2.2.1. Phương pháp khảo sát và thu thập số liệu
Đề tài bài nghiên cứu thu thập thông tin từ hai nguồn là số liệu sơ cấp và số liệu thứ cấp, trong đó:
• Số liệu thứ cấp: bao gồm các định nghĩa, các thông tin, giả thuyết và các đánh giá từ các báo cáo nghiên cứu trước, sách báo có liên quan đến chủ đề nghiên
cứu. Cụ thể, đó là khung lý thuyết về rủi ro và lợi ích cảm nhận, “thuyết hành động
hợp lý” - TRA, “thuyết hành vi dự đinh” - TPB, “thuyết sức hút ròng” - Net Valence Theory”. Đặc biệt là mô hình về rủi ro và lợi ích cảm nhận và ảnh hưởng của nó đến quyết định sử dụng, là cơ sở chính để xây dựng khung lý thuyết cho bài
nghiên cứu.
• Số liệu sơ cấp: Là số liệu được khảo sát trực tiếp nhằm phục vụ cho bài nghiên cứu, với đối tượng khảo sát là các cá nhân đang sinh sống và làm việc tại thủ
đô Hà Nội.
2.2.2. Bảng hỏi
Được xây dựng dựa trên các lý thuyết và các bảng hỏi tham khảo của những nghiên cứu đi trước, và được trả lời thông qua thang đo likert 5 điểm. Bảng hỏi bao gồm hai phần chính là phần thông tin cá nhân của đối tượng được khảo sát và phần câu hỏi đánh giá mức độ liên quan đến những rủi ro và lợi ích cảm nhận khi sử dụng Fintech. Đối tượng khảo sát sẽ chọn một trong 5 mức đánh giá cho mỗi câu hỏi, trong đó (1) là hoàn toàn không đồng ý; (2) là không đồng ý; (3) là bình thường; (4) là đồng ý và (5) là hoàn toàn không đồng ý. Nội dung chi tiết của bảng hỏi sẽ được trình bày ở cuối bài nghiên cứu.
2.2.3. Mầu nghiên cứu
a) Quy trình lấy mầu khảo sát và điều kiện của từng mầu quan sát
xã hội và các bản in. Nhằm đảm bảo liệu đối tượng đó có hiểu được toàn bộ nội dung và mục đích của bảng khảo sát, trước khi đến với các câu hỏi chính về việc đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng Fintech, họ phải trả lời các câu hỏi cá nhân được liệt kê dưới đây để xác định xem họ đã sử dụng Fintech hay chưa. Các kết quả của mẫu khảo sát được thu thập ở bảng sau:
40- 49 2 4 11.9 % Đại học 1 0 52.5 % 1 năm 49 24.3% Hàng tháng 56 27.7% P2P 27 >5 0 8 .0%4 ThạcsỹTiến sỹ 162 30.7% 1.5 năm 34 16.8% 3 tháng/ lần 26 12.9% CF 18 0 5 .0% 2 năm 25 12.4% 6 tháng/ lần 13 6 .4% Giáo sư 3 1 .5% Hơn 2 năm 40 19.8% 6 tháng - 1 năm/ lần 8 4 .0% 1 năm - 2 năm/ lần 5 2 .5% Tổ n 2 02 100 .0% Tổn g ____ 100. 0% Tổng________________ 20 100. 0% Tổng 20 2 100. 0% Tổng________________ 202 100. 0%
Nguồn: Kết quả khảo sát của nghiên cứu.
Có rất nhiều loại Fintech được sử dụng tại Việt Nam như đã nêu trên, tuy nhiên chiếm phần lớn vẫn là bốn loại Fintech với mục đích chính bao gồm “công cụ thanh toán” (mobile payment - MP), “dịch vụ chuyển tiền” (mobile remittance - MR), “phương tiện huy động vốn” (crowdfunding - CF) và “phương tiện cho vay ngang hàng” (peer-2-peer lending - P2P), vì vậy bài nghiên cứu sẽ chỉ tập trung vào các đối tượng đã sử dụng những loại Fintech này.
Điều kiện để đối tượng đó được tham gia làm bảng khảo sát phải đảm bảo ba yếu tố:
Thứ nhất, đối tượng đó phải là người đang sinh sống và làm việc tại Việt Nam, và cụ thể là ở khu vực Hà Nội.
Thứ hai, đối tượng đó đã và đang sử dụng ít nhất một trong bốn loại Fintech nêu trên.
Thứ ba, đối tượng đó phải có phản ứng và thái độ tích cực khi trả lời các câu hỏi nêu trên.
Nếu đối tượng đó chưa sử dụng Fintech bao giờ hay có phản ứng tiêu cực với các câu hỏi về thông tin cá nhân của họ, đối tượng đó lập tức sẽ bị loại khỏi mẫu khảo sát để đảm bảo tính xác thực và chính xác cho mẫu khảo sát.
b) Thống kê mẫu khảo sát
Qua việc trả lời câu hỏi, có tổng cộng 202 người phù hợp các yêu cầu trên để đưa vào mẫu khảo sát, trong đó:
Xét về giới tính: không xuất hiện nhiều sự khác biệt giữa hai giới nam và nữ trong mẫu với tỷ lệ lần lượt là 59,4% và 40,6%.
Xét về độ tuổi: chiếm đa số là các đối tượng nằm trong độ tuổi từ 20 đến 29 và 30 đến 39 với tổng tỷ lệ của hai độ tuổi này chiếm đến 84,1%. Điều này phản ánh tương đối chính xác so với thực tế hiện nay ở Việt Nam khi đây là nhóm độ tuổi còn trẻ, sẵn sàng thích ứng, chấp nhận các ứng dụng công nghệ mới. Các đối tượng còn lại từ sau 40 đến 49 tuổi và từ 50 tuổi trở lên lần lượt chiếm 11,9% và 4%.
Xét về trình độ giáo dục: bậc Đại học và Thạc sỹ chiếm nhiều nhất với tỷ lệ 52,5% và 30,7%.
Xét về thời gian sử dụng: không có sự khác biệt quá lớn.
Xét về tần suất sử dụng: theo khảo sát, đa số loại Fintech thường dùng phổ biến hiện nay là các dịch vụ thanh toán, chuyển tiền, với số lần giao dịch nhiều, từ đó phản ánh số người có tần suất sử dụng cao (nhiều hơn 1 lần/ tháng) chiếm phần đông trong mẫu khảo sát với tổng tỷ lệ là 74,3%.
2.2.4. Phương pháp xử lý dữ liệu khảo sát
Để xử lý dữ liệu đã được khảo sát, bài nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng. Phương pháp định lượng được sử dụng để kiểm tra mô hình và các giả thuyết là phương pháp bình phương tối thiểu từng phần (PLS). Lý do lựa chọn phương pháp này là:
Thứ nhất, PLS được khuyến khích sử dụng trong trường hợp phát triển lý thuyết trong các nghiên cứu thăm dò, khám phá. Hơn thế nữa, nghiên cứu này được
thực hiện nhằm dự đoán một mô hình mạng lý thuyết nghiên cứu các yếu tố lợi ích và rủi ro ảnh hưởng đến ý định sử dụng Fintech, vì vậy việc áp dụng PLS là hoàn toàn phù hợp.
Thứ hai, trong mô hình này, hai biến “lợi ích cảm nhận” và “rủi ro cảm nhận” là hai biến hình thành cấu trúc mô hình bậc hai, nên PLS là phương pháp phù hợp để xác nhận mô hình đề xuất. Theo khuyến nghị của Gefen và các cộng sự (2000), quy trình phân tích hai giai đoạn (two-stage analysis) được thực hiện để phân tích dữ liệu.
2.3. Mô hình nghiên cứu và các giả thuyết2.3.1. Mô hình nghiên cứu 2.3.1. Mô hình nghiên cứu
Bài nghiên cứu đề xuất mô hình về khung lợi ích - rủi ro nhận thức, trong đó bao gồm cả các biến có ảnh hưởng tích cực và tiêu cực đến quyết định sử dụng Fintech của người dùng. Theo các nghiên cứu trước, lợi ích và rủi ro nhận thức (Perceived Benefit - PB và Perceived Risk - PR) được coi là khung giá trị đa chiều nhằm xây dựng nên mô hình này. Ba khía cạnh chính của lợi ích nhận thức được khai thác là lợi ích kinh tế (Economic Benefit - EB), sự thuận tiện (Covenience - CV) và sự tiến bộ trong quá trình giao dịch (Transaction Process - TP). Trái ngược với lợi ích nhận thức là rủi ro nhận thức, với bốn khía cạnh bao gồm rủi ro tài chính (Financial Risk - FR), rủi ro pháp lý (Legal Risk - LR), rủi ro bảo mật (Security Risk - SR) và rủi ro hệ thống (Operational Risk - OR).
Bảng 2.3. Mô hình nghiên cứu
2.3.2. Các giả thuyết
Trước khi sử dụng bất kỳ một sản phẩm dịch vụ có sẵn nào, khách hàng thường sẽ lập nên một danh sách bao gồm các sản phẩm có cùng mục đích hoặc tính chất sử dụng, để từ đó chọn lựa ra một dịch vụ đem lại giá trị tốt nhất đối với họ. Tuy nhiên theo Dan J.Kim, Donald L.Ferrin và Rao (2008), quyết định sử dụng của họ lại dựa trên những thông tin kém hoàn hảo (“less than complete and far from perfect”). Kết quả là, họ thường phải đối mặt với một mức độ rủi ro nhất định nào đó, hoặc sự không chắc chắn trong quyết định mua hàng của họ. Tuy nhiên rủi ro không phải là yếu tố nhạy cảm duy nhất tác động đến quyết định của họ, khi lợi ích nhận thức cho họ thêm động lực để thúc đẩy ý định mua hàng của mình.
Trong bài nghiên cứu này, lợi ích cảm nhận được định nghĩa như là niềm tin của người tiêu dùng về những tiềm năng mà Fintech có thể đem lại cho họ. Trong khi đó, rủi ro cảm nhận lại được coi là rào cản, trở ngại chính cho những đối tượng đang đứng trước quyết định có nên tiếp tục sử dụng Fintech trong tương lai. Vì vậy, định nghĩa về rủi ro cảm nhận trong nghiên cứu lần này là nhận thức của khách hàng về những hậu quả tiêu cực liên quan đến việc tiếp nhận Fintech. Dựa vào 2
định nghĩa trên, quyết định sử dụng Fintech sẽ phụ thuộc bởi 2 yếu tố là lợi ích cảm nhận và rủi ro cảm nhận. Từ đó ta đưa ra 2 giả thuyết:
H1: Lợi ích cảm nhận tác động tích cực đến quyết định sử dụng dịch vụ Fintech
H2: Rủi ro cảm nhận tác động tiêu cực đến quyết định sử dụng dịch vụ Fintech
Bên cạnh đó, lợi ích cảm nhận được chia ra làm 3 khía cạnh chính bao gồm: 1) Lợi ích kinh tế; 2) Sự tiện lợi; 3) Hiệu quả trong giao dịch. Lợi ích kinh tế, theo Kuo Chuen và E.G. Teo (2015) là động lức lớn và phổ biến nhất mà các nhà nghiên cứu xác định khi phát triển Fintech. Cụ thể, Fintech đưa ra mức phí dịch vụ rẻ hơn và tiết kiệm chi phí giao dịch, vận chuyển hơn so với các dịch vụ tài chính thông thường, từ đó đem lại lợi ích cho người sử dụng. Ngoài lợi ích về kinh tế, sự tiện lợi cũng được chỉ ra là một trong những điểm nhấn dễ thấy nhất của Fintech, liên quan đến sự linh hoạt trong thời gian và địa điểm sử dụng, dựa theo định nghĩa của Shintaro Okazaki và Felipe Mendez. Lợi ích nhận thức thứ ba được đưa ra là hiệu quả trong giao dịch, đề cập đến các lợi ích liên quan đến giao dịch tài chính trong sử dụng Fintech (ví dụ: mua, chuyển tiền, cho vay, đầu tư,...). Một giao dịch liền mạch mang lại lợi ích giúp cắt giảm bên thứ ba hay còn gọi là trung gian giao dịch bằng cách cho phép khách hàng thực hiện và quản lý các giao dịch tài chính của họ trên nền tảng hiệu quả về chi phí. Với quá trình giao dịch liền mạch, khách hàng của Fintech có thể tăng tốc độ và số lần giao dịch, đồng thời nâng cao hiệu quả khi giao dịch. Với ba lợi ích tiềm năng từ việc áp dụng Fintech nói trên, bao gồm lợi ích kinh tế, sự thuận tiện và hiệu quả trong quá trình giao dịch, mô hình đề xuất rằng đây sẽ là ba nhân tố có ảnh hưởng tích cực tới lợi ích nhận thức của khách hàng. Ba gi ả thuyết được đưa ra là:
H3: Lợi ích kinh tế ảnh hưởng tích cực đến lợi ích cảm nhận. H4: Sự tiện lợi ảnh hưởng tích cực đến lợi ích cảm nhận.
H5: Hiệu quả trong quá trình giao dịch ảnh hưởng tích cực đến lợi ích cảm nhận
Tương tự như lợi ích cảm nhận, rủi ro nhận thức cũng được phân biệt làm bốn rủi ro chính, đó là: 1) Rủi ro tài chính; 2) Rủi ro pháp lý; 3) Rủi ro bảo mật; và 4) Rủi ro hệ thống. Theo định nghĩa của Sandra Forsythe, Chuanlan Liu, David Shannon và Liu Chun Gardener cùng đưa ra trong nghiên cứu “phát triển thang đo lường lợi ích và rủi ro của việc mua hàng trực tuyến” (“Development of a scale to measure the perceived benefits and risks of online shopping”) (2006), rủi ro tài chính được cho là toàn bộ các nguy cơ gây ra thâm hụt tài chính khi thực hiện giao dịch thông qua Fintech. Đặc biệt hơn, đây là nhân tố được Melewar (2013) khẳng định chắc chắn sẽ ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng của người sử dụng các dịch vụ di động và trực tuyến. Rủi ro pháp lý liên quan đến khung pháp lý chưa được hoàn thiện và thiếu rõ ràng của Fintech. Trong khi đó, các quy định tài chính hiện hành lại ngăn chặn sự gia nhập của Fintech và thị trưởng, đồng thời cản trở sự phát triển của nó, đặc biệt là ở Việt Nam. Rủi ro bảo mật được định nghĩa là những tổn thất tiềm tàng do gian lận hoặc do các tin tặc, hacker gây ra nhằm đánh cắp thông tin cá nhân hoặc thực hiện những giao dịch tài chính không lành mạnh trong Fintech. Điều này không chỉ gây thiệt hại về tài sản của người dùng và vi phạm quyền riêng tư của họ, mà đồng thời chính bản thân họ cũng bị đe dọa. Theo Ming-Chi Lee (2009) trong bài viết “Nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ngân hàng trực tuyến: Sự tích hợp giữa 2 mô hình TAM và TPB với rủi ro và lợi ích nhân thức”, tác giả chỉ ra rằng đây là mối quan tâm hàng đầu của người tiêu dùng trực tuyến hiện nay. Rủi ro hệ thống đề cập đến những vấn đề đến từ bản thân ứng dụng Fintech hoặc nội bộ của các doanh nghiệp Fintech, như hệ thống phản hồi chậm, công ty không đứng ra chịu trách nhiệm khi xảy ra thiệt hại đối với khách hàng sử dụng sản phẩm Fintech của họ. Nếu tình trạng này xảy ra mà không có sự khắc phục, doanh nghiệp có thể khiến khách hàng không hài lòng và đánh mất niềm tin của họ, đồng thời ảnh hưởng gián tiếp đến sự phát triển và chấp nhận sử dụng Fintech của khách hàng. Do đó, bốn loại rủi ro trên có ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro nhận thức, từ đó ảnh hưởng tiêu cực đến việc áp dụng Fintech. Bốn giả thuyết liên quan bao gồm:
H6: Rủi ro tài chính có ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro cảm nhận. H7: Rủi ro pháp lý ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro cảm nhận.
H8: Rủi ro bảo mật ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro cảm nhận. H9: Rủi ro hệ thống ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro cảm nhận.
Từ các giả thuyết nêu trên, phương trình hồi quy sẽ được xây dựng như sau: (1)AI = β 0 + β 1p B + β2 P R
(2)P B = γ0 + γ1E B + γ2cv + γ 3TP
Fund transfer Personal finance Personal loans Traditional deposits/ Insurance Wealth management savings accounts
CHƯƠNG III. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 3.1. Thực trạng sử dụng Fintech
3.1.1. Thực trạng phát triển và sử dụng Fintech trên thế giới
Tốc độ phát triển của các dịch vụ tài chính càng ngày càng tăng, thể hiện sự thôi thúc cho ngành tài chính ngân hàng. Các tổ chức tài chính chính thống đang nhanh chóng nắm lấy bản chất đột phá của FinTech và củng cố các mối quan hệ đối tác nhằm nỗ lực tăng cường hiệu quả hoạt động và đáp ứng nhu cầu của khách hàng đối thông qua các dịch vụ nhanh chóng và sáng tạo hơn.
Dựa theo báo cáo được thực hiện bởi PwC năm 2017 trên quy mô toàn cầu, với mẫu khảo sát dựa trên 1308 cá nhân bao gồm các CEO, giám đốc, trưởng bộ phận quản lý IT và công nghệ, và cả các quản lý cấp cao đến từ 71 quốc gia trên thế giới, tỷ lệ mong đợi Fintech sẽ tiếp tục phát triển và tăng trưởng trong vòng 3-5 năm tới là 82%. Còn đối với chuỗi khối Blockchain, 77% hy vọng rằng hệ thống này sẽ được áp dụng chính thức như là một phần của hệ thống dịch vụ tài chính vào năm 2020. 20% số người hy vọng rằng chỉ số hoàn vốn đầu tư ROI (Return on investment) cho các công ty và dự án liên quan đến Fintech sẽ tăng trưởng.
Báo cáo cũng chỉ ra rằng, sự phát triển của FinTech, theo các chuyên gia trong ngành dự đoán, có thể mang lại những rủi ro nhất định liên quan đến với sự phát triển công ty của họ, khi chỉ số này tăng từ 83% lên 88% chỉ sau 1 năm từ 2016 đến 2017. Dưới đây là biểu đồ thể hiện phần trăm các ngành hàng, dịch vụ FinTech mà khách hàng sẵn sàng hợp tác. Lĩnh vực đứng đầu là Thanh toán, kế tiếp là Quỹ chuyển đổi, Tài chính cá nhân, Cho vay cá nhân, Gửi tiền/tiết kiệm truyền thống, Bảo hiểm, Quản lý sức khỏe.