regtech tăng: Regtech là thuật ngữ – Công nghệ pháp lý, đề cập đến Tr các công ty chuyên cung cấp các giải pháp để giải các vấn đề pháp lý thông qua công nghệ Đầu tư vào Regtech tăng tốc vào năm 2019, các công ty khởi nghiệp tập trung vào việc giúp đỡ các tổ chức tài chính giảm chi phí liên quan đến việc tuân thủ các quy định ngày càng nghiêm ngặt - Nhiều IPO hơn: Từ trước đến nay, các công ty khởi nghiệp ngành công nghệ tài chính e dè việc lên sàn, tham gia vào thị trường đại chúng Nguyên nhân việc 17 này là vì năm gần đây phần lớn các hãng Fintech có cổ phiếu xuống giá mạnh trở thành công ty đại chúng và tình hình tài chính trở nên yếu nguồn đầu tư vốn mạo hiểm lớn Thế năm 2019, IPO cổ phiếu các công ty Fintech dự đoán tăng không còn né tránh Chuyên gia Kyle Lui DCM Ventures cho uê ́ rằng: “Nhiều hãng Fintech có sức hút và sẵn sàng cho hoạt động thâu tóm, sáp nhập (M&A) Các hãng thực đột phá Robinhood lên sàn vào năm 2019” tê ́H - Hợp tác châu Á: Hợp tác Fintech và ngân hàng châu Á dự kiến tiếp tục phát triển, đặc biệt là các lĩnh vực kỹ thuật số quản lý danh tính - bao gồm nhận dạng khuôn mặt và nhận dạng giọng nói - Ngân hàng số: Các ngân hàng và doanh nghiệp truyền thống ngày càng mở h rộng vào ngân hàng số, giới thiệu các ngân hàng số độc lập, nhanh nhẹn hoạt động độc in lập và không dựa vào các hệ thống tài sản có họ ̣c K - Thanh toán nhanh hơn: Năm 2019, các nhà chuyên mô hy vọng ngân hàng đẩy mạnh thẻ không tiếp xúc để tăng tốc trải nghiệm khách hàng  Đông Nam Á ho Đông Nam Á là khu vực sinh sống 630 triệu người, đó 50% là người độ tuổi 30, có mức dự báo tăng trưởng bình quân thực tế GDP là 6% cao số kinh tế Việt Nam, Campuchia, Theo Đ ại Business Monitor International dự báo và quan tâm ngày lớn lĩnh vực Fintech Chính phủ các nước thì Đông Nam Á xem là khu vực bật và thu hút Fintech vào năm 2019 ̀ng Theo nghiên cứu Deloitte thì số tiền đầu tư dự tính đến lĩnh vực Fintech vào các quốc gia Đông Nam Á vào năm 2018 là 5,7 tỉ USD Đến năm 2018, số tiền ươ đầu tư vào đây lại tăng thêm 30% nữa, tức khoảng 7,4 tỷ USD Bên cạnh đó, có khoảng 60% các công ty hay nhà đầu tư Đông Nam Á cho biết Fintech là lĩnh Tr vực họ quan tâm hàng đầu giai đoạn 2018-2019, sau đó là Al và Blockchain Tại khu vực ASEAN, dẫn đầu phát triển không gian công nghệ là Singapore, chủ yếu là phương diện các thành phố thông minh tính kết nối cao Còn Thái Lan là quốc gia phát triển nhanh chóng và trở nên thân thiện với Blockchain Sàn giao dịch Satang corp - sàn giao dịch tiền mã hóa cho biết huy động gần 10 triệu USD đợt huy động vào tháng 12 năm 2018 18 Xét phân bổ các công ty Fintech các quốc gia, theo liệu từ Công ty chuyên tư vấn Công nghệ và Dữ liệu Vốn mạo hiểm Tracxn, năm 2017 có 1228 công ty phân bổ cho quốc gia, đó Singapo chiếm tỷ trọng lớn với 39%, là Indonexia chiếm in h tê ́H uê ́ 20%, Malaixia chiếm 15%, Thái Lan 10%, Philipin 9% và Việt Nam 6% ̣c K Hình 1.3 Biểu đồ phân bố số lượng các công ty Fintech ASEAN (Nguồn: Công ty chuyên tư vấn Công nghệ và Dữ liệu Vốn mạo hiểm Tracxn, 2017) ho Xét các loại hình Fintech, toán là loại hình chiếm tỷ trọng cao ngành công nghiệp Fintech ASEAN Theo liệu từ Tracxn, tính đến ngày 09/10/2017, có 376 công ty khởi nghiệp Fintech lĩnh vực toán, chiếm tỷ Tr ươ ̀ng Đ ại trọng 43%, thấp là nghiên cứu đầu tư và bảo hiểm chiếm 1% Hình 1.4 Tỷ trọng ngành công nghiệp Fintech ASEAN phân theo loại hình (Nguồn: Công ty chuyên tư vấn Công nghệ và Dữ liệu Vốn mạo hiểm Tracxn, 2017) 19 1.3 Fintech toán khách hàng cá nhân Fintech toán chia theo đối tượng bao gồm toán tiêu dùng và bán lẻ, toán doanh nghiệp và bán buôn Tuy nhiên đó toán tiêu dùng và bán lẻ hay cho khách hàng cá nhân là hai lĩnh vực có tốc độ phát triển uê ́ nhanh Các giải pháp toán đưa làm thay đổi hình thức, thời khúc khách hàng cá nhân bao gồm các hình thức sau:  E – Banking (Dịch vụ ngân hàng điện tử) tê ́H gian và địa điểm toán khách hàng Fintech toán giành cho phân Dịch vụ Ngân hàng điện tử là hệ thống phần mềm vi tính cho phép khách hàng tìm hiểu hay mua dịch vụ Ngân hàng thông qua việc nối mạng máy vi tính Banker, tuyển tập 133, số 3, 6/1999) in h mình với Ngân hàng (How the Internet redefines banking, Tạp chí the Australian ̣c K Ông Trương Đức Bảo (Ngân hàng điện tử và các phương tiện giao dịch điện tử, Tạp chí tin học ngân hàng, số (58), 7/2003) nhận định rằng: “Với dịch vụ Ngân hàng điện tử, khách hàng có khả truy nhập từ xa nhằm: thu thập thông tin; thực ho các giao dịch toán, tài chính dựa trên các tài khoản lưu ký Ngân hàng và đăng ký sử dụng các dịch vụ mới” Đ ại Do đó có thể hiểu rằng: E – banking, từ viết tắt cụm từ Electronic - banking (dịch vụ ngân hàng điện tử) là dịch vụ tiện ích cho phép khách hàng không cần tới quầy giao dịch hay ATM mà kiểm tra các thông tin và tiến hành các giao ̀ng dịch với tài khoản ngân hàng thông qua Internet kết nối mạng viễn thông Các dịch vụ ngân hàng điện tử toán bao gồm: ươ - Mobile banking: Đây là hình thức ngân hàng điện tử thông qua điện thoại di động thông minh, máy tính bảng có thể truy cập Internet cho phép khách hàng Tr thực hầu hết các dịch vụ ngân hàng truy vấn thông tin tài khoản, toán hóa đơn, chuyển tiền, gửi tiết kiệm đăng kí các dịch vụ khác ngân hàng Mobile banking là phần mềm mã hóa, đó nó sử dụng điện thoại hay máy tính bảng khách hàng có cài đặt phần mềm này Khách hàng có thể đăng kí sử dụng Mobile Banking qua hình thức: Đăng ký trực tiếp các điểm giao dịch ngân hàng đăng ký trực tuyến thông qua website ngân hàng 20 - Internet banking: hay còn gọi là ngân hàng trực tuyến là dạng ngân hàng điện tử Cũng giống Mobile banking, dịch vụ Internet banking cho phép khách hàng tiến hành hầu hết các giao dịch ngân hàng mà không cần phải đến trực tiếp phòng giao dịch Khách hàng có thể thực các giao dịch ngân hàng trên dịch vụ uê ́ Internet banking với các thiết bị là điện thoại thông minh, máy tính bàn, laptop có kết nối Internet thông qua mã OTP hệ thống tạo và gửi đến số điện thoại đã tê ́H đăng ký khách hàng Nếu Mobile banking dùng phần mềm tải trên điện thoại di động thì Internet banking thực các giao dịch trên website ngân hàng - Phone banking: là dạng ngân hàng điện tử sử dụng thông qua điện thoại cố định, khách hàng sử dụng điện thoại mình gọi điện đến số điện thoại cố h định ngân hàng để thực giao dịch ngân hàng gồm truy vấn số dư tài khoản, in toán, liệt kê giao dịch, chuyển khoản, tư vấn giải đáp thắc mắc khiếu ̣c K nại có không hài lòng với các dịch vụ ngân hàng - SMS banking: SMS banking là loại dịch vụ ngân hàng điện tử mà đó các dịch vụ ngân hàng thực qua tin nhắn điện thoại Chức SMS ho banking là truy vấn số dư trên tài khoản, thông báo giao dịch rút tiền, nhận tiền, chuyển tiền online,…Hoặc các tiện ích như: tra cứu tỷ giá ngoại tệ, tra cứu lãi suất ngân hàng, tra cứu vị trí đặt ATM, dịch vụ hỗ trợ,… Đ ại  Thẻ toán Đây là dịch vụ toán không sử dụng tiền mặt để toán mà thay vào đó khách hàng sử dụng thẻ toán ATM, thẻ tín dụng mình trên máy POS đặt các đơn vị ̀ng chấp nhận thẻ để toán hóa đơn dịch vụ Máy POS - từ viết tắt từ Point of Sale là máy bán hàng chấp nhận thẻ toán các ngân hàng Máy POS nhỏ gọn, có thể cầm ươ bàn tay và dễ dàng lắp đặt các cửa hàng, trung tâm thương mại, Để toán qua thẻ, khách hàng có thể: Tr - Thanh toán cách quẹt thẻ: Đây là cách toán qua POS phổ biến Đối với cách này, người sử dụng quẹt thẻ, sau đó nhập mã PIN toán Thanh toán cách quẹt thẻ dành cho thẻ từ - Công nghệ áp dụng phổ biến cho các thẻ nội địa mà chủ yếu cho thẻ ghi nợ nội địa 21 - Thanh toán cách cắm thẻ: Đây là cách toán dành cho thẻ chip EMV với các loại thẻ quốc tế JCB/Visa/MasterCard, Với cách này khách hàng thường không cần nhập mã PIN toán đó nó đánh giá là an toàn thẻ từ nhiều lần - Thanh toán thẻ chạm hay còn gọi là toán không tiếp xúc Đây là cách uê ́ thức toán thẻ qua POS Với cách này, người tiêu dùng cần vẫy nhẹ thẻ lên POS là có thể toán Cũng toán cách cắm tê ́H thẻ, toán thẻ chạm sử dụng cho thẻ toán thông minh (EMV) có tính bảo mật cao so với giao dịch thẻ quét từ truyền thống và nhanh chóng toán cách cắm thẻ  Thanh toán mã QR h Mã QR là từ viết tắt Quick Response, là dạng mã dạng ma trận hay mã phản in ứng nhanh Đó là hình màu đen trắng, gồm nhiều ô vuông và chồng chéo lên và chúng mã hóa thông tin nào đó Để toán mã QR thì định mã ̣c K này phải liên kết với tài khoản ngân hàng Ứng dụng toán mã QR có hai loại: + Quét mã QR cá nhân: Khi toán mã này, người tiêu dùng mở mã QR ho trên ứng dụng mình ra, nhân viên thu ngân nhập số tiền cần toán và quét mã đó, sau đó khấu trừ tài khoản Đ ại + Quét mã QR cửa hàng: Đối với việc toán này, cửa hàng có sẵn mã QR quầy thu ngân trên hóa đơn toán, người tiêu dùng dùng thiết bị mình để quét mã đó và toán  Bankplus ̀ng Bankplus là dịch vụ hợp tác Viettel và các ngân hàng giúp khách hàng thực ươ các giao dịch qua điện thoại bao gồm chuyển tiền, toán, mua hàng, trả tiền thuế, Hiện nay, Bankplus cung cấp 12 ngân hàng trên toàn quốc gồm Viettinbank, Vietcom bank, BIDV, MB, VIB, Agribank, VPBank, ABBank, Nam Á Tr Bank, HDBank, LienVietPost Bank, Maritime Bank Khách hàng có thể sử dụng Bankplus với kênh: Gọi *123#, tải ứng dụng, truy cập Website, dùng menu trên Sim điện thoại  Ví điện tử Theo thông tư 39/2014 hướng dẫn dịch vụ trung gian toán định nghĩa: “Dịch vụ Ví điện tử là dịch vụ cung cấp cho khách hàng tài khoản điện tử định danh các tổ 22 chức cung ứng dịch vụ tạo lập trên vật mang tin (như chip điện tử, sim điện thoại di động, máy tính ), cho phép lưu giữ giá trị tiền tệ đảm bảo giá trị tiền gửi tương đương với số tiền chuyển từ tài khoản toán khách hàng ngân hàng vào tài khoản đảm bảo toán tổ chức cung ứng dịch vụ Ví điện tử theo tỷ lệ 1:1 và uê ́ sử dụng làm phương tiện toán không dùng tiền mặt” Ví điện tử có tên gọi khác là ví số là tài khoản điện tử có liên kết với tài tê ́H khoản ngân hàng sử dụng để toán trên các giao dịch trực tuyến, tích hợp các ứng dụng điện thoại  Các giải pháp tiền kỹ thuật số Tiền kỹ thuật số là loại hình thức tiền tệ vô hình, có dạng kỹ thuật số h điện tử thiết kế phương tiện trao đổi Nó không thể in tiền mặt in mà có thể tạo hệ thống máy tính toàn cầu và trao đổi trên mạng Internet không chịu quản lý hay điều hành quan hay tổ chức nào ̣c K Người đầu tiên đặt móng cho phát triển loại tiền này là Natoshi Nakamoto với đồng Bitcoin, phát hành năm 2009 Đã có 17.850.600 đồng Bitcoin đã tìm thấy tính đến tháng 8/2019 Trong 10 năm trước Natoshi Nakamoto đã ho tạo 21 triệu Bitcoin Như còn triệu Bitcoin để hệ thống máy tính trên giới khai thác Hiện nay, giá đồng Bitcoin đứng đầu trên bảng xếp Đ ại hạng giá tiền ảo Ngoài ra, có thể kể đến số các loại tiền điện tử phổ biến khác, cụ thể như: Ethereum, Ripple, 1.4 Cơ sở thực tiễn 1.4.1 Tổng quan các nghiên cứu Fintech ̀ng Fintech là vấn đề quan tâm hàng đầu lĩnh vực ươ tài chính ngân hàng nói riêng kinh tế nói chung Việt Nam và giới Do đó, vấn đề này đã nhiều nhà khoa học, nhiều nhà kinh tế giới Tr nước nghiên cứu ứng dụng Fintech việc phát triển kinh tế, giảm thiểu rủi ro, tổn thất, đồng thời nâng cao chất lượng kinh tế Một số công trình nghiên cứu cụ thể sau: - Đề tài “Fintech: Ecosystem, business models, investment decisions, and challenges” năm 2018 In Lee và Yong Jae Shin Nghiên cứu này giới thiệu quan điểm lịch sử Fintech và thảo luận hệ sinh thái ngành Fintech, các mô 23 hình kinh doanh Fintech và các loại đầu tư Đề tài này minh họa việc sử dụng các tùy chọn thực tế cho các định đầu tư Fintech Đồng thời nó bàn luận các thách thức kỹ thuật và quản lý cho các công ty khởi nghiệp Fintech và các tổ chức tài chính truyền thống uê ́ - Sách “Fintech in Germany” Dorfleitner, L.Hornuf, M.Schmitt và M.Weber (2017) Cuốn sách này cung cấp cái nhìn mẻ và hấp dẫn thị trường Fintech Cuốn sách này đưa định nghĩa và phân tích phát triển Fintech các phân tê ́H khúc thị trường Fintech gồm đầu tư cộng đồng, gây quỹ cộng đồng, giao dịch xã hội, tư vấn tự động robo advisor, toán, quản lý tài chính cá nhân Đức Đồng thời, các tác giả sách này thực đánh giá thị trường Đức và dự đoán ngành công nghiệp Fintech tương lai in h - Bài viết "Digital Finance and Fintech: current research and future research directions" Peter Gomber , Jascha - Alexander và Koch Michael Siering năm 2017 trên báo Journal of Business Economics, Springer, số 87(5), trang 537-580 Bài viết ̣c K này phân tích thực trạng ứng dụng kỹ thuật số Fintech, ảnh hưởng, tác động tiến kỹ thuật số ngành tài chính Đồng thời nó đưa phương hướng nghiên cứu triển vọng tương lai Fintech ho - Tổng luận: “Fintech làn sóng công nghệ làm thay đổi giới” Trung tâm Thông tin và Thống kê Khoa học và Công nghệ biên soạn tháng 9/2018 Bài tổng luận này Đ ại đưa thông tin ngành công nghiệp Fintech trên các phương diện khái niệm, phân loại, hệ sinh thái Fintech, ngành nghề ứng dụng, khó khăn mà các công ty Fintech phải đối mặt Đồng thời trình bày chi tiết đột ̀ng phá công nghệ ứng dụng tài chính để tạo điều kiện cho Fintech phát triển Đặc biệt, nó trình bày tình hình công nghệ tài chính và đề xuất các giải pháp để hoàn thiện, nâng cao, phát triển Fintech Việt Nam ươ - Đề tài “Các nhân tố tác động đến định sử dụng dịch vụ Fintech hoạt động toán khách hàng cá nhân Việt Nam” năm 2018 Thạc sỹ Đào Mỹ Hằng cùng các sinh viên Nguyễn Thị Thảo, Đặng Thu Hoài, Nguyễn Thị Lệ Thu Tr Học viện Ngân hàng Đề tài sử dụng phiếu câu hỏi và phần mềm xử lý số liệu SPSS để tập trung phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến việc sử dung Fintech toán khách hàng cá nhân gồm tính tiện lợi; an toàn và bảo mật; tính hữu ích; tự chủ; tính dễ sử dụng và thái độ Đồng thời qua phân tích, nhóm tác giả đưa các giải pháp phát triển ứng dụng Fintech toán khách hàng cá nhân Việt Nam 24 1.4.2 Một số mô hình tâm lý xã hội đã sử dụng nghiên cứu Trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0 bùng nổ, thị trường tài chính nói chung các tổ chức tín dụng, công ty Fintech nói riêng cố gắng nỗ lực uê ́ đưa các phát minh kỹ thuật công nghệ vào các sản phẩm, dịch vụ cung cấp mang đến nhiều tiện ích cho khách hàng sử dụng Đặc biệt là việc ứng dụng Fintech tê ́H toán cá nhân, các nhà nghiên cứu đã đưa nhiều nhân tố khác tác động đến định sử dụng Fintech Ví dụ tính thuận tiện, tính bảo mật, tính tự chủ, tính dễ sử dụng, lợi ích cảm nhận là nhân tố thúc đẩy sử dụng dịch vụ này Còn các nhân tố độ tuổi, hiểu biết và kinh nghiệm sử dụng Internet, trình độ học h vấn lại là nhân tố ngăn cản sử dụng Fintech in Để có kết luận vậy, mô hình sử dụng rộng rãi để nghiên cứu vấn đề chấp nhận công nghệ Một là “Thuyết hành động hợp lý” (Theory of Reasoned ̣c K Action- TRA) Ajzen và Fishbein (1967) giải thích yếu tố ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng các cá nhân Hai là “Lý thuyết hành vi dự tính” (TPB) phát triển Ajzen (1991), đây là mô hình phát triển dựa trên mô hình TRA ho thêm vào đó biến là nhận thức kiểm soát hành vi Thứ ba là “Mô hình chấp nhận công nghệ” (TAM) Davis (1989) giải thích hành vi chấp nhận sử dụng Đ ại công nghệ cách xây dựng quan hệ các biến để lý giải hành vi người Tr ươ ̀ng 1.4.2.1 Mô hình Lý thuyết hành động hợp lý – TRA Hình 1.5 Mô hình thuyết hành động hợp lý - TRA 25 ( Nguồn: Ajzen và Fishbein, Theory of Reasoned Action, 1967) Mô hình Lý thuyết hành động hợp lý (TRA) phát triển Ajzen và Fishbein năm 1967 là nghiên cứu đầu tiên hành vi người tiêu dùng và sau đó mở rộng, điều chỉnh theo thời gian Theo mô hình TRA Ajzen và Fishbein uê ́ (1967) thì nhân tố phù hợp để dự đoán hành vi tiêu dùng là xu hướng tiêu dùng Cũng theo mô hình này thì thái độ khách hàng hướng tới hành vi và chuẩn chủ quan tê ́H khách hàng là các yếu tố định đến ý định thực hành vi cụ thể Thái độ định nghĩa là cảm nhận tích cực hay tiêu cực cá nhân thực hành vi cụ thể theo Davis và cộng (1989), còn chuẩn chủ quan là nhận thức người mà hầu hết người quan trọng với họ nghĩ họ nên hay không nên thực in h các hành vi câu hỏi theo Fishbein và Ajzen (1975) Mô hình này đã sử dụng thành công cho nhiều trường, nhiều lĩnh vực khác để dự đoán hành vi hợp với nhiều lĩnh vực khác ̣c K khách hàng Như có thể nhận thấy khả ứng dụng mô hình này là lớn, phù 1.4.2.1 Mô hình Lý thuyết hành vi dự tính – TPB ho Mô hình thuyết hành động hợp lý TRA có nhược điểm là các yếu tố thái độ hành vi và tiêu chuẩn chủ quan mô hình không đủ để dự đoán hành vi Đ ại người dùng Để hạn chế nhược điểm đó vào năm 1991, Ajzen đã đưa thêm nhân tố là nhận thức điều chỉnh hành vi vào mô hình TRA và mô hình Lý thuyết hành vi dự tính – TPB đời Nhân tố nhận thức điều chỉnh hành vi thể khó khăn hay dễ dàng ̀ng việc thực hành vi, điều này phụ thuộc vào sẵn có các nguồn lực và Tr ươ các hội để thực hành vi Hình 1.6 Mô hình Lý thuyết hành vi dự tính – TPB 26 (Nguồn: Ajzen, Theory of planned behavior, 1991) 1.4.2.2 Mô hình chấp nhận công nghệ - TAM Được phát triển từ mô hình TRA Fishbein và Ajzen (1975), mô hình chấp nhận công nghệ - TAM Davis (1989) giải thích chấp nhận và sử dụng uê ́ công nghệ người dùng Theo mô hình này, việc chấp nhận công nghệ người dùng bị ảnh hưởng nhân tố là ý định hành vi Tuy nhiên nhân tố này lại tê ́H bị chi phối hai nhân tố khác là hữu ích cảm nhận và thái độ sử dụng các cá nhân Trong đó thái độ sử dụng lại phụ thuộc vào hai biến gồm hữu ích cảm nhận và dễ sử dụng cảm nhận Mô hình TAM đánh giá là mô hình tảng, làm tiền đề cho hình thành và phát triển các mô hình chấp nhận công nghệ sau in h này Do đó, mô hình này ứng dụng để giải thích cho định sử dụng Sự hữu ích cảm nhận ̣c K Fintech toán khách hàng cá nhân ho Thái độ sử dụng Biến bên ngoài Ý định Thói quen sử dụng Đ ại Sự dễ sử dụng cảm nhận ̀ng Hình 1.7 Mô hình chấp nhận công nghệ TAM (Nguồn: Davis, Tam model, 1989) ươ 1.5 Đề xuất mô hình nghiên cứu 1.5.1 Xây dựng mô hình nghiên cứu Tr Mô hình nghiên cứu đề xuất dựa theo các mô hình Lý thuyết hành động hợp lý TRA, mô hình Lý thyết dự tính TPB, mô hình chấp nhận công nghệ TAM, đó chủ yếu dựa vào mô hình TAM cùng với các nghiên cứu liên quan trên giới Việt Nam và đặc điểm người dân và thực trạng sử dụng Fintech toán khách hàng cá nhân trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế 27 Fintech toán cá nhân đã thu hút nhiều nhà đầu tư, nhiều người sử dụng năm gần đây, nhiên trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế thì nó còn khá mẻ Do số lượng người sử dụng Fintech toán Huế là chưa nhiều, nên có nhiều khó khăn dự đoán hành vi khách hàng Chính vì vậy, uê ́ nghiên cứu này tập trung vào việc dự báo, phân tích ý định hành vi khách hàng ho ̣c K in h tê ́H việc sử dụng dịch vụ Fintech toán dẫn đến hành vi thực họ Hình 1.8 Mô hình nghiên cứu đề xuất Đ ại (Nguồn: Tác giả tự nghiên cứu và đề xuất) 1.5.2 Giả thiết nghiên cứu Các nhân tố đặc điểm nhân học là nhân tố tương đối cố định ảnh ̀ng hưởng đến định sử dụng Fintech toán khách hàng cá nhân Các biến chính để dẫn đến định sử dụng Fintech toán khách hàng cá ươ nhân bao gồm:  Sự hữu ích (Lợi ích cảm nhận) Tr “Sự hữu ích” là nhân tố rút từ mô hình TAM Hơn nữa, các nghiên cứu Chan và Lu (2004); Liao và Cheung (2002); Davis và cộng (1989) nhận thức “Sự hữu ích” là nhân tố định đến hành vi sử dụng công nghệ khách hàng Hữu ích là lợi ích vượt trội mà sản phẩm, dịch vụ mang đến cho khách hàng “Sự hữu ích” Fintech hiểu là lợi Fintech làm cho nó khác hẳn các dịch vụ ngân hàng truyền thống Do đó nhận thức 28 “Sự hữu ích” xem là nhân tố định đến nhận thức và hành vi sử dụng Fintech khách hàng toán  Tính dễ sử dụng Theo Davis và cộng (1989), “Tính dễ sử dụng” là việc cá nhân không cần nỗ uê ́ lực việc sử dụng công nghệ “Tính dễ sử dụng” bao gồm dễ dàng tìm hiểu dễ dàng sử dụng Dễ sử dụng giúp cho khách hàng có cái tê ́H nhìn tích cực đến dịch vụ và nhà cung ứng dịch vụ Fintech Dịch vụ Fintech càng dễ sử dụng thì hội để khách hàng chấp nhận và sử dụng nó càng cao Điều này ủng hộ các nghiên cứu Phạm Thị Minh Lý và Bùi Ngọc Tuấn Anh in  Tính an toàn và bảo mật h (2012); Kalinic và Marinkovic (2015) Các ứng dụng và dịch vụ Fintech giúp khách hàng toán nhanh chóng dễ ̣c K dàng, lúc nơi Với càng nhiều các tính thì kèm với nó khả rủi ro tính bảo mật thông tin ngày càng cao Do đó, “Tính an toàn và bảo mật” thông tin khách hàng là nhân tố tác động trực tiếp lợi ích cảm nhận khách hàng và từ đó ho tác động gián tiếp đến định tiếp nhận dịch vụ khách hàng Có nhiều định nghĩa khác “Tính an toàn và bảo mật” Theo Honei và Nasim (2009), an toàn/ Đ ại bảo mật là mức độ tin tưởng tổ chức xử lý các giao dịch an toàn và bảo mật các thông tin cá nhân và nó đo lường theo biến (lo lắng an toàn, tin cậy và bảo mật) Còn theo Littler (2006), khẳng định rủi ro bảo mật xảy người sử dụng ̀ng lo lắng chuyển tiền từ tài khoản họ và các thông tin cá nhân họ bị người khác biết họ không cho phép Theo Wadie và Mohamed (2014), an toàn và bảo ươ mật đo lường theo biến gồm tin tưởng công nghệ, bảo mật riêng tư, giao dịch quầy, bảo vệ tài chính và an toàn Tr Trong bài nghiên cứu này, “Tính an toàn và bảo mật” là mức độ tin tưởng người sử dụng các thông tin cá nhân bảo mật và tài chính an toàn sử dụng công nghệ tài chính toán  Sự tự chủ “Sự tự chủ” định nghĩa là khả năng, là nhận thức khả người sử dụng máy tính, điện thoại thông minh, và Internet hay nói cách khác đó là 29 khả hoàn thành công việc người với kỹ năng, kinh nghiệm thân người đó Theo nghiên cứu Davis (1989) cho tự chủ có tác động đến nhận thức dễ sử dụng Hay nghiên cứu khác Igbaria và Iivari (1995) phát triển đưa kết luận tự chủ có ảnh hưởng đến đến dễ dàng cảm nhận, hữu ích uê ́ cảm nhận Sự ảnh hưởng đó có thể chứng minh thực tế mà người càng sử dụng các thiết bị thông tin hay Internet thành thạo thì người đó tiến hành giao tê ́H dịch cách dễ dàng qua các thiết bị này hay nghiên cứu “Ảnh hưởng máy tính tự hiệu và mô hình TAM đến ý định sử dụng Internet Baking”  Sự thuận lợi “Thuận lợi” là nhân tố quan trọng việc khách hàng định sử dụng in h công nghệ Theo Liao và Cheung (2002), “Thuận lợi” là việc khách hàng có thể thực đa dạng dịch vụ ngân hàng lúc nào 24/7, đâu trên giới và ̣c K tiết kiệm thời gian Còn theo Sharman (2006), thì thuận lợi khách hàng sử dụng dịch vụ không là có thể truy cập lúc 24/7, tiết kiệm thời gian mà nó còn giúp cách thuận lợi ho khách hàng biết thêm nhiều dịch vụ, đáp ứng nhu cầu họ và các nhu cầu thực “Sự thuận lợi” đây phản ánh việc khách hàng có thể toán chính xác các Đ ại giao dịch lúc nào, dù nơi đâu việc dễ dàng truy cập và thoát khỏi hệ thống Fintech toán  Chuẩn chủ quan ̀ng “Chuẩn chủ quan” định nghĩa là nhận thức cá nhân việc người quan trọng họ nghĩ họ nên thực hành vi hay không theo Davis, ươ Bagozzi và Warshaw (1989) Còn theo Ajzen (1975), “Chuẩn chủ quan” là tác động từ nhóm tham chiếu mà người đó chịu ảnh hưởng “Chuẩn chủ quan” có Tr cấu trúc tương tự nhân tố ảnh hưởng xã hội mô hình: ảnh hưởng xã hội (MPCU), Hình ảnh (IDT) Nhân tố ảnh hưởng xã hội các nghiên cứu Internet Banking Malaysia Foon và cộng (2011), Jordan Koloud và Ghaith (2013) sử dụng biến quan sát gồm ảnh hưởng người ảnh hưởng hành vi, người quan trọng, người quản lý, hỗ trợ ngân hàng 30 Trong nghiên cứu này, “Chuẩn chủ quan” là việc người xung quanh và yếu tố bên ngoài có ảnh hưởng tới cảm nhận và sử dụng Fintech toán Tổng hợp các giả thiết đưa nghiên cứu này bao gồm: Giả thiết H1: “Sự hữu ích” sản phẩm dịch vụ càng cao thì khả chấp nhận uê ́ và “Quyết định sử dụng” dịch vụ tăng theo Giả thiết H2: “Tính dễ sử dụng” có ảnh hưởng thuận chiều đối việc chấp nhận và sử tê ́H dụng Fintech toán khách hàng Giả thiết H3: “Tính an toàn và bảo mật” dịch vụ Fintech toán càng lớn thì khả khách hàng cá nhân tiếp nhận sử dụng dịch vụ đó càng cao Giả thiết H4: “Sự tự chủ” khách hàng các dịch vụ Fintech càng lớn thì in h khả khách hàng tiếp nhận công nghệ đó càng lớn Giả thiết H5: “Sự thuận lợi” các dịch vụ công nghệ tài chính có ảnh hưởng ̣c K thuận chiều khả tiếp nhận dịch vụ khách hàng Giả thiết H6: “Chuẩn chủ quan” có ảnh hưởng thuận chiều định sử dụng Fintech toán khách hàng cá nhân ho 1.5.3 Xây dựng thang đo Tác giả xây dựng các thang đo nghiên cứu gồm nhân tố với 24 mục hỏi Thang Đ ại đo trình bày chi tiết bảng đây: Bảng 1.3 Thang đo nghiên cứu Các nhân tố Sự hữu ích (HI) Thanh toán qua Fintech tiện ích HI2 Thực nhiều, đa dạng các dịch vụ toán (điện, nước, Internet, ) toán qua Fintech ươ ̀ng HI1 Thanh toán qua Fintech tiết kiệm thời gian và chi phí giao dịch HI4 Fintech giúp toán tự động Tr HI3 DSD1 DSD2 DSD3 Nguồn Chan và Lu (2004); Liao và Cheng (2002); Wang và cộng (2006); Davis và cộng (1989) Tính dễ sử dụng (DSD) Dễ dàng học cách sử dụng, có hướng dẫn chi tiết để Kalinic và Marinkovic thực và truy cập (2015); Phạm Thị Minh Fintech có giao diện đơn giản, rõ ràng Lý và Bùi Ngọc Tuấn Anh (2012) Tôi dễ dàng truy vấn thông tin 31 AT1 AT2 Tôi thực thao tác đơn giản, nhanh chóng Tính an toàn và bảo mật (AT) Thông tin cá nhân, thông tin tài khoản và các giao dịch bảo mật cao Ít gặp trục trặc kỹ thuật thực toán qua Fintech Nếu cố xảy ra, ít gây tổn thất tài chính và xử lý nhanh chóng AT4 Được pháp luật đảm bảo an toàn tê ́H AT3 Sự tự chủ (TC) TC2 Bahari và cộng sự, Tôi truy cập Internet thường xuyên (ít là 1h/ngày) (2012); Igbaria và Iivari (1995) Tôi thường xuyên thực toán online (ít là lần/ngày) in TC3 Tôi sử dụng thành thạo thiết bị công nghệ thông minh (Smart phone, PC, Laptop, …) h TC1 Ozdemir (2008); Wang và cộng (2006); Littler (2006); Wadie và Mohamed (2014) uê ́ DSD4 TL2 TL3 Tôi dễ dàng đăng nhập thoát khỏi hệ thống toán qua Fintech Liao và Cheung (2002); Fintech giúp tôi có thể tiến hành toán nơi Sharman (2006); lúc (24/7) Jayarman (2012) ho TL1 ̣c K Sự thuận lợi (TL) Thanh toán qua Fintech chính xác Đ ại Chuẩn chủ quan (CCQ) Tôi sử dụng Fintech toán vì chịu ảnh hưởng phương tiện truyền thông CCQ22 Những người có ảnh hưởng với tôi (như gia đình, bạn bè ) cho tôi nên sử dụng Fintech toán ̀ng CCQ1 Tôi sử dụng Fintech toán vì người xung quanh tôi sử dụng nó ươ CCQ3 Tr QĐ1 Foon và cộng sự, (2011); Koloud và Ghaith (2013); Nguyễn Mạnh Hà và Bùi Hải Yến (2013); Dong (2009) Quyết định sử dụng Fintech (QĐ) Tôi chắn sử dụng Fintech toán QĐ2 Tôi sử dụng Fintech có nhu cầu QĐ3 Tôi giới thiệu Fintech toán cho người quen sử dụng Lê Thị Kim Tuyết (2011) (Nguồn: Tác giả tự tổng hợp) 32 CHƯƠNG PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNG FINTECH TRONG THANH TOÁN CHO KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI TỈNH THỪA THIÊN HUẾ uê ́ 2.1 Thực trạng sử dụng Fintech toán Việt Nam và trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế tê ́H Các dịch vụ, ứng dụng Fintech mang đến nhiều lợi ích cho người dùng Chẳng hạn khách hàng toán qua các dịch vụ ngân hàng điện tử, ví điện tử, toán qua thẻ, khách hàng hưởng nhiều lợi ích chi phí thời gian, thực giao dịch nơi mà không phải trực tiếp đến ngân hàng, giảm thiểu h các rủi ro trộm cắp, nhầm lẫn đếm tiền, sử dụng tiền mặt để in toán Mặt khác khái niệm Fintech ngày càng trở nên gần gũi với nhiều khách hàng thì tình hình sử dụng dịch vụ này có biến động năm Cụ thể: ̣c K 2.1.1 Thực trạng sử dụng Fintech Việt Nam Vào năm 2017, thị trường Fintech Việt Nam có giá trị giao dịch đạt 4,4 tỷ ho USD Hiện có 154 công ty thực hoạt động kinh doanh mảng Fintech Việt Nam, theo nghiên cứu Viện Nghiên cứu phát triển Công nghệ ngân hàng Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh, bao gồm 37 công ty lĩnh vực Đ ại toán, 25 công ty mảng cho vay; 22 công ty chuyên Blockchain, Cryptocurrency và Remittance Khoảng 70% các công ty này có vốn đầu tư từ nước các nước phát triển Nhật Bản, Úc, Pháp, Anh, Trung Quốc, Để cung cấp sản ̀ng phẩm, dịch vụ nâng cao chất lượng ngành tài chính ngân hàng Việt Nam, 72% các công ty Fintech nước ta hợp tác với ngân hàng ươ Thực tế cho thấy Fintech Việt Nam phát triển mạnh là lĩnh vực Tr toán Cụ thể: + Thống kê Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, quý I năm 2019, hệ thống toán điện tử liên ngân hàng đã xử lý 37,325 triệu giao dịch, tương ứng với giá trị gần 20,7 triệu tỷ đồng, tăng 23% số lượng và 17,8% giá trị giao dịch so với cùng kỳ năm 2018 33 + Thanh toán điện tử qua Internet có số lượng và giá trị giao dịch tài chính tăng 68,8% và 13,4% so với cùng kỳ năm 2018; số lượng và giá trị giao dịch tài chính qua kênh điện thoại di động tăng 97,7% và 232,3% so với cùng kỳ năm 2018 + Đến cuối tháng năm 2019, có 18.668 ATM và 261.705 POS trên toàn quốc phục uê ́ vụ toán không dùng tiền mặt Hơn 40 triệu người Việt Nam trưởng thành trên 15 tuổi đã có tài khoản ngân hàng, 78 tổ chức đã triển khai dịch vụ toán qua Internet, 44 tổ tê ́H chức triển khai dịch vụ toán điện thoại di động Giá trị giao dịch quý II/2019 qua Internet banking là 9.500 nghìn tỷ đồng và Mobile banking là 1.760 nghìn tỷ đồng + Ví điện tử xuất Việt Nam vào năm 2008 với mục đích giúp người bán và người mua kết nối dễ dàng, thuận tiện, nhanh chóng với thời buổi phát h triển nhanh thương mại điện tử Đến năm 2009, có công ty đã Ngân hàng in Nhà nước cấp phép đưa ứng dụng ví điện tử vào toán bao gồm: M-Service, ̣c K VietUnion (Payoo), Smartlink, VNPay,VinaPay, MobiVi Sau năm, theo công bố Ngân hàng nhà nước, tính đến ngày 31/12/2018 trên thị trường có 23 loại ví điện tử Việt Nam, số lượng tài khoản ví điện tử có liên kết ho với tài khoản ngân hàng là 4,42 triệu tài khoản Số lượng đơn vị chấp nhận toán qua ví điện tử là 10.000 đơn vị Mỗi năm có khoảng 60 triệu giao dịch thông qua ví điện tử và giá trị trung bình giao dịch là 200.000 đồng Đ ại Hiện nay, Ví điện tử phổ biến Việt Nam là Ví điện tử Momo Đây là ứng dụng đời từ tháng 10/2007, và đến Ví Momo đã có 10 triệu người dùng với 100 tiện ích các chức chuyển tiền, toán, Đồng thời Momo đã tích liên ̀ng kết với 24 ngân hàng nước và hệ thống thẻ Visa, MasterCard và JCB quốc tế Phân khúc lớn thứ thị trường Fintech Việt Nam là cho vay ngang hàng ươ (Lending P2P) 20 công ty khởi nghiệp, bao gồm Tima, Growth Wealth, Với 17 startup Blockchain còn tiền điện tử xếp hạng vị trí thứ Bên cạnh đó, thị Tr trường phát triển các lĩnh vực khác gọi vốn cộng đồng, tảng so sánh, ngân hàng số, 2.1.2 Thực trạng sử dụng Fintech tỉnh Thừa Thiên Huế Ông Châu Khắc Thái, Phó Giám đốc Ngân hàng Nhà nước - Chi nhánh tỉnh Thừa Thiên Huế đã đánh giá rằng: “Trên địa bàn tỉnh đã phát triển hệ thống ATM, các dịch vụ ngân hàng trực tuyến với nhiều tiện ích đáp ứng yêu cầu khách hàng, xếp hợp 34 lý, hiệu mạng lưới máy giao dịch tự động ATM, thiết bị POS phù hợp, đáp ứng nhu cầu sử dụng khách hàng Các ngân hàng tập trung nâng cao chất lượng dịch vụ toán, chất lượng mạng lưới ATM, POS dùng chung, toán POS trên thiết bị di động (mPOS), tạo điều kiện thuận lợi cho người dân sử dụng dịch vụ thẻ” uê ́ Tính đến tháng 3/2018, tình Thừa Thiên Huế đã có 238 máy ATM phân bổ trên toàn tỉnh với 946.000 thẻ toán lưu hành và có 1.303 máy POS đặt các tê ́H siêu thị, cửa hàng, Đặc biệt, 15 Ngân hàng thương mại và trung gian toán trên địa bàn tỉnh đã ký kết hợp tác với Công ty Điện lực Thừa Thiên Huế hoạt động thu tiền điện người dân trên địa bàn tỉnh các hình thức ATM, POS, Internet banking, qua điện h thoại di động in Tất các Ngân hàng thương mại trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế đã thực nhiều ứng dụng công nghệ, lắp đặt các hệ thống phục vụ hoạt động khách ̣c K hàng Internet banking, Mobile banking, SMS banking,…hỗ trợ khách hàng toán nhanh chóng, tiện lợi và an toàn Còn dịch vụ Ví điện tử: Ví điện tử đã xuất nhiều trên địa bàn tỉnh ho Thừa Thiên Huế năm gần đây, nhiên với phần đông người dân trên địa bàn ví điện tử còn là dịch vụ mẻ Đ ại 2.1.3 Chính sách Fintech Việt Nam Hiện Việt Nam đã có chính sách phát triển Fintech Cụ thể: - Chính sách thuế ưu đãi các doanh nghiệp hoạt động lĩnh vực công nghệ thông tin Theo Nghị 41/NQ-CP năm 2016, các doanh nghiệp hoạt động lĩnh ̀ng vực FinTech hưởng chính sách ưu đãi thuế Đồng thời, Chính phủ quan tâm và thực nhiều chương trình, đề án hỗ trợ các công ty Fintech khởi nghiệp ươ - Chương trình phát triển thương mại điện tử quốc gia giai đoạn 2014 – 2020 (Quyết định số 689/QĐ-TTg ngày 11/5/2014): Quyết định này đưa nhằm mục đích Tr tổng quát là “Xây dựng sở hạ tầng cho phát triển thương mại điện tử; thực thông tin tuyên truyền, mở rộng hiểu biết thương mại điện tử; giáo dục đào tạo, bồi dưỡng nguồn lực người cho thương mại điện tử; phát triển, đa dạng hóa các sản phẩm thương mại điện tử; mở rộng hợp tác quốc tế thương mại điện tử Đồng thời định này đưa mục tiêu cụ thể mà Chương trình phát triển thương mại điện tử quốc gia đến năm 2020 cần đạt kết cấu hạ tầng và môi 35 trường ứng dụng thương mại điện tử Quy định cụ thể đối tượng có liên quan, nội dung thực và nguồn kinh phí thực - Đề án Nâng cao khả tiếp cận dịch vụ ngân hàng cho kinh tế (Quyết định số 1726/QĐ-TTg ngày 05/9/2016): Đưa mục tiêu tổng quát, các mục tiêu cụ thể đến từ uê ́ năm 2016 đến 2020, đạo nguyên tắc thực và đồng thời đưa nhóm giải pháp để thực mục tiêu nâng cao khả tiếp cận dịch vụ ngân hàng Đề án này có nội tê ́H dung là thành đạt ngành Ngân hàng việc tạo điều kiện cho kinh tế phát triển, cụ thể là ngành ngân hàng đã cung ứng sản phẩm dịch vụ phát triển đa dạng phong phú, có sản phẩm đã bắt kịp trình độ đại giới; sản phẩm dịch vụ ngân hàng có chất lượng ngày càng cải thiện, đại, hữu ích, giúp người in sử dụng dịch vụ ngân hàng ngày càng nhiều h dùng tiết kiệm thời gian và chi phí, và có thể thực giao dịch lúc nơi; tần suất ̣c K - Đề án Hỗ trợ hệ sinh thái khởi nghiệp đổi sáng tạo quốc gia đến năm 2025 (Quyết định số 844/QĐ-TTg ngày 18/5/2016) Đề án tập trung vào giúp đỡ các Tổ chức trung gian hỗ trợ khởi nghiệp là Vườn ươm, các đơn vị truyền thông khởi ho nghiệp, Bên cạnh đó, đề án đưa đạo, hướng dẫn cho các Bộ, các ngành và địa phương công tác thực Đề án địa phương Đ ại - Đề án phát triển toán không dùng tiền mặt Việt Nam giai đoạn 2016 2020 (Quyết định số 2545/QĐ-TTg ngày 30/12/2016) Nội dung chính đề án đưa bao gồm: Thực hoàn thiện chính sách pháp lý phát triển việc toán không ̀ng dùng tiền mặt Việt Nam; Nâng cấp; Xây dựng, phát triển các hệ thống và dịch vụ toán bán lẻ; mở rộng Hệ thống toán điện tử liên ngân hàng; Đổi Hệ ươ thống bù trừ và toán chứng khoán; Làm hệ thống toán trên thị trường tiền tệ và ngoại tệ liên ngân hàng; Giám sát và áp dụng các tiêu chuẩn cho các Tr hệ thống toán theo các tiêu chí và chuẩn mực quốc tế; Đẩy mạnh công tác tuyên truyền, hướng dẫn và bảo vệ người tiêu dùng toán không dùng tiền mặt - Thành lập Ban Chỉ đạo lĩnh vực công nghệ tài chính (Quyết định số 328/QĐ- NHNN ngày 16/3/2017) Ban Chỉ đạo thành lập gồm 10 thành viên là lãnh đạo Cơ quan Thanh tra Giám sát Ngân hàng Nhà nước và Công ty cổ phần Thanh toán Quốc gia Việt Nam Nhiệm vụ Ban Chỉ đạo lĩnh vực công nghệ tài chính 36 là đề xuất các chương trình, kế hoạch hoạt động hàng năm và trình Thống đốc Ngân hàng Nhà nước phê duyệt; đưa các chiến lược phát triển Fintech; đề xuất các biện pháp hoàn thiện hành lang pháp lý hệ sinh thái Fintech Việt Nam - Đề án Hoàn thiện khung pháp lý để quản lý, xử lý các loại tài sản ảo, uê ́ tiền điện tử, tiền ảo (Quyết định số 1255/QĐ-TTg ngày 21/8/2017): Đề án đưa với các nhiệm vụ Nghiên cứu, xác định cách chính xác chất, vai trò và tác tê ́H động tài sản ảo, tiền điện tử, tiền ảo dựa trên kinh nghiệm nước ngoài và thực tiễn Việt Nam; mối quan hệ với tài sản thực, tiền thực Đồng thời, đề xuất các nhiệm vụ cụ thể và các hướng để xây dựng, hoàn thiện khung pháp lý tài sản ảo, tiền điện tử, tiền ảo nhằm đảm bảo hạn chế, ngăn ngừa các rủi ro liên quan in h không ảnh hưởng đến sáng tạo và khởi nghiệp sáng tạo, đảm bảo tính linh hoạt thương mại điện tử ̣c K để phù hợp với thay đổi phát triển không ngừng công nghệ thông tin, Đánh giá chính sách tại: Qua hệ thống chính sách phát triển công nghệ tài chính nêu trên, tác giả nhận thấy số hạn chế sau: Khuôn khổ pháp lý cho Fintech ho Việt Nam sơ khai, các chính sách nêu trên là đề án mang tính vĩ mô và quy định toán Hiện nay, nước ta chưa có quy định rõ ràng chất hay các điều kiện để Đ ại trở thành sản phẩm, dịch vụ Fintech; chưa đưa cách thức thành lập, triển khai hoạt động cho các công ty này Đồng thời hành lang luật pháp Việt Nam Fintech chưa quy định quyền lợi để bảo vệ thông tin cá nhân, thông tin tài chính khách hàng; chưa ̀ng có chính sách cho các đơn vị cung ứng dịch vụ Fintech tham gia thử nghiệm sản phẩm dịch vụ tài chính thời gian định trước chính thức đưa thị trường ươ Không thế, công nghệ phát triển nhanh việc bổ sung, sửa đổi, ban hành luật phù hợp với thay đổi còn chậm chạp để phù hợp với tốc độ phát triển Theo Tr ông Võ Trí Thành, nguyên Phó Viện trưởng Viện Kinh tế Trung ương thì nhà nước khá lúng túng việc chọn lựa kiểm soát chặt chẽ lĩnh vực để hạn chế rủi ro ­ hay thả lỏng để thúc đẩy đổi sáng tạo Một ví dụ minh chứng cho điều này là sau 10 lần đưa dự thảo, Bộ Giao thông chưa “chốt” phương án hợp lý để quản lý taxi công nghệ và taxi truyền thống cho hợp lý, công Và chưa có quy định, 37 văn luật nào quy định đơn vị cụ thể chuyên trách hỗ trợ, xử lý các vấn đề liên quan tới hoạt động Fintech 2.2 Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến định sử dụng dịch vụ Fintech toán khách hàng cá nhân tỉnh Thừa Thiên Huế uê ́ 2.2.1 Đặc điểm mẫu khảo sát Với việc phát phiếu khảo sát cho khách hàng các ngân hàng thương mại, trung tê ́H tâm thương mại, , gửi phiếu điều tra trên Google Drive, nhờ bạn bè phát phiếu khu dân cư trên địa bàn Thừa Thiên Huế, thời gian từ 9/2019 đến ngày 12/2019, tác giả đã gửi tổng số 200 phiếu khảo sát, thu 195 phiếu Sau loại bỏ các phiếu không hợp lệ có 192 phiếu giữ lại để nghiên cứu Trong 192 người mẫu h nghiên cứu có 38 người không biết và 154 đã biết dịch vụ Fintech Số phiếu này in dùng để phân tích định lượng 2.2.1.1 Mô tả đặc điểm nhân học ̣c K Bảng 2.1 Bảng mô tả đặc điểm nhân học mẫu ho Giới tính Đ ại Tuổi Trình độ học vấn ươ ̀ng Nghề nghiệp Tr Thu nhập Nơi Tiêu chí Nam Nữ Dưới 30 30 - 50 Trên 50 Trung học phổ thông Cao đẳng/Đại học Sau đại học Nhà quản lý Công nhân viên Sinh viên Nội trợ Khác Chưa có thu nhập Dưới triệu - 10 triệu Trên 10 triệu Thành thị Nông thôn Số lượng 72 82 101 45 26 124 10 66 12 40 53 52 103 51 Tỷ lệ (%) 46,8 53,2 65,6 29,2 3,2 16,9 80,5 2,6 6,5 42,9 40,3 2,6 7,8 26,0 34,4 33,8 5,8 66,9 33,1 (Nguồn: Kết xử lý SPSS) 38  Theo giới tính Trong số 154 người có hiểu biết dịch vụ Fintech toán bao gồm 70 nam và 84 nữ, tương ứng với mức tỷ lệ là 45,5% và 54,5% Qua đó ta thấy mặc dù có chênh lệch giới tính mẫu nghiên cứu nhiên chênh lệch này là không đáng kể uê ́  Theo độ tuổi Trong mẫu nghiên cứu 154 người, phân bố mẫu tập trung chủ yếu nhóm tê ́H khách hàng 30 tuổi với 100 người, tương ứng 64,9% tổng thể Còn với nhóm tuổi từ 30 đến 50 tuổi có 49 người chiếm 31,8% Chỉ có 3,2% tương ứng với người tuổi 50 trở lên hiểu biết đã sử dụng dịch vụ này Lý giải thích cho phân bố mẫu là người nằm độ tuổi 50 thường có hiểu in h biết cao hơn, có nhiều thuận lợi để tiếp xúc với công nghệ Hơn nữa, người 50 tuổi là người mua sắm, toán, phát sinh nhiều Sử dụng các ứng dụng Fintech toán làm cho sống người trẻ dễ dàng hơn, đó tỷ ̣c K lệ hiểu biết và sử dụng cao Còn với độ tuổi trên 50, chủ yếu là người độ tuổi nghỉ hưu, có ít nhu cầu sống khả tiếp nhận công nghệ thấp, đó mức độ hiểu biết sử dụng là không cao ho  Theo trình độ học vấn Với cách phân loại đối tượng khách hàng theo trình độ học vấn, tác giả đã thiết kế Đ ại bảng hỏi theo các phương án: Trung học phổ thông; Cao đẳng/Đại học; Sau đại học Kết điều tra cho thấy tỉ lệ mẫu khảo sát khách hàng có trình độ đại học và cao đẳng có tỉ lệ cao với 124 người chiếm 80,5%, là nhóm khách hàng có trình ̀ng độ trung học phổ thông, còn nhóm khách hàng có trình độ học vấn sau đại học thì số này là 2,6% tương ứng với người Điều này cho thấy trình độ học vấn khách hàng cá nhân biết hay sử dụng dịch vụ Fintech toán trên địa bàn tỉnh Thừa ươ Thiên Huế khá cao với tỉ lệ khách hàng có trình độ đại học/cao đẳng và sau đại học chiếm 83% số lượng khách hàng khảo sát Đây là điều dễ hiểu vì phần lớn người có trình độ họ có công việc và thu nhập ổn định nên họ có nhiều Tr điều kiện để sử dụng các công nghệ, dịch vụ  Theo nghề nghiệp Nhóm khách hàng công nhân viên chiếm tỷ lệ cao cấu mẫu nghiên cứu, cụ thể chiếm 42,9% với 66 người chủ yếu là cán viên chức, điều này đúng với thực tế đây là nhóm khách hàng đã có công ăn việc làm và thu nhập ổn định, sống ngày họ phát sinh nhiều giao dịch với ngân hàng (chuyển 39 tiền, nhận tiền, toán hóa đơn…) nên việc họ biết đến và sử dụng dịch vụ Fintech toán là thiết thực Nhóm sinh viên chiếm 40,3% tương ứng với 62 người, đây là các bạn trẻ hầu hết sử dụng máy tính, điện thoại thông minh thành thạo khả tiếp nhận công nghệ nhanh Và nhóm khách hàng chiếm tỷ lệ thấp cấu mẫu điều tra là nội trợ với người uê ́  Theo thu nhập Chiếm tỷ trọng khá cao mẫu điều tra là đối tượng sinh viên với 40,3%, đây tê ́H chính là lý làm cho nhóm đối tượng “chưa có thu nhập” chiếm tỷ lệ cao lên tới 26% Trong đó, với 34,4% là người có mức thu nhập triệu, chủ yếu là công nhân lao động và số sinh viên làm thêm, đây là mức thu nhập phổ biến tỉnh Thừa Thiên Huế nên nhiều người đồng tình Mức thu nhập trên triệu in h chiếm tới 33,8% tương ứng với 52 người, đây là tỷ lệ lớn và đó, với người có thu nhập cao thì khả sử dụng Fintech là cao Nhóm khách hàng có thu nhập trên 10 triệu có người tương ứng với 5,8% cấu mẫu ̣c K  Theo nơi Qua bảng 2.1 ta thấy có chênh lệch lớn tổng nghiên cứu xét trên tiêu chí là nơi ở, đó có 103 người tương ứng với 66,9% sống thành phố và 51 người ho chiếm 33,1% sống nông thôn người có hiểu biết và sử dụng Fintech Đ ại 2.2.1.2 Thực trạng hiểu biết và sử dụng Fintech toán Trong 192 người mẫu khảo sát có 38 người không biết và 154 người biết đã sử dụng Fintech toán chiếm 80,2% Con số chứng minh rộng rãi và phát triển nhanh chóng Fintech Nó là thuận lợi để quảng bá, khuyến ̀ng khích sử dụng các ứng dụng Fintech toán khách hàng cá nhân Trong số 154 người đã biết Fintech toán lại có 71 người biết chưa sử dụng còn lại 83 người đã sử dụng, tương ứng với tỷ lệ 59,7% ươ  Đối với người trả lời là chưa biết đến Fintech toán Ở phần này thống kê lý khách hàng chưa biết đến dịch vụ Fintech toán với mục đích là để khơi gợi cho khách hàng tò mò nhận thức Tr khách hàng dịch vụ Theo đó, lý chủ yếu mà khách hàng chưa biết đến dịch vụ này là họ không tìm hiểu vì chưa có nhu cầu Một số khác vì chưa tìm thông tin đầy đủ với Có người trả lời họ muốn giao dịch trực tiếp Các lý khác có số lượng nhỏ tất các lý 40 uê ́ tê ́H Hình 2.1 Biểu đồ thống kê lý khiến khách hàng chưa biết đến dịch vụ Fintech (Nguồn: Tác giả tổng hợp từ mẫu khảo sát)  Đối với người trả lời là đã biết Fintech toán h Ở phần này thống kê nguồn thông tin giúp khách hàng nhận biết dịch vụ in Fintech toán gồm: Bạn bè/ người thân, Mạng Internet, Tiếp thị các công ty Fintech, Phương tiện truyền thông và Nguồn khác Đồng thời, thực thống kê các Đ ại ho ̣c K loại hình dịch vụ Fintech khách hàng sử dụng tỉnh Thừa Thiên Huế ̀ng Hình 2.2 Biểu đồ thống kê nguồn thông tin dịch vụ Fintech (Nguồn: Tác giả tổng hợp từ mẫu khảo sát) ươ Hình 2.2 cho thấy khách hàng có hiểu biết định sử dụng Fintech toán chủ yếu là qua Internet Điều này đúng với thực tế Việt Nam số lượng người sử dụng mạng Internet là lớn, cụ thể là có khoảng 64 triệu người dùng Tr Internet vào năm 2018 Với nhiều lợi kênh truyền thông này sử dụng nhiều để quảng bá, giới thiệu các sản phẩm dịch vụ Mặt khác mẫu điều tra này, số lượng người trẻ lớn thì đây là mạng Internet chắn là nguồn thông tin phổ biến Sau Internet là thông tin từ bạn bè, người thân Đây là kênh thông tin truyền miệng mang lại hiệu cao, Việt Nam thì nhóm tham khảo luôn đóng vai trò quan trọng 60 người cho họ biết dịch vụ thông qua tiếp thị các dịch vụ này So với hai 41 kênh thông tin trên thì khách hàng tiếp nhận thông tin trực tiếp từ nhân viên công ty Fintech và ngân hàng am hiểu và nhớ sản phẩm lâu Do đó, đây là nguồn thông tin đáng tin cậy các dịch vụ Đối với loại hình dịch vụ Fintech khách hàng sử dụng thống kê theo ̣c K in h tê ́H uê ́ biểu đồ đây: Hình 2.3 Biểu đồ thống kê loại hình Fintech khách hàng sử dụng (Nguồn: Tác giả tổng hợp từ mẫu khảo sát) ho Trong hệ thống các loại hình Fintech khách hàng sử dụng trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế, tất 83 người có thẻ toán, sử dụng nhiều là ngân Đ ại hàng điện tử E – banking Với E – banking sử dụng chủ yếu nhà quản lý, cán công nhân viên và số sinh viên Thanh toán mã QR là loại hình sử dụng phổ biến thứ ba Lý giải thích cho điều này là QR – Pay tích ̀ng hợp Internet banking các ngân hàng và ví điện tử Do đó số khách hàng sử dụng Internet banking ví điện tử thì sử dụng luôn QR – Pay Còn loại hình ươ là ví điện tử lại sử dụng nhiều sinh viên Có số lượng người sử dụng ít là Bankplus Trong mẫu nghiên cứu thưc có người đã và sử dụng dịch vụ Tr này Tiền điện tử hay các hình thức khác chưa sử dụng Huế theo nghiên cứu thực 2.2.2 Đánh giá độ tin cậy thang đo Để đánh giá độ tin cậy thang đo ta dùng hệ số đo lường Cronbach’s Alpha để đánh giá cho khái niệm nghiên cứu Kết kiểm định biến độc lập tổng hợp bảng sau: 42 Bảng 2.2 Đánh giá độ tin cậy thang đo trước tiến hành kiểm định DSD2 DSD3 DSD4 ̣c K AT1 ho AT2 AT3 AT4 Đ ại TC1 TC2 TC3 ươ TL2 TL3 ̀ng TL1 Tr CCQ1 CCQ2 CCQ3 0,681 0,853 0,737 0,831 0,774 0,715 0.817 0,841 0,732 0,832 0,727 0,811 0,639 0,834 0,801 0,870 0,723 0,748 0,549 0,644 0,703 0,825 0,786 0,758 0,347 0,200 0,327 0,135 0,196 0,604 0,665 0,709 0,546 0,737 0,829 0,628 0,647 0,631 0,485 0,805 0,673 0,597 tê ́H DSD1 h HI3 HI4 in HI1 HI2 Sự hữu ích (HI) Cronbach’s alpha = 0,872 Thanh toán qua Fintech tiện ích Fintech giúp thực nhiều, đa dạng các dịch vụ toán (điện, nước, Internet, ) Thanh toán qua Fintech giúp tiết kiệm thời gian và chi phí giao dịch Fintech giúp toán tự động Tính dễ sử dụng (DSD) Cronbach’s alpha = 0,871 Dễ dàng học cách sử dụng, có hướng dẫn chi tiết để thực và truy cập các dịch vụ Fintech Các ứng dụng Fintech có giao diện đơn giản, rõ ràng Tôi dễ dàng truy vấn thông tin Tôi thực các thao tác đơn giản, nhanh chóng Tính an toàn và bảo mật (AT) Cronbach’s alpha = 0,827 Thông tin cá nhân, thông tin tài khoản và các giao dịch bảo mật cao Ít gặp trục trặc kĩ thuật thực toán qua Fintech Nếu cố xảy ra, ít gây tổn thất tài chính và xử lý nhanh chóng Được pháp luật đảm bảo an toàn toán qua Fintech Sự tự chủ (TC) Cronbach’s alpha = 0,423 Tôi sử dụng thành thạo thiết bị công nghệ thông minh (Smart phone, PC, Laptop,…) Tôi có mức độ truy cập Internet thường xuyên (ít là 1h/ngày) Tôi thường xuyên thực toán online (ít là lần/ngày) Sự thuận lợi (TL) Cronbach’s alpha = 0,801 Tôi dễ dàng đăng nhập thoát khỏi hệ thống toán qua Fintech Fintech giúp tôi có thể tiến hành toán nơi lúc (24/7) Thanh toán qua Fintech chính xác Chuẩn chủ quan (CCQ) Cronbach’s alpha = 0,766 Tôi sử dụng Fintech toán vì chịu ảnh hưởng phương tiện truyền thông Những người có ảnh hưởng với tôi (như gia đình, bạn bè ) cho tôi nên sử dụng Fintech toán Tôi sử dụng Fintech toán vì người xung quanh tôi sử dụng nó Hệ số cronbach’s alpha bỏ biến uê ́ Các nhân tố Tương quan biến tổng (Nguồn: Kết xử lý SPSS) 43 Kết kiểm định cho thấy, các biến “Sự hữu ích”, “Tính dễ sử dụng”, “Tính an toàn và bảo mật”, “Sự thuận lợi” và “Chuẩn chủ quan” có hệ số Cronbach’s Alpha cao (trên 0,7) và hệ số tương quan biến tổng các biến đo lường thành phần lớn 0,3 Do đó, thang đo các nhóm này đạt yêu cầu nên các biến uê ́ quan sát giữ nguyên Chỉ có riêng biến “Sự tự chủ” biến thành phần là TC3 có hệ số tương tê ́H quan biến tổng 0,135 nhỏ 0,3 đó biến TC3 không đạt yêu cầu và định loại bỏ biến này khỏi thang đo Sau loại TC3 khỏi thang đo thì TC có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,604 (> 0,6) đạt yêu cầu kiểm định Bảng 2.3 Đánh giá độ tin cậy thang đo nhóm biến phụ thuộc “Quyết định sử dụng” h Tương Hệ số cronbach’s quan biến alpha bỏ biến tổng in Quyết định sử dụng (QĐ) Cronbach’s alpha = 0,861 Tôi chắn sử dụng Fintech toán QĐ2 Tôi sử dụng Fintech thường xuyên QĐ3 Tôi giới thiệu Fintech toán cho 0,732 0,810 người quen sử dụng (Nguồn: Kết xử lý SPSS) 0,714 0,829 0,771 0,779 ho ̣c K QĐ1 Sau thực kiểm định độ tin cậy nhân tố “Quyết định sử dụng” cho hệ số Đ ại Cronbach’s Alpha là 0,861 Hệ số tương quan biến tổng ba biến quan sát lớn 0,3, điều này cho thấy các biến quan sát có tương quan tốt với tổng thể thang đo Do đó, thang đo “Quyết định sử dụng” đảm bảo độ tin cậy để thực các kiểm định ̀ng 2.2.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA) 2.2.3.1 Phân tích nhân tố khám phá các biến độc lập ươ Từ liệu thu thập được, nghiên cứu đã tiến hành phân tích nhân tố khám phá Từ 20 biến độc lập còn lại sau biến TC3 bị loại kiểm định Cronbach’s Anpha, Tr sau phân tích nhân tố khám phá với phép trích Principal Components và phép xoay Varimax, 20 biến giữ nguyên và chia thành nhóm Kết xử lý EFA có hệ số KMO là 0,869, giá trị Bartlett’s có ý nghĩa thống kê có giá trị Sig < 0,05 chứng minh các biến quan sát có tương quan tổng thể 44 Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria): Nếu tổng phương sai trích không nhỏ 50% thì phân tích nhân tố là phù hợp Với số liệu mẫu nghiên cứu này có tổng phương sai trích là 72,267% > 50% Do đó phân tích nhân tố là phù hợp Kết từ ma trận xoay Rotated Component Matrix (Bảng 2.4) cho thấy, nhân uê ́ tố rút trích, các biến quan sát có hệ số tải nhân tố lớn 0,5, biến thuộc nhân tố và các biến thuộc vào nhóm nhân tố mô hình lý thuyết tê ́H ban đầu xây dựng bảng khảo sát Do đó, các nhân tố này giữ lại mô hình nghiên cứu và phù hợp để thực các phân tích Bảng 2.4 Tổng hợp hệ số phân tích EFA biến độc lập h Nhóm nhân tố - Phương sai trích in Tính dễ sử dụng (DSD) – 36,905% Hệ số tải nhân tố Dễ dàng học cách sử dụng, có hướng dẫn chi tiết để thực và truy cập các dịch vụ Fintech DSD3 Tôi dễ dàng truy vấn thông tin 0,807 DSD2 Các ứng dụng Fintech có giao diện đơn giản, rõ ràng 0,770 DSD4 Tôi thực các thao tác đơn giản, nhanh chóng 0,737 ̣c K DSD1 0,818 ho Sự hữu ích (HI) – 9,467% Thanh toán qua Fintech giúp tiết kiệm thời gian và chi phí giao dịch 0,807 HI2 Fintech giúp thực nhiều, đa dạng các dịch vụ toán (điện, nước, Internet, ) 0,774 HI1 Thanh toán qua Fintech tiện ích 0,749 HI4 Fintech giúp toán tự động 0,676 Đ ại HI3 ̀ng Tính an toàn và bảo mật (AT) – 8,456% Thông tin cá nhân, thông tin tài khoản và các giao dịch bảo mật cao 0,826 AT4 Được pháp luật đảm bảo an toàn toán qua Fintech 0,759 AT2 Ít gặp trục trặc kĩ thuật thực toán qua Fintech 0,731 AT3 Nếu cố xảy ra, ít gây tổn thất tài chính và xử lý nhanh chóng 0,696 Tr ươ AT1 Chuẩn chủ quan (CCQ) – 6,580% CCQ3 Tôi sử dụng Fintech toán vì người xung quanh tôi sử dụng nó 0,827 CCQ1 Tôi sử dụng Fintech toán vì chịu ảnh hưởng phương tiện truyền thông 0,820 45 CCQ2 Những người có ảnh hưởng với tôi (như gia đình, bạn bè ) cho tôi nên sử dụng Fintech toán 0,607 Sự thuận lợi (TL) – 5,790% Thanh toán qua Fintech chính xác 0,838 TL1 Tôi dễ dàng đăng nhập thoát khỏi hệ thống toán qua Fintech 0,815 TL2 Fintech giúp tôi có thể tiến hành toán nơi lúc (24/7) 0,671 Sự tự chủ (TC) – 5,609% uê ́ TL3 Tôi có mức độ truy cập Internet thường xuyên (ít là 1h/ngày) TC1 Tôi sử dụng thành thạo thiết bị công nghệ thông minh (Smart phone, PC, Laptop, …) 0,863 tê ́H TC2 0,740 (Nguồn: Kết xử lý SPSS) h Nhân tố 1: “Tính dễ sử dụng” (DSD) - Nhân tố này có phần trăm giải thích biến in động lớn đạt 36,905%; nhân tố này gồm có biến quan sát và hệ số tải nhân tố đạt trên 0,6 chứng tỏ thang đo đạt giá trị hội tụ và phân biệt nhân tố này ̣c K Nhân tố 2: “Sự hữu ích” (HI) - Nhân tố này giải thích 9,467% biến động liệu Lý thuyết marketing rằng, người tiêu dùng chấp nhận sản ho phẩm nó mang lại lợi ích cho họ, nói cách khác, người luôn hành động vì lợi ích chính mình Do đó, dịch vụ mang lại nhiều tiện ích cho khách hàng càng dễ chấp nhận và sử dụng Đ ại Nhân tố 3: “Tính an toàn và bảo mật” (AT) - Nhân tố này có phương sai trích 8,456% và các biến quan sát có hệ số tải nhân tố trên 0,6; có biến quan sát bao gồm: Thông tin cá nhân, thông tin tài khoản và các giao dịch bảo mật cao ̀ng nhất; Được pháp luật đảm bảo an toàn toán qua Fintech; Ít gặp trục trặc kĩ thuật thực toán qua Fintech; Nếu cố xảy ra, ít gây tổn thất tài ươ chính và xử lý nhanh chóng Nhân tố thứ 4: “Chuẩn chủ quan” (CCQ) với phương sai trích là 6,580% - Tr Nhân tố này khẳng định vai trò, tầm ảnh hưởng người xung quanh, người đóng vai trò là nhóm tham khảo Với tâm lý đám đông người Việt Nam thì nhóm tham khảo này có tác động lớn, định trực tiếp đến hành vi mua người khác 46 Nhân tố 5: “Sự thuận lợi” (TL) – Nhân tố này giải thích 5,790% biến động liệu Với các biến có hệ số tải lớn 0,6 thể thang đo đạt giá trị hội tụ và phân biệt nhân tố này Nhân tố 6: “Sự tự chủ” (TC) – Nhân tố này có phương sai trích nhỏ uê ́ nhân tố là 5,069%, chứng tỏ nhân tố này có ảnh hưởng thấp đến liệu Nhân tố này bao gồm nhân tố: Tôi có mức độ truy cập Internet thường xuyên (ít là tê ́H 1h/ngày); Tôi sử dụng thành thạo thiết bị công nghệ thông minh (Smart phone, PC, Laptop,…) 2.2.4 Phân tích nhân tố khám phá biến phụ thuộc Đối với biến phụ thuộc, sau thực phân tích EFA, kết phân tích in h biến hội tụ nhân tố với các hệ số kiểm định KMO = 0,731; Sig = 0,000; phương sai trích đạt 78,558% cho thấy khả hội tụ và biểu diễn tốt các biến ̣c K thang đo Bảng 2.5 Kết phân tích EFA với nhân tố “Quyết định sử dụng” Quyết định sử dụng Hệ số tải 0,903 QĐ2 Tôi sử dụng Fintech thường xuyên 0,883 QĐ3 Tôi giới thiệu Fintech toán cho người quen sử dụng 0,872 Đ ại ho QĐ1 Tôi chắn sử dụng Fintech toán Phương sai trích: 78,558 % KMO : 0,000 ̀ng Sig : 0,731 (Nguồn: Kết xử lý SPSS) 2.3 Phân tích tương quan ươ Mục đích phân tích tương quan là kiểm tra mối quan hệ tương quan tuyến tính các biến độc lập với và mối quan hệ biến độc lập và biến phụ Tr thuộc Giá trị Sig là hệ số để xem xét các nhân tố có tương quan hay không, còn hệ số Pearson cho biết độ mạnh yếu hay các nhân tố Phân tích tương quan thực trước phân tích hồi quy nhân tố độc lập bao gồm: “Tính dễ sử dụng (DSD)”; “Sự hữu ích (HI)”; “Tính an toàn và bảo mật (AT)”; “Chuẩn chủ quan (CCQ)”; “Sự thuận lợi (TL)”; “Sự tự chủ 47 (TC)” Sau thực phân tích tương quan biến phụ thuộc “Quyết định sử dụng (QĐ)” với các biến độc lập còn lại ta có kết bảng sau: Bảng 2.6 Kết phân tích tương quan ý định sử dụng và các nhân tố độc lập Pearson Correlation DSD HI AT TL CCQ TC 0,284 0,485 0,349 0,253 0,211 0,125 0,000 0,000 0,000 0,002 0,009 0,122 154 154 154 154 154 154 Sig (2-tailed) 154 tê ́H N uê ́ QĐ QĐ (Nguồn: Kết xử lý SPSS) Từ bảng 2.6 ta thấy, giá trị Sig kiểm định tương quan biến phụ thuộc và các biến độc lập DSD, HI, AT, TL, CCQ nhỏ 0,05 nên khẳng định h biến phụ thuộc có mối quan hệ tương quan với các biến độc lập này và đủ điều kiện để in đưa vào phân tích hồi quy ̣c K Còn biến độc lập là TC, giá trị Sig kiểm định lớn 0,05 nên ta kết luận TC và QĐ không có tương quan và loại biến TC khỏi phân tích hồi quy Ngày nay, điện thoại thông minh có kết nối Internet dường đã quá phổ biến và thời gian mà người sử dụng Internet là lớn, đặc biệt là giới trẻ Khách hàng ho sử dụng với nhiều mục đích khác giải trí, liên lạc, học tập, công việc, Mặt khác, trên thực tế khách hàng sử dụng dịch vụ Fintech họ mua hàng hóa nào đó, nào họ cần toán thì cần mở ứng dụng lên và thực Đ ại không phải sử dụng điện thoại với kết nối mạng để sử dụng Fintech nhiều đồng hồ Do đó, biến “Sự tự chủ” không có tương quan với biến phụ thuộc là điều dễ hiểu 2.4 Phân tích hồi quy ̀ng Mô hình hồi quy có dạng sau: QĐ = α + β1.DSD + β2.HI + β3.AT + β4.TL + β5.CCQ + Với β1, β2, β3, β4, β5 là các hệ số hồi quy tương ứng với các biến ươ : sai số phương trình hồi quy Để thực hồi quy, trước hết phải đánh giá độ phù hợp mô hình hồi quy Tr thông qua hệ số hiệu chỉnh Tuy nhiên thực tế mô hình thường không phù hợp với liệu thực tế giá trị thể Trong trường hợp này hiệu chỉnh sử dụng để phản ánh sát mức độ phù hợp mô hình hồi quy tuyến tính đa biến theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) Như vậy, để đánh giá độ phù hợp mô hình ta dùng hệ số xác định hiệu chỉnh 48 Bảng 2.7 Kết hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến “Quyết định sử dụng” Hệ số đã chuẩn hóa -2.225E-016 0,055 0,123 0,050 0,298 0,025 0,186 0,027 0,152 0,036 0,139 0,019 R R2 R2 hiệu chỉnh Durbin - Watson Sig Anova Hằng số DSD HI AT TL CCQ Hệ số Độ chấp phóng đại nhận phương sai Beta 0,284 0,485 0,349 0,253 0,211 0,000 5,133 8,767 6,351 4,575 3,805 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 uê ́ B Thống kê đa cộng tuyến Sig 0,878 1,000 0,955 0,848 0,750 0,739 0,547 0,531 1,831 0,000 1,008 1,370 1,052 1,000 1,205 tê ́H Sai số chuẩn t h Hệ số chưa chuẩn hóa in Nhân tố (Nguồn: Kết xử lý SPSS) - Giá trị ̣c K Báo cáo kết hồi quy mô hình cho thấy: hiệu chỉnh 0,531 hay nói cách khác là 53,1% biến thiên ho biến “Quyết định sử dụng” bị ảnh hưởng nhân tố mô hình, còn lại là các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên - Kiểm định F với giá trị Sig = 0,000 (<0,05) điều này chứng tỏ các biến độc lập Đ ại mô hình có thể giải thích biến động biến phụ thuộc, đó có thể suy rộng tập thể - Hệ số VIF biến độc lập nhỏ đó không có tượng đa cộng ̀ng tuyến xảy mô hình này - Đại lượng Durbin – Watson = 1,813 nên kết luận không có tượng tự ươ tương quan mô hình (nằm khoảng phù hợp 1,6 – 2,6 theo Hoàng Trọng và Tr Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) Vì mô hình hồi quy chuẩn hóa viết lại sau: QĐ = 0,485.HI + 0,349.AT + 0,284.DSD + 0,253.TL + 0,211.CCQ  Kiểm định giả thiết Giả thuyết H1: “Sự hữu ích” có ảnh hưởng thuận chiều đối chấp việc sử dụng FinTech toán khách hàng 49 Từ mô hình hồi quy ta có: Khi “Sự hữu ích” cảm tăng đơn vị thì “Quyết định sử dụng” khách hàng tăng 0,485 đơn vị Trong kiểm định, giá trị Sig = 0,000 nên ta chấp nhận giả thuyết H1 Như vậy, với mức ý nghĩa 5% ta khẳng định “Sự hữu ích” cảm nhận khách hàng dịch vụ Fintech càng cao thì “Quyết định uê ́ sử dụng” dịch vụ này càng cao Điều này phù hợp nghiên cứu Wang và cộng (2006) lý cuối cùng để người tiêu dùng sử dụng các dịch vụ tê ́H Thương mại điện tử là họ nhận thấy các dịch vụ đó hữu ích cho các giao dịch họ Thật vậy, hỏi rằng: “Nếu có dịch vụ giao dịch mà bạn cần ngồi nhà, tốn thời gian 1/5 hay 1/10 thời gian so với việc đến ngân hàng chuyển tiền, đến các điểm toán để trả tiền điện, nước, Internet,…thì bạn có sử dụng nó in h không?” Chắc chắn điều hầu hết tất người trả lời là có Chính vì “Sự hữu ích” là nhân tố quan trọng định sử dụng Fintech ̣c K toán Giả thuyết H2: “Tính dễ sử dụng” có ảnh hưởng thuận chiều đối chấp việc sử dụng Fintech toán khách hàng ho Theo mô hình hồi quy, “Tính dễ sử dụng” tăng đơn vị thì “Quyết định sử dụng” tăng lên 0,284 đơn vị, giá trị Sig kiểm định = 0,000 (< 0,05) nên chấp Đ ại nhận giả thuyết H2 Như vậy, “Tính dễ sử dụng” dịch vụ Fintech toán càng cao thì “Quyết định sử dụng” dịch vụ này càng cao mức ý nghĩa 5% Theo Phạm Thị Minh Lý và Bùi Ngọc Tuấn Anh (2012); Kalinic và Marinkovic (2015) nhận ̀ng thức tính dễ sử dụng có tác động mạnh đến nhiều hệ thống thương mại điện tử Do đó, kết các nghiên cứu này tương thích với các nghiên cứu trước Đặc thù các ươ dịch vụ Fintech là khách hàng không trực tiếp tương tác với nhà cung cấp dịch vụ mà thông qua hệ thống tảng công nghệ Những khuyết điểm của điện thoại di Tr động màn hình nhỏ và nhập liệu khó khăn; hay hệ thống dịch vụ thiếu các hướng dẫn cụ thể để thực giao dịch; có thể dẫn đến tình trạng khách hàng không thỏa mãn và không muốn sử dụng các dịch vụ, đặc biệt là khách hàng ít chưa có nhiều kinh nghiệm Vì việc dịch vụ Fintech toán dễ sử dụng là yếu tố quan trọng khách hàng nào dù họ là người sử dụng thành thạo hay không thành thạo công nghệ 50 Giả thuyết H3: “Tính an toàn và bảo mật” dịch vụ Fintech toán càng lớn thì khả khách hàng cá nhân tiếp nhận sử dụng dịch vụ đó càng cao Từ kết hồi quy với β3 = 0,349 nghĩa là điều kiện các yếu tố khác không uê ́ thay đổi, mức độ “Tính an toàn và bảo mật” tăng lên (giảm xuống) đơn vị thì “Quyết định sử dụng” dịch vụ tăng lên (giảm xuống) tương ứng là 0,349 đơn vị Thông tê ́H tin là loại tài sản quý giá quốc gia, doanh nghiệp, tổ chức hay cá nhân nào, đó việc trao đổi và giữ bí mật thông tin là điều quan trọng Tuy nhiên để sử dụng các giao dịch qua Fintech khách hàng phải truy cập vào các trang web, cài đặt ứng dụng cho điện thoại, máy tính, và đăng nhập theo thông tin đã cung cấp in h thông qua mạng Internet nhiên hệ thống mạng, Wifi hay các trang web lại chứa nhiều lỗ hổng, tận dụng điều này các hacker có vô số cách để đánh cắp thông tin cá ̣c K nhân, thông tin tài chính khách hàng Hậu sau đó thì vô cùng nghiêm trọng Kẻ xấu giả mạo khách hàng để thực hay chuyển tiền khỏi tài khoản các hành vi lừa đảo, tống tiền, Đây là mối lo ngại lớn mà tất người sử dụng dịch vụ công ho nghệ có Khách hàng sử dụng các dịch vụ Fintech tỉnh Thừa Thiên Huế Do đó “Tính an toàn và bảo mật” chắn là nhân tố Đ ại mang tính đến việc sử dụng dịch vụ hay không Điều này phù với nghiên cứu Wang và cộng (2006) đưa kết luận các giao dịch diễn an toàn, các thông tin riêng tư cá nhân bảo mật thì người tiêu dùng sử dụng các ứng ̀ng dụng di động Hay theo Ozdemir (2008) cho bảo mật, nhận thức rủi ro là nhân tố quan trọng mà khách hàng chấp nhận Internet banking ươ Giả thuyết H5: “Sự thuận lợi” các dịch vụ công nghệ tài chính có ảnh hưởng thuận chiều khả tiếp nhận dịch vụ khách hàng Tr Từ mô hình hồi quy ta có: “Sự thuận lợi” tăng đơn vị thì “Quyết định sử dụng” dịch vụ Fintech toán tăng 0,253 đơn vị Trong kiểm định, giá trị Sig là 0,000 thấp nên giả thuyết H5 chấp nhận, có nghĩa là “Sự thuận lợi” càng cao thì “Quyết định sử dụng” dịch vụ Fintech toán càng cao Kết nghiên cứu hợp Jayaraman (2012) Malaysia, nghiên cứu Sharman (2006) Úc đưa kết tương tự Hay theo khảo sát toàn cầu ngân hàng thương mại 51 năm 2014 đưa kết luận yếu tố làm giảm mức độ sử dụng thường xuyên dịch vụ Internet banking là “Sự thuận lợi” Giả thuyết H6: “Chuẩn chủ quan” có ảnh hưởng thuận chiều định sử dụng Fintech toán khách hàng cá nhân uê ́ Nhân tố “Chuẩn chủ quan” có hệ số Beta là 0,211 điều này thể “Chuẩn chủ quan” tăng lên (giảm xuống) đơn vị thì “Quyết định sử dụng” tăng lên (giảm tê ́H xuống) tương ứng là 0,211 đơn vị Kết này phù hợp với nghiên cứu Foon và cộng (2011) Malaysia, Dong (2009) Trung Quốc; Nguyễn Mạnh Hà và Bùi Hải Yến (2013) Việt Nam cho “Chuẩn chủ quan” ảnh hưởng thuận chiều đến ý định sử dụng Internet banking khách hàng cá nhân Trong bối cảnh Fintech là h dịch vụ Việt Nam nói chung và Thừa Thiên Huế nói riêng, thông tin, kiến in thức và trải nghiệm khách hàng dịch vụ còn hạn chế đó các nhân tố bên ngoài mà đây là “Chuẩn chủ quan” chắn tác động đến định sử dụng ̣c K Fintech Người xung quanh cho bạn nên sử dụng, phương tiện truyền thông đưa tin, Kết là định sử dụng khách hàng bị ảnh hưởng ý kiến bạn bè, ho người thân, đồng nghiệp và phương tiện truyền thông 2.5 Kiểm định phân phối chuẩn Phân phối chuẩn liệu là điều kiện đảm bảo độ thỏa mãn cho các biến phân Đ ại tích nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích đa biến thông qua công cụ One – Sample T Test, kiểm định tham số (Independent-Samples T Test/ One-way Anova) hay kiểm định phi tham số (Mann-Whitney, Kruskal-Waliss) để xác định đánh giá ̀ng khách hàng Để kiểm tra phân phối chuẩn liệu, theo Đào Hoài Nam (2013), ta có thể sử dụng hệ số đối xứng Sknewness và hệ số tập trung Kurtosis sử dụng để ươ kiểm định phân phối chuẩn cho các nhân tố Một phân phối Sknewness và Kurtosis xem là phân phối chuẩn Standard Error nó nằm khoảng từ -2 đến Kết kiểm định phân phối chuẩn các biến cho thấy: hệ số Standard Tr Error Sknewness và Kurtosis nhân tố độc lập và nhân tố phụ thuộc đạt yêu cầu Như vậy, liệu xem là có phân phối chuẩn và đủ điều kiện để tiến hành thực các kiểm định tham số 2.6 Đánh giá khách hàng các yếu tố tác động đến “Quyết định sử dụng” Để xác định mức độ đánh giá khách hàng cá nhân Thừa Thiên Huế các nhân tố tác động đến định sử dụng dịch vụ Fintech toán, tác giả sử 52 dụng kiểm định One-Sample T Test Kiểm định này dùng để so sánh giá trị trung bình tổng thể với giá trị cụ thể SPSS Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng giá trị trung bình làm giá trị so sánh Nếu giá trị Sig tất các biến nhỏ 0,05 thì kết luận mức độ đồng ý khách hàng nhân tố khác 3, uê ́ giá trị Sig lớn 0,05 thì kết luận mức độ đồng ý khách hàng nhân tố Nếu Sig nhỏ 0,05, ta xem xét kết giá trị t Nếu t dương thì đánh giá tê ́H khách hàng nhân tố lớn 3, còn t âm chứng tỏ đánh giá khách hàng nhân tố nhỏ Kết One-Sample T Test nghiên cứu tổng hợp bảng 2.8 Bảng 2.8 Đánh giá khách hàng các nhân tố DSD1 DSD2 DSD3 DSD4 in ̀ng AT1 ̣c K HI4 ho HI3 Sự hữu ích (HI) Thanh toán qua Fintech tiện ích Fintech giúp thực nhiều, đa dạng các dịch vụ toán (điện, nước, Internet, ) Thanh toán qua Fintech giúp tiết kiệm thời gian và chi phí giao dịch Fintech giúp toán tự động Tính dễ sử dụng (DSD) Dễ dàng học cách sử dụng, có hướng dẫn chi tiết để thực và truy cập các dịch vụ Fintech Dịch vụ Fintech có giao diện đơn giản, rõ ràng Tôi dễ dàng truy vấn thông tin Tôi thực các thao tác đơn giản, nhanh chóng Tính an toàn và bảo mật (AT) Thông tin cá nhân, thông tin tài khoản và các giao dịch bảo mật cao Ít gặp trục trặc kĩ thuật thực toán qua Fintech Nếu cố xảy ra, ít gây tổn thất tài chính và xử lý nhanh chóng Được pháp luật đảm bảo an toàn toán qua Fintech Tính thuận lợi (TL) Tôi dễ dàng đăng nhập thoát khỏi hệ thống toán qua Fintech Fintech giúp tôi có thể tiến hành toán nơi lúc (24/7) Thanh toán qua Fintech chính xác Đ ại HI1 HI2 ươ AT2 Tr AT3 AT4 TL1 TL2 TL3 Giá trị t Sig (2 tailed) 3,93 17,010 0,000 3,84 14,659 0,000 3,9 4,17 16,381 19,391 0,000 0,000 4,17 3,95 4,25 3,92 19,391 14,583 21,358 14,061 0,000 0,000 0,000 0,000 3,82 11,148 0,000 3,31 4,815 0,000 3,78 3,88 10,391 11,863 0,000 0,000 3,84 12,798 0,000 3,82 3,9 12,770 13,339 0,000 0,000 Mean h Nhân tố 53 CCQ3 QĐ1 QĐ2 QĐ3 9,977 0,000 3,88 13,843 0,000 3,82 12,146 0,000 3,98 3,87 15,959 15,86 0,000 0,000 3,82 13,629 0,000 uê ́ CCQ2 3,63 tê ́H CCQ1 Chuẩn chủ quan (CCQ) Tôi sử dụng Fintech toán vì chịu ảnh hưởng phương tiện truyền thông Những người có ảnh hưởng với tôi (như gia đình, bạn bè ) cho tôi nên sử dụng Fintech toán Tôi sử dụng Fintech toán vì người xung quanh tôi sử dụng nó Quyết định sử dụng (QĐ) Tôi chắn sử dụng Fintech toán Tôi sử dụng Fintech thường xuyên Tôi giới thiệu Fintech toán cho người quen sử dụng (Nguồn: Kết xử lý SPSS)  “Sự hữu ích” in h Qua bảng 2.8 ta thấy, mức độ đồng ý khách hàng tỉnh Thừa Thiên Huế hữu ích lớn Như nhìn chung khách hàng có đánh giá cao ̣c K hữu ích dịch vụ, họ cảm nhận lợi ích họ đạt sử dụng dịch vụ này Trong đó, các lợi ích “Giúp toán tự động”, khách hàng đánh giá cao và song song với đó là “Thanh toán qua Fintech tiện ích” “Thanh toán ho qua Fintech giúp tiết kiệm thời gian và chi phí giao dịch” khách hàng đánh giá với giá trị trung bình là 3,9 Đ ại  “Tính dễ sử dụng” Đánh giá khách hàng các nhân tố liên quan đến “Tính dễ sử dụng” cảm nhận lớn mức Các biến nhân tố dễ sử dụng khách hàng đánh ̀ng giá với giá trị trung bình gần (gần đến mức đồng ý) điều này ta dể hiểu vì khách hàng biết dịch vụ, biết tiện ích nó đa ươ phần họ chưa có tiếp xúc trực tiếp với giao diện hay thiếu trải nghiệm thực tế đó họ còn thiếu tự tin với vấn đề học cách sử dụng nó, nhiên với thời đại công Tr nghệ thông tin bùng nổ thì phần đông khách hàng tin họ sử dụng dịch vụ cách thành thạo và dễ dàng.Với phát triển khoa học công nghệ ngày này, các quy trình dịch vụ, thao tác và giao diện thực chuẩn hóa, đơn giản hóa nên có tiếp xúc thì dễ dàng nhiều và đó có lẽ khách hàng có đánh giá cao 54  “Tính an toàn và bảo mật” Cả biến quan sát nghiên cứu, “Thông tin cá nhân, thông tin tài khoản và các giao dịch bảo mật cao nhất”, “Ít gặp trục trặc kĩ thuật thực toán qua Fintech”, “Nếu cố xảy ra, ít gây tổn thất tài chính và xử lý nhanh uê ́ chóng”, “Được pháp luật đảm bảo an toàn toán qua Fintech” đánh giá mức trên (trên mức trung bình) Việc đánh giá chứng tỏ khách hàng tin tê ́H tưởng nhiều an toàn, tính bảo mật, chính xác, trung thực dịch vụ này Khách hàng cảm nhận sai sót là khó tránh khỏi quá trình thực dịch vụ với công nghệ đại, hệ thống an ninh mạng vững ngăn chặn vấn đề này Điều đó chứng minh khách hàng có hiểu biết và khá tin in h tưởng vào hệ thống dịch vụ Fintech, để phát huy lợi này, thôi thúc định sử dụng khách hàng, vai trò truyền thông, quảng cáo và hướng dẫn quan ̣c K trọng mà các công ty Fintech hay ngân hàng cần phải thực  “Sự thuận lợi” Qua bảng kết One-Sample T Test bảng 2.8, ta thừa nhận đánh giá khách ho hàng các nhân tố ảnh hưởng đến “Sự thuận lợi” khác Các biến nhân tố “Sự thuận lợi” có giá trị trung bình xấp xỉ 4, đó có thể khẳng định khách hàng đánh Đ ại giá cao việc các dịch vụ Fintech toán chính xác, có thể thực các giao dịch lúc nào, dù nơi đâu việc dễ dàng truy cập và thoát khỏi hệ thống Fintech toán  “Chuẩn chủ quan” ̀ng Mức độ đồng ý khách hàng “Chuẩn chủ quan” lớn “Chuẩn chủ quan” là ảnh hưởng yếu tố bên ngoài đến định sử dụng dịch vụ họ ươ Khi khách hàng thấy nhiều người xung quanh họ sử dụng dịch vụ đặt biệt là người quan trọng họ gia đình, bạn bè thì họ có định sử dụng theo Tr người đó “Những người có ảnh hưởng với tôi (như gia đình, bạn bè ) cho tôi nên sử dụng Fintech toán” khách hàng đánh giá với mức trung bình là 3,88 cao mức trung lập Điều này cho ta thấy việc sử dụng dịch vụ Fintech khách hàng bị ảnh hưởng gia đình và bạn bè họ Nếu gia đình và bạn bè họ khuyên họ nên sử dụng dịch vụ thì có thể họ cân nhắc đến vấn đề sử dụng dịch vụ Hai biến quan sát “Tôi sử dụng Fintech toán vì người xung quanh tôi sử dụng nó” và “Tôi 55 sử dụng Fintech toán vì chịu ảnh hưởng phương tiện truyền thông” khách hàng đánh giá với giá trị trung bình là (3,82 và 3,63) đó có thể kết luận việc mà xã hội có nhiều người dùng dịch vụ thì khách hàng cân nhắc đến việc sử dụng dịch vụ và việc sử dụng đó gia đình và bạn bè đánh giá là có ích Do đó để uê ́ nâng cao nhu cầu và số lượng người sử dụng dịch vụ Fintech thì phải đẩy mạnh công tác truyền thông và quảng cáo xã hội dịch vụ này để tận dụng lợi “Chuẩn chủ tê ́H quan” đến “Quyết định sử dụng” dịch vụ  “Quyết định sử dụng” Qua bảng kết One-Sample T Test bảng 2.8 cho thấy khách hàng gần đồng ý “Quyết định sử dụng” Các biến “Tôi chắn sử dụng Fintech h toán” và “Tôi sử dụng Fintech thường xuyên hơn” và “Tôi giới thiệu Fintech in toán cho người quen sử dụng” có giá trung bình là 3,98; 3,87 và 3,82 Điều này chứng tỏ khách hàng đã biết đến các dịch vụ Fintech toán ̣c K đồng ý sử dụng dịch vụ này Và đã sử dụng cảm nhận “Sự hữu ích” dịch vụ này mà sử dụng nhiều hay giới thiệu cho người khác sử dụng theo nhóm nhân tố ho 2.7 Ảnh hưởng đặc điểm nhân học đến đánh giá tác động các Trong nghiên cứu này Independent-Samples T Test dùng kiểm định các biến Đ ại gồm: Giới tính, Nơi và Đã sử dụng hay chưa Và các biến còn lại gồm: Độ tuổi, Trình độ học vấn, Nghề nghiệp và Thu nhập lại sử dụng kiểm định One-way Anova Bảng 2.9 Kết Independent - Samples T Test với các biến Giới tính, Nơi và Giới tính Nơi Đã sử dụng hay chưa Giới tính Nơi Đã sử dụng hay chưa Giới tính Nơi Đã sử dụng hay chưa Giới tính Nơi Đã sử dụng hay chưa ươ HI ̀ng Đã sử dụng hay chưa Tr DSD AT TL Sig (Levene's Test) 0,391 0,306 0,640 0,580 0,285 0,006 0,941 0,452 0,236 0,389 0,356 0,314 Sig (Independent Samples T Test) 0,918 0,112 0,013 0,965 0,774 0,010 0,941 0,847 0,837 0,453 0,712 0,855 56 CCQ QĐ Giới tính Nơi Đã sử dụng hay chưa Giới tính Nơi Đã sử dụng hay chưa 0,054 0,275 0,650 0,773 0,206 0,550 0,209 0,542 0,598 0,902 0,868 0,340 uê ́ (Nguồn: Kết xử lý SPSS)  Giới tính tê ́H Theo bảng 2.9, ta kết luận định sử dụng Fintech không chịu tác động đặc tính tính cách, tâm sinh lý hay phong cách sống nam và nữ Với phát triển xã hội, bình đẳng nam và nữ ngày càng coi trọng thì khả học tập, hoạt động xã hội, tiếp cận với tri thức, công nghệ trở nên ̣c K  Nơi in giới tính không có khác biệt h bình đẳng, vì chấp nhận và định sử dụng công nghệ hai nhóm Qua kiểm định Independent-Samples T Test, ta khẳng định không có khác biệt có ý nghĩa thống kê đánh giá khách hàng sinh sống thành thị và nông thôn đối ho với nhân tố bài nghiên cứu Xã hội ngày càng đại, đời sống người dân ngày càng nâng cao; mạng Internet, Wifi, đã có mặt khắp nơi, các dịch vụ mà người Đ ại dân thành phố có thì người dân nông thôn dễ dàng tìm được, đó chấp nhận và định sử dụng công nghệ hai nhóm nơi không có khác biệt  Người đã sử dụng và chưa sử dụng ̀ng Theo kết kiểm định thì có khác biệt có ý nghĩa thống kê “ Sự hữu ích” và “Tính dễ sử dụng” khách hàng đã sử dụng và chưa sử dụng Điều này là phù hợp vì ươ người đã sử dụng thì họ đã có trải nghiệm thực tế, cảm nhận hữu ích tính dễ sử dụng dịch vụ, đó họ có đánh giá chính xác, khách quan Tr Còn người chưa sử dụng, nghe người khác giới thiệu, chưa trải nghiệm thì đánh giá dịch vụ khác với người đã sử dụng là điều dễ hiểu 57 Bảng 2.10 Kết One - way Anova với các biến Độ tuổi, Trình độ học vấn, Nghề nghiệp và Thu nhập TL uê ́ tê ́H Độ tuổi ̀ng  Đ ại QĐ ho CCQ h AT Sig (One – way Anova) 0,016 0,092 0,015 0,150 0,015 0,155 0,723 0,398 0,006 0,613 0,837 0,330 0,096 0,157 0,021 0,588 0,192 0,189 0,100 0,043 0,065 0,192 0,052 0,058 (Nguồn: Kết xử lý SPSS) in DSD Độ tuổi Trình độ học vấn Nghề nghiệp Thu nhập Độ tuổi Trình độ học vấn Nghề nghiệp Thu nhập Độ tuổi Trình độ học vấn Nghề nghiệp Thu nhập Độ tuổi Trình độ học vấn Nghề nghiệp Thu nhập Độ tuổi Trình độ học vấn Nghề nghiệp Thu nhập Độ tuổi Trình độ học vấn Nghề nghiệp Thu nhập ̣c K HI Sig.(Levene's Test) 0,550 0,727 0,799 0,863 0,046 0,469 0,652 0,975 0,497 0,809 0,406 0,236 0,654 0,091 0,156 0,716 0,068 0,857 0,635 0,468 0,195 0,827 0,681 0,780 Kết cho thấy việc sử dụng kiểm định One-way Anova để kiểm tra khác ươ biệt đánh giá đối tượng có độ tuổi khác là có ý nghĩa tất các nhân tố ngoại trừ nhân tố “Tính dễ sử dụng” (do giá trị cột Levene’s Test < 0,05) Tr Qua kiểm tra giá trị Sig Anova ta thấy có khác biệt đánh giá “Sự hữu ích” và “Tính an toàn và bảo mật” khách hàng có độ tuổi khác Đối với nhân tố “Dễ sử dụng”, ta không thể sử dụng Anova mà vào kiểm định Welch cho trường hợp vi phạm phương sai đồng Kết xuất bảng Robust Tests of Equality of Means Do giá trị Sig kiểm định Welch có giá trị 0,046 58 < 0,05 nên ta kết luận có khác biệt có ý nghĩa thống kê “Tính dễ sử dụng” khách hàng nhóm tuổi khác Như vậy, với các độ tuổi khác thì đánh giá “Sự hữu ích” và “Tính an toàn và bảo mật” và “Tính dễ sử dụng” là khác Lý để chứng minh cho uê ́ điều này là người trẻ tuổi họ có khả tiếp cận công nghệ nhanh, đồng thời sống họ phát sinh nhiều giao dịch so với người lớn tuổi, tê ́H vì họ có đánh giá khác người lớn tuổi các nhân tố trên Theo Giám đốc eBanking Ngân hàng quốc tế (VIB) Matt Keating nhận định nhóm khách hàng trẻ tuổi tiếp nhận, thích nghi và sử dụng tức thì, nhóm khách hàng lớn tuổi thích nghi chậm vì họ lo lắng an toàn dịch vụ và tuổi càng cao thì in h khách hàng tiếp nhận chậm thấy nhóm khác sử dụng thì họ sử dụng  Trình độ học vấn ̣c K theo, và đã sử dụng thì họ lại trung thành với dịch vụ khách hàng trẻ Kết phân tích Anova cho thấy không có khác biệt có ý nghĩa thống kê các khách hàng có đặc điểm trình độ học vấn khác các nhân tố ảnh hưởng  Nghề nghiệp ho đến định sử dụng Fintech toán Huế Đ ại Kết phân tích đồng phương sai cho thấy tất các nhóm nhân tố là phù hợp với kiểm định Anova phương sai đồng các nhóm đối tượng Tuy nhiên, giá trị quan sát cột Sig Anova cho biết tồn đánh giá khác ̀ng các nhóm đối tượng nhân tố: “Tính dễ sử dụng”, “Tính an toàn” và “Chuẩn chủ quan” và “Quyết định sử dụng” này lớn mức 0,05 Do đó, không ươ thể kết luận có khác đánh giá nghề nghiệp khác nhân tố này Hai nhân tố còn lại là “Sự hữu ích” và “Sự thuận lợi” có giá trị Sig là Tr 0,015 và 0,021 nên ta kết luận có khác đánh giá khách hàng có nghề nghiệp khác Thừa Thiên Huế “Sự hữu ích” và “Sự thuận lợi” ứng dụng Fintech toán  Thu nhập Kết phân tích Anova cho nhân tố “Chuẩn chủ quan” cho thấy người có thu nhập khác có đánh giá khác nhân tố này với giá trị Sig là 0,043 59 CHƯƠNG GIẢI PHÁP NÂNG CAO KHẢ NĂNG TIẾP NHẬN DỊCH VỤ FINTECH TRONG THANH TOÁN CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI TỈNH THỪA THIÊN HUẾ 3.1 Những dự báo tương lai làn sóng Fintech Việt Nam uê ́ Qua tình trạng sử dụng Fintech toán điều kiện để phát triển Fintech Việt Nam, các chuyên gia đã có nhiều dự báo tê ́H công nghệ tài chính tương lai Một số dự báo đưa sau: Trong hội thảo Thanh toán 2019 "Xây dựng hệ sinh thái kỹ thuật số - Hệ sinh thái số thúc đẩy toán không dùng tiền mặt", Giám đốc OpenWay - ông Rudy Gunawa nhận định: "Việt Nam là thị trường tiềm toán số, khó in h khăn lớn là thay đổi thói quen người tiêu dùng, vốn đã quá quen với việc dùng tiền mặt, đặc biệt là người lớn tuổi Ngoài ra, cần tập trung nguồn lực phát ̣c K triển tảng hạ tầng cho toán số" Theo ông Phạm Xuân Hòe, Phó viện trưởng Viện Chiến lược Ngân hàng cho rằng: “Fintech thúc đẩy diện mạo các ngân hàng Việt Nam phát triển ho mô hình ngân hàng số, gia tăng kênh tiếp cận tài chính cho người dân công nghệ số Khi các công ty Fintech và các Tổ chức tín dụng hợp tác với nhau, nguồn thông tin Đ ại phong phú các tổ chức tín dụng là nguồn liệu quý giá các công ty Fintech, tạo điều kiện để hai bên cùng phát triển” Khảo sát Viện chiến lược Ngân hàng đưa kết luận có tới 72% số công ty Fintech nói hợp tác với ngân ̀ng hàng Cũng thế, 84% ngân hàng cho biết bắt tay với Fintech để thực hiện, triển khai kênh phân phối các sản phẩm dịch vụ nhà băng ươ Năm 2017, thị trường Fintech Việt Nam đạt 4,4 tỷ USD và đạt 7,8 tỷ USD vào năm 2020 Đó là nhận định công nghệ tài chính Việt Nam Tr tương lai theo dự báo Solidiance - công ty tư vấn tập trung vào khu vực APAC Hay ông Michael Sieburg - đối tác liên kết Solidiance dự báo thập kỷ Việt Nam là người dẫn đầu các giải pháp Fintech khu vực Ông nói rằng: "Các hình thức toán kỹ thuật số không làm thay đổi thị trường bán lẻ mà còn toán cho dịch vụ công Chính phủ điện tử, vốn gặp nhiều khó triển khai nông thôn" 60 Trong buổi "Hội thảo Toàn cảnh CNTT-TT VIO 2019 - Định hình tương lai Fintech Việt Nam” ông Lâm Nguyễn Hải Long, Chủ tịch và Đại diện nhóm chuyên gia Hội tin học Thành phố Hồ Chí Minh (HCA) nhận định hệ sinh thái Fintech Việt Nam có nhiều yếu tố tích cực, tạo thuận lợi cho Fintech phát triển Chẳng uê ́ hạn khoảng 69% người dùng Internet và 72% điện thoại thông minh Thương mại điện tử phát triển mạnh tỷ lệ sử dụng dịch vụ ngân hàng tê ́H 59% dân số” Ngân hàng Nhà nước đưa dự báo có khoảng 10 triệu tài khoản ví điện tử vào năm 2020 Qua các nhận định các chuyên gia lĩnh vực tài chính – ngân hàng ta có thể in h đưa kết luận chung Việt Nam là thị trường đầy triển vọng cho phát triển công nghệ tài chính Mặc dù hội phát triển mạnh thực tế còn số khó ̣c K khăn ảnh hưởng đến việc triển khai FinTech Việt Nam nói chung và Huế nói riêng: - Cơ sở hạ tầng thiết bị công nghệ thông tin còn chưa đáp ứng yêu cầu phát triển Để phát triển Fintech đòi hỏi hệ thống thiết bị công nghệ tiên ho tiến, đại, với tính bảo mật, an toàn thông tin cao trên thực tế hệ thống thiết bị Việt Nam chưa đủ điều kiện Các vụ tin tặc đánh cắp thông tin mạng, Đ ại lừa đảo chiếm đạt tài sản diễn trên thực tế - Công ty Fintech khó khăn quản lý kinh doanh và mô hình kinh doanh Fintech là ứng dụng công nghệ vào lĩnh vực tài chính để phát triển, mà các starup ̀ng công nghệ này thường đa phần là các bạn trẻ, họ chưa có nhiều kinh nghiệm quản lý Do đó, không có nhiều công ty khởi nghiệp tìm hướng lâu dài ươ - Thói quen dùng tiền mặt chi tiêu cao Tiền mặt là phương thức chủ yếu mà người dân nước ta quen dùng cho toán Hiện có đến 90% người mua hàng Tr qua mạng trả tiền mặt theo ông Lê Hải Bình, Phó chủ tịch Hiệp hội Thương mại điện tử Lý người dân còn sử dụng tiền mặt việc toán tỷ lệ cao là nhiều nguyên nhân: người dân còn e dè việc tiếp cận công nghệ mới, e ngại rủi ro bảo mật có thể xảy sở hạ tầng cho toán chủ yếu tập trung thành phố còn nông thôn lại ít 61 3.2 Cơ sở đề xuất giải pháp - Thông qua việc sử dụng bảng khảo sát 154 khách hàng, kết hợp phân tích định lượng SPSS 20, nghiên cứu này cho thấy “Quyết định sử dụng” dịch vụ Fintech toán khách hàng cá nhân địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế chịu ảnh hưởng uê ́ các nhóm nhân tố “Sự hữu ích”, “Tính an toàn và bảo mật”, “Tính dễ sử dụng”, “Sự thuận lợi” và “Chuẩn chủ quan” có ảnh hưởng tích cực, đó “Sự hữu ích” là tê ́H nhóm nhân tố có tác động mạnh Điều này thể mô hình hồi quy: QĐ = 0,485.HI + 0,349.AT + 0,284.DSD + 0,253.TL + 0,211.CCQ - Kết phân tích khác đánh giá khách hàng có đặc điểm nhân học riêng các nhóm nhân tố là sở để đưa các giải pháp để in h hoàn thiện Fintech toán tỉnh Thừa Thiên Huế Cụ thể trình bày bảng đây: Chỉ tiêu phân nhóm Nghề nghiệp Thu nhập Nhóm nhân tố khác biệt “Tính an toàn và bảo mật”, “Tính dễ sử dụng”, “Sự hữu ích” ho Độ tuổi ̣c K Bảng 2.11 Tổng hợp khác biệt đánh giá nhân tố các nhóm khác Đ ại Khách hàng đã sử dụng và chưa sử dụng “Sự hữu ích”, “Sự thuận lợi” “Chuẩn chủ quan” “ Sự hữu ích” , “Tính dễ sử dụng” (Nguồn: Kết xử lý SPSS) - Những hạn chế chính sách phát luật hành Fintech nói chung và ̀ng Fintech toán nói riêng - Tình hình sử dụng và dự báo phát triển Fintech toán ươ khách hàng cá nhân 3.3 Giải pháp phát triển dịch vụ Fintech toán Tr 3.3.1 Giải pháp các tổ chức cung cấp dịch vụ Fintech toán  Giải pháp tăng cường “Sự hữu ích” Như kết phân tích hồi quy thì nhóm nhân tố “Sự hữu ích” là nhân tố quan trọng ảnh hưởng đến “Quyết định sử dụng” Fintech toán khách hàng cá nhân Để phát triển dịch vụ Fintech, các nhà cung ứng dịch vụ này có chiến lược nâng cao “Sự hữu ích”của dịch vụ 62 - Điểm mấu chốt đây là phải thay đổi thói quen toán trực tiếp tiền mặt khách hàng họ nhận thấy dịch vụ Fintech là tiện ích, tiết kiệm thời gian chi phí Do đó, chính sách các nhà cung cấp dịch vụ này phải ưu tiên là dẫn cho khách hàng dịch vụ Cụ thể các bên cung cấp phải tạo hệ thống các uê ́ trang web trực tuyến để hướng dẫn, cung cấp thông tin và giới thiệu cho khách hàng “Sự hữu ích” mà dịch vụ đem đến cho họ tê ́H - Thị trường tài chính cho thấy, các nhà cung ứng dịch vụ Fintech cung ứng các dịch vụ tương tự và chí có thể nói là khá giống mà chưa có nhiều cải biến mang tính đột phá Cụ thể, các ngân hàng thương mại có dịch vụ E – banking thực các chức giống nhau, các công ty cung cấp ví điện tử Điều in h này khiến cho khách hàng nhanh chóng trở nên quen thuộc với các dịch vụ, nhanh chóng chán và chuyển qua dùng dịch vụ nhà cung ứng khác có hệ thống toán ̣c K nhanh hơn, chính xác và chi phí thấp Vì các đơn vị cung ứng dịch vụ cần không ngừng cải tiến, hoàn thiện, sáng tạo các dịch vụ cho khách hàng, làm đa dạng các hình thức toán ho Như để có thể lôi khách hàng tăng cường trung thành khách hàng thì các đơn vị cung ứng dịch vụ Fintech phải tích hợp Đ ại thêm nhiều tiện ích trên các sản phẩm để đáp ứng nhu cầu toán đa dạng khách hàng Cụ thể: đẩy mạnh hợp tác, liên kết với các ngân hàng, các công ty doanh nghiệp cung cấp hàng hóa dịch vụ, các trung tâm thương mại, các tổ chức ̀ng công nghệ thông tin để tăng các tiện ích toán  Giải pháp nâng cao “Tính an toàn và bảo mật” ươ Để khách hàng đánh giá cao “Tính an toàn và bảo mật” dịch vụ thì các nhà cung ứng cần tăng cường cảm nhận khách hàng “Tính an toàn và bảo mật” Tr thực các giao dịch cách: - Các bên cung ứng phải có kế hoạch nâng cấp, chú trọng đầu tư vào hệ thống bảo mật công nghệ, đặc biệt công nghệ bảo mật, toán có tính bảo mật cao từ quốc gia tiên tiến trên giới, tăng cường hỗ trợ từ các chuyên gia, đối tác việc sử dụng công nghệ 63 - Thực tốt chính sách, quy định Nhà nước an toàn và bảo mật giao dịch Internet - Tạo niềm tin cho khách hàng cách cam kết hoàn tiền lại cho khách hàng cố xảy khách hàng Biện pháp này đã tảng toán điện uê ́ tử Alipay Alibaba thực hiện, Jack Ma cam kết rằng: “Để xây dựng niềm tin, chúng tôi cam kết với người dùng, họ dùng Alipay mà USD, tôi đền tê ́H USD, còn triệu USD chúng tôi đền triệu USD" Với lời cam kết vậy, Jack Ma đã đưa Alipay trở thành ví điện tử đình đám giới - Thực các biện pháp bảo đảm an toàn cho khách hàng giao dịch cách thức mã hóa, cách thức xác nhận để ngăn ngừa, hạn chế việc đánh cắp thông tin, in h gian lận giao dịch để tăng mức độ tin tưởng khách hàng - Thực thường xuyên việc cảnh báo, khuyến cáo với khách hàng: không cung ̣c K cấp mật khẩu, tên đăng nhập mình cho ai, không truy cập vào đường link lạ và không có uy tín, không đăng nhập tài khoản mình vào điện thoại người khác, điện thoại khách hàng nên phải có phần mềm diệt vi rút, khách ho hàng phải đăng ký mã OTP,  Giải pháp nâng cao “Tính dễ sử dụng” Đ ại Để nâng cao “Tính dễ sử dụng” gia tăng chấp nhận sử dụng dịch vụ khách hàng chưa sử dụng và gia tăng mức độ sử dụng khách hàng đã sử dụng, các giải pháp cho đơn vị cung ứng bao gồm: ̀ng - Nâng cao chất lượng dịch vụ để góp phần tăng cường cảm nhận khách hàng đặc điểm dễ sử dụng dịch vụ ươ - Xây dựng trang web đáp ứng đầy đủ yêu cầu tiêu chuẩn chất lượng, giao diện rõ ràng, các thao tác nhanh chóng và dễ thực hiện, ngôn ngữ đơn giản, dễ hiểu, có Tr thể bao gồm nhiều ngôn ngữ và tương thích với các thiết bị kết nối phải đảm bảo an toàn - Có hướng dẫn chi tiết, cụ thể các thao tác, cách thực chi tiết loại giao dịch Các hướng dẫn này có thể thực video để khách hàng dễ thực vì có thao tác thực kèm theo 64  Giải pháp nâng cao “Sự thuận lợi” Để thực tăng cường “Sự thuận lợi” dịch vụ các nhà cung ứng có thể thực các giải pháp sau: - Thực triển khai cách đăng nhập dễ dàng hơn, chẳng hạn đăng nhập uê ́ mã vân tay hay mặt người thay vì phải nhập mật và tên tài khoản trước - Các đơn vị cung ứng dịch vụ Fintech phải thường xuyên nâng cấp hệ thống các tê ́H dịch vụ mình, đầu tư công nghệ đại, cung cấp sản phẩm thống trên các kênh phân phối để đảm bảo tốc độ thực vừa nhanh vừa chính xác - Ngoài ra, các nhà cung ứng dịch vụ Fintech phải tăng cường đầu tư cho hệ thống đường truyền có băng thông rộng, có tốc độ truyền nhanh, dung lượng lớn, bất h lúc nào có thể thực giao dịch in  Giải pháp phát huy tác động tích cực nhân tố “Chuẩn chủ quan” Theo kết nghiên cứu, nhân tố “Chuẩn chủ quan” có tác động đến định ̣c K sử dụng dịch vụ Fintech toán, cho nên tăng cường nhân tố này là tăng cường khách hàng sử dụng “Chuẩn chủ quan” nghiên cứu ảnh hưởng các ho nhân tố bên ngoài đến khách hàng định sử dụng bao gồm ảnh hưởng phương tiện truyền thông, ngưởi xung quanh định họ Mặc dù theo kết phân tích “Chuẩn chủ quan” có ảnh hưởng yếu đến “Quyết Đ ại định sử dụng” Fintech nhiên không phải vì điều đó mà các nhà cung cấp bỏ qua điều này Các nhà cung cấp phải quan tâm phát huy yếu tố này để tăng khách hàng và tăng mức độ sử dụng khách hàng đã sử dụng Nhà cung cấp cách ̀ng gia tăng chất lượng dịch vụ: toán chính xác, lúc nơi, an toàn và bảo mật cao, hữu ích, để tạo lòng tin khách hàng Điều này làm cho khách hàng hài ươ lòng với dịch vụ và chia sẻ cho người khác cùng sử dụng Truyền thông giới thiệu người đã sử dụng là cách thức hiệu quả, không tốn chi phí mà lượng khách hàng lại tăng nhanh Tr  Giải pháp Marketing phù hợp với đối tượng khách hàng Theo kết nghiên cứu thì có khác đánh giá khách hàng có đặc điểm nhân khác các nhóm nhân tố, đó để thị phần, mức độ trung thành mức độ sử dụng thì các nhà cung cấp cần có chiến lược Marketing, quảng bá, giới thiệu dịch vụ các tính nó cách cụ thể để phổ biến hóa việc sử dụng FinTech toán khách hàng cá nhân Cụ thể: 65 - Đối với khách hàng chưa sử dụng: các nhà cung cấp thực tăng cường quảng cáo trên các mạng xã hội, trên các phương tiện đại chúng Facebook, Gmail, tivi, báo chí, tờ rơi quảng cáo - Đối với khách hàng đã sử dụng: giới thiệu đến khách hàng này uê ́ tiện ích dịch vụ qua gmail, tin nhắn điện thoại vì đăng ký sử dụng dịch vụ khách hàng đã khai báo thông tin này Thường xuyên tổ chức các buổi hội thảo, tê ́H hội nghị khách hàng nâng cao nhận thức họ các đặc tính ưu việt sản phẩm, trả lời trực tuyến 24/7 cách sử dụng và hướng dẫn khách hàng xảy cố - Tổ chức các chương trình dùng thử miễn phí cho khách hàng khoảng thời gian định (chẳng hạn: tháng) mang đến trải nghiệm thực tế, tăng cảm nhận h người dùng đối sản phẩm, dịch vụ để đưa định sử dụng chính thức Ngoài in có thể đưa các chương trình khuyến mãi hấp dẫn, khuyến khích khách hàng đăng kí sử dụng theo nhóm bạn bè, người thân hay đồng nghiệp để hưởng các mức phí ̣c K ưu đãi - Đào tạo đội ngũ nhân viên tiếp thị có đầy đủ kiến thức sản phẩm, kỹ giao tiếp thuyết phục tốt, đáp ứng nhu cầu chiến dịch truyền thông ho 3.3.2 Khuyến nghị với Cơ quan quản lý Hệ sinh thái cho hoạt động Fintech bao gồm: Đ ại (1) Các công ty khởi nghiệp Fintech: Đây là các tổ chức hoạt động với chi phí thấp, chủ yếu cung cấp dịch vụ cho khách hàng cá nhân, đó có ảnh hưởng mạnh mẽ đến các dịch vụ tài chính (2) Các nhà phát triển công nghệ: Các công ty Fintech cần có tảng hạ tầng kỹ ̀ng thuật số viễn thông, công nghệ thông tin để thực hoạt động mình, đó các công ty phát triển công nghệ cung cấp các sở vật chất là thành phần ươ quan trọng hệ sinh thái Fintech (3) Các quan quản lý chính sách: Nếu không có hành lang pháp lý, các điều Tr khoản quy định điều làm và không làm thì tất các lĩnh vực đời sống kinh tế xã hội hỗn loạn, chồng chéo lên nên các nhà quản lý chính sách là phần không thể thiếu để tạo môi trường pháp lý thuận lợi cho Fintech (4) Khách hàng Fintech: Gồm cá nhân và tổ chức có nhu cầu sử dụng dịch vụ Fintech (5) Các tổ chức tài chính truyền thống bao gồm các ngân hàng, công ty bảo hiểm, 66 công ty chứng khoán, nhà đầu tư mạo hiểm Nếu có hệ sinh thái hoàn chỉnh, đồng bộ, cân đối là điều kiện tốt cho Fintech phát triển Do đó, để phát triển Fintech toán cho khách hàng cá nhân, ngoài nỗ lực lớn từ các đơn vị cung ứng dịch vụ thì việc hoàn thiện, tăng cường sức uê ́ mạnh cho các thành phần còn lại hệ sinh thái này là yếu tố định đến thành bại Fintech Để làm điều đó, tác giả khuyến nghị số giải pháp tê ́H các nhà quản lý chính sách phát triển Fintech toán đây:  Bổ sung, hoàn thiện chế chính sách cho hoạt động Fintech toán Với hạn chế hành lang pháp lý phát triển Fintech Việt Nam, yêu cầu quan trọng nhất, yêu cầu cấp bách để phát triển hoạt động in chế, chính sách hoạt động Fintech h Fintech nói chung và lĩnh vực toán nói riêng là hoàn thiện đầy đủ khung pháp lý, - Ban hành các quy định cụ thể mô hình hoạt động kinh doanh các đơn vị ̣c K cung ứng dịch vụ Fintech; làm rõ tư cách pháp lý, cấu tổ chức, mô hình hoạt động, quyền lợi, nhiệm vụ chức trách các đối tượng có liên quan đến các đơn vị này Đưa các quy định để đơn vị cung ứng dịch vụ Fintech thành lập và ho vào hoạt động Những quy định này bao gồm các điều kiện phi tài chính và điều kiện tài chính, yêu cầu để trở thành người đại diện theo pháp luật cho đơn vị, cách thức Đ ại tổ chức hoạt động và quản lý,… - Quy định cho phép các đơn vị cung cấp dịch vụ Fintech thử nghiệm sản phẩm dịch vụ tài chính thời gian định trước cấp phép vào sử dụng chính thức, nhằm mục đích tạo điều kiện cho các các đơn vị kiểm tra sản phẩm ̀ng mình, xem xét bổ sung các yếu tố còn thiếu, chứng tỏ lực cung ứng dịch vụ mình để đưa sản phẩm, dịch vụ vào sử dụng với hiệu lớn ươ Quy định này đã áp dụng nhiều quốc gia trên giới, vào tháng 02/2017 Thái Lan cho phép đơn vị cung ứng dịch vụ thử nghiệm thời gian năm mà Tr không phải tuân thủ các yêu cầu cấp phép Sau thời gian thử nghiệm để có đủ các tiêu chuẩn, đơn vị đó bắt buộc phải chứng minh nguồn nhân lực và vốn đáp ứng yêu cầu cung cấp "dịch vụ tài chính sáng tạo" Các công ty này cấp giấy phép kinh doanh dịch vụ thử nghiệm thành công - Đồng thời đưa các quy định tiêu chuẩn bắt buộc sản phẩm, dịch vụ, mô hình kinh doanh, các loại hình hoạt động để các công ty Fintech hoạt động cách 67 minh bạch - Xây dựng chính sách miễn, giảm thuế, chính sách hỗ trợ và tạo môi trường đầu tư cho doanh nghiệp khởi nghiệp Fintech phát triển Tại Trung Hoa đã ban hành mức 15% cho các “Doanh nghiệp công nghệ cao uê ́ mới”, giảm 10% so với mức bình thường là 25% (EY, 2017) Tại Thái Lan, vào tháng 2/2017, miễn thuế thu nhập doanh nghiệp năm cho các doanh nghiệp thành lập tê ́H đáp ứng các tiêu chuẩn định (Financial Institution HUB, 2017) - Xây dựng các quy định pháp lý mềm dẻo, linh động thích hợp với nhiểu loại đối tượng, ngành nghề, lĩnh vực, khu vực định để khuyến khích toán không dùng tiền mặt đặc biệt là tâm lý, thói quen sử dụng tiền mặt toán h người dân Việt Nam còn nặng nề in Thụy Điển là ví dụ minh họa cho giải pháp này, quốc gia này trì hệ thống cửa hàng có dịch vụ toán tiền mặt và không dùng tiền mặt để phù hợp với ̣c K người cao tuổi, người già ít khả thích nghi và chấp nhận công nghệ Đi kèm với đó, Nhà nước và các đơn vị cung cấp dịch vụ có chính sách ưu đãi và hỗ trợ người này để họ dần làm quen việc toán không dùng tiền mặt ho - Thực áp dụng biện pháp mạnh, mang tính hành chính để liệt thúc đẩy toán không dùng tiền mặt Việt Nam số lĩnh vực, khu Đ ại vực định Thực tiễn quản lý số quốc gia đã chứng minh điều này, cụ thể như: Pháp và Bỉ là quốc gia đã áp dụng chính sách này từ lâu và đã đạt nhiều kết đáng ghi nhận, cụ thể tỷ lệ toán không tiền mặt các giao dịch Pháp là 92% và Bỉ là 93% Tại Pháp và Bỉ, chính phủ các nước này đưa ̀ng quy định xử phạt mạnh tay người dân vi phạm số tiền mặt tối đa cho phép giao dịch Theo đó, Pháp và Bỉ đưa quy định giao dịch có giá trị lớn ươ 3.000 EUR thì người dân phải thực toán không dùng tiền mặt; riêng Bỉ còn quy định vi phạm quy định trên thì số tiền phạt phải chịu là 225.000 EUR, Tr gấp 75 lần số giao dịch cho phép - Các chính sách, quy định mà Nhà nước đưa phải có tính dự báo xu hướng, khu vực, lĩnh vực phát triển để điều chỉnh pháp lý linh hoạt, đúng lúc cung ứng dịch vụ toán thông qua tài khoản các tổ chức tài chính truyền thống; cung ứng dịch vụ trung gian toán; các loại hình toán không dùng tiền mặt khác ngoài ngân hàng; blockchain, các dạng thức tiền ảo Bitcoin, Ethereum, Lý 68 giải thích cho điều này là phát triển quá nhanh công nghệ thông tin, thương mại điện tử, dịch vụ toán xuyên biên giới, giao thương quốc tế, nhu cầu ngày càng đa dạng người dân - Hoàn thiện hành lang pháp lý nhằm khuyến khích ứng dụng công nghệ cao, uê ́ Blockchain, trí tuệ nhân tạo, Big data hay logistic toán không dùng tiền mặt Hiện nay, thẻ ATM Việt Nam đã trở nên quá quen thuộc, người dân tê ́H chủ yếu dùng thẻ để rút tiền mặt, còn sử dụng thẻ ATM để toán qua POS dường ít Kinh nghiệm Trung Quốc là đưa tiêu chí cho thẻ CHIP, thiết bị toán thẻ, ban hành các quy định an toàn hoạt động ATM, POS, phòng chống tội phạm,…kết hợp với việc đạo liên kết nối chặt chẽ toán điện in  Phát triển nguồn nhân lực h tử, toán thẻ và toán liên ngân hàng Để hoàn thiện hệ sinh thái Fintech Việt Nam, Nhà nước phải đưa ̣c K quy định, chính sách cụ thể tạo động lực cho các đơn vị giáo dục đào tạo thực chức nuôi dưỡng, đào tạo nguồn nhân lực có trình độ hiểu biết chuyên môn và thực hành lĩnh vực công nghệ tài chính ho Tại trường Đại học Quản lý Singapore đã tổ chức chương trình đào tạo Fintech Chứng Fintech và Sáng tạo tài chính, Thạc sĩ Công nghệ thông tin kinh Đ ại doanh, (Singapore Management University, 2017) Trường đại học Oxford - Anh đã tích cực nghiên cứu và giảng dạy Fintech cho người học kể các công ty Fintech, các nhà lãnh đạo lĩnh vực Fintech tham gia (Business Insider, 2017)  Giải pháp vấn đề hợp tác ̀ng + Hợp tác các công ty Fintech và ngân hàng Với lợi là công nghệ có tính đột phá, tốc độ giao dịch nhanh chóng, thủ ươ tục đơn giản, tiết kiệm thời gian và chi phí, các công ty Fintech đã và mang đến cho hệ thống tài chính ngân hàng nhiều mẻ Tuy nhiên các công ty này lại gặp Tr khó khăn vốn mở rộng thị phần, nguồn liệu hạn chế, chưa có hỗ trợ tuân thủ pháp lý, các quy định phòng chống rửa tiền, Trong đó, các tổ chức tín dụng lại có uy tín với khách hàng, tuân thủ pháp luật, khối liệu khách hàng “màu mỡ”, nguồn vốn dồi dào mà các công ty Fintech mong muốn dịch vụ lại có kênh phân phối truyền thống, chưa có tính mẻ, chậm việc cải tiến công nghệ Với lợi khó khăn mà hai bên gặp phải, kết hợp 69 các tổ chức truyền thống và Fintech là điều tất yếu để tận dụng lợi hai bên nhằm tạo nhiều sản phẩm đa dạng, phân tán rủi ro, và giảm các cú sốc tài chính Sự hợp tác chiến lược các tổ chức cung ứng dịch vụ Fintech toán ngân hàng và công ty Fintech mang đến chuyển biến tích cực tới “Sự hữu uê ́ ích”, “Sự thuận lợi” và tin tưởng người dùng vào “Tính an toàn và bảo mật” dịch vụ, từ đó nâng cao khả chấp nhận Fintech toán khách hàng tê ́H cá nhân Ví dụ như: Ngân hàng Thương mại cổ phần Việt Nam Thịnh vượng hợp tác với công ty Fintech Timo cung cấp dịch vụ ngân hàng số, hợp tác với công ty Moca cung cấp dịch vụ toán kỹ thuật số; Ngân hàng Thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam bắt tay hợp tác với đại lý viễn thông Công ty h Cổ phần Di động Trực tuyến (M_Service) khu vực nông thôn cung cấp mô hình dịch in vụ chuyển tiền giá trị nhỏ; + Hợp tác các công ty Fintech và các nhà cung cấp Internet và di động ̣c K Cụ thể, các đơn vị cung cấp dịch vụ Fintech toán có thể tăng cường hợp tác chiến lược với nhà cung cấp thiết bị công nghệ thông minh nhằm gia tăng phổ biến và tiện lợi các thiết bị thông minh đó laptop, máy tính bảng, smart Tr ươ ̀ng Đ ại ho phone, từ đó người dùng cảm nhận lợi ích cao hơn, dễ chấp nhận 70 PHẦN 3: KẾT LUẬN Trong phát triển mạnh mẽ cách mạng công nghiệp 4.0, với đại ngày càng cao công nghệ, Fintech dường dự đoán làm chủ ngành công nghiệp tài chính tương lai Do đó sử dụng dịch vụ Fintech toán chính là bắt uê ́ kịp xu phát triển Vì mục đích đề tài này là để phát yếu tố ảnh hưởng đến định sử dụng Fintech toán khách hàng cá nhân tê ́H tỉnh Thừa Thiên Huế Sau nghiên cứu các nhân tố tìm bao gồm: “Sự hữu ích”, “Tính dễ sử dụng”, “Tính an toàn và bảo mật”, “Sự thuận lợi” và “Chuẩn chủ quan” Đồng thời sau thực nghiên cứu, em nhận thấy số hạn chế sau: h Thứ nhất, hạn chế người điều tra và thời gian nên nghiên cứu thực in nghiên cứu định lượng với 154 mẫu, khả tiếp cận đối tượng điều tra nên tính đại hiệu chỉnh đạt 53,1%) ̣c K diện, khả suy rộng cho tổng thể có thể chưa cao (Theo kết phân tích số Thứ hai, đối tượng nghiên cứu bao gồm người đã sử dụng chưa sử dụng ho dịch vụ Chính không đồng này có thể ảnh hưởng đến kết nghiên cứu Thứ ba, các nhân tố mô hình chưa bao quát hết tất các nhân tố có tác động đến định sử dụng dịch vụ Fintech toán khách hàng cá nhân Đ ại Trên sở hạn chế mà nghiên cứu còn mắc phải, em xin đề xuất số hướng phát triển để hoàn thiện đề tài thời gian tới sau: Thứ nhất, hạn chế lớn nghiên cứu này là mẫu chưa mang tính đại diện ̀ng tốt Đây là gợi ý quan trọng cho các nghiên cứu vấn đề này Cụ thể các nghiên cứu có thể sử dụng đối tượng thống là khách hàng đã ươ sử dụng dịch vụ Điều này tạo thống nhất, kết đáng tin cậy Thứ hai, các đề tài có thể áp dụng nhiều mô hình nghiên cứu có thể đưa Tr đến kết luận chính xác có nhiều nhân tố tác động đến biến phụ thuộc Mặc dù đã cố gắng, nỗ lực lớn để hoàn thành khóa luận thời gian thực tập ngắn, cùng với hạn chế nghiệp vụ chuyên môn nên đề tài không tránh khỏi thiếu sót định Em mong nhận lời nhận xét, đánh giá và góp ý Thầy cô giáo quan tâm đến khóa luận này để đề tài hoàn chỉnh 71 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tr ươ ̀ng Đ ại ho ̣c K in h tê ́H uê ́  Tài liệu nước Nguyễn Mạnh Hà và Bùi Hải Yến (2013), Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng Internet banking khách hàng cá nhân Đào Mỹ Hằng (2018), Các nhân tố tác động đến định sử dụng dịch vụ Fintech hoạt động toán khách hàng cá nhân Việt Nam https://vi.wikipedia.org/wiki/Thừa-Thiên-_-Huế Phạm Thị Minh Lý và Bùi Ngọc Tuấn Anh (2012), Quan hệ yếu tố nhận thức với ý định sử dụng dịch vụ thương mại di động thành phố Hồ Chí Minh, Tạp chí Kinh tế & Phát triển, số 184, trang 37 - 45 Ngân hàng điện tử và các phương tiện giao dịch điện tử, Tạp chí tin học ngân hàng, số (58), 7/2003 Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Thông tư Số: 39/2014/TT-NHNN - Hướng dẫn dịch vụ trung gian toán Nguyễn Văn Ngọc (2015), Từ điển Kinh tế học, Đại học Kinh tế Quốc dân Lê Thị Kim Tuyết (2011), Mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng Internet banking Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích liệu nghiên cứu với SPSS, NXB Hồng Đức 10 Trung tâm Thông tin và Thống kê Khoa học và Công nghệ (9/2018), Tổng luận: Fintech làn sóng công nghệ làm thay đổi giới  Tài liệu nước ngoài Ajzen I (1991), The theory of planned behavior, Organizational Behavior and Human decision processes Ajzen I và Fishbein M (1975), Belief, attitude, intention, and behavior: An introduction to theory and research Reading, MA: Addison-Wesley Ajzen và Fishbein (1967), Theory of Reasoned Action Business Insider (2017), Oxford University is getting into Fintech, http://uk businessinsider.com/oxford-university-said-business-school-Fintech-course-2017-8 Cemal Karakas, Carla Stamegna (2017), Financial technology (FinTech): Prospects and challenges for the EU, http://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/BRIE /2017/599348/EPRS_BRI(2017)599348_EN.pdf Cemal Karakas, Carla Stamegna [2017], Financial technology (FinTech): Prospects and challenges for the EU Chan và Lu (2004), Understanding Internet Banking Adoption and Use Behavior: A Hong Kong Perspective 72 Tr ươ ̀ng Đ ại ho ̣c K in h tê ́H uê ́ Davis, Bagozzi và Warshaw (1989), User Acceptance of Computer Technology: A Comparison of Two Theoretical Models, Management Science Davis, F.D (1989), Perceived usefulness, perceived ease of use and user acceptance of information technologys, MIS Quarterly, tập 13, số 3, trang 982 – 1003 10 Deloitte (2017), The Connecting Global FinTech: Interim Hub Review 2017, https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/uk/Documents/Innovation/deloitteuk-con necting-global-fintech-hub-federation-innotribe-innovate-finance.pdf 11 Dong Cheng, Gang Liu, Cheng Qian và Yuan Fang Song (2009), User acceptance of internet banking: An extension of the UTAUT model with trust and quality constructs, International Journal of Services Operations and Informatics 12 Dorfleitner, L.Hornuf, M.Schmitt và M.Weber (2017), Fintech in Germany 13 Financial Institution HUB (2017), Thailand: The Fintech wave and regulatory response http://financialinstitutions.bakermckenzie.com/2017/08/03/thailand-the-Fintech-waveand-regulatory-respons 14 Hair và đồng sự, (1998), Mutivariate Data Analysis, Prentice-Hall International 15 Honei, Nasim, Z.(2009), Internet banking: An Empirical study of adoption rates among midwest community bank, Journal of Business and Economics Reseach, tập 7, số 11, trang 51 – 72 16 How the Internet redefines banking, Tạp chí the Australian Banker, tập 133, số 3, 6/1999 http://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/BRIE/2017/599348/EPRS_BRI(2 017)599348_EN.pd 17 Hua Dai và Prashant C Palvia (2009), Mobile Commerce Adoption in China and the United States: A Cross-Cultural Study 18 Hua Zhang và Jacob Jegher (2015), The Evolution of Fintech: A New PostCrisis Paradigm? 19 Igbaria và Iivari (1995), The effects of self-efficacy on computer usage, Omega, tập 23, số 6, trang 587 - 605 20 In Lee và Yong Jae Shin (2018), Fintech: Ecosystem, business models, investment decisions, and challenges 21 Jayaraman Munusamy, Sanmugam Annamalah, and Shankar Chelliah (2012), Study of Users and Non-Users of Internet Banking in Malaysia 22 Kalinic, Z., và Marinkovic, V (2015), Determinants of users’ intention to adopt m-commerce: an empirical analysis, Information Systems and e-Business Management 73 Tr ươ ̀ng Đ ại ho ̣c K in h tê ́H uê ́ 23 KPMG (2018), The Pulse of Fintech H’2 2018 24 Liao và Cheung (2002), Internet-based e-banking and consumer attitudes: An empirical study 25 Littler, Dale và Melanthiou (2006), Consumer Perceptions of Risk and uncertainly and The Implications for Behavior towards Innovative Retail Services: The Case of Internet banking, Journal of Retailing and Consumer Revices, tập 10, số 13, trang 431 – 443 26 Ozdemir và Trott (2009), Exploring the adoption of a service innovation: A study of Internet banking adopters and non-adopters, Journal of Financial Services Marketing, tập 13, số 4, trang 284-299 27 Peter Gomber , Jascha - Alexander và Koch Michael Siering (2017), Digital Finance and Fintech: current research and future research directions, Journal of Business Economics, Springer, số 87(5), trang 537-580 28 Rennie, Kimberly M, Exploratory and Confirmatory Rotation Strategies in Exploratory Factor Analysis 29 Sanicola, Lenny (2017) “What is FinTech?” Huffington Post 30 Seyyed Mohialdin Bahari, Masoumeh Shojaei và Pouneh Mokhtari (2012), The effect of overt and covert self-talk on the performance of force- production task 31 Sharman, L (2006), Understanding consumer adoption of internet banking: an interpretive study in the Australian banking context, Journal of Electronic Commerce Research, tập 7, số 2, trang 23 – 30 32 Singapore Management University (2017), Master of IT in Business, https://sis smu.edu.sg/master-it-business 33 Ulrich Scholte (2016), Banking-as-a-Service - what you need to know ventureskies.com/blog/banking-as-a-service-categorizing-the-services 34 Wadie và Mohamed (2014), Empirical Analysis of Internet Banking Adoption in Tunisia, Asian Economic and Financial Review, tập 4, số 12, trang 1812-1825 35 Wang, Y S., Lin, H H., & Luarn, P (2006) Predicting consumer intention to use mobile service Information Systems Journal, 16(2), 157-179 36 Yeoh Sok Foon và Benjamin Chan Yin Fah (2011), Internet Banking Adoption in Kuala Lumpur: An Application of UTAUT Model, International Journal of Marketing Studies, tập 5, Số 74