Keywords: Mobile Banking, perceived risk, intention to use, perceived usefulness, technology.
1. Đặt vấn đề
Trong bối cảnh kinh tế các nước trên thế giới đang phát triển không ngừng, yêu cầu của người tiêu dùng đối với dịch vụ ngân hàng ngày càng cao, họ bắt đầu quan tâm và đòi hỏi một hình thức trải nghiệm mới, thuận tiện, đáp ứng được nhu cầu thanh toán ở mọi lúc, mọi nơi mà không cần sử dụng đến tiền mặt. Do đó, cùng với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ - viễn thông, người ta đã phát triển Mobile Banking để đáp ứng nhu cầu của thị trường. Tại Việt Nam, theo thống kê của Statista, số khách hàng sử dụng Mobile Banking trong năm 2021 đạt 28,6 triệu người và con số này được dự báo sẽ tăng lên và đạt 34,6 triệu người vào năm 2025 (Statista, 2022b). Dịch bệnh Covid-19 và sự gia tăng không ngừng của số lượng người truy cập và sử dụng mạng Internet (71,74 triệu người năm 2021, Statista (2021)) thúc đẩy sự tăng trưởng cả về quy mô và chất lượng của dịch vụ Mobile Banking. Tuy nhiên, trong quá trình sử dụng hệ thống giao dịch Mobile Banking của các ngân hàng, khách hàng vẫn gặp phải vấn đề về công nghệ (như tốc độ chậm, giao dịch sai sót, lỗi hệ thống) và phi công nghệ (như thu phí dịch vụ, phản hồi chậm, thủ tục rắc rối) (Le, 2021). Bên cạnh đó, trước xu hướng gia tăng của các loại tội phạm trên môi trường mạng với nhiều thủ đoạn ngày càng tinh vi, phức tạp người dùng lại càng thận trọng hơn và chưa thật sự tin tưởng các dịch vụ Mobile Banking. Một số nghiên cứu chấp nhận dịch vụ Mobile Banking đã chỉ ra rằng, rủi ro cảm nhận là một trong những nhân tố chính, là lí do khiến mọi người từ chối hoặc miễn cưỡng sử dụng dịch vụ Mobile Banking (Dasgupta và cộng sự, 2021). Nói cách khác, rủi ro cảm nhận ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Mobile Banking của khách hàng.
Đã có một số nghiên cứu thử nghiệm mô hình ảnh hưởng của rủi ro cảm nhận đến ý định sử dụng dịch vụ như ngân hàng trực tuyến (Reepu và Rakhi Arora, 2022), dịch vụ thanh toán ngang hàng (Daniel Belanche và cộng sự, 2022)... nhưng vẫn còn khoảng trống nghiên cứu về số lượng mẫu quan sát, chưa nghiên cứu nhân tố cảm nhận tính hữu ích về ứng dụng Mobile Banking - được cho là có ảnh hưởng nhất định tới ý định sử dụng của người dùng (Park và cộng sự, 2014). Tại Việt Nam hiện nay, những nghiên cứu liên quan tới các dịch vụ ngân hàng mới như tiền di động (Mobile-Money) (Nguyễn Thường Lạng và cộng sự, 2021), ngân hàng thông minh (Smart Banking) (Hà Nam Khánh Giao và cộng sự, 2020)... chủ yếu các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng và chưa có nghiên cứu nào tập trung phân tích cụ thể về rủi ro cảm nhận và tác động của chúng đến cảm nhận tính hữu ích và ý định sử dụng Mobile Banking.
2. Các giả thuyết và mô hình nghiên cứu
2.1. Rủi ro riêng tư
Vấn đề riêng tư, bảo mật đang trở thành một vấn đề quan trọng trong việc sử dụng các dịch vụ ngân hàng trực tuyến. Thông tin cá nhân của những người sử dụng ngân hàng trực tuyến rất có giá trị đối với các doanh nghiệp trực tuyến. Do đó rất dễ gây ra những tổn thất như trộm cắp thông tin, dữ liệu trong quá trình chuyển giao và thông tin cá nhân người dùng bị truy cập trái phép (Hammouri và cộng sự, 2021; Safari và Soleimani, 2020).
Từ những lập luận trên, nhóm tác giả đề xuất giả thuyết về nhân tố này như sau:
H1a: Rủi ro riêng tư có tác động ngược chiều (-) đến ý định sử dụng
2.2. Rủi ro tài chính
Theo nghiên cứu của Littler và Melanthiou (2006), rủi ro tài chính được xác định là những tổn thất tiềm năng do những thiếu sót trong hệ thống vận hành của ngân hàng hoặc chiếm dụng vốn thông qua truy cập bất hợp pháp từ bên ngoài. Trong quá trình sử dụng, nếu phát sinh những sự cố giao dịch như vậy, người dùng thường sẽ gặp nhiều khó khăn để yêu cầu bồi thường thiệt hại.
Từ những lập luận trên, nhóm tác giả đề xuất giả thuyết về nhân tố này như sau:
H1b: Rủi ro tài chính có tác động ngược chiều (-) đến ý định sử dụng
2.3. Rủi ro tâm lí
Tâm lí cũng là một trong những lí do ảnh hưởng đến quyết định của người tiêu dùng. Đặc biệt, với dịch vụ Mobile Banking cần độ bảo mật cao. Ortiz và cộng sự (2018) cho rằng, rủi ro tâm lí đề cập đến khả năng người dùng sẽ trải qua những cảm xúc tiêu cực như sợ hãi, lo lắng khi sử dụng dịch vụ liên quan đến các vấn đề bảo mật. Hoặc do dịch vụ không đáp ứng được yêu cầu của người dùng.
Từ những lập luận trên, nhóm tác giả đề xuất giả thuyết về nhân tố này như sau:
H1c: Rủi ro tâm lí có tác động ngược chiều (-) đến ý định sử dụng
2.4. Rủi ro thời gian
Theo Yang và cộng sự (2015), rủi ro về thời gian, nghĩa là sự bất tiện và mất thời gian do chậm trễ trong việc nhận thanh toán hoặc chuyển tiền có liên quan tiêu cực đến các giao dịch thanh toán di động. Điều này cũng xảy ra khi khách hàng phải học cách sử dụng các dịch vụ của ngân hàng di động. Các trang web không được tổ chức có thể tạo ra sự nhầm lẫn và khiến người dùng không hài lòng, đặc biệt là sự chậm trễ khi truy cập các dịch vụ ngân hàng trực tuyến (Forsythe và Shi, 2003). Nếu dịch vụ mất nhiều thời gian để tìm hiểu hoặc sử dụng, người dùng sẽ xem xét dừng dùng dịch vụ này.
Từ những lập luận trên, nhóm tác giả đề xuất giả thuyết về nhân tố này như sau:
H1d: Rủi ro thời gian có tác động ngược chiều (-) đến ý định sử dụng
2.5. Rủi ro hoạt động
Rủi ro hoạt động là rủi ro gây ra tổn thất do các quy trình nội bộ quy định không đầy đủ hoặc có sai sót từ yếu tố con người; do các lỗi, sự cố của hệ thống; hoặc do các yếu tố bên ngoài gây tổn thất cho người dùng. Rủi ro hoạt động được xem là một yếu tố quan trọng có ảnh hưởng xấu đến ý định sử dụng Mobile Banking (Littler và Melanthiou, 2006). Từ những lập luận trên, nhóm đề xuất giả thuyết về nhân tố này như sau:
H1e: Rủi ro hoạt động có tác động ngược chiều (-) đến ý định sử dụng
2.6. Mối quan hệ giữa rủi ro cảm nhận và cảm nhận tính hữu ích
Một số nghiên cứu đã chỉ ra rằng, cần mở rộng thêm mô hình TAM với nhân tố rủi ro cảm nhận bởi vì khách hàng thường rất quan tâm và để ý đến vấn đề rủi ro phát sinh khi lựa chọn sử dụng một sản phẩm hoặc dịch vụ. Bên cạnh đó, nhận thức của các cá nhân về nhận thức rủi ro là một yếu tố quan trọng trong việc áp dụng công nghệ mới (Chen, 2013; Laforet và Li, 2005). Vì vậy, cần xây dựng niềm tin để giảm thiểu rủi ro cảm nhận (Zhou, 2012). Trong một số nghiên cứu của Im và cộng sự (2008) và Lee (2009) cho thấy, rủi ro cảm nhận làm giảm cảm nhận tính hữu ích và do đó, làm giảm ý định sử dụng.
Từ những lập luận trên, nhóm tác giả đề xuất các giả thuyết như sau:
H2a: Rủi ro riêng tư có tác động ngược chiều (-) đến cảm nhận tính hữu ích
H2b: Rủi ro tài chính có tác động ngược chiều (-) đến cảm nhận tính hữu ích
H2c: Rủi ro tâm lí có tác động ngược chiều (-) đến cảm nhận tính hữu ích
H2d: Rủi ro thời gian có tác động ngược chiều (-) đến cảm nhận tính hữu ích
H2e: Rủi ro hoạt động có tác động ngược chiều (-) đến cảm nhận tính hữu ích
2.7. Cảm nhận tính hữu ích
Theo nghiên cứu của Davis (1989), cảm nhận tính hữu ích được hiểu là mức độ mà một cá nhân tin rằng sử dụng công nghệ mới sẽ giúp cải thiện hiệu quả công việc. Tính hữu ích của dịch vụ được thể hiện qua việc giúp khách hàng tiết kiệm được thời gian, chi phí và tiếp cận dịch vụ đa dạng (Davis, 1989; Pavlou, 2003; Erkan và Evans, 2016). Trong mô hình TAM, tính hữu ích được xác định là nhân tố ảnh hưởng trực tiếp tới ý định sử dụng các sản phẩm về công nghệ bao gồm ứng dụng di động (Park và cộng sự, 2014).
Từ những lập luận trên, nhóm tác giả đề xuất giả thuyết về nhân tố này như sau:
H3: Cảm nhận tính hữu ích có tác động thuận chiều (+) đến ý định sử dụng
2.8. Mô hình nghiên cứu đề xuất (Hình 2)
Hình 2. Mô hình nghiên cứu đề xuất
.JPG)
3. Phương pháp nghiên cứu
3.1. Phương pháp thu thập số liệu
Nhóm tác giả thu thập số liệu thứ cấp từ các nghiên cứu, trang web, sách, báo cáo trong khoảng thời gian từ trước đến nay về ý định chấp nhận sử dụng dịch vụ Mobile Banking, đặc biệt là các nghiên cứu về rủi ro cảm nhận và cơ sở lí luận liên quan. Bên cạnh đó, thu thập số liệu sơ cấp từ hình thức phỏng vấn sâu và các phiếu điều tra khảo sát.
3.2. Phương pháp phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu thứ cấp: Nhóm tác giả phân tích, so sánh và tổng hợp dữ liệu để hoàn thiện cơ sở lí luận và nền tảng lí thuyết của rủi ro cảm nhận đến ý định sử dụng Mobile Banking. Từ các tài liệu về nghiên cứu liên quan được tổng hợp này, nhóm tác giả so sánh để tìm ra các biến và mô hình hợp lí nhất với nội dung nghiên cứu.
Phân tích dữ liệu sơ cấp: Nhóm tác giả tiến hành phân tích số liệu bằng phần mềm IBM SPSS Statistics 22.0, IBM SPSS AMOS 22.0 kết hợp với Microsoft Excel 2013. Các bước tiến hành cụ thể:
(1) Xử lí dữ liệu; (2) Mã hóa dữ liệu; (3) Thống kê đặc điểm của mẫu quan sát; (4) Kiểm định chất lượng, độ tin cậy của thang đo; (5) Phân tích nhân tố khám phá (EFA); (6) Phân tích nhân tố khẳng định (CFA); (7) Phân tích mô hình SEM.
4. Kết quả nghiên cứu
4.1. Mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng kĩ thuật khảo sát bằng bảng câu hỏi được thiết kế trên Google Form chia sẻ đường link trên các mạng xã hội như Facebook, Zalo... cùng với phương pháp phát phiếu điều tra khảo sát truyền thống. Sau khi làm sạch dựa trên một số vấn đề như phiếu khảo sát trùng lặp và/hoặc chưa hoàn thành đầy đủ câu trả lời, số phiếu hợp lệ là 512. Khảo sát phiếu trực tuyến (online) thu về 382 mẫu khảo sát hợp lệ, khảo sát phiếu trực tiếp được nhóm tác giả phát ở các quận, huyện trên địa bàn Thành phố Hà Nội, thu về 130 mẫu khảo sát hợp lệ. Nhóm tác giả sử dụng phần mềm IBM SPSS Statistics 22.0, IBM SPSS AMOS 22.0 kết hợp với Microsoft Excel 2013. (Bảng 1)
Bảng 1: Đặc điểm của mẫu nghiên cứu
.JPG)
Nguồn: Tính toán của nhóm nghiên cứu từ dữ liệu sơ cấp
4.2. Kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Sau khi kiểm định Cronbach’s Alpha, tất cả các biến trong mô hình đều lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3. Tất cả 27 biến quan sát của 07 nhóm nhân tố đều thỏa mãn yêu cầu khi thực hiện kiểm định độ tin cậy dữ liệu thu thập có độ chính xác, độ tin cậy cao. Do đó, thang đo phù hợp để thực hiện bước phân tích tiếp theo. (Bảng 2)
Bảng 2: Kết quả phân tích hệ số Cronbach’s Alpha
.JPG)
Nguồn: Tính toán của nhóm nghiên cứu từ dữ liệu sơ cấp
4.3. Phân tích EFA
Kết quả Cronbach’s Alpha cho thấy 27 biến quan sát của 07 nhóm nhân tố đều đủ yêu cầu về độ tin cậy. Vì vậy, 27 biến quan sát này được tiếp tục đánh giá bằng EFA.
Bảng 3: Kết quả phân tích EFA
.JPG)
Nguồn: Tính toán của nhóm nghiên cứu từ dữ liệu sơ cấp
Phân tích EFA cho thấy, dữ liệu dùng phân tích nhân tố là thích hợp và giữa các biến có tương quan và thỏa mãn điều kiện để thực hiện phân tích EFA (KMO = 0,851; kiểm định Bartlett’s có mức ý nghĩa (Sig. = 0,000), phương sai trích là 74,687% (Bảng 3). Vì vậy, phân tích EFA là phù hợp, các khái niệm nghiên cứu đạt giá trị hội tụ. Hệ số tải nhân tố của các biến đo lường đều lớn hơn 0,5 và có ý nghĩa thực tiễn trong Bảng 4. Như vậy, sau khi phân tích EFA cho thấy, các thang đo được lựa chọn cho các nhân tố trong mô hình đảm bảo yêu cầu, các biến đều có tính hội tụ, phù hợp để sử dụng phân tích trong các phần tiếp theo.
Bảng 4: Ma trận tương quan đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo
.JPG)
Nguồn: Nhóm tác giả xử lí số liệu trên AMOS 22.0
4.4. Phân tích CFA
Kiểm định CFA tổng thể các thang đo cho thấy, các chỉ số mô hình phù hợp: Chi-square/df = 2,744; GFI = 0,896; CFI = 0,939; TLI = 0,93; RMSEA= 0,058; PCLOSE=0,02 nên mô hình này đáp ứng tốt với dữ liệu đã thu thập. Bảng 4 trình bày độ tin cậy tổng hợp (CR) dao động từ 0,856 đến 0,899; do đó, các thang đo đều đạt độ tin cậy (Hair và cộng sự, 2009). Phương sai trích trung bình (AVE) dao động từ 0,588 đến 0,718 cho thấy các biến quan sát các thang đo đều đạt được giá trị hội tụ (Hair và cộng sự, 2009). Ngoài ra, giá trị Maximum Shared Variance đều nhỏ hơn AVE và giá trị căn bậc hai của một biến lớn hơn tương quan giữa biến đó với cả biến khác trong mô hình, chứng tỏ tính phân biệt được đảm bảo.
4.5. Phân tích mô hình SEM Kết quả kiểm định mô hình nghiên cứu với Chi-square/df = 2,289 < 3, GFI = 0,910; CFI = 0,953; TLI = 0,945 > 0,9 (Hair và cộng sự, 2009; Hu và Bentler, 1999); RMSEA = 0,05 < 0,08 (Hair và cộng sự, 2009), mô hình phù hợp với dữ liệu nghiên cứu. (Hình 3)
Hình 3: Kết quả phân tích mô hình SEM
.JPG)
Nguồn: Tính toán của nhóm nghiên cứu từ dữ liệu sơ cấp
4.6. Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Thông qua mô hình SEM, thực hiện kiểm định các giả thuyết được kết quả thể hiện tại Bảng 5.
Bảng 5: Tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết
.JPG)
Nguồn: Tính toán của nhóm nghiên cứu từ dữ liệu sơ cấp
Như vậy, các giả thuyết đưa ra đều được chấp nhận với p-value < 0,05. Kết quả kiểm định các giả thuyết trên là cơ sở để từ đó đưa ra nhận xét, kết luận và khuyến nghị giải pháp để tăng ý định sử dụng dịch vụ Mobile Banking.
5. Thảo luận kết quả nghiên cứu và khuyến nghị
5.1. Thảo luận kết quả nghiên cứu
Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng Rủi ro cảm nhận có tác động ngược chiều đến Ý định sử dụng. Có thể nói, kết quả này tương tự những nghiên cứu trước đây. Tuy nhiên, việc thêm nhân tố Rủi ro hoạt động thay cho rủi ro xã hội nhằm phù hợp thực tiễn Việt Nam, đặc biệt là khi dịch vụ trực tuyến này thỉnh thoảng phải bảo trì, gây nên sự bất tiện; bên cạnh đó, mức độ phổ biến của Mobile Banking ngày nay cũng như nhận thức về dịch vụ này đã tăng lên sau quãng thời gian xảy ra dịch bệnh Covid-19. Sức ảnh hưởng của từng nhân tố Rủi ro cảm nhận lên Ý định sử dụng cũng khác nhau. Theo đó, các nhân tố tương quan nghịch biến với Ý định sử dụng theo mức độ giảm dần như sau: (1) Rủi ro riêng tư, (2) Rủi ro tài chính, (3) Rủi ro thời gian, (4) Rủi ro tâm lí, (5) Rủi ro hoạt động.
Theo đó, nhân tố Rủi ro riêng tư có tác động lớn nhất đến Ý định sử dụng, cụ thể khi Rủi ro riêng tư tăng 1 đơn vị thì Ý định sử dụng giảm 0,214 đơn vị. Lí do đưa ra bởi người dùng vẫn còn lo lắng về việc bảo mật thông tin cá nhân của các dịch vụ trực tuyến (đặc biệt là dịch vụ thanh toán trực tuyến như Mobile Banking); bên cạnh đó, hiện nay vẫn tồn tại một số thông tin xấu trên Internet như ngân hàng thương mại bị hacker tấn công, đe dọa bán dữ liệu khách hàng... Tổng quan tất cả điều này đã tạo nên tâm lí lo lắng về quyền riêng tư của khách hàng. Nhân tố có tác động lớn thứ hai đến Ý định sử dụng là Rủi ro tài chính, khi Rủi ro tài chính tăng 1 đơn vị thì Ý định sử dụng giảm 0,193 đơn vị. Kết quả này tương tự như các nghiên cứu trước đây đã đề cập (Rủi ro tài chính có tác động khá lớn đến Ý định sử dụng). Nguyên nhân đưa ra là do khách hàng còn thấy rằng Mobile Banking dễ gặp các sự cố về tài chính hơn dịch vụ ngân hàng truyền thống, như: Bị hack tiền, thao tác lỗi dẫn đến mất tiền... Ngoài ra, các nhân tố Rủi ro thời gian với mức tác động -0,141; Rủi ro tâm lí với mức tác động -0,134, cũng tác động đáng kể đến Ý định sử dụng. Nhân tố Rủi ro hoạt động có tác động thấp nhất đến Ý định sử dụng, cụ thể, khi Rủi ro hoạt động tăng 1 đơn vị thì Ý định sử dụng giảm 0,128 đơn vị. Nhóm tác giả đã đưa ra 02 nguyên nhân chính để giải thích điều này. Thứ nhất về phía cầu, người dùng cho rằng, Rủi ro hoạt động không ảnh hưởng quá nhiều đến quyết định sử dụng Mobile Banking của họ bởi xác suất nó gây ra những thiệt hại nghiêm trọng như Rủi ro riêng tư, Rủi ro tài chính là thấp hơn. Thứ hai về phía cung, các ngân hàng thương mại tăng cường áp dụng chuẩn Basel II, một số ngân hàng đã hoàn thành ba trụ cột quan trọng của Basel II. Điều này cho thấy, các ngân hàng thương mại đã có bước đầu đáp ứng các yêu cầu về quản trị điều hành, quản trị rủi ro và quản lí vốn theo chuẩn mực quốc tế. Chính vì vậy, quản trị rủi ro hoạt động đã được tăng cường và hoàn thiện hơn. Bên cạnh đó, những thông tin về nền tảng quản trị rủi ro hoạt động này còn góp phần nâng cao mức độ tin dùng của người dân. Kết quả nghiên cứu cũng đã chỉ ra mối quan hệ giữa Cảm nhận tính hữu ích, Rủi ro cảm nhận và Ý định sử dụng. Theo kết quả của nghiên cứu này, các nhân tố Rủi ro cảm nhận này đều có tương quan nghịch biến với Cảm nhận tính hữu ích. Và nhân tố có tác động lớn nhất đến Cảm nhận tính hữu ích vẫn là Rủi ro riêng tư. Có thể thấy rằng, Rủi ro riêng tư tăng 1 đơn vị thì Cảm nhận tính hữu ích giảm 0,338 đơn vị. Điều này nhấn mạnh rằng, Rủi ro riêng tư đã làm giảm thiểu đáng kể đến Cảm nhận tính hữu ích dịch vụ Mobile Banking của người dùng. Tiếp đó là Rủi ro hoạt động với mức tác động đến Cảm nhận tính hữu ích là -0,323. Có thể thấy, như đã phân tích ở trên, nhân tố Rủi ro hoạt động không quá quan trọng đối với Ý định sử dụng Mobile Banking, nhưng qua phân tích này thấy được Rủi ro hoạt động tác động khá lớn đến Cảm nhận tính hữu ích. Điều này cho thấy, mặc dù Rủi ro hoạt động không ảnh hưởng quá nhiều đến Ý định hành vi, nhưng nó có mức tác động lớn, cụ thể là giảm nhận thức tính hữu ích của dịch vụ này. Điều này là hoàn toàn phù hợp với thực tế và cảm nhận của người dùng. Ngoài ra, các nhân tố: Rủi ro tài chính với mức tác động -0,293; Rủi ro thời gian với mức tác động -0,265, cũng tác động đáng kể đến Cảm nhận tính hữu ích. Nhân tố Rủi ro tâm lí có tác động thấp nhất đến Cảm nhận tính hữu ích, cụ thể khi Rủi ro tâm lí tăng 1 đơn vị thì Cảm nhận tính hữu ích giảm 0,242 đơn vị.
Kết quả nghiên cứu cũng đã chứng minh được ảnh hưởng đồng biến của Cảm nhận tính hữu ích lên Ý định sử dụng. Cụ thể, khi Cảm nhận tính hữu ích tăng 1 đơn vị thì Ý định sử dụng tăng 0,422 đơn vị. Điều này một lần nữa chứng minh, người dân sẽ sử dụng dịch vụ thanh toán trực tuyến nếu họ nhận thấy tính hữu ích của công nghệ đó.
5.2. Một số khuyến nghị
Dựa trên các kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu và phân tích tác động, nhóm tác giả nhận thấy rủi ro cảm nhận gây cản trở đến ý định sử dụng dịch vụ Mobile Banking. Vì vậy, nhóm đề xuất một số giải pháp nhằm thu hút người dùng sử dụng dịch vụ Mobile Banking như sau:
5.2.1. Đối với ngân hàng thương mại
Đẩy mạnh nhận thức tính hữu ích của dịch vụ đến với người dùng.
Ngân hàng nên thuyết phục và chứng minh với người dùng về sự hữu ích mà Mobile Banking mang lại. Cần phổ biến và nhấn mạnh rằng giao dịch qua Mobile Banking rất nhanh chóng, không phải mất thời gian đến ngân hàng, người dùng có thể thực hiện các giao dịch 24/24h, sử dụng dễ dàng hơn so với giao dịch tại quầy, đặc biệt giúp người dùng tiết kiệm chi phí hơn so với hình thức thông thường. Chủ động lắng nghe ý kiến, đóng góp phản hồi của khách hàng, từ đó có thể khắc phục hạn chế của dịch vụ cũng như bổ sung thêm các tính năng hữu ích, thiết thực được đóng góp từ phía khách hàng.
Giảm thiểu rủi ro cảm nhận
Thứ nhất, đầu tư hoàn thiện và áp dụng công nghệ, với các ứng dụng kĩ thuật số hiện đại, bảo mật thông tin khách hàng, đảm bảo an toàn khi giao dịch trực tuyến, đảm bảo không xảy ra những trường hợp gây thất thoát tiền của người dùng do hệ thống ngân hàng bị xâm nhập trái phép. Cải thiện tốc độ xử lí đối với các giao dịch thông qua mở rộng băng thông, đường truyền Internet, tránh các giao dịch bị “treo”, “chậm” do tốc độ mạng di động.
Thứ hai, ngân hàng cần cam kết chịu trách nhiệm và thực hiện đúng cam kết khi có rủi ro xảy ra, để đảm bảo khách hàng có thể hoàn toàn yên tâm khi sử dụng dịch vụ.
Đồng thời, ngân hàng cần cung cấp kiến thức và thông tin cho khách hàng để khách hàng có thể đánh giá và ý thức được những mối nguy hiểm khi sử dụng ngân hàng điện tử; luôn khuyến cáo, cảnh báo, hướng dẫn khách hàng nhận thức được những rủi ro, các mối đe dọa, lừa đảo tinh vi của các đối tượng xấu.
Thứ ba, thiết kế các ứng dụng dịch vụ ngân hàng số với giao diện thân thiện, dễ nhìn, dễ hiểu, ít bước truy cập, với những hướng dẫn mang tính nghe, nhìn rất cao sẽ khiến khách hàng cảm thấy việc thực hiện các thao tác giao dịch trở nên dễ dàng hơn, đỡ mất thời gian trong việc học cách sử dụng dịch vụ.
Thứ tư, thường xuyên tham gia các hoạt động vì cộng đồng, tài trợ các chương trình, để thông qua đó đưa hình ảnh ngân hàng đến với người dùng một cách thân thiện và gần gũi nhất, tạo được sự tin tưởng, an tâm khi sử dụng dịch vụ Mobile Banking của ngân hàng.
Thứ năm, quản lí chặt chẽ, thiết lập hệ thống phân quyền hợp lí đối với nhân viên nội bộ. Cần xác định rõ trách nhiệm và nhiệm vụ của từng bộ phận, từng cá nhân để có thể vận hành hệ thống ngân hàng điện tử hoạt động một cách trôi chảy, hạn chế những nhầm lẫn do lỗi nghiệp vụ, tác nghiệp của nhân viên.
5.2.2. Đối với khách hàng
Khách hàng nên tuân thủ một số lưu ý sau đây để tự bảo vệ mình: Định kì thay đổi tên truy cập, mật khẩu. Các thông tin đăng nhập nên mang tính bảo mật cao, khó đoán biết, số lượng kí tự mật khẩu không quá ngắn. Không sử dụng mạng wifi công cộng không mang tính an toàn cao để thực hiện truy cập tài khoản Mobile Banking và giao dịch. Cảnh giác các tệp tin lạ được gửi đến hòm thư điện tử, tài khoản mạng xã hội để tránh bị tin tặc kiểm soát thông tin trên điện thoại cá nhân.
5.2.3. Đối với Ngân hàng Nhà nước Việt Nam và cơ quan quản lí
Ngân hàng Nhà nước Việt Nam tiếp tục thực hiện đồng bộ các giải pháp khả thi để mở rộng thanh toán không dùng tiền mặt, thanh toán qua các ứng dụng trực tuyến, bởi đây tiếp tục sẽ là xu hướng thanh toán được đón nhận trong tương lai. Bên cạnh đó, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam nên đẩy mạnh các chương trình truyền thông, giáo dục tài chính nhằm nâng cao kiến thức, kĩ năng sử dụng các sản phẩm, dịch vụ số cho người dân. Đồng thời, tích cực tuyên truyền phổ biến lợi ích của ứng dụng, hướng dẫn người dân sử dụng dịch vụ Mobile Banking, cũng như tiếp cận với công nghệ thanh toán mới để từ đó thay đổi thói quen sử dụng tiền mặt trong đời sống xã hội, góp phần phát triển đất nước. Và cần đặc biệt tác động đến nhận thức của những người cao tuổi còn e ngại khi tiếp cận công nghệ mới, lo ngại về vấn đề an ninh, an toàn.
Chính phủ tiếp tục xây dựng, hoàn thiện hành lang pháp lí cho hoạt động Mobile Banking và đầu tư phát triển cơ sở hạ tầng công nghệ tiên tiến để giúp dịch vụ Mobile Banking có thể phát triển vững chắc và an toàn.
5.3. Hạn chế và định hướng nghiên cứu tiếp theo
Thứ nhất, phương pháp lấy mẫu của nhóm chủ yếu điều tra qua Internet và phỏng vấn online. Điều này làm giảm tính tổng quát và tính chính xác cho mẫu điều tra. Để khắc phục điều này, các nghiên cứu sau nên khảo sát trực tiếp với tỉ lệ lớn hơn.
Thứ hai, bài viết còn tồn tại về phạm vi địa lí, mẫu nghiên cứu mới chỉ tập trung trong các quận, huyện Thành phố Hà Nội chưa bao quát được người dân ở Việt Nam. Vì vậy, các nghiên cứu trong tương lai có thể xem xét mở rộng quy mô địa lí để gia tăng ý nghĩa nghiên cứu.
Thứ ba, nghiên cứu này không chứng minh được ảnh hưởng của giới tính tương tự như nghiên cứu của Tan và cộng sự (2014). Bên cạnh đó, độ tuổi, kinh nghiệm cũng là các biến điều tiết đáng chú ý, có thể ảnh hưởng đến ý định sử dụng. Đây có thể trở thành các điểm đáng bổ sung, phát triển trong các nghiên cứu tiếp theo.
Tài liệu tham khảo:
1. Dasgupta, S., Paul, R. and Fuloria, S. (2011), ‘Factors affecting behavioral intentions towards mobile banking usage: empirical evidence from India’, Romanian Journal of Marketing, 3 (1), pages 6-28.
2. Lee, Y-K., Park, J-H., Chung, N. and Blakeney, A. (2012) ‘A unified perspective on the factors influencing usage intention toward mobile financial services’, Journal of Business Research, Vol. 65, No. 11, pp.1590–1599, https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2011.02.044.
3. Ghotbi, A., & Gharechedaghi, N. (2012). ‘Banking, Challenges and Strategies in the Banking System of Iran’. Journal of Basic and Applied Scientific Research, 2(6), pages 5583-5594.
4. Ajzen, I. (1991), ‘The theory of planned behavior’. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50 (2), pages 179-211.
5. Davis, F.D., Bagozzi, R.P. and Warshaw, P.R. (1989), “User acceptance of computer technology: a comparison of two theoretical models”, Management Science, Vol. 35 No. 8, pages 982-1003.
6. Fishbein, M., & Ajzen, I. (ed., 1975), Belief, attitude, intention and behavior: An introduction to theory and research, Addison-Wesley, USA.
7. Taylor, S., & Todd, P. A. (1995), ‘Understanding information technology usage: a test of competing models’, Information Systems Research, 6 (2), pages 144-176.
8. Davis, F. D. (1985), ‘A technology acceptance model for empirically testing new end-user information systems: Theory and results’, Doctoral dissertation, Massachusetts Institute of Technology, USA.
9. Venkatesh, V., & Davis, F. D. (2000), ‘A theoretical extension of the technology acceptance model: Four longitudinal field studies’, Management science, 46 (2), pages 186-204.
10. Venkatesh, V. and Bala, H. (2008), ‘Technology acceptance model 3 and a research agenda on interventions’, Decision Sciences, 39 (2), pages 273-315.
11. Taylor, J.W. (1974), ‘The role of risk in consumer behavior’, Journal of Marketing, 38 (2), pages 54-60.
12. Chen, C. (2013), ‘Perceived risk, usage frequency of mobile banking services’, Managing Service Quality, 23 (5), pages 410-436, DOI:10.1108/MSQ-10-2012-0137.
13. Laforet, S. and Li, X. (2005), ‘Consumers’ attitudes towards online and mobile banking in China’, International Journal of Bank Marketing, 23 (5), pages 362–380, DOI:10.1108/02652320510629250.
14. Lee, M-C. (2009), ‘Factors influencing the adoption of internet banking: an integration of TAM and TPB with perceived risk and perceived benefit’, Electronic Commerce Research and Applications, 8 (3), pages 130-141, DOI:10.1016/j.elerap.2008.11.006.
15. Martins, C., Oliveira, T. and Popovič, A. (2014), ‘Understanding the Internet banking adoption: A unified theory of acceptance and use of technology and perceived risk application’, International Journal of Information Management, 34 (1), pages 1-13.
16. Bauer, R.A. (1960), ‘Consumer Behavior as Risk Taking’, in Dynamic Marketing for a Changing World, R. S. Hancock. (Eds.), American Marketing Association, Chicago, pages 389-398.
17. Hammouri, Q. M., Abu-Shanab, E. A., & Nusairat, N. M. (2021), ‘Attitudes Toward Implementing
E-Government in Health Insurance Administration’, International Journal of Electronic Government Research (IJEGR), 17 (2), pages 1-18.
18. Safari, S., & Soleimani, R. (2020), ‘E-banking Operational Risk Man-agement Analysis by Self Assessment Approach (A Case Study: a State Bank)’, Commercial Strategies, 9 (47), pages 309-320.
19. Littler, D. and Melanthiou, D. (2006), ‘Consumer perceptions of risk and uncertainty and the implications for behaviour towards innovative retail services: the case of internet banking’, Journal of Retailing and Consumer Services, 13 (6), pages 431-443.
20. Yang, A.S. (2015), ‘Exploring adoption difficulties in mobile banking services’, Canadian Journal of Administrative Sciences, 13(4), pages 136-149.
21. Forsythe, S.M. and Shi, B. (2003), ‘Consumer patronage and risk perceptions in Internet shopping’, Journal of Business Research, 56 (11), pages 867-875.
22. Featherman, Mauricio S., and Paul A. Pavlou. (2003), ‘Predicting e-services adoption: a perceived risk facets perspective’, International journal of human-computer studies, 59 (4), pages 451-474.
23. Zhou, T. (2012), ‘Examining mobile banking user adoption from the perspectives of trust and flow experience’, Inf. Technol. Manag., 13 (1), pages 27-37.
24. Im, I., Kim, Y. and Han, H-J. (2008), ‘The effects of perceived risk and technology type on users’ acceptance of technologies’, Information & Management, 45 (1), pages 1-9, DOI:10.1016/j.im.2007.03.005.
25. Thakur, R. and Srivastava, M. (2013), ‘Customer Usage Intention of Mobile Commerce in India: An Empirical Study’, Journal of Indian Business Research, 5 (1), pages 52-72, DOI:10.1108/17554191311303385.
26. Akturan, U. and Tezcan, N. (2012), ‘Mobile banking adoption of the youth market: perceptions and intentions’, Marketing Intelligence & Planning, 30 (4), pages 444-459, DOI:10.1108/02634501211231928.
27. Al-Somali, S.A., Gholami, R. and Clegg, B. (2009), ‘An investigation into the acceptance of online banking in Saudi Arabia’, Technovation, 29, pages 130–141, DOI:10.1016/ j.technovation.2008.07.004.
28. Nasri, W. and Charfeddine, L. (2012), ‘Factors affecting the adoption of internet banking in Tunisia: an integration theory of acceptance model and theory of planned behavior’, The Journal of High Technology Management Research, 23 (1), pages 1-14, DOI:10.1016/ j.hitech.2012.03.001.
29. Al-Haderi, S. (2012), ‘A Framework to Study Factors Influencing the Acceptance of Information Technology in Yemen Government’, Doctoral Thesis, Universiti Utara Malaysia, Malaysia.
30. Rogers, E. M. (1995). Diffusion of Innovations: Modifications of a model for telecommunications. In Die diffusion von innovationen in der telekommunikation (pages 25-38). Springer. DOI:10.1007/978-3- 642-79868-9_2.
31. Hair, Joseph F. Jr., Anderson, Rolph E., Tatham, Ronald L. & Black, William C. (1998), ‘Multivariate data analysis’, 5th edition, Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ.
32. Arora & Kaur, S. (2018), ‘Perceived risk dimensions & its impact on intention to use E-banking services: A conceptual study’, Journal of Commerce and Accounting Research, 7 (2), pages 19-27.
33. Tan, M. and Teo, T.S.H. (2000), “Factors Influencing the Adoption of Internet Banking”, Journal of the Association for Information Systems, Vol. 1 No. 1, pages 1-44.
34. Ngô Đức Chiến (2022), Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Mobile Banking của khách hàng tại các ngân hàng thương mại trên địa bàn thành phố Đà Nẵng, Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Thái Nguyên, 17(2022), trang 208-217.
35. Nguyễn Thường Lạng, Ảnh hưởng rủi ro cảm nhận và niềm tin đến ý định sử dụng tiền di động (Mobile - Money) của người tiêu dùng Hà Nội, Tạp chí Kinh tế và Dự báo số 18, tháng 6 năm 2021.
36. Hà Nam Khánh Giao, Trần Kim Châu, Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Smart Banking tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam - Chi nhánh Bắc Sài Gòn (BIDV BSG), Tạp chí Khoa học và Đào tạo Ngân hàng số 220 - Tháng 9/2020.
Nguyễn Đăng Hải Yến, Nguyễn Hồng Hạnh, Lê Thị Thúy An, Vũ Hồng Diệu
Đại học Kinh tế Quốc dân