Nghiên cứu nhân tố ảnh hưởng đến hành vi quyết định sử dụng dịch vụ công nghệ tài chính (Fintech) trong hoạt động thanh toán của khách hàng cá nhân tại các ngân hàng thương mại

Chia sẻ: Dạ Thiên Lăng | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:13

Thêm vào BST

Báo xấu

3
lượt xem 0
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết "Nghiên cứu nhân tố ảnh hưởng đến hành vi quyết định sử dụng dịch vụ công nghệ tài chính (Fintech) trong hoạt động thanh toán của khách hàng cá nhân tại các ngân hàng thương mại" tập trung vào việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Fintech trong thanh toán của người tiêu dùng tại Việt Nam. Kết quả của cuộc khảo sát với 363 người dùng tại Tp. Hà Nội đã chỉ ra sự ảnh hưởng của 6 yếu tố chính đối với quyết định sử dụng dịch vụ Fintech trong thanh toán, giảm dần theo thứ tự ảnh hưởng: (1) Sự cảm nhận lợi ích, (2) Tính dễ sử dụng, (3) Sự an toàn và bảo mật, (4) Sự tự chủ, và (5) Sự thuận tiện. Dựa trên các kết quả này, nghiên cứu đã đề xuất một số giải pháp nhằm tăng cường sự chấp nhận của người tiêu dùng đối với dịch vụ Fintech trong lĩnh vực thanh toán tại các NHTM đối với khách hàng cá nhân. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Nghiên cứu nhân tố ảnh hưởng đến hành vi quyết định sử dụng dịch vụ công nghệ tài chính (Fintech) trong hoạt động thanh toán của khách hàng cá nhân tại các ngân hàng thương mại

NGHIÊN CỨU NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HÀNH VI QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNG DỊCH VỤ CÔNG NGHỆ TÀI CHÍNH (FINTECH) TRONG HOẠT ĐỘNG THANH TOÁN CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI ThS. Mai Thanh Sang1 Tóm tắt: Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 đang gây ra biến đổi toàn diện trong mọi lĩnh vực kinh tế xã hội đặc biệt tại các nước đang phát triển như Việt Nam. Trong bối cảnh này, ngành tài chính-ngân hàng không thể tránh khỏi sức lan tỏa của dịch vụ công nghệ tài chính - Fintech, đặc biệt là trong lĩnh vực thanh toán. Tuy nhiên, tại Việt Nam, việc triển khai dịch vụ Fintech trong thanh toán vẫn đối diện với nhiều thách thức, đặc biệt là do số lượng người dùng chấp nhận sử dụng dịch vụ này còn ít. Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Fintech trong thanh toán của người tiêu dùng tại Việt Nam. Kết quả của cuộc khảo sát với 363 người dùng tại Tp. Hà Nội đã chỉ ra sự ảnh hưởng của 6 yếu tố chính đối với quyết định sử dụng dịch vụ Fintech trong thanh toán, giảm dần theo thứ tự ảnh hưởng: (1) Sự cảm nhận lợi ích, (2) Tính dễ sử dụng, (3) Sự an toàn và bảo mật, (4) Sự tự chủ, và (5) Sự thuận tiện. Dựa trên các kết quả này, nghiên cứu đã đề xuất một số giải pháp nhằm tăng cường sự chấp nhận của người tiêu dùng đối với dịch vụ Fintech trong lĩnh vực thanh toán tại các NHTM đối với khách hàng cá nhân. Từ khóa: FINTECH, dịch vụ thanh toán, khách hàng cá nhân, ngân hàng thương mại Abstract: The 4.0 industrial revolution is causing comprehensive changes in all socio-economic fields, especially in developing countries like Vietnam. In this context, the finance and banking industry cannot avoid the pervasive influence of financial technology services - Fintech, especially in the field of payment. However, in Vietnam, the implementation of Fintech services in payment still faces many challenges, especially because the number of users accepting this service is still small. This study focuses on analyzing factors that affect consumers’ decisions to use Fintech services in payment in Vietnam. Results of a survey with 363 users in Ha Noi City pointed out the influence of 6 main factors on the decision to use Fintech services in payment, in descending order of influence: (1) Perception of benefits, (2) Ease of use Usability, (3) Safety and Security, (4) Autonomy, and (5) Convenience. Based on these results, the study has proposed a number of solutions to increase consumer acceptance of Fintech services in the field of payment at commercial banks for individual customers. Keywords: FINTECH, payment services, individual customers, commercial banks 1. GIỚI THIỆU Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư đang diễn ra mạnh mẽ với những phát minh công nghệ có tính đột phá như blockchain, điện toán đám mây, trí tuệ nhân tạo, thực tế ảo, in 3D... Những phát minh và nền tảng công nghệ số này tạo điều kiện thuận lợi cho việc thiết kế các sản phẩm, dịch vụ công nghệ tài chính mới, đơn giản, tiện lợi và chi phí thấp để cung cấp cho người tiêu dùng. Trong bối cảnh toàn cầu hóa và hội nhập kinh tế quốc tế, việc ứng dụng công nghệ tài chính (Fintech) trong thanh toán đã trở thành một trong những lĩnh vực trọng tâm trên thế giới và Việt Nam cũng không nằm ngoài xu hướng đó. Nhận thấy tầm quan trọng và triển vọng phát triển của dịch vụ công nghệ tài chính, nhất là trong lĩnh vực thanh toán, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã chủ động tiếp cận vấn đề này. Từ năm 2008, NHNN đã cấp phép thành lập những công ty Fintech đầu tiên hoạt động trong lĩnh vực thanh toán tại Việt Nam, mặc dù khái niệm Fintech lúc đó còn khá mới mẻ. Sau 10 năm, Việt Nam Visa International, Email: tonny11143@gmail.com 1
256 KỶ YẾU HỘI THẢO QUỐC TẾ HOÀN THIỆN HỆ SINH THÁI PHÁT TRIỂN FINTECH TẠI VIỆT NAM đã có khoảng 70 công ty Fintech hoạt động trong nhiều lĩnh vực, trong đó gần 60% tập trung vào thanh toán. Sự phát triển của Fintech trong thanh toán thời gian gần đây đã mang lại nhiều thay đổi tích cực cho nền kinh tế, ảnh hưởng mạnh mẽ đến chiến lược và cách thức kinh doanh của các tổ chức tài chính truyền thống. Tuy nhiên, việc triển khai Fintech cho thanh toán tại Việt Nam vẫn gặp nhiều khó khăn, số người dùng còn ít. Một trong những nguyên nhân là do thói quen dùng tiền mặt vẫn phổ biến cùng việc thiếu hiểu biết về lĩnh vực công nghệ phức tạp này dẫn đến lo ngại rủi ro. Xuất phát từ thực tế trên, việc tìm hiểu và xác định những quan tâm của khách hàng khi sử dụng dịch vụ thanh toán Fintech cũng như các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp nhận công nghệ này là điều cần thiết đối với các tổ chức tài chính trong quá trình phát triển và ứng dụng Fintech trong hoạt động ngân hàng nói chung và thanh toán nói riêng. Nghiên cứu này sẽ giúp các nhà quản trị hiểu rõ hơn những yếu tố chính tác động đến việc tiếp nhận dịch vụ Fintech cho thanh toán của khách hàng tại Việt Nam. 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT KHOA HỌC Cơ sở lý thuyết cho việc nghiên cứu nhân tố ảnh hưởng đến hành vi quyết định sử dụng dịch vụ công nghệ tài chính trong hoạt động thanh toán của khách hàng cá nhân tại các ngân hàng thương mại dựa trên các lý thuyết (1) Lý thuyết hành vi dự định (Theory of Planned Behavior - TPB), (2) Lý thuyết chấp nhận mô hình công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM), và (3) Lý thuyết kỳ vọng xác nhận (Expectation Confirmation Theory - ECT). Trong đó Lý thuyết hành vi dự định (Theory of Planned Behavior - TPB): Được phát triển bởi Ajzen (2020), lý thuyết TPB chỉ ra hành vi của cá nhân chịu ảnh hưởng bởi ba yếu tố chính: (1) Thái độ đối với hành vi (attitude); (2) Chuẩn chủ quan (subjective norm); (3) Kiểm soát hành vi nhận thức (perceived behavioral control). Trong đó, thái độ đối với hành vi phản ánh sự đánh giá tích cực hay tiêu cực của cá nhân về hành vi. Chuẩn chủ quan phản ánh sự ảnh hưởng của người khác đối với quyết định của cá nhân. Kiểm soát hành vi nhận thức là nhận thức của cá nhân về khả năng thực hiện hành vi. Như vậy, TPB có thể được vận dụng trong nghiên cứu này để xác định các yếu tố tâm lý ảnh hưởng đến quyết định của khách hàng về việc sử dụng dịch vụ công nghệ tài chính. Từ đó, các ngân hàng có thể đề xuất các giải pháp nhằm tác động tích cực đến thái độ, chuẩn chủ quan và kiểm soát hành vi của khách hàng, thúc đẩy họ sử dụng dịch vụ công nghệ tài chính. Lý thuyết chấp nhận mô hình công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM): Theo Fatmawati (2015), lý thuyết TAM chỉ ra sự chấp nhận công nghệ được xác định bởi hai yếu tố chính: độ thuận tiện (Perceived Ease of Use - PEU) và độ hữu ích (Perceived Usefulness - PU). Độ thuận tiện liên quan đến việc người dùng cảm thấy việc sử dụng công nghệ là dễ dàng hay không, trong khi độ hữu ích liên quan đến việc họ cảm thấy rằng việc sử dụng công nghệ sẽ mang lại lợi ích và giúp họ đạt được mục tiêu của mình. Trong nghiên cứu này, độ thuận tiện có thể ám chỉ việc dễ dàng sử dụng các ứng dụng thanh toán trực tuyến hoặc thiết bị di động để thực hiện các giao dịch tài chính. Nếu người tiêu dùng cảm thấy rằng việc này dễ dàng và thuận tiện, họ sẽ có xu hướng chấp nhận sử dụng các dịch vụ công nghệ tài chính. Đối lập với độ thuận tiện là các trở ngại như phức tạp trong việc sử dụng ứng dụng, lo ngại về an toàn thông tin, hoặc không hiểu biết đủ về cách sử dụng công nghệ. Độ hữu ích đề cập đến việc người tiêu dùng cảm thấy việc sử dụng các dịch vụ thanh toán công nghệ sẽ mang lại lợi ích như tiết kiệm thời gian, giảm chi phí, hay tăng cường bảo mật giao
Phần 1: Các nghiên cứu cơ bản về phát triển Fintech 257 dịch. Nếu họ thấy rằng việc sử dụng các dịch vụ này mang lại giá trị và thuận lợi cho cuộc sống hàng ngày của họ, họ sẽ có xu hướng chấp nhận và tích cực sử dụng. Áp dụng TAM trong nghiên cứu này sẽ giúp xác định các yếu tố chính đằng sau quyết định của khách hàng về việc sử dụng các dịch vụ thanh toán công nghệ, cung cấp thông tin quý báu để các ngân hàng thương mại hiểu rõ hơn nhu cầu và mong muốn của khách hàng, từ đó phát triển và cải thiện các dịch vụ của mình để đáp ứng những yêu cầu này một cách hiệu quả. Lý thuyết kỳ vọng xác nhận (Expectation Confirmation Theory - ECT): Lý thuyết ECT cung cấp góc nhìn quan trọng trong việc nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ công nghệ tài chính của khách hàng. Theo ECT, sự hài lòng và ý định tiếp tục sử dụng một sản phẩm/dịch vụ của khách hàng phụ thuộc vào việc sản phẩm/dịch vụ đó có đáp ứng được những kỳ vọng ban đầu của khách hàng hay không. Nếu kỳ vọng ban đầu được xác nhận, khách hàng sẽ cảm thấy hài lòng và có xu hướng tiếp tục sử dụng. Do đó, ECT có thể được vận dụng để nghiên cứu các yếu tố làm hài lòng và thúc đẩy khách hàng tiếp tục sử dụng dịch vụ công nghệ tài chính. Các ngân hàng cần đảm bảo dịch vụ đáp ứng kỳ vọng của khách hàng về tính năng, tiện ích, trải nghiệm, an toàn... để tăng sự hài lòng và duy trì mối quan hệ lâu dài. 3. GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU Theo hai tác giả Ahn và Lee (2019), sự cảm nhận lợi ích được là một trong những yếu tố then chốt có ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ công nghệ tài chính của khách hàng. Cụ thể, khi khách hàng cảm nhận được các lợi ích về sự an toàn, chi phí thấp, tính năng ưu việt, nhanh chóng của dịch vụ Fintech so với các hình thức thanh toán truyền thống, họ sẽ có xu hướng chấp nhận và sử dụng dịch vụ Fintech nhiều hơn. Do đó, giả thuyết H1 được đưa ra: H1: Sự cảm nhận lợi ích của dịch vụ Fintech trong thanh toán có ảnh hưởng tích cực đến dự định sử dụng dịch vụ của khách hàng cá nhân. Cũng theo Ahn và Lee (2019), tính dễ sử dụng cảm nhận được là một trong những nhân tố then chốt ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ công nghệ tài chính của khách hàng. Cụ thể, khi khách hàng cảm nhận thấy dịch vụ Fintech dễ hiểu, dễ sử dụng và thao tác đơn giản, họ sẽ có xu hướng chấp nhận và sử dụng dịch vụ nhiều hơn (Ahn & Lee 2019). Tương tự, theo Mutahar và cộng sự (2018), tính dễ sử dụng cảm nhận được có tác động tích cực đến ý định sử dụng Fintech của người tiêu dùng. Do đó, giả thuyết H2 được đưa ra: H2: Tính dễ sử dụng của dịch vụ Fintech có ảnh hưởng tích cực đến dự định sử dụng dịch vụ của khách hàng cá nhân. Theo Xie và cộng sự (2021), sự an toàn và bảo mật được coi là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ công nghệ tài chính của khách hàng. Cụ thể, khi khách hàng cảm thấy dịch vụ Fintech đảm bảo an toàn thông tin và giao dịch, họ sẽ an tâm và sẵn sàng sử dụng dịch vụ nhiều hơn (Xie và cộng sự, 2021). Tương tự, Chen và cộng sự (2019) kết luận rằng sự tin tưởng vào tính bảo mật và an toàn của Fintech sẽ thúc đẩy người dùng chấp nhận và sử dụng các dịch vụ này. Do đó, giả thuyết H3 được đưa ra: H3: Sự an toàn và bảo mật của dịch vụ Fintech có ảnh hưởng tích cực đến dự định sử dụng dịch vụ của khách hàng cá nhân. Sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin trong lĩnh vực tài chính (Fintech) đã tạo ra nhiều sản phẩm và dịch vụ tài chính số hoá, giúp khách hàng cá nhân có thể tự chủ và linh hoạt
258 KỶ YẾU HỘI THẢO QUỐC TẾ HOÀN THIỆN HỆ SINH THÁI PHÁT TRIỂN FINTECH TẠI VIỆT NAM hơn trong việc quản lý tài chính cá nhân (Hussain và cộng sự, 2021). Theo đó, sự tự chủ của khách hàng đối với các dịch vụ Fintech được cho là có ảnh hưởng tích cực đến dự định sử dụng dịch vụ của họ. Cụ thể, khi khách hàng cá nhân cảm nhận được sự tự chủ và khả năng kiểm soát cao hơn đối với các dịch vụ tài chính số, họ sẽ có xu hướng sử dụng nhiều hơn các dịch vụ đó (Amrollahi và cộng sự, 2020). Do đó, giả thuyết H4 được xây dựng: H4: Sự tự chủ của khách hàng cá nhân đối với dịch vụ Fintech có ảnh hưởng tích cực đến dự định sử dụng dịch vụ của khách hàng cá nhân. Sự phát triển của công nghệ thông tin trong lĩnh vực tài chính đã mang lại nhiều tiện ích và sự thuận tiện cho khách hàng thông qua các ứng dụng di động (Murinde và cộng sự, 2022). Các nghiên cứu cho thấy sự thuận tiện của dịch vụ Fintech, bao gồm tính dễ sử dụng, tính khả dụng cao và chi phí thấp, có ảnh hưởng tích cực đến quyết định sử dụng dịch vụ của khách hàng (Hussain và cộng sự, 2021). Cụ thể, khách hàng cá nhân càng cảm nhận được sự thuận tiện và dễ dàng khi sử dụng các dịch vụ Fintech thì họ càng có xu hướng sử dụng các dịch vụ đó nhiều hơn (Dapp và cộng sự, 2015). Do đó, giả thuyết H5 được xây dựng: H5: Sự thuận tiện của dịch vụ Fintech có ảnh hưởng tích cực đến dự định sử dụng dịch vụ của khách hàng cá nhân. 4. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU Dựa trên lý thuyết nền TPB, TAM và ECT, tác giả đã xây dựng mô hình nghiên cứu về khả năng chấp nhận dịch vụ Fintech cho hoạt động thanh toán của khách hàng cá nhân tại Việt Nam. Về cơ bản, mô hình vẫn giữ nguyên các biến số chính của 3 lý thuyết nền và mở rộng phạm vi nghiên cứu bằng cách điều tra ảnh hưởng của các yếu tố bên ngoài khác tới khả năng tiếp nhận dịch vụ Fintech cho thanh toán của người tiêu dùng Việt Nam. Từ đó, mô hình nghiên cứu được hình thành như sau: Hình 1. Mô hình nghiên cứu 3. PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU Để đảm bảo tính đại diện và đáp ứng được các mục tiêu nghiên cứu cho đề tài về hành vi sử dụng dịch vụ công nghệ tài chính (Fintech) tại các ngân hàng thương mại, tác giả thiết kế nghiên cứu sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện với khoảng 300-500 người tham gia. Đối tượng lựa chọn là người trưởng thành có tài khoản và sử dụng dịch vụ ngân hàng, đồng thời có kinh nghiệm
Phần 1: Các nghiên cứu cơ bản về phát triển Fintech 259 sử dụng dịch vụ Fintech cho mục đích thanh toán. Mẫu nghiên cứu cân nhắc các yếu tố về giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, thu nhập và trình độ học vấn để đảm bảo tính đa dạng. Dữ liệu thu thập bằng phương pháp phỏng vấn trực tiếp thông qua bảng câu hỏi được thiết kế sẵn kết hợp với khảo sát trực tuyến. Quy mô và phương pháp chọn mẫu này sẽ giúp thu thập được dữ liệu từ các đối tượng đại diện, đáp ứng mục tiêu nghiên cứu về hành vi sử dụng fintech của khách hàng cá nhân. Do hạn chế về thời gian và không gian, khảo sát chính thức chỉ được tiến hành trên địa bàn Tp. Hà Nội từ tháng 08-09/2023. Tác giả thực hiện phỏng vấn và phát bảng hỏi trực tiếp khách hàng giao dịch thông qua các giao dịch viên tại các ngân hàng thương mại, hoặc phỏng vấn trực tiếp thông qua phiếu điều tra các sinh viên các trường Đại học, cao đẳng, phỏng vấn ngẫu nhiên các cá nhân tại một số địa điểm du lịch, siêu thị, khu dân cư cũng như gửi bảng khảo sát online. Kết thúc quá trình khảo sát, tổng số kết quả trả lời khảo sát đáp ứng yêu cầu là 363 phiếu. Kích thước mẫu đạt yêu cầu theo tiêu chuẩn của Bollen (1998), Hair và cộng sự (1998) là lớn hơn 5 lần số lượng biến quan sát (tối thiểu 115 phiếu). Để đo lường thái độ, mức cảm nhận của đối tượng tham gia khảo sát, các biến quan sát được đo lường bằng thang đo Likert với 5 mức độ phổ biến sau: (1) Rất không đồng ý; (2) không đồng ý; (3) bình thường; (4) đồng ý; (5) rất đồng ý. Toàn bộ mẫu hợp lệ được xử lí dữ liệu bằng phần mềm SPSS 23.0 để tiến hành các bước phân tích độ tin cậy, phân tích tương quan, phân tích nhân tố, phân tích hồi quy và kiểm định giả thuyết. Bảng 1. Thang đo khảo sát Mã hóa Mô tả quan sát Tham khảo CN Nhóm yếu tố Cảm nhận tính hữu ích CN1 Tôi cảm thấy việc sử dụng các dịch vụ Fintech có ích cho công việc và cuộc sống của tôi. CN2 Tôi thấy rằng các dịch vụ Fintech có thể cải thiện hiệu quả công việc của tôi. Xie và cộng sự (2021) CN3 Nhìn chung, tôi tin rằng các dịch vụ Fintech mang lại nhiều lợi ích. CN4 Các dịch vụ Fintech giúp tôi đáp ứng các nhu cầu về tài chính tốt hơn. DSD Nhóm yếu tố tính Dễ sử dụng DSD1 Tôi thấy rằng các dịch vụ Fintech dễ học cách sử dụng. DSD2 Tôi thấy rằng việc tương tác với các dịch vụ Fintech rất rõ ràng và dễ hiểu. Xie và cộng sự (2021) DSD3 Tôi thấy rằng các dịch vụ Fintech dễ sử dụng cho các hoạt động thanh toán hàng ngày của tôi. DSD4 Các chức năng trong dịch vụ Fintech dễ sử dụng và thao tác. AT Nhóm yếu tố tính An toàn và bảo mật AT1 Tôi tin tưởng vào tính bảo mật của các giao dịch tài chính khi sử dụng các dịch vụ Fintech. AT2 Tôi cảm thấy yên tâm về việc thông tin cá nhân và tài chính của tôi được bảo vệ an toàn khi sử dụng các dịch vụ Fintech. Meuter và cộng sự (2000) AT3 Tôi không lo lắng về khả năng bị lừa đảo, mất tiền khi sử dụng các dịch vụ Fintech. AT4 Tôi tin tưởng vào tính an toàn và bảo mật các thôn tin cá nhân khi sử dụng các dịch vụ Fintech. STC Nhóm yếu tố Sự tự chủ STC1 Tôi cảm thấy thoải mái khi tự quyết định sử dụng các dịch vụ Fintech mà không cần sự giúp đỡ của ai. Venkatesh và cộng sự STC2 Tôi tự tin có thể tự mình sử dụng các dịch vụ Fintech một cách độc lập. (2012) STC3 Tôi thích có quyền tự do lựa chọn và quyết định khi sử dụng các dịch vụ Fintech. STC4 Tôi thích cảm giác được tự chủ, không phụ thuộc vào người khác khi sử dụng các dịch vụ Fintech.
260 KỶ YẾU HỘI THẢO QUỐC TẾ HOÀN THIỆN HỆ SINH THÁI PHÁT TRIỂN FINTECH TẠI VIỆT NAM STT Nhóm yếu tố Sự thuận tiện STT1 Tôi thấy rằng các dịch vụ Fintech cho phép tôi thực hiện các giao dịch tài chính một cách thuận tiện. STT2 Các dịch vụ Fintech giúp tôi tiết kiệm thời gian và công sức cho các hoạt động tài chính hàng ngày. Venkatesh và cộng sự STT3 Tôi có thể sử dụng các dịch vụ Fintech ở bất cứ đâu, bất cứ lúc nào phù hợp với lịch trình của tôi. (2012) STT4 Các dịch vụ Fintech được tính hợp với nhiều ứng dụng khác. CNF Chấp nhận sử dụng dịch vụ Fintech trong thanh toán của KHCN CNF1 Tôi có ý định sử dụng các dịch vụ Fintech cho các hoạt động thanh toán trong tương lai gần. Venkatesh và cộng sự CNF2 Tôi dự định sẽ giới thiệu các dịch vụ Fintech cho bạn bè và người thân. (2012) CNF3 Tôi có kế hoạch bắt đầu hoặc mở rộng việc sử dụng các dịch vụ Fintech. (Nguồn: Tác giả tổng hợp) 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Thống kê mô tả Bảng 2. Thống kê mô tả mẫu khảo sát Yếu tố Mô tả quan sát Số lượng Tỷ lệ (%) Nam 175 48.2 Giới tính Nữ 188 51.8 18-25 56 15.4 26-35 105 28.9 Tuổi 36-45 102 28.1 46-55 87 24.0 Over 55 13 3.6 Phổ thông trung học 107 29.5 Trình độ Đại học/Cao đẳng 208 57.3 học vấn Sau đại học 48 13.2 Dưới 10 triệu đồng 52 14.3 Từ 10 đến dưới 15 triệu đồng 76 20.9 Thu nhập bình Từ 15 đến dưới 20 triệu đồng 115 31.7 quân theo tháng Từ 20 đến dưới 30 triệu đồng 99 27.3 Từ 30 triệu đồng trở lên 21 5.8 Total 363 100.0 (Nguồn: Thống kê kết quả nghiên cứu của tác giả) Mẫu khảo sát của đề tài về hành vi sử dụng dịch vụ công nghệ tài chính (Fintech) bao gồm 363 người tham gia. Về giới tính, mẫu khá cân bằng giữa nam (48,2%) và nữ (51,8%). Đa số mẫu tập trung ở độ tuổi trưởng thành, trong độ tuổi lao động từ 26-55 tuổi (81%). Trình độ học vấn của mẫu khá cao, với 70,5% có bằng đại học trở lên. Thu nhập tập trung ở mức trung bình, dao động từ 10-30 triệu đồng/tháng với tỷ lệ 79,9%. Nhìn chung, với kích thước mẫu lớn cùng sự phân bổ hợp lý về giới tính, độ tuổi, trình độ và thu nhập, có thể thấy mẫu khảo sát đại diện tốt cho người dùng các dịch vụ Fintech, phù hợp với mục đích nghiên cứu. 4.2. Phân tích độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha của các thang đo thành phần được trình bày trong các bảng dưới đây:
Phần 1: Các nghiên cứu cơ bản về phát triển Fintech 261 Bảng 2. Phân tích độ tin cây thang đo Trung bình Phương sai Tương quan Alpha nếu thang đo nếu thang đo nếu Kết luận biến – tổng loại biến loại biến loại biến Thang đo “Sự cảm nhận tính hữu ích” Cronbach’s Alpha = 0.717 CN1 10.92 5.346 .499 .660 Biến phù hợp CN2 10.92 5.156 .631 .578 Biến phù hợp CN3 10.87 6.020 .442 .690 Biến phù hợp CN4 10.90 5.655 .457 .684 Biến phù hợp Thang đo “Tính dễ sử dụng” Cronbach’s Alpha = 0.841 DSD1 15.02 9.173 .678 .800 Biến phù hợp DSD2 15.05 10.014 .610 .818 Biến phù hợp DSD3 15.01 9.281 .717 .787 Biến phù hợp DSD4 15.04 9.890 .654 .806 Biến phù hợp Thang đo “Sự an toàn và bảo mật” Cronbach’s Alpha = 0.781 AT1 10.17 6.078 .596 .723 Biến phù hợp AT2 10.13 5.356 .648 .695 Biến phù hợp AT3 10.10 6.114 .571 .735 Biến phù hợp AT4 10.06 6.417 .535 .753 Biến phù hợp Thang đo “Sự tự chủ” Cronbach’s Alpha = 0.749 STC1 11.09 5.629 .329 .710 Biến phù hợp STC2 10.81 4.579 .640 .638 Biến phù hợp STC3 10.92 4.464 .629 .641 Biến phù hợp STC4 11.01 4.470 .599 .658 Biến phù hợp Thang đo “Sự thuận tiện” Cronbach’s Alpha = 0.893 STT1 15.04 3.490 .684 .882 Biến phù hợp STT2 15.05 3.457 .748 .867 Biến phù hợp STT3 14.98 3.486 .762 .864 Biến phù hợp STT4 15.05 3.402 .782 .859 Biến phù hợp Thang đo “Chấp nhận sử dụng dịch vụ Fintech” Cronbach’s Alpha = 0.725 CNF1 11.48 1.566 .541 .639 Biến phù hợp CNF2 11.46 1.608 .617 .680 Biến phù hợp CNF3 10.96 2.797 .525 .657 Biến phù hợp (Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS) Kết quả phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha cho thấy các thang đo sử dụng trong nghiên cứu đều đạt ngưỡng tin cậy chấp nhận được (Alpha > 0.6). Cụ thể, “Sự cảm nhận tính hữu ích” có độ tin cậy Alpha = 0.717; “Tính dễ sử dụng” Alpha = 0.841; “Sự an toàn và bảo mật” Alpha = 0.781; “Sự tự chủ” Alpha = 0.749; “Sự thuận tiện” Alpha = 0.893 và “Chấp nhận sử dụng dịch vụ Fintech” Alpha = 0.725. Ngoài ra, tất cả các biến quan sát thành phần của các thang đo đều có tương quan biến tổng cao (r > 0.3) và Alpha nếu loại biến không khác biệt nhiều so với Alpha chung. Điều này cho thấy các thang đo sử dụng trong nghiên cứu đạt độ tin cậy tốt.
262 KỶ YẾU HỘI THẢO QUỐC TẾ HOÀN THIỆN HỆ SINH THÁI PHÁT TRIỂN FINTECH TẠI VIỆT NAM 4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA Kết quả đánh giá thang đo và 23 quan sát độc lập với factor loading là 0,5 nhận được kết quả bảng ma trận xoay nhân tố cho thấy các biến đều có hệ số KMO lớn hơn 0,5 nên phân tích nhân tố là phù hợp có ý nghĩa thực tiễn, Sig. (Bartletts Test) = 0,000 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể, Eigenvalues = 1,757 (> 1) đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố khẳng định nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất. Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố: Tổng phương sai trích= 77,1% >50% chứng tỏ 5 nhân tố được trích ra giải thích được 77,1% biến thiên của dữ liệu (Bảng 2). Bảng 2. Kết quả phân tích nhân tố khám phá tổng hợp % of Cumulative % of Cumulative % of Cumulative Total Variance % Total Variance % Total Variance % 1 9.119 39.646 39.646 9.119 39.646 39.646 4.017 17.466 17.466 2 2.656 11.547 51.193 2.656 11.547 51.193 3.999 17.387 34.853 3 2.137 9.291 60.484 2.137 9.291 60.484 3.856 16.767 51.620 4 2.065 8.979 69.463 2.065 8.979 69.463 3.796 16.503 68.123 5 1.757 7.641 77.104 1.757 7.641 77.104 2.066 8.981 77.104 6 .744 3.233 80.337 … … … … Extraction Method: Principal Component Analysis. Nguồn: Tổng hợp kết quả nghiên cứu của tác giả Phân tích tương quan Pearson cho thực hiện nhằm kiểm tra mối quan hệ tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc với biến độc lập và kiểm tra mối quan hệ giữa các biến độc lập với nhau. Hệ số tương quan giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn hơn 0 chứng Nhóm nhân tố tính an toàn và bảo mật (AT) có tác động mạnh nhất (β = 0,744); tiếp theo lần lượt là nhóm nhân tố Cảm nhận lợi ích Fintech CN (β = 0,642); nhóm nhân tố Sự tự chủ STC (β=0,641); nhóm nhân tố Dễ sử dụng DSD (β = 0,556 và tác động thấp nhất là nhóm nhân tố Sự thuận tiện STT (β= 0,229). Đồng thời, các hệ số β > 0 cho thấy các biến độc lập tác động thuận tỏ giữa chúng có quan hệ với nhau và phân tích hồi quy tuyến tính có thể phù hợp. Bảng 2. Kết quả phân tích tương quan CNF CN DSD AT STC STT CNF Pearson Correlation 1 .642** .556** .744** .641** .229** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 363 363 363 363 363 363 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). Nguồn: Tổng hợp kết quả nghiên cứu của tác giả 4.4. Phân tích kết quả mô hình hồi qui Để xác định, đo lường và đánh giá mức độ ảnh hưởng của 5 nhóm nhân tố đến Dự định tiếp nhận sử dụng dịch vụ Fintech trong thanh toán của khách hàng cá nhân, tác giả tiến hành phân tích mô hình hồi qui đa biến với phương trình hồi qui tổng quát được xây dựng như sau:
Phần 1: Các nghiên cứu cơ bản về phát triển Fintech 263 CNF = β0 + β1CN + β2DSD + β3AT + β4STC + β5STT + ei Trong đó: - Biến phụ thuộc là CNF-Chấp nhận dịch vụ Fintech trong thanh toán của khách hàng cá nhân. - Các biến độc lập gồm CN (Nhóm yếu tố Cảm nhận tính hữu ích), DSD (Nhóm yếu tố tính Dễ sử dụng), AT (Nhóm yếu tố tính An toàn và bảo mật), STC (Nhóm yếu tố Sự tự chủ), STT (Nhóm yếu tố Sự thuận tiện). Kết quả phân tích hồi qui đa biến: Bảng 3. Đánh giá độ phù hợp của mô hình theo R2 hiệu chỉnh Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .857 a .735 .731 .40569 1.972 a. Predictors: (Constant), STT, DSD, AT, CN, STC b. Dependent Variable: CNF Nguồn: Tổng hợp kết quả nghiên cứu của tác giả Từ kết quả Bảng 3 cho thấy giá trị R bình phương hiệu chỉnh là 0,731 cho thấy các biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng 73,5% sự thay đổi của biến phụ thuộc, còn lại 26,5% là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên. Hệ số Durbin – Watson = 1.972, nằm trong khoảng 1.5 đến 2.5 nên không có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất xảy ra. Kiểm định F có giá trị Sig.= 0,000 (< 0,05), nên mô hình sử dụng là phù hợp; các hệ số Tolerance> 0,0001 nên các biến đều đạt được tiêu chuẩn chấp nhận. Các hệ số phóng đại phương sai VIF< 2 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến. Hệ số Sig. của 5 biến độc lập đều < 0,05 nên cả 5 biến độc lập này đều được nhận. Bảng 4. Kết quả phân tích hồi qui đa biến Coefficientsa Standardized Model Unstandardized Coefficients Coefficients Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta t Tolerance VIF 1 (Constant) -.463 .142 -3.253 .001 CN .207 .032 .218 6.371 .000 .637 1.569 DSD .202 .032 .196 6.243 .000 .751 1.331 AT .436 .034 .432 12.643 .000 .636 1.573 STC .246 .033 .253 7.384 .000 .632 1.583 STT .108 .027 .109 .309 .001 .886 1.129 a. Dependent Variable: CNF Nguồn: Tổng hợp kết quả nghiên cứu của tác giả Kết quả phân tích hồi quy nhằm xác định mức độ tác động của từng nhân tố trong mô hình với biến phụ thuộc là Sự chấp nhận sử dụng dịch vụ Fintech trong thanh toán của KHCN tại các ngân hàng thương mại. Các mức độ tác động này được xác định thông qua hệ số hồi quy từ Bảng 4 như sau: CNF = 0,218*CN + 0,196*DSD + 0,432*AT + 0,253*STC + 0,109*STT
264 KỶ YẾU HỘI THẢO QUỐC TẾ HOÀN THIỆN HỆ SINH THÁI PHÁT TRIỂN FINTECH TẠI VIỆT NAM Phương trình hồi qui cho thấy quyết định tiếp nhận sử dụng dịch vụ Fintech trong thanh toán của khách hàng cá nhân chịu ảnh hưởng của cả 5 nhóm nhân tố. Mức độ tác động của mỗi nhóm nhân tố lên quyết định tiếp nhận sử dụng dịch vụ của khách hàng là khác nhau trong khi các yếu tố khác không đổi. Các hệ số hồi quy đều mang dấu (+) thể hiện các biến độc lập có quan hệ thuận với biến phụ thuộc. So sánh mức độ tác động của 06 biến này vào biến phụ thuộc CNF (Sự chấp nhận sử dụng dịch vụ Fintech) theo thứ tự giảm dần như sau: Nhóm nhân tố An toàn và bảo mật (AT) có tác động mạnh nhất (β=0,432); tiếp theo lần lượt là các nhóm nhân tố Sự tự chủ STC (β=0,253), Sự cảm nhận về các lợi ích CN (β=0,218); Tính dễ sử dụng DSD (β=0,196) và cuối cùng là Sự thuận tiện STT có tác động yếu nhất (β=0,109). Đồng thời, các hệ số Beta > 0 cho thấy các biến độc lập tác động thuận chiều với biến phụ thuộc. Nghĩa là khi tăng bất kỳ một nhân tố nào cũng sẽ làm cho sự tiếp nhận dịch vụ công nghệ tài chính trong thanh toán của khách hàng tăng lên. Do đó, các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 nêu trong mô hình nghiên cứu được chấp nhận. 4.5. Phân tích sự khác biệt về sự tiếp nhận dịch vụ Fintech trong thanh toán giữa những khách hàng có đặc điểm khác nhau Theo các kiểm định Levene’s Test, Test of Homogeneity of Variances, Equal variances assumed và bảng ANOVA, không tìm thấy bằng chứng về sự khác biệt giữa khách hàng nam và nữ, giữa các nhóm khách hàng có nơi làm việc khác nhau và giữa các nhóm khách hàng có mức thu nhập khác nhau trong việc tiếp nhận dịch vụ Fintech cho thanh toán. Tuy nhiên, phân tích cho thấy có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê ở mức độ tin cậy 90% về mức độ tiếp nhận Fintech trong thanh toán giữa các nhóm khách hàng có độ tuổi và trình độ học vấn khác nhau. 5. KẾT LUẬN Nghiên cứu cho thấy có 5 yếu tố có mối quan hệ đồng biến với việc tiếp nhận dịch vụ Fintech trong thanh toán, bao gồm: cảm nhận sự hữu ích, cảm nhận dễ sử dụng, mức độ an toàn và bảo mật, sự tự chủ, và sự thuận tiện. Tuy nhiên, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này là khác nhau. Kết quả nghiên cứu cũng củng cố thêm các lý thuyết mô hình TPB, TAM và ECT cũng như các nghiên cứu trước đây. Ngoài ra, nghiên cứu góp phần bổ sung vào các đề tài về sự tiếp nhận dịch vụ Fintech trong thanh toán, bên cạnh các nghiên cứu khác về hành vi mua sắm của người tiêu dùng trong các hình thức kinh doanh nói chung. Từ kết quả nghiên cứu, để nâng cao khả năng tiếp nhận dịch vụ Fintech trong thanh toán của khách hàng cá nhân, tác giả đề xuất những giải pháp như sau: Thứ nhất, Giải pháp về công nghệ - Kết quả phân tích hồi quy cho thấy yếu tố Mức độ an toàn và bảo mật có ảnh hưởng mạnh nhất đến việc tiếp nhận và sử dụng dịch vụ Fintech của khách hàng. Do đó, đầu tư vào công nghệ là yếu tố then chốt để nâng cao trải nghiệm khách hàng và thay đổi thái độ cũng như quy chuẩn chủ quan của họ đối với các dịch vụ Fintech trong thanh toán. Các công ty cung cấp Fintech cần tăng cường đầu tư cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin, nâng cấp và mở rộng băng thông để đảm bảo an toàn và bảo mật. Đối với các công ty có lượng khách hàng lớn, việc xây dựng trung tâm dự phòng và cảnh báo sự cố là cần thiết. Hợp tác với các đối tác chiến lược để học hỏi kinh nghiệm về công nghệ bảo mật và thanh toán an toàn cũng được khuyến nghị. Thứ hai, Các giải pháp hợp tác giữa các tổ chức hoạt động trong lĩnh vực Fintech thanh toán
Phần 1: Các nghiên cứu cơ bản về phát triển Fintech 265 - Sự hợp tác chiến lược giữa các công ty cung cấp dịch vụ Fintech như ngân hàng và các công ty Fintech sẽ mang lại những tác động tích cực đến tính hữu ích, sự thuận tiện và thái độ của người dùng, từ đó nâng cao khả năng chấp nhận Fintech trong thanh toán. Cụ thể, các ngân hàng và công ty trung gian thanh toán có thể hợp tác chiến lược với các nhà cung cấp thiết bị công nghệ thông minh để làm tăng sự phổ biến và tiện ích của các thiết bị đó như laptop, máy tính bảng, điện thoại thông minh... Người dùng sẽ nhận thấy lợi ích và dễ dàng chấp nhận Fintech trong thanh toán hơn thông qua các thiết bị thông minh. Thứ ba, Giải pháp về sản phẩm dịch vụ Fintech trong thanh toán - Để nâng cao trải nghiệm khách hàng, các công ty cung cấp dịch vụ Fintech cần: + Thiết kế giao diện và quy trình đơn giản, rõ ràng, dễ hiểu và thân thiện với người dùng trên các phương tiện giao dịch, đồng thời đảm bảo an toàn và bảo mật. + Có bộ phận hỗ trợ khách hàng để tư vấn và hướng dẫn sử dụng dịch vụ, giúp khách hàng vượt qua các rào cản về công nghệ. + Áp dụng các giải pháp công nghệ một cách đồng bộ, thống nhất trên tất cả các kênh, đáp ứng nhu cầu của khách hàng nhanh chóng. + Tích hợp nhiều tiện ích trong mỗi ứng dụng Fintech. + Xác định mức giá và chi phí hợp lý, phù hợp với định hướng kinh doanh và thị trường khách hàng mục tiêu. Thứ tư, Giải pháp về hoạt động truyền thông và marketing: - Các công ty cung cấp dịch vụ Fintech cần tiến hành các chiến dịch truyền thông và khuyến mại để nâng cao nhận thức của khách hàng về dịch vụ, làm nổi bật lợi ích và sự tiện lợi khi sử dụng Fintech cho thanh toán. Đồng thời, các công ty cũng cần đào tạo đội ngũ nhân viên marketing chuyên nghiệp, có năng lực tốt để thực hiện các chiến dịch truyền thông một cách hiệu quả. Thứ năm, Giải pháp nâng cao năng lực quản trị điều hành và chất lượng nguồn nhân lực - Đề cao vấn đề quản trị và phòng ngừa rủi ro, tăng cường khả năng kiểm soát chi phí gắn liền với sự phát triển các hoạt động hiện đại, để có thể phát triển bền vững. Chú trọng và xây dựng những chiến lược trọng tâm trong phát triển các kênh phân phối mới, các sản phẩm dịch vụ ứng dụng công nghệ thông tin, mang tính tích hợp cao, nâng cao chất lượng nguồn nhân lực phụ trách các kênh phân phối nhằm đảm bảo hiệu quả trong triển khai giới thiệu, phân phối dịch vụ. Tuyển chọn, đào tạo và tái đào tạo nguồn nhân lực chuyên môn cao về công nghệ thông tin và tài chính- ngân hàng để ứng dụng, triển khai, quản trị vận hành và làm chủ các các hệ thống công nghệ hiện đại. TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Ahn, S. J., & Lee, S. H. (2019). The effect of consumers’ perceived value on acceptance of an internet- only bank service. Sustainability, 11(17), 4599. 2. Ajzen I. and Fishbein M., (1975), Belief, attitude, intention, and behavior: An introduction to theory and research. Reading, MA: Addison-Wesley. 3. Ajzen I. and Fisherbein M., (1980), Understanding attitude and predicting social Human Decision Processes 50, pp. 179 – 211. 4. Ajzen I., (1991), The theory of planned behavior, Organizational Behavior and Human decision processes. 5. Ajzen, I. (2020). The theory of planned behavior: Frequently asked questions. Human Behavior and Emerging Technologies, 2(4), 314-324.
266 KỶ YẾU HỘI THẢO QUỐC TẾ HOÀN THIỆN HỆ SINH THÁI PHÁT TRIỂN FINTECH TẠI VIỆT NAM 6. Amrollahi, M., Dehghantanha, A., & Parizi, R. M. (2020). A survey on application of big data in fin tech banking security and privacy. Handbook of Big Data Privacy, 319-342. 7. Compeau và Higgins, (1995), Computer Self – Efficacy: Development of a Measure and Initial Test, Management Information Systems Reasearch Center, University of Minnesota. 8. Dapp, T., Slomka, L., AG, D. B., & Hoffmann, R. (2015). Fintech reloaded–Traditional banks as digital ecosystems. Publication of the German original, 261-274. 9. Davis, F. (1993). Use acceptance of computer technology: System chacracteristics, user perception. Int J. Machine Studies. 10. Davis, F.D (1989), Perceived usefulness, perceived ease of use and user acceptance of information technologys, MIS Quarterly. Vol.13, No.3, pp 982-1003. 11. Đoàn Phú Hải và Trần Quang Khải (2016), “Các nhân tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng Mobile Banking tại Việt Nam”, kỷ yếu hội thảo “Sáng tạo hướng đến thành công 2016”, Trường Đại học Ngân hàng TP. HCM 12. Fatmawati, E. (2015). Technology Acceptance model (TAM) untuk menganalisis penerimaan terhadap sistem informasi di perpustakaanM INFORMASI PERPUSTAKAAN. Iqra: Jurnal Perpustakaan dan Informasi, 9(1), 196942. 13. Hair và đồng sự, (1998), Mutivariate Data Analysis, Prentice-Hall International. 14. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, NXB Hồng Đức. 15. Hussain, M., Nadeem, M. W., Iqbal, S., Mehrban, S., Fatima, S. N., Hakeem, O., & Mustafa, G. (2021). Security and privacy in FinTech: a policy enforcement framework. In Research anthology on concepts, applications, and challenges of FinTech (pp. 372-384). IGI Global. 16. Lê Văn Huy và Trương Thị Vân Anh (2008), Mô hình nghiên cứu chấp nhận E-Banking tại Việt Nam, Nghiên cứu kinh tế số 362, tháng 7/2008, Trường Đại học Kinh tế- Đại học Đà Nẵng. 17. Meuter, M. L., Ostrom, A. L., Roundtree, R. I., & Bitner, M. J. (2000). Self-service technologies: understanding customer satisfaction with technology-based service encounters. Journal of marketing, 64(3), 50-64. 18. Murinde, V., Rizopoulos, E., & Zachariadis, M. (2022). The impact of the FinTech revolution on the future of banking: Opportunities and risks. International Review of Financial Analysis, 81, 102103. 19. Mutahar, A. M., Isaac, O., Ghosh, A., & Al-Shibami, A. H. (2018). Perceived value as a moderator variable in mobile banking context: an extension of technology acceptance model (TAM). International Journal of Management and Human Science (IJMHS), 2(1), 1-8. 20. Nguyễn Anh Mai (2007), Các nhân tố ảnh hưởng đến xu hướng thay đổi thái độ sử dụng thương mại điện tử ở Việt Nam, Luận văn thạc sỹ, Đại học Kinh tế TP HCM. 21. Nguyễn Văn Thanh Trường và Trần Thị Ngọc Trâm (2018), “Những yếu tố tác động đến quyết định lựa chọn dịch vụ thanh toán Internet Banking tại BIDV”, Tạp chí Công thương, số 2, tháng 2/2018. 22. Phạm Thu Hương (2012), Phát triển dịch vụ ngân hàng điện tử tại Việt Nam trong bối cảnh hội nhập kinh tế quốc tế, Luận án Tiến sĩ kinh tế, Đại học Ngoại thương Hà Nội. 23. Phạm Thùy Giang và đồng nghiệp (2014), Nghiên cứu hành vi người tiêu dùng đối với dịch vụ Internet Banking của các ngân hàng thương mại Việt Nam- Những khuyến Nghị, Đề tài nghiên cứu khoa học cấp Ngành năm 2014, mã số DTNH.19/2014 24. Phạm Xuân Hòe và Nguyễn Thị Minh Ngọc (2017), Start-up của Fintech, cơ hội hợp tác và thách thức cạnh tranh đối với ngân hàng, Tạp chí Ngân hàng. 25. Polatoglu và Ekin, (2001), An Empirical Investigation of the Turkish Consumers’ Acceptance of Internet Banking Services. International Journal of Bank Marketing. 26. Raphael Ngera (2013), “Factors affecting the of use Mobile banking in Kenya”.
Phần 1: Các nghiên cứu cơ bản về phát triển Fintech 267 27. Tabachnick & Fidell, (1991), Understanding Power and Rules of Thumb for Determining Sample Sizes, Psi Chi Journal of Undergraduate Research. 28. Tô Huy Vũ và Vũ Xuân Thanh (2016), Ngành ngân hàng trước cuộc CMCN lần thứ tư, Tạp chí Ngân hàng. 29. Venkatesh và Davis, (1996), A Model of the Antecedents of Perceived Ease of Use: Development and Test, University of Minnesota. 30. Venkatesh, V., Thong, J. Y., & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS quarterly, 157-178. 31. Xie, J., Ye, L., Huang, W., & Ye, M. (2021). Understanding FinTech platform adoption: impacts of perceived value and perceived risk. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 16(5), 1893-1911. 32. Yeoh Sok Foon và Benjamin Chan Yin Fah (2011), “Internet Banking Adoption in Kuala Lumpur: An Application of UTAUT Model”. 33. Yonghee Kim, Young-Ju Park, Jeongil Chol, JiyoungYeon, (2016), The adoption of Mobile Payment Services for “Fintech”, Soongsil University, South Korean.