Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến sử dụng dịch vụ ngân hàng số

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến sử dụng dịch vụ ngân hàng số hay nhất năm 2026 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài Luận Văn: Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín – Chi nhánh Sài Gòn dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

4.1. Kết quả Nghiên cứu

4.1.1. Thống kê mô tả

Bảng 4. 1 Thống kê mẫu theo đối tượng khảo sát

Thực hiện khảo sát 220 khách hàng hiện hữu đã và đang sử dụng Dịch vụ ngân hàng số Sacombank Pay, kết quả khảo sát thu về 203 phiếu hợp lệ để làm dữ liệu cho mô hình nghiên cứu. Qua thực hiện công tác thống kê thu được tần số và tỷ lệ của các biến như sau:

Giới tính: Có sự chênh lệch nhưng không đáng kể. Trong đó, Nam là 58% và Nữ là 42%;

Độ tuổi: Nhóm có độ tuổi < 24 và từ 24 – 39 chiếm đa số, có tỉ lệ lần lượt là 52% và 32%. Cho thấy Khách hàng giao dịch chủ yếu là khách hàng trẻ;

Trình độ học vấn: Tỉ lệ KHCN có trình độ Cao đẳng, Đại Học chiếm tỉ lệ cao cụ thể là 68% cho thấy KHCN có trình độ cao;

Nghề nghiệp: Khu vực Quận 1 chủ yếu là công ty nên chiếm tỷ lệ cao nhất với 38% là Nhân viên văn phòng, còn lại hai nhóm khách hàng Kinh doanh, mua bán và Học sinh, sinh viên lần lượt chiếm tỉ lệ 25% và 22%;

Thu nhập: Nhóm khách hàng có thu nhập dưới 10 triệu đồng chiếm 47% khảo sát, tuy nhiên nhóm khách hàng có thu nhập từ 10-30 triệu đồng chiếm tỉ lệ khá cao 35%.

4.1.2. Kết quả nghiên cứu Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến sử dụng dịch vụ ngân hàng số.

4.1.2.1. Kiểm tra độ tin cậy của thang đo –Cronbach’s Alpha

Độ tin cậy là mức độ mà phép đo có thể tránh được các sai số ngẫu nhiên, liên quan đến tính chính xác, nhất quán của kết quả. Phương pháp kiểm tra độ tin cậy nhằm thực hiện đánh giá lại độ tin cậy của thang đo trong từng nhân tố, hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng làm tiêu chuẩn để loại bỏ các biến rác. Các biến có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item -Total Correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại cùng với điều kiện hệ số Cronbach’s Alpha phải lớn hơn 0.6 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).

Hệ số tin cậy của tất cả các nhân tố > 0 cho thấy thang đo các nhân tố rất tốt. Hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) của biến CP4 < 0.3 nên tác giả sẽ loại biến CP4 để tiến hành bước kiểm định nhân tố khám phá EFA.

Bảng 4. 2 Kết quả kiểm định độ tin cậy các thang đo

4.1.2.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo qua hệ số tin cậy Cronbach Alpha, tiếp tục thực hiện phân tích nhân tố khám phá. Phương pháp rút trích được chọn để phân tích nhân tố là phương pháp principal components với phép quay promax.

Kết quả phân tích nhân tố khám phá đối với các nhân tố độc lập. Các biến quan sát đã qua kiểm tra độ tin cậy đưa vào phân tích nhân tố gồm 32 biến của 9 thang đo đã cho kết quả như sau:

Bảng 4. 3 Kiểm định Bartlett đối với các yếu tố tác động

Kết quả Bảng 4.4 Phân tích kết quả cho thấy:

Hệ số KMO = 0,890 > 0,5 nên phân tích nhân tố là phù hợp.
Giá trị Sig kiểm định Bartlett’s = 0.000% chứng tỏ các biến có tương quan với nhau trong tổng thể.

Bảng 4. 4 Kết quả phân tích phương sai trích Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến sử dụng dịch vụ ngân hàng số.

Kết quả bảng 4.4 cho thấy quá trình phân tích nhân tố khám phá đã trích được 9 nhân tố có giá trị riêng ban đầu lớn hơn 1, đáp ứng tiêu chuẩn của Kaiser (1960) về việc lựa chọn các nhân tố có ý nghĩa thống kê. Các nhân tố này phản ánh cấu trúc tiềm ẩn của tập biến quan sát và đại diện cho những nhóm yếu tố có mức tương quan cao với nhau.

Tổng phương sai trích đạt 75,398%, vượt ngưỡng 50%, cho thấy chín nhân tố được rút trích đã giải thích được phần lớn biến thiên của bộ dữ liệu gốc. Điều này chứng tỏ mô hình EFA có khả năng tóm lược tốt thông tin, giúp giảm số lượng biến quan sát mà vẫn giữ được giá trị thông tin cốt lõi.

Bên cạnh đó, giá trị phương sai tích lũy cao cho thấy mức độ giải thích của các nhân tố là đáng tin cậy, đồng thời phản ánh tính đại diện và độ phù hợp của các thang đo trong mô hình nghiên cứu. Như vậy, kết quả phân tích khẳng định dữ liệu hoàn toàn thích hợp để sử dụng cho các bước kiểm định kế tiếp.

Bảng 4. 5 Kết quả EFA với nhân tố tác động

Kết quả EFA với nhân tố tác động cho thấy sau khi thực hiện phép quay Promax, các biến quan sát được phân vào 9 nhân tố, phù hợp với kết quả phương sai trích ở bảng trước. Tất cả các hệ số tải nhân tố đều có giá trị lớn hơn 0,6, vượt ngưỡng chấp nhận theo khuyến nghị của Hair và cộng sự (2010), cho thấy các biến quan sát đều có mối liên hệ chặt chẽ với nhân tố mà chúng đại diện:

HI1 – HI4 có hệ số tải dao động từ 0.832 đến 0.946 phản ánh tính nhất quán cao và khả năng đo lường tốt của thang đo này.
TN1 – TN5 có hệ số tải từ 716 đến 0.862 cho thấy các biến trong nhóm có mối tương quan nội tại mạnh.
DSD1 – DSD5 có hệ số tải từ 0.611 đến 0.961, đạt yêu cầu về độ tin cậy và tính đại diện.
HL1 – HL4 có hệ số tải từ 748 đến 0.864 thể hiện sự liên kết cao giữa các biến trong cùng thang đo và đảm bảo giá trị hội tụ tốt.
TTSD1 – TTSD3 có hệ số tải từ 0.829 đến 0.916 cho thấy các biến này cùng phản ánh một đặc điểm chung và đạt độ tin cậy đo lường cao.
CN1 – CN3 hệ số từ 806 đến 0.857 cho thấy mối quan hệ ổn định và mạnh mẽ giữa các biến quan sát.
CP1 – CP3 hệ số tải từ 0.796 đến 0.845 thể hiện khả năng đo lường khái niệm tiềm ẩn một cách nhất quán.
XH1 – XH3 hệ số tải cao từ 0.861 đến 0.878 phản ánh sự phù hợp rất tốt giữa các biến trong cùng thang đo.
RR1 – RR2 với hệ số tải đạt 0.866 và 0.875 cho thấy thang đo này có tính nhất quán nội tại cao dù chỉ gồm hai biến quan sát. Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến sử dụng dịch vụ ngân hàng số.

Điều này khẳng định sự phân tách rõ ràng giữa các nhóm biến và không có hiện tượng giao thoa giữa các nhân tố. Như vậy kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA là phù hợp, thang đo tiếp tục được sử dụng bước khẳng định nhân tố khám phá CFA.

4.1.2.3. Kiểm định CFA

Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) cho thấy mô hình đo lường đạt được được độ tương thích với dữ liệu. Khẳng định các chỉ số phân tích đều nằm trong mức tốt:

Bảng 4. 6 Các chỉ số phân tích nhân tố khẳng định

Kết quả phân tích CFA cho thấy chỉ số CMIN/DF = 1.368 nhỏ hơn 2, TLI = 0.952 lớn hơn 0.9, CFI = 0.958 lớn hơn 0.9, GFI = 0,855 nhỏ hơn 0.9 tuy nhiên tiệm cận với 0.9 do đó chấp nhận được (Doll và cộng sự, 1994), chỉ số RMSEA = 0.043 nhỏ hơn 0.08. Tất cả các trọng số chuẩn hóa đều lớn hơn 0.5. Như vậy các biến quan sát đều có ý nghĩa trong CFA.

Bảng 4. 7 Bảng trọng số hồi quy chuẩn hóa

Bảng 4.7 trình bày các trọng số hồi quy chuẩn hóa giữa các biến quan sát và các nhân tố ẩn tương ứng trong mô hình SEM. Các trọng số này phản ánh mức độ đóng góp của từng biến quan sát vào việc đo lường khái niệm tiềm ẩn.

Theo Hair et al. (2010), giá trị trọng số hồi quy chuẩn hóa đạt ≥ 0.5 được xem là chấp nhận được, và ≥ 0.7 thể hiện mức độ hội tụ tốt. Dưới đây là phân tích cụ thể cho từng nhóm nhân tố:

Nhân tố HI: Các biến quan sát HI1 đến HI4 có trọng số dao động từ 807 đến 0.847, cho thấy tất cả đều đạt chuẩn và phản ánh tốt nhân tố ẩn. Biến HI2 có trọng số cao nhất (0.847), chứng tỏ đây là chỉ báo mạnh nhất cho nhân tố HI.
Nhân tố TN: Bao gồm 5 biến quan sát TN1–TN5, với hệ số từ 586 đến 0.867. Trong đó: TN2 có trọng số cao nhất (0.867), thể hiện đây là biến quan sát tiêu biểu nhất. TN5 có giá trị thấp nhất (0.586), tuy vẫn đạt ngưỡng tối thiểu nhưng cần được cân nhắc trong phân tích độ tin cậy tổng thể.
Nhân tố DSD: Tất cả 5 biến (DSD1 – DSD5) có trọng số từ 593 đến 0.840, đều trên mức chấp nhận được. DSD4 (0.840) và DSD3 (0.832) là các biến đóng vai trò then chốt trong đo lường nhân tố này. DSD5 và DSD1 có trọng số tương đối thấp (dưới 0.65), cần kiểm tra lại độ tin cậy nếu dùng riêng lẻ.
Nhân tố HL: Tập hợp 4 biến HL1–HL4 có trọng số khá cao, dao động từ 0.762 đến 0.874, cho thấy các biến đều phù hợp trong đo lường nhân tố HL, đặc biệt là HL3 với trọng số cao nhất.
Nhân tố TTSD: TTSD2 (0.907) và TTSD1 (0.905) là những biến quan sát nổi bật, cho thấy mức độ giải thích mạnh mẽ của các chỉ báo đối với khái niệm TTSD. Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến sử dụng dịch vụ ngân hàng số.
Nhân tố CN: CN1–CN3 đều có trọng số cao (≥ 80), cho thấy các biến quan sát đều phản ánh tốt khái niệm công nghệ.
Nhân tố CP: Trọng số từ 646 đến 0.827. CP2 và CP3 đạt mức tốt, nhưng CP1 (0.646) tương đối thấp, có thể xem xét cải thiện hoặc đánh giá lại nội dung.
Nhân tố XH: 3 biến XH1–XH3 đều có trọng số > 0.77, đặc biệt XH1 (0.874) là chỉ báo mạnh nhất, chứng tỏ nhân tố XH được đo lường khá tốt.
Nhân tố RR: Bao gồm 2 biến RR1 và RR2, với trọng số khá chênh lệch: RR2 đạt tới 0.973, trong khi RR1 chỉ đạt 0.595. Điều này gợi ý RR2 gần như đại diện chính cho nhân tố này, trong khi RR1 có thể cần xem xét lại về nội dung đo lường.

4.1.2.4. Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM

Tác giả tiến hành phân tích SEM. Kết quả nghiên cứu lấy theo các thông số ước lượng đã được chuẩn hóa. Theo đó mô hình đạt độ phù hợp theo các chỉ số Chi-square/dF = 1,360; GFI = 0,854; TLI = 0,953; CFI = 0,959; RMSEA = 0,042.

Hình 4.4 cho thấy kết quả ước lượng sự sự ảnh hưởng của các nhân tố HI, TN, DSD, CN, CP, XH, RR đến hai biến HL và TTSD được thể hiện bởi các mũi tên, cụ thể:

RR à HL (-0.05): Rủi có ảnh hưởng tiêu cực đến Sự hài lòng của Khách hàng;
XH à HL (0.18): Ảnh hưởng xã hội ảnh hưởng tích cực đến Sự hài lòng của Khách hàng;
CP à HL (0.12): Chi phí ảnh hưởng tích cực đến Sự hài lòng của Khách hàng
CN à HL (0.15): Công nghệ ảnh hưởng tích cực đến Sự hài lòng của Khách hàng;
DSD à HL (0.19): Dễ sử dụng ảnh hưởng đáng kể đến Sự hài long của Khách hàng;
TN à HL (0.07): Sự tín nhiệm ảnh hưởng tích cực đến Sự hài lòng của Khách hàng;
HI à HL (0.24): Dễ sử dụng ảnh hưởng đáng kể đến Sự hài lòng của Khách hàng;
HI à TTSD (0.18): Tính hữu ích ảnh hưởng đáng kể đến Quyết định tiếp tục sử dụng của Khách hàng;
HI à TTSD (0.07): Tính hữu ích ảnh hưởng tích cực đến Quyết định tiếp tục sử dụng của Khách hàng;
HI à TTSD (0.34): Tính hữu ích ảnh hưởng đáng kể đến Quyết định tiếp tục sử dụng của Khách hàng;
HI à TTSD (0.25): Tính hữu ích ảnh hưởng đáng kể đến Quyết định tiếp tục sử dụng của Khách hàng.

Hình 4. 1 Kết quả phân tích mô hình SEM

Bảng 4. 8 Bảng tổng hợp Kết quả nghiên cứu Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến sử dụng dịch vụ ngân hàng số.

Như vậy, sau khi sử dụng mô hình SEM để kiểm tra tương quan giữa các biến độc lập lên biến phụ thuộc, tác giả nhận thấy trong số 11 giả thuyết được kiểm định, có 6 giả thuyết được chấp nhận và 5 giả thuyết bị bác bỏ dựa trên mức ý nghĩa thống kê (p-value < 0.05):

Các giả thuyết được chấp nhận gồm:

H1 (HI àTTSD): Nhận thức hữu ích ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ (β = 0.175; p = 0.044).
H2 (HI à HL): Nhận thức hữu ích có ảnh hưởng tích cực và có ý nghĩa thống kê đến sự hài lòng của khách hàng (β = 0.235; p = 0.002).
H8 (CN à HL): Tính thuận tiện tác động tích cực đến sự hài lòng (β = 0.149; p = 0.041).
H9 (XH à HL): Ảnh hưởng xã hội có tác động tích cực đến sự hài lòng (β = 0.180; p = 0.024).
H10 (XH àTTSD): Ảnh hưởng xã hội có tác động mạnh nhất đến ý định sử dụng dịch vụ (β = 0.342; p < 0.001).
H11 (HL àTTSD): Sự hài lòng có tác động tích cực đến ý định sử dụng (β = 0.246; p = 0.023).

Như vậy, các yếu tố nhận thức hữu ích, ảnh hưởng xã hội, tính thuận tiện và sự hài lòng đều đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành và củng cố ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số.

Các giả thuyết bị bác bỏ gồm: H3 (DSD àHL), H4 (TN àHL), H5 (TN àTTSD), H6 (CP àHL) và H7 (RR àHL) đều có giá trị p > 0.05, cho thấy không có ý nghĩa thống kê. Điều này cho thấy các yếu tố đặc điểm dịch vụ, tính năng, chi phí, và rủi ro cảm nhận không có ảnh hưởng đáng kể đến sự hài lòng hoặc ý định tiếp tục sử dụng trong bối cảnh nghiên cứu.

4.2. Thảo luận kết quả nghiên cứu Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến sử dụng dịch vụ ngân hàng số.

Trước đây đã có nhiều nghiên cứu trong và ngoài nước bàn về các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng và ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số. Chẳng hạn, Nguyễn Hồng Quân (2020) tập trung phân tích các yếu tố tác động đến sự hài lòng khi sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử, trong khi các nghiên cứu của Yang và cộng sự (2018), Kartiwi và cộng sự (2013) chỉ ra rằng sự hài lòng đóng vai trò trung gian giữa nhận thức về giá trị và ý định tiếp tục sử dụng. Bên cạnh đó, Mufarih và cộng sự (2020) và Ananda và cộng sự (2020) xác định một số yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng số trong bối cảnh chuyển đổi số tài chính toàn cầu.

Kế thừa và mở rộng từ các nghiên cứu trên, mô hình trong đề tài này được xây dựng dựa trên việc kết hợp các nhân tố có ảnh hưởng từ lý thuyết và thực nghiệm, đồng thời tiến hành khảo sát các khách hàng cá nhân đã và đang sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại Sacombank – Chi nhánh Sài Gòn. Kết quả kiểm định mô hình SEM được trình bày tại Bảng 4.9 cho thấy trong tổng số 11 giả thuyết nghiên cứu, 6 giả thuyết được chấp nhận (p < 0.05) và 5 giả thuyết bị bác bỏ (p > 0.05).

Bảng 4. 9 Kết quả tổng hợp kiểm định các giả thuyết nghiên cứu

Các giả thuyết được chấp nhận:

Kết quả nghiên cứu cho thấy tính hữu ích còn có ảnh hưởng trực tiếp đến ý định sử dụng (H1: β = 0.175, p = 0.044). Khi khách hàng nhận thấy giá trị thiết thực từ dịch vụ, họ có xu hướng duy trì việc sử dụng lâu dài. Kết quả này tương thích với các mô hình hành vi tiêu dùng, cho thấy nhận thức giá trị sử dụng là cơ sở hình thành ý định hành vi tái sử dụng.

Ngoài ra, tính hữu ích có ảnh hưởng tích cực và có ý nghĩa thống kê đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ ngân hàng số (H2: β = 0.235, p = 0.002).

Điều này có nghĩa là khi khách hàng cảm nhận rõ hơn về lợi ích mà dịch vụ mang lại như sự tiện lợi, khả năng thực hiện giao dịch mọi lúc, mọi nơi, và tiết kiệm thời gian thì mức độ hài lòng của họ cũng tăng lên tương ứng. Kết quả này phù hợp với mô hình ECM của Bhattacherjee (2001), khẳng định tính hữu ích là yếu tố cốt lõi quyết định sự hài lòng và ý định tiếp tục sử dụng hệ thống công nghệ. Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến sử dụng dịch vụ ngân hàng số.

Nhân tố Công nghệ cũng có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng (H8: β = 0.149, p = 0.041). Điều này cho thấy khách hàng đánh giá cao tính ổn định, tốc độ xử lý, giao diện thân thiện và mức độ an toàn của hệ thống, từ đó nâng cao cảm nhận hài lòng. Kết quả này tương thích với Nguyễn Hồng Quân (2020), nhấn mạnh vai trò của hạ tầng công nghệ và trải nghiệm người dùng trong nâng cao chất lượng Dịch vụ ngân hàng số.

Nhân tố Ảnh hưởng xã hội (H9: β = 0.180, p = 0.024) cũng tác động tích cực đến sự hài lòng, chứng minh rằng yếu tố xã hội không chỉ ảnh hưởng đến hành vi, mà còn tác động đến cảm nhận chủ quan của khách hàng trong quá trình sử dụng.

Trong số các yếu tố tác động mạnh nhất đến quyết định tiếp tục sử dụng, Ảnh hưởng xã hội là biến có hệ số β cao nhất (0.342, p = 0.000), chứng tỏ tác động rất mạnh đến ý định sử dụng lại dịch vụ. Khi môi trường xã hội bao gồm người thân, bạn bè, đồng nghiệp, hoặc cộng đồng người dùng có đánh giá tích cực, khả năng khách hàng tiếp tục sử dụng dịch vụ tăng đáng kể. Phát hiện này hoàn toàn phù hợp với mô hình TAM mở rộng và các nghiên cứu của Ananda et al. (2020), Sadia Samar Ali và Bharadwaj (2010), khẳng định rằng ảnh hưởng xã hội là yếu tố mạnh mẽ định hướng hành vi sử dụng công nghệ tài chính.

Sự hài lòng (HL) cũng được chứng minh là yếu tố trung gian có ảnh hưởng đáng kể đến ý định tiếp tục sử dụng (H11: β = 0.246, p = 0.023). Khi khách hàng cảm thấy hài lòng với trải nghiệm, họ có xu hướng duy trì việc sử dụng dịch vụ. Kết quả này tương đồng với các nghiên cứu của Yang, Lai và Chu (2018) và Bhattacherjee (2001), đều nhấn mạnh vai trò trung tâm của sự hài lòng trong việc hình thành hành vi sử dụng bền vững.

Các giả thuyết được chấp nhận: Các giả thuyết H3 (Dễ sử dụng à Sự hài lòng), H4 (Sự tín nhiệm à Sự hài lòng), H5 (Sự tín nhiệm à Ý định sử dụng), H6 (Chi phí.

Sự hài lòng) và H7 (Nhận thức rủi ro à Sự hài lòng) đều bị bác bỏ do p-value > 0.05, thể hiện không có ý nghĩa thống kê trong bối cảnh nghiên cứu. Có thể giải thích kết quả này qua một số nguyên nhân sau:

Thứ nhất, đối tượng khảo sát chủ yếu là khách hàng trẻ, quen thuộc với công nghệ số. Do đó, nhân tố Dễ sử dụng (H3) không còn mang tính khác biệt hoặc trở ngại trong việc đánh giá chất lượng dịch vụ. Kết quả này tương tự phát hiện của Foon và Fah (2011), khi nghiên cứu cho thấy nhóm khách hàng có kiến thức công nghệ cao ít bị ảnh hưởng bởi yếu tố dễ sử dụng.

Thứ hai, mặc dù Sự tín nhiệm (H4, H5) là yếu tố thường được xem là nền tảng của dịch vụ tài chính, kết quả nghiên cứu cho thấy niềm tin không ảnh hưởng đáng kể đến sự hài lòng hoặc ý định sử dụng. Một khả năng là Sacombank đã có hình ảnh thương hiệu ổn định và uy tín cao, khiến người dùng mặc nhiên tin tưởng mà không còn xem đây là yếu tố quyết định trong trải nghiệm. Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến sử dụng dịch vụ ngân hàng số.

Thứ ba, Chi phí (H6) không ảnh hưởng đến sự hài lòng, có thể do đa số khách hàng hiện nay coi phí dịch vụ ngân hàng số là mức chi phí hợp lý hoặc không đáng kể so với tiện ích nhận được. Điều này phù hợp với xu hướng ngân hàng số hiện đại, khi phần lớn giao dịch cơ bản được miễn hoặc giảm phí.

Thứ tư, Nhận thức rủi ro (H7) cũng không có ảnh hưởng đáng kể đến sự hài lòng, cho thấy khách hàng đã có mức độ tin cậy cao vào các biện pháp bảo mật và hệ thống công nghệ của ngân hàng. Kết quả này phản ánh sự chuyển dịch nhận thức của khách hàng từ lo ngại rủi ro sang đánh giá hiệu quả và tiện ích.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 4

Chương 4 trình bày cụ thể kết quả nghiên cứu của luận văn bao gồm mô tả đặc điểm mẫu khảo sát và các kết quả kiểm định thang đo, giả thuyết và mô hình nghiên cứu. Kết quả kiểm định Cronbach’s alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích nhân tố khẳng định CFA, phân tích bằng mô hình SEM cho thấy có 6 trong 11 giả thuyết được chấp nhận. Các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng khi sử dụng Dịch vụ ngân hàng số: Ảnh hưởng xã hội, Công nghệ thông tin, Tính hữu ích. Tính hữu ích, Ảnh hưởng xã hội và Sự hài lòng khi sử dụng Dịch vụ ngân hàng số ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định sử dụng Dịch vụ ngân hàng số. Từ kết quả Chương 4, tác giả đưa ra kết luận và hàm ý quản trị trong Chương 5.

CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

5.1. Kết luận của đề tài nghiên cứu

Trong những năm gần đây, Ngân hàng số đã phát triển mạnh mẽ và trở thành xu hướng tất yếu trong hoạt động tài chính, đặc biệt sau đại dịch Covid-19. Sự thay đổi trong hành vi thanh toán và thói quen tiêu dùng đã thúc đẩy người dân chuyển dịch từ các giao dịch truyền thống tại quầy hoặc ATM sang các nền tảng trực tuyến. Ngân hàng số không chỉ mang lại tiện ích, tiết kiệm thời gian, tăng hiệu quả hoạt động, mà còn giúp khách hàng tiếp cận dịch vụ tài chính mọi lúc, mọi nơi. Nhận thấy tầm quan trọng này, hầu hết các Ngân hàng Thương mại đã xem phát triển Ngân hàng số là chiến lược trọng tâm trong quá trình chuyển đổi số, trong đó có Sacombank nói chung và Sacombank – Chi nhánh Sài Gòn nói riêng.

Tuy nhiên, việc không chỉ thu hút khách hàng sử dụng, mà còn duy trì mức độ hài lòng và ý định sử dụng Dịch vụ ngân hàng số vẫn là thách thức lớn đối với các ngân hàng. Do đó, luận văn này được thực hiện nhằm xác định và đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng Dịch vụ ngân hàng số tại Sacombank – Chi nhánh Sài Gòn, qua đó đề xuất giải pháp nâng cao trải nghiệm và mức độ gắn bó của khách hàng. Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến sử dụng dịch vụ ngân hàng số.

Dựa trên cơ sở lý thuyết về hành vi chấp nhận và sử dụng công nghệ (TAM, ECM, UTAUT), tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu gồm 7 nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng khi sử dụng Dịch vụ ngân hàng số, bao gồm: Tính hữu ích, Tính dễ sử dụng, Sự tín nhiệm, Chi phí, Nhận thức rủi ro, Công nghệ thông tin và Ảnh hưởng xã hội. Đồng thời, Sự hài lòng được giả định là biến trung gian ảnh hưởng đến quyết định tiếp tục sử dụng Dịch vụ ngân hàng số. Tổng cộng có 11 giả thuyết được kiểm định trong mô hình.

Phương pháp và dữ liệu nghiên cứu: Nghiên cứu sử dụng thang đo Likert 5 mức độ, phát trực tiếp đến 203 khách hàng cá nhân đã và đang sử dụng Dịch vụ ngân hàng số tại Sacombank – Chi nhánh Sài Gòn. Dữ liệu thu thập được xử lý bằng SPSS 26.0 và AMOS 24.0. Kết quả kiểm định độ tin cậy bằng Cronbach’s Alpha cho thấy các biến đều đạt yêu cầu (hệ số tương quan biến tổng > 0,3), ngoại trừ biến CP4 bị loại. Phân tích EFA cho kết quả KMO = 0,890 > 0,5 và Sig. Bartlett’s = 0,000 < 0,05, chứng tỏ dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố. Kết quả CFA cho thấy mô hình đo lường đạt độ phù hợp tốt (CMIN/DF = 1.368 < 2; GFI = 0.855; TLI = 0.952; CFI = 0.958; RMSEA = 0.043).

Kết quả và thảo luận: Kết quả phân tích mô hình SEM chỉ ra rằng Ảnh hưởng xã hội (β = 0.342) và Sự hài lòng (β = 0.246) là hai yếu tố tác động trực tiếp và cùng chiều đến quyết định tiếp tục sử dụng Dịch vụ ngân hàng số. Trong khi đó, Sự hài lòng chịu ảnh hưởng bởi ba nhân tố chính: Ảnh hưởng xã hội (β = 0.180), Công nghệ thông tin (β = 0.149), Tính hữu ích (β = 0.235). Do đó, các giả thuyết H1, H2, H8, H9, H10, H11 được chấp nhận; các giả thuyết H3, H4, H5, H6, H7 bị bác bỏ do không đạt mức ý nghĩa thống kê (p > 0,05). Các giả thuyết bị bác bỏ phản ánh rằng nhóm khách hàng khảo sát chủ yếu là người trẻ, quen thuộc với công nghệ, nên tính dễ sử dụng, chi phí hay rủi ro không còn là yếu tố quyết định đến sự hài lòng. Ngoài ra, sự tín nhiệm cũng không còn tác động rõ rệt đến ý định sử dụng, bởi khách hàng hiện nay có xu hướng trải nghiệm nhiều ứng dụng ngân hàng cùng lúc, khiến mức độ gắn bó với một thương hiệu cụ thể giảm đi. Tuy nhiên, trong các bối cảnh khác với nhóm khách hàng đa dạng hơn, các yếu tố này có thể mang ý nghĩa khác biệt, do đó cần được kiểm định lại trong các nghiên cứu tiếp theo.

Nghiên cứu vẫn tồn tại một số hạn chế: Quy mô mẫu còn nhỏ (N = 203) và phạm vi khảo sát giới hạn tại một chi nhánh, chưa phản ánh đầy đủ toàn bộ khách hàng của Sacombank. Thời gian khảo sát ngắn, chưa đủ để đánh giá sự thay đổi trong hành vi sử dụng theo thời gian. Chưa thực hiện phân tích đa nhóm để xem xét sự khác biệt giữa các nhóm nhân khẩu học (tuổi, giới tính, nghề nghiệp,…).

Trong tương lai, các nghiên cứu có thể mở rộng phạm vi địa lý, tăng kích thước mẫu và kết hợp phương pháp phân tích đa nhóm hoặc nghiên cứu dọc thời gian, nhằm đưa ra kết luận có tính khái quát và ứng dụng thực tiễn cao hơn.

5.2. Hàm ý quản trị Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến sử dụng dịch vụ ngân hàng số.

Nâng cao giá trị cảm nhận và tính hữu ích của dịch vụ: Tối ưu hóa trải nghiệm người dùng bằng việc cải tiến giao diện ứng dụng Sacombank Pay thân thiện, tốc độ xử lý nhanh, thao tác đơn giản. Mở rộng các tính năng tiện ích thực tế, như thanh toán học phí, nạp tiền điện thoại, đầu tư, đặt vé, hoặc gửi tiết kiệm trực tuyến, để gia tăng giá trị sử dụng hằng ngày. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để gợi ý dịch vụ phù hợp với hành vi và nhu cầu từng khách hàng, giúp họ cảm nhận rõ hơn về lợi ích nhận được. Đồng bộ hóa dịch vụ đa nền tảng, đảm bảo khách hàng có thể thực hiện giao dịch liền mạch giữa ứng dụng, web và điểm giao dịch truyền thống.

Đầu tư và hoàn thiện hạ tầng công nghệ: Đầu tư nâng cấp hạ tầng công nghệ thông tin, đặc biệt là máy chủ, đường truyền, và hệ thống lưu trữ dữ liệu nhằm giảm thiểu rủi ro gián đoạn dịch vụ. Cải thiện hệ thống bảo mật đa lớp (xác thực sinh trắc học, OTP nâng cao, thông báo cảnh báo giao dịch bất thường) để tăng cảm giác an toàn cho người dùng. Tối ưu hóa hiệu năng ứng dụng thông qua việc cập nhật định kỳ, kiểm thử hiệu suất và phản hồi người dùng về tốc độ, lỗi kỹ thuật, hoặc trải nghiệm giao diện. Xây dựng đội ngũ kỹ thuật chuyên trách sẵn sàng hỗ trợ và xử lý nhanh các sự cố công nghệ, đảm bảo dịch vụ vận hành ổn định 24/7.

Tăng cường ảnh hưởng xã hội và truyền thông thương hiệu: Đẩy mạnh truyền thông xã hội thông qua các nền tảng như Facebook, Zalo, TikTok, YouTube nhằm quảng bá hình ảnh thương hiệu trẻ trung, hiện đại và gần gũi. Tổ chức các chiến dịch marketing lan tỏa (viral campaigns), kết hợp với KOLs và cộng đồng người dùng trẻ để khuyến khích chia sẻ trải nghiệm tích cực về Sacombank Pay. Phát triển chương trình “Giới thiệu bạn bè – Nhận thưởng”, giúp khuyến khích khách hàng hiện tại mời người khác sử dụng dịch vụ. Xây dựng cộng đồng khách hàng Sacombank Pay trực tuyến (fanpage, group), tạo không gian tương tác, phản hồi và chia sẻ kinh nghiệm sử dụng, từ đó gia tăng tính gắn kết và lan tỏa tự nhiên.

Tăng cường sự hài lòng (Yếu tố trung gian then chốt): Cải thiện chất lượng dịch vụ khách hàng thông qua tổng đài đa kênh, chatbot hỗ trợ tự động và phản hồi nhanh chóng trên nền tảng trực tuyến. Thực hiện khảo sát định kỳ về mức độ hài lòng, thu thập phản hồi và điều chỉnh kịp thời theo nhu cầu thực tế của người dùng. Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, ví dụ: cung cấp ưu đãi riêng cho nhóm khách hàng thân thiết, hoặc gợi ý dịch vụ dựa trên hành vi chi tiêu. Duy trì cam kết “trải nghiệm khách hàng là trung tâm”, coi sự hài lòng là chỉ tiêu trọng yếu trong đánh giá hiệu quả hoạt động của chi nhánh.

Xem xét lại vai trò của các yếu tố không có ý nghĩa thống kê: Duy trì tính đơn giản, dễ thao tác của giao diện ứng dụng nhằm đảm bảo khả năng tiếp cận của mọi nhóm tuổi, kể cả người ít am hiểu công nghệ. Tiếp tục củng cố niềm tin thương hiệu, thông qua minh bạch thông tin, truyền thông về bảo mật, và xử lý khiếu nại nhanh chóng. Giữ chính sách phí dịch vụ cạnh tranh, kết hợp ưu đãi định kỳ để duy trì sự hấp dẫn. Tăng cường truyền thông về an toàn bảo mật, giúp khách hàng yên tâm hơn khi giao dịch qua nền tảng số. Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến sử dụng dịch vụ ngân hàng số.

Phát triển năng lực nhân viên và văn hóa chuyển đổi số nội bộ: Cuối cùng, một yếu tố không thể thiếu là nâng cao chất lượng nhân sự tuyến đầu. Đào tạo định kỳ cho nhân viên về sản phẩm, tính năng mới và quy trình hỗ trợ khách hàng trên nền tảng số. Khuyến khích tư duy đổi mới và thích ứng công nghệ, giúp nhân viên trở thành “đại sứ chuyển đổi số” của ngân hàng. Thiết lập hệ thống đánh giá nội bộ dựa trên mức độ hài lòng khách hàng và hiệu quả triển khai dịch vụ ngân hàng số.

5.3. Đóng góp của đề tài

Luận văn đã xây dựng và hoàn thiện mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định tiếp tục sử dụng Dịch vụ ngân hàng số của khách hàng cá nhân tại Sacombank. Mô hình này là cơ sở khoa học để ban lãnh đạo ngân hàng tham khảo trong việc hoạch định và triển khai các chính sách phù hợp, qua đó nâng cao chất lượng dịch vụ, cải thiện mức độ hài lòng và thúc đẩy gia tăng số lượng khách hàng tiếp tục sử dụng các Dịch vụ ngân hàng số trong thời gian tới.

5.4. Hạn chế của đề tài

Nghiên cứu hiện tại chủ yếu tập trung phân tích những yếu tố mang tính chủ quan của người dùng như nhận thức về trải nghiệm sử dụng, mức độ tin tưởng/cam kết và sự hài lòng trong mối quan hệ với quyết định tiếp tục sử dụng Dịch vụ ngân hàng số. Tuy nhiên, trong tương lai, các nghiên cứu có thể mở rộng phạm vi bằng cách xem xét ảnh hưởng của những yếu tố khách quan như tần suất sử dụng, thời lượng tương tác với ứng dụng, hoặc hành vi sử dụng thực tế, nhằm cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về động lực tiếp tục sử dụng Dịch vụ ngân hàng số. Bên cạnh đó, do số liệu nghiên cứu thu thập từ những người cụ thể đang giao dịch tại Sacombank – Chi nhánh Sài Gòn, với độ lệch đáng kể về đặc điểm nhân khẩu học (52% người trả lời dưới 24 tuổi, và nhóm nhân viên văn phòng chiếm 38%), điều này có thể ảnh hưởng đến tính đại diện của kết quả. Do đó, Tính khái quát của các phát hiện tới quần thể người dùng rộng hơn còn hạn chế. Vì hành vi sử dụng Dịch vụ ngân hàng số có thể thay đổi đáng kể theo độ tuổi, nghề nghiệp hoặc khác biệt văn hóa, các nghiên cứu tiếp theo nên xem xét phân tích so sánh giữa các nhóm mẫu khác nhau hoặc tiến hành nghiên cứu xuyên văn hóa để đánh giá vai trò của sự tin tưởng và cam kết trong việc duy trì hành vi sử dụng DVNHD một cách bền vững. Luận văn: KQNC ảnh hưởng đến sử dụng dịch vụ ngân hàng số.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:

===>>> Luận văn: Nhân tố ảnh hưởng đến sử dụng dịch vụ ngân hàng số

Luận Văn Thạc Sĩ, Tài Chính Ngân Hàng