Nhận thức Dễ sử dụng
DSDl Tơi có thể hiểu cơ chế hoạt động của Hệ thốngLiveBank DSD2 Các hướng dẫn sử dụng LiveBank rất dễ hiểu DSD3 Tôi nhận thấy các thao tác với LiveBank dễ thựchiện DSD4 Tơi cho rằng mình có thể nhanh chóng sử dụngthành thạo LiveBank DSD5 Tơi có thể thực hiện giao dịch với LiveBank sau khinhìn thấy người khác sử dụng
Độ tin cậy
TCl
Tôi cảm thấy các giao dịch được thực hiện tại Hệ thống LiveBank là an toàn
TC2
Tơi tin rằng các thơng tin tài chính và thơng tin cá nhân của tơi được giữ kín
TC3
Tơi thấy hệ thống an ninh tại các điểm giao dịch LiveBank là an toàn
TC4
Những thắc mắc của tôi liên quan đến Hệ thống LiveBank đều được ngân hàng xử lý
TC5 Các giao dịch đều có đầy đủ chứng từ, biên lai đầyđủ, chính xác và rõ ràng
Ảnh hưởng xã hội
AHl Tôi sử dụng LiveBank khi những người xung quanhtôi sử dụng AH2 Tơi sử dụng LiveBank vì gia đình tơi cảm thấy tơinên dùng AH3 Tôi sử dụng LiveBank khi bạn bè khuyên tôi sửdụng AH4 Tôi sử dụng LiveBank khi đồng nghiệp thấy tôi nêndùng AH5 Tôi sử dụng LiveBank khi thấy các phương tiệntruyền thông quảng cáo về dịch vụ này Ý định sử YD1 Tôi sẽ thử sử dụng hoặc tiếp tục sử dụng Hệ thống
dụng LiveBank
YD2 Tơi sẽ tìm đến các điểm giao dịch LiveBank thay vìcác phịng giao dịch của ngân hàng YD3 Tôi sẽ thường xuyên thực hiện các giao dịch thôngqua Hệ thống LiveBank YD4 Tôi sẽ giới thiệu cho người thân, bạn bè, đồngnghiệp của tôi sử dụng LiveBank
(Nguồn: Nghiên cứu của tác giả)
3.2. Kết quả mơ hình
3.2.1. Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach’s Alpha là một trong những công cụ phổ biến được các nghiên cứu trên thế giới và trong nước sử dụng để kiểm định độ tin cậy của thang đo trong mơ hình nghiên cứu. Ve mặt lý thuyết, giá trị hệ số Cronbach’s Alpha càng cao càng tốt, với các giá trị chạy trong miền giá trị từ 0 đến 1 tuy nhiên theo tác giả Nguyễn Đức Thọ (2011), giá trị của nếu giá trị hệ số này q cao (lớn hơn 0.95) thì có khả năng nhiều biến trong thang đo có sự trùng lặp về ý nghĩa. Hệ số Cronbach’s Alpha được tác giả Nguyễn Đình Thọ chia các mức giá trị với ý nghĩa như sau:
Từ 0.6 trở lên: Thang đo đủ điều kiện sử dụng Từ 0.7 đến dưới 0.8: Thang đo sử dụng được Từ 0.8 đến dưới 1: Thang đo lường rất tốt
Theo nghiên cứu của tác giả Nunnally và Burnsteins (1994), để tiếp tục với các phân tích tiếp theo, các biến quan sát phải có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 và ngược lại, nếu giá trị hệ số tương quan biến tổng của biến quan sát nhỏ hơn 0.3 sẽ cho thấy đây là biến rác không đủ tiêu chuẩn và cần loại bỏ khỏi thang đo.
Sau khi tiến hành xử lý số liệu khảo sát của 150 người với 24 biến quan sát thuộc 5 nhân tố, tác giả được kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha. Có tất cả 19/24 biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng và hệ số Cronbach’s Alpha đạt chuẩn, 5 biến quan sát bị loại bỏ lần lượt là HD1, HD5, DSD5, TC5, AH5 do hệ số Cronbach’s Alpha của các biến quan sát này lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha của cả
nhân tố. Sau khi loại các biến và thực hiện kiểm định lại cho kết quả các biến còn lại đều đạt yêu cầu tiếp tục sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA.
3.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Do đề tài sử dụng mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM (Structural Equation Modeling) nên tác giả thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA với phương pháp trích dữ liệu Principal Axis Factoring, phép quay Promax và đặt hệ số tải Factor Loading tối thiểu 0.5. Kết quả phân tích EFA cần đạt được những điều kiện sau:
- 0.5 ≤ Hệ số KMO ≤ 1 (Hoàng Trọng & Chu Mộng Ngọc, 2008)
- Sig. < 0.05 để kiểm định có ý nghĩa (Hồng Trọng & Chu Mộng Ngọc, 2008)
- Tổng phương sai trích lớn hơn 50% và Eigenvalue lớn hơn 1 (Gerbing & Anderson, 1998)
Sau khi tiến hành xử lý số liệu, tác giả có kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA như sau:
Hệ số KMO của mơ hình là 0.887, nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1, cho thấy các thang đo biến độc lập là phù hợp, đồng thời giá trị sig. = 0.000 nên có thể kết luận các biến quan sát thuộc mỗi nhân tố có tính tương quan lẫn nhau. Ngồi ra, hệ số Eigenvalue và tổng phương sai trích cũng thỏa mãn điều kiện trong đó, Eigenvalue = 1.075 lớn hơn 1, tổng phương sai trích là 72.401% cho biết sự biến thiên của dữ liệu được giải thích 72.401% bởi các nhân tố trên, 27.599% còn lại được giải thích bởi các nhân tố khác khơng được đề cập tới trong mơ hình. Bảng dữ liệu trên cũng cho thấy hệ số tải của tất cả 19 biến quan sát được đưa vào phân tích đều lớn hơn 0.5, các biến quan sát đều được nhóm với đúng các biến quan sát khác cùng nhân tố giống với thang đo ban đầu, thể hiện dữ liệu ban đầu tốt, phù hợp để tiến hành phân tích.
3.2.3. Hiệu chỉnh mơ hình
Thơng qua các bước kiểm định Độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, mơ hình của tác giả khơng có sự thay đổi về các nhân tố nhưng có sự giảm xuống trong số lượng biến quan sát do không đạt các điều kiện u cầu, cụ thể mơ hình sau khi tiến hành hiệu chỉnh chi tiết như sau:
Nhân tố “Nhận thức Hữu dụng”: HD2, HD3, HD4
Nhân tố “Nhận thức Dễ sử dụng”: DSD1, DSD2, DSD3, DSD4 Nhân tố “Độ tin cậy”: TC1, TC2, TC3, TC4
Nhân tố “Ảnh hưởng xã hội”: AH1, AH2, AH3, AH4 Nhân tố “Ý định sử dụng”: YD1, YD2, YD3, YD4
3.2.4. Phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính (SEM)
a. Độ tin cậy và hiệu lực của thang đo
Với mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM, tác giả sử dụng phần mềm thống kê thông dụng là SmartPLS để xử lý các dữ liệu thu thập được từ phiếu trả lời khảo sát của 150 khách hàng và thu được kết quả như sau:
Hệ số SRMR - “standardized root mean square residua” là hệ số thể hiện sự khác biệt giữa phần data thực tế và phần mơ hình dự đốn, là một trong những thông số đo lường sự phù hợp của mơ hình. Hệ số SRMR dao động từ 0 đến 1, nhỏ hơn 0.08 là thì mơ hình được coi là đạt chuẩn để tiếp tục phân tích. Hệ số SRMR trong mơ hình của tác giả được ghi nhận là 0.054, nằm trong miền từ 0 đến 0.08 nên mơ hình được đánh giá là phù hợp.
Để thực hiện kiểm định tính hội tụ và phân biệt cũng như sự tin cậy của các dữ liệu trong mơ hình, tác giả sử dụng chỉ số Độ tin cậy tổng hợp CR - Composite Reliability và Phương sai trung bình được trích AVE - Average Varience Extracted. Theo Henseler & Chin (2010), phương sai trích AVE của tất cả các nhân tố phải lớn hơn 0.5 và theo F. Hair Jr, Sarstedt, Hopkins & G. Kuppelwieser (2014), hệ số tin cậy tổng hợp CR phải lớn hơn 0.7. Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả cho thấy, phương sai trung bình được trích AVE của cả năm nhân tố đều lớn hơn 0.7 với AVE thấp nhất là nhân tố Nhận thức dễ sử dụng, 0.731, đồng thời, hệ số tin cậy tổng hợp của các nhân tố cũng nằm ở mức cao, dao động trong khoảng từ 0.9 đến 0.95. Như vậy, bước đầu phân tích dữ liệu cho thấy dữ liệu của nghiên cứu đảm bảo tính hội tụ và phân biệt.
Ngoài ra, để kiểm định được độ phân biệt của các nhân tố, Fornell và Larcker (1981) cũng đề ra yêu cầu căn bậc hai phương sai trích của các nhân tố phải lớn hơn toàn bộ hệ số tương quan giữa nó và các biến khác. Sau khi phân tích dữ liệu, kết quả thể hiện dữ liệu mơ hình đạt đủ điều kiện về độ phân biệt.
Hữu dụng -> Ý định 0.318 Dễ sử dụng -> Ý định 0.187 Tin cậy -> Ý định 0.243 Ảnh hưởng xã hội -> Ý định 0.276 Mầu gốc Trung bình mầu Độ lệch Thống kê t
(t-statistics) Giá trị p (p- value)
HD -> YD 0.318 0.321 0.066 4.835 0.000
DSD -> YD 0.187 0.189 0.059 3.152 0.002
TC -> YD 0.243 0.237 0.077 3.161 0.002
AH -> YD 0.276 0.279 0.082 3.389 0.001
b. Mơ tả kết quả phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính
Sử dụng phần mềm SmartPLS để chạy mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM, tác giả thu được sơ đồ mơ hình và kết quả như sau:
Sơ đồ 3.2: Mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu)
Kết quả phân tích mơ hình cho thấy các hệ số path coefficients của mơ hình đều mang dấu dương, cho thấy các nhân tố đều có tác động tích cực đến ý định sử dụng Hệ thống máy giao dịch tự động LiveBank của TPBank.
46
Bảng 3.3: Ket quả mơ hình cấu trúc tuyến tính
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu)
Trong bốn nhân tố, nhân tố Cảm nhận Hữu dụng có tác động mạnh nhất đến ý định sử dụng (0.318), hai yếu tố có mức độ ảnh hưởng tương đương nhau là Ảnh hưởng xã hội và Độ tin cậy (lần lượt là 0.276 và 0.243) trong khi yếu tố có tác động yếu nhất là Cảm nhận Dễ sử dụng (0.187).
c. Kiểm định Bootstrapping
Giả
thuyết Nội dung Kết quả
H Nhận thức hữu dụng có tác động rõ ràng tới ý định sử
dụng Hệ thống máy giao dịch tự động LiveBank Chấp nhận
H2 Nhận thức dễ sử dụng có tác động rõ ràng tới ý định
sử dụng Hệ thống máy giao dịch tự động LiveBank Chấp nhận
H3 Độ tin cậy có tác động rõ ràng tới ý định sử dụng Hệ
thống máy giao dịch tự động LiveBank Chấp nhận
H4 Ảnh hưởng xã hội có tác động rõ ràng tới ý định sử
dụng Hệ thống máy giao dịch tự động LiveBank Chấp nhận
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu)
Kiểm định Bootstrapping được sử dụng với mục đích kiểm tra lại tính phù hợp của mơ hình, là phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên có lặp lại. Các giá trị p - value cần phải nhỏ hơn 0.05 để mơ hình được xác nhận là có ý nghĩa. Trong mơ hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng LiveBank của tác giả, các giá trị p - value đều nhỏ hơn 0.01 nên có thể kết luận tác động của các yếu tố Nhận thức Hữu dụng, Nhận thức Dễ sử dụng, Độ tin cậy và Ảnh hưởng xã hội đến ý định sử dụng của khách hàng có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, các giả thuyết được chấp nhận.
3.3. Kiểm định các giả thuyết của mơ hình
Thảo luận kết quả mơ hình:
Sau khi xử lý số liệu và tổng hợp kết quả mơ hình, có thể thấy nhân tố có tác động lớn nhất đến ý định sử dụng của khách hàng hay sự chấp nhận sử dụng của khách hàng đối với Hệ thống máy giao dịch tự động LiveBank của TPBank là Nhận thức Hữu dụng. Kết quả này là phù hợp và củng cố thêm cho những nghiên cứu trước đây như nghiên cứu của Liu và cộng sự (2008) hay Nguyễn Duy Thanh và Cao Hào Thi (2011). Đồng thời, nhận định này cũng phù hợp với thực tiễn khi khách hàng lựa chọn sử dụng một dịch vụ mới, họ thường có xu hướng lựa chọn sử dụng những dịch vụ họ cho rằng đem lại những lợi ích nhất định cho cơng việc và cuộc sống của mình.
Hai yếu tố có mức độ tác động lớn tiếp theo là Độ tin cậy và Ảnh hưởng xã hội. Việc nhân tố Ảnh hưởng xã hội có ảnh hưởng lớn đến quyết định sử dụng dịch vụ có ý nghĩa thực tiễn tại Việt Nam do người tiêu dùng có tâm lý tin tưởng vào sự giới thiệu và lời khuyên của bạn bè, người thân nhiều hơn là tự tìm hiểu. Ngồi ra, yếu tố Độ tin cậy cũng là một trong những yếu tố quan trọng được khách hàng vô cùng quan tâm khi sử dụng các dịch vụ liên quan đến tài chính. Do khoa học kĩ thuật cơng nghệ phát triển ngày một tiên tiến đi cùng với việc thông tin cá nhân ngày càng dễ bị kẻ xấu lợi dụng, các khách hàng có xu hướng tìm đến những dịch
vụ họ thật sự tin tưởng và có thể đảm bảo các yếu tố bảo mật và an tồn cho chính họ.
Yếu tố Nhận thức Dễ sử dụng tuy có mức độ tác động đến ý định sử dụng của khách hàng ít hơn các yếu tố khác nhưng cũng là yếu tố có tác động tích cực đến ý định sừ dụng: Khi khách hàng cảm thấy LiveBank càng dễ sử dụng thì họ càng có thêm động lực sử dụng hệ thống. Điều này hoàn toàn trùng khớp với các nghiên cứu trên thế giới trước đây về các nhân tố tác động đến ý định sử dụng các dịch vụ ngân hàng số như Maduku (2014), Al - smadi (2012), Amin (2009)....
Như vậy kết quả của mơ hình đã cho thấy các yếu tố Nhận thức Hữu dụng, Nhận thức Dễ sử dụng. Độ tin cậy và Ảnh hưởng xã hội đều có ảnh hưởng tích cực đến sự chấp nhận sử dụng LiveBank của khách hàng với các mức độ tác động khác nhau.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Trong chương III, tác giả đã sử dụng mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM để xử lý dữ liệu và đưa ra kết quả phân tích tác động của các nhân tố khác nhau tới ý định sử dụng LiveBank của khách hàng để từ đó có thể đưa ra các kiến nghị và giải pháp cụ thể trong chương IV nhằm tăng ý định và quyết định sử dụng dịch vụ của khách hàng hay sự chấp nhận của khách hàng đối với LiveBank.
CHƯƠNG 4: ĐỀ XUẤT MỘT SÔ GIẢI PHÁP NÂNG CAO
SỰ CHẤP NHẬN SỬ DỤNG HỆ THÔNG MÁY GIAO DỊCH Tự ĐỘNG
LIVEBANKCỦANGÂNHÀNG TMCP TIÊNPHONG
4.1. Định hướng hoạt động của Ngân hàng TMCP Tiên Phong và Hệ thống máy giao dịch tự động LiveBank
Sự phát triển vượt bậc của một ngân hàng TMCP có tuổi đời cịn non trẻ như TPBank đã cho thấy con đường định vị thương hiệu của TPBank trên thị trường ngành Ngân hàng Việt Nam đang đem lại thành công cho ngân hàng. Ngoài ra, Hệ thống máy giao dịch tự động LiveBank sau 3 năm đi vào hoạt động đang từng bước khẳng định các tiện ích hữu dụng mang lại cho khách hàng, đem đến một lượng khách hàng không nhỏ cho Ngân hàng Tiên. Để tiếp tục phát triển lớn mạnh hơn và củng cố vị trí trong tương lai, tác giả đề xuất các hướng phát triển cho Ngân hàng Tiên Phong nói chung và LiveBank nói riêng như sau:
Thứ nhất, đối với Ngân hàng TMCP Tiên Phong. Trong bối cảnh cuộc cách mạng 4.0 vẫn đang diễn ra trong mọi ngành nghề tại Việt Nam cùng với việc số hóa ngân hàng đang là mục tiêu hàng đầu của các ngân hàng trong ngành, TPBank tiếp tục khẳng định vị thế “Ngân hàng số hàng đầu Việt Nam”. Với các sản phẩm hiện hữu trong hệ sinh thái ngân hàng số của ngân hàng, TPBank có thể tiếp tục sửa đổi, tích hợp các tính năng mới nhất để cập nhật với xu hướng chung tồn cầu. Cùng với đó, ngân hàng cũng tiếp tục nghiên cứu các ứng dụng, phần mềm khác để hoàn thiện hệ sinh thái ngân hàng số, hướng tới mục tiêu cuối cùng là giúp khách hàng có những trải nghiệm tốt nhất tại ngân hàng với những giải pháp thông minh trong thời đại cơng nghệ số hóa.
Đối với Hệ thống máy giao dịch tự động LiveBank, Ngân hàng TMCP Tiên Phong tiếp tục sử dụng các giải pháp giúp khách hàng làm quen với sự có mặt của LiveBank. Do LiveBank hiện tại vẫn là thế mạnh độc tôn của TPBank nên đây là một trong những hướng phát triển mũi nhọn mà ngân hàng chú ý. TPBank khơng ngừng cập nhật và tích hợp các tính năng mới, cho thấy lợi ích của các điểm giao dịch này so với các chi nhánh truyền thống của ngân hàng. Bên cạnh đó, ngân hàng cũng đảm bảo các tính năng, cách sử dụng của hệ thống máy này được giới thiệu và hướng dẫn chi tiết ở các điểm giao dịch cũng như trên các phương tiện truyền