Các nhân tố tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ fintech trong hoạt động thanh toán của khách hàng cá nhân tại Việt Nam

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (558.92 KB, 7 trang )

(1)<div class='page_container' data-page=1>

Các nhân tố tác động đến quyết định sử dụng

dịch vụ fintech trong hoạt động thanh tốn

của khách hàng cá nhân tại Việt Nam

CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH- TIỀN TỆ

Đào Mỹ Hằng
Nguyễn Thị Thảo
Đặng Thu Hoài
Nguyễn Thị Lệ Thu

Ngày nhận: 11/07/2018 Ngày nhận bản sửa: 12/07/2018 Ngày duyệt đăng: 24/07/2018

Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 đang làm thay đổi một cách toàn 
diện mọi mặt của mọi nền kinh tế trong đó có Việt Nam. Trong cuộc 
cách mạng này, nhắc đến ngành tài chính- ngân hàng, không thể 
không kể đến dịch vụ công nghệ tài chính- Fintech, một mảng dịch 
vụ đang ngày càng phát triển, đặc biệt trong lĩnh vực thanh toán. Tuy 
nhiên, thực tế triển khai dịch vụ Fintech trong thanh tốn tại Việt 
Nam cịn gặp nhiều khó khăn khi số khách hàng chấp nhận sử dụng 
dịch vụ này cịn ít. Bài viết này nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng tới 
quyết định sử dụng dịch vụ Fintech trong thanh toán của các khách 
hàng cá nhân tại Việt Nam. Kết quả nghiên cứu từ 264 phiếu khảo sát 
với các cá nhân tại khu vực Hà Nội cho thấy có 6 nhân tố tác động 
đến quyết định sử dụng dịch vụ fintech trong thanh toán, với mức độ 
ảnh hưởng giảm dần, bao gồm: (1) Mức độ an tồn và bảo mật, (2) 
Hữu ích; (3) Thái độ; (4) Sự tự chủ; (5) Tính dễ sử dụng và (6) Sự 
thuận lợi. Dựa trên kết quả thu được, nhóm tác giả đã đề xuất một số 
giải pháp nhằm nâng cao khả năng tiếp nhận dịch vụ fintech trong 
thanh toán của khách hàng cá nhân.

Từ khóa: Cơng nghệ tài chính, Fintech, thanh tốn, hành vi tiếp nhận 
dịch vụ

1. Đặt vấn đề

Cuộc cách mạng công nghiệp

lần thứ tư (CM4.0) đang diễn
ra mạnh mẽ, với các phát minh
cơng nghệ mới có tính đột phá

</div>
(2)<div class='page_container' data-page=2>

CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ

Các phát minh, 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, chi phí thấp cung ứng cho
người tiêu dùng. Trong bối
cảnh toàn cầu hóa và hội nhập
kinh tế quốc tế, việc ứng dụng
cơng nghệ tài chính (Fintech)
trong thanh tốn trở thành
một trong các lĩnh vực trọng
tâm trên thế giới và Việt Nam
cũng khơng nằm ngồi xu thế
ấy.

Nhận thức được tầm quan

trọng và tương lai phát triển
của dịch vụ cơng nghệ tài
chính, đặc biệt trong lĩnh
vực thanh toán, Ngân hàng
Nhà nước Việt Nam (NHNN)
đã tiếp cận vấn đề này một
cách chủ động. Từ năm 2008,
NHNN đã cấp phép thành lập
những các công ty Fintech đầu
tiên thuộc lĩnh vực thanh tốn
ở Việt Nam, dù khi đó khái
niệm Fintech còn khá mới
mẻ. Sau 10 năm, thị trường
Việt Nam đang có khoảng
70 cơng ty Fintech hoạt động
trong các lĩnh vực khác nhau,
trong đó gần 60% tập trung
vào mảng thanh tốn. Sự phát
triển của Fintech trong thanh
toán trong những năm gần đây
đang mang lại nhiều thay đổi
tích cực đối với nền kinh tế
Việt Nam, ảnh hưởng mạnh
mẽ tới chiến lược phát triển
và cách thức kinh doanh của
các tổ chức cung cấp dịch vụ
tài chính truyền thống. Tuy
vậy, thực tế triển khai dịch
vụ Fintech trong thanh tốn
tại Việt Nam cịn gặp nhiều

khó khăn, số khách hàng chấp
nhận sử dụng dịch vụ này cịn

ít. Một trong số các ngun
nhân dẫn đến điều này là do
thói quen dùng tiền mặt của
người dân còn phổ biến cũng
như sự thiếu hiểu biết về lĩnh
vực mới ứng dụng công nghệ
phức tạp này dẫn đến những
lo ngại về rủi ro có thể gặp
phải. Từ thực tế trên, việc tìm
hiểu và xác định những mối
quan tâm của khách hàng khi
sử dụng dịch vụ thanh tốn
ứng dụng cơng nghệ tài chính
và các yếu tố ảnh hưởng tới
khả năng tiếp nhận dịch vụ
cơng nghệ tài chính trong
thanh tốn của khách hàng
là điều cần thiết đối với các
tổ chức tài chính trong q
trình phát triển và ứng dụng
cơng nghệ tài chính trong hoạt
động ngân hàng nói chung và
thanh tốn nói riêng. Nghiên
cứu này giúp nhà quản trị hiểu
được những yếu tố chính nào
tác động đến sự tiếp nhận dịch
vụ công nghệ tài chính trong

thanh tốn của khách hàng tại
Việt Nam.

2. Cơ sở lý thuyết, các giả 
thuyết và mơ hình nghiên 
cứu

2.1. Cơ sở lý thuyết

Thuyết hành động hợp lý
(Theory of Reasoned Action-
TRA) của Ajzen (1967) là một
trong những nghiên cứu sớm
nhất về hành vi tiêu dùng. Mơ
hình TRA cho thấy xu hướng
tiêu dùng là yếu tố dự đoán
tốt nhất về hành vi tiêu dùng.
Để quan tâm hơn về các yếu
tố góp phần đến xu hướng
mua thì xem xét hai yếu tố là
thái độ và tiêu chuẩn chủ quan

(niềm tin của mỗi cá nhân).
Phát triển từ mơ hình TRA,
thuyết hành vi định trước
(Theory of Planned Behavior-
TPB) của Ajzen (1991) bổ
sung thêm yếu tố nhận thức
kiểm soát hành vi, giả định
rằng một hành vi có thể được

định trước hoặc giải thích
bởi các xu hướng hành vi để
thực hiện chúng, bao gồm các
nhân tố động cơ ảnh hưởng
đến hành vi, được định nghĩa
như là mức độ nỗ lực mà
mọi người cố gắng thực hiện
chúng.

Dựa trên nền tảng của lý
thuyết TRA, Davis (1989)
phát triển mơ hình chấp
nhận cơng nghệ (Technology
Acceptance Model- TAM),
một trong những cơng cụ hữu
ích trong việc lý giải hành vi
chấp nhận một sử dụng công
nghệ qua việc thiết lập các
mối quan hệ giữa các biến
để giải thích hành vi của con
người.

Tác giả Phạm Thùy Giang
và đồng nghiệp (2014) với
“Nghiên cứu hành vi tiêu
dùng đối với dịch vụ Internet
banking của các ngân hàng
thương mại Việt Nam” đã
kế thừa lý thuyết của Davis
(1989) để phát triển mơ hình

nghiên cứu của mình. Kết quả
nghiên cứu thực nghiệm đã
chứng tỏ được mức độ chấp
nhận, tin tưởng và tính đúng
đắn của mơ hình do Davis đề
xuất.

</div>
(3)<div class='page_container' data-page=3>

CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ

Việt Nam trong thời điểm hiện
tại để xác định và đánh giá
mức độ tác động của các nhân
tố có ảnh hưởng tới quyết
định tiếp nhận sử dụng dịch
vụ cơng nghệ trong thanh tốn
tại Việt Nam

2.2. Giả thuyết nghiên cứu

Nhóm yếu tố đặc điểm cố
định của khách hàng cá nhân:
trình độ giáo dục, thu nhập,
độ tuổi, giới tính, ngành nghề/
lĩnh vực làm việc hay nơi cư
trú... là những biến tương đối
cố định ảnh hưởng đến quyết
định tiếp nhận sử dụng dịch
vụ Fintech trong thanh toán
của khách hàng.

Giả thuyết H1: Tính hữu ích
hay lợi ích cảm nhận của dịch
vụ Fintech trong thanh toán
càng lớn thì khả năng khách
hàng cá nhân tiếp nhận sử
dụng dịch vụ đó càng cao.
Giả thuyết H2: Tính dễ sử
dụng của dịch vụ Fintech
trong thanh tốn càng lớn thì

khả năng khách hàng cá nhân
tiếp nhận sử dụng dịch vụ đó
càng cao.

Giả thuyết H3: Sự an toàn và
bảo mật của dịch vụ Fintech
trong thanh tốn càng lớn thì
khả năng khách hàng cá nhân
tiếp nhận sử dụng dịch vụ đó
càng cao

Giả thuyết H4: Sự tự chủ của
khách hàng cá nhân đối với
các cơng nghệ tài chính trong
thanh tốn càng lớn thì khả
năng khách hàng tiếp nhận sử
dụng dịch vụ Fintech đó càng
cao.

Giả thuyết H5: Sự thuận tiện

của dịch vụ Fintech trong
thanh tốn càng lớn thì khả
năng khách hàng cá nhân tiếp
nhận sử dụng dịch vụ đó càng
cao.

Giả thuyết H6: Thái độ sử
dụng của khách hàng cá nhân
đối với các dịch vụ Fintech
trong thanh toán càng tích cực
thì khả năng khách hàng tiếp
nhận sử dụng dịch vụ đó càng
cao

2.3. Mơ hình nghiên cứu

Dựa trên mơ hình gốc TAM,
nhóm tác giả xây dựng mơ
hình nghiên cứu khả năng tiếp
nhận dịch vụ cơng nghệ tài
chính trong hoạt động thanh
tốn của khách hàng cá nhân
tại Việt Nam. Về cơ bản, mơ
hình giữ ngun các biến số
chính và mở rộng nghiên cứu
ảnh hưởng của các biến số bên
ngoài tác động tới khả năng
tiếp nhận của khách hàng cá
nhân đối với dịch vụ công
nghệ tài chính trong thanh

tốn tại Việt Nam.

3. Phương pháp và dữ liệu 
nghiên cứu

</div>
(4)<div class='page_container' data-page=4>

CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ

tác giả thực hiện phỏng vấn
và phát bảng hỏi trực tiếp với
các anh/chị nhân viên, các
thực tập sinh và khách hàng
đến giao dịch tại một số ngân
hàng, phỏng vấn 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 264
phiếu. Kích thước mẫu đạt

yêu cầu theo tiêu chuẩn của
Bollen (1998), Hair & 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 khơng đồng
ý; (2) khơng 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 20.0 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.
4. Kết quả nghiên cứu

4.1. Thống kê mô tả

(Xem bảng 2)

4.2. Phân tích nhân tố

Kết quả đánh giá thang đo và
Bảng 1. Mơ tả các biến nghiên cứu

Nhóm yếu tố Mơ tả biến Biến QS

Sự hữu ích (HI): 
Cronbach’s Alpha

= 0.842

Giúp thanh tốn thuận lợi và tiện ích HI1(loại)
Giúp thực hiện nhiều, đa dạng các dịch vụ thanh toán HI2

Giúp tiết kiệm thời gian HI3

Giúp tiết kiệm chi phí HI4

Giúp thanh tốn tự động HI5

Tính dễ sử dụng 
(DD): Cronbach’s 
Alpha = 0.775

Dễ dàng truy cập, có hướng dẫn chi tiết để thực hiện DD1

Giao diện đơn giản DD2

Dễ dàng truy vấn thông tin DD3

Thao tác thực hiện đơn giản, nhanh chóng DD4

Tính an tồn và 
bảo mật (AT): 
Cronbach’s Alpha 
= 0.652

Thơng tin cá nhân, thông tin tài khoản được được bảo mật cao nhất AT1
Ít khi gặp trục trặc kĩ thuật khi thực hiện thanh toán AT2

Nếu sự cố xảy ra,Ít khi gây tổn thất tài chính và xử lý nhanh chóng AT3
Được pháp luật đảm bảo an tồn AT4(loại)

Sự tự chủ (TC): 
Cronbach’s Alpha 
= 0.819

Khách hàng sử dụng thành thạo thiết bị công nghệ thông minh TC1
Khách hàng có mức độ truy cập Internet thường xuyên TC2
Khách hàng thường xuyên thưc hiện thanh toán online TC3

Sự thuận lợi khi 
thực hiện giao dịch 
(TL): Cronbach’s 
Alpha = 0.709

Dễ dàng đăng nhập hoặc thoát khỏi hệ thống khi thanh toán qua Fintech TL1
Giúp khách hàng có thể tiến hành thanh tốn nhanh chóng mọi nơi mọi lúc TL2

Thanh tốn chính xác TL3

Thái độ của người 
sử dụng (TD): 
Cronbach’s Alpha 
= 0.904

Rất tin tưởng khi tiến hành thanh tốn qua Fintech TD1
Rất thích thanh tốn qua Fintech TD2
Tích cực sử dụng và giới thiệu người khác tham gia sử dụng TD3

</div>
(5)<div class='page_container' data-page=5>

CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ

độ tin cậy (Cronbach’s Alpha)
và hệ số tương quan biến
tổng (Corrected Item-Total
Correlation) của tất cả các
biến quan sát đều lớn hơn 0,6
và 0,3 trừ hai biến HI1 (Giúp
thanh toán thuận lợi và tiện
ích) và AT4 (Được pháp luật

đảm bảo an tồn) bị loại do
có hệ số tương quan biến tổng
nhỏ hơn 0,3 (lần lượt là 0,079
vaà 0,157). Như vậy, thang đo
còn 20 biến quan sát đủ độ tin
cậy để tiếp tục đưa vào phân
tích nhân tố EFA.

Phân tích nhân tố EFA cho

20 biến độc lập với factor
loading là 0,4 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 = 1,120 (> 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 thơng tin tốt
nhất. Kiểm định mức độ giải
thích của các biến quan sát đối
với nhân tố: Tổng phương sai
trích= 73,152% >50% chứng
tỏ 6 nhân tố được trích ra giải
thích được 73,152% biến thiên
của dữ liệu (Bảng 3).

Phân tích tương quan được
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
Bảng 2. Thống kê mẫu khảo sát

Tiêu chí Số lượng Tỷ lệ (%)
Giới tính Nam 128 48,5

Nữ 136 51,5

Tuổi Từ 16 đến dưới 25 tuổi 106 40,2
Từ 25 tuổi đến dưới 45 tuổi 116 43.9
Từ 45 tuổi đến dưới 60 tuổi 39 14,8
Từ 60 tuổi trở lên 3 1,1
Học vấn Phổ thông trung học 20 7,6
Đại học/ Cao đẳng 204 77.3

Sau đại học 40 15,2

Nơi làm

việc Thành thịNông thôn 19173 72,327,7
Thu

nhập 
(tháng)

Dưới 7 triệu 89 33,7

Từ 7 triệu đến dưới 15 triệu 121 45,8
Từ 15 triệu đến dưới 30 triệu 44 16,7
Từ 30 triệu trở lên 10 3,8

Nguồn: Thống kê kết quả nghiên cứu của nhóm tác giả

Bảng 3. Kết quả phân tích nhân tố khám phá tổng hợp

HI TD DD TC AT TL

Biến Kết quả Biến Kết quả Biến Kết quả Biến Kết quả Biến Kết quả Biến Kết quả

HI5 0,893 TD2 0,899 DD2 0,786 TC2 0,855 AT1 0,851 TL1 0,826
HI2 0,877 TD1 0,872 DD3 0,781 TC3 0,841 AT3 0,844 TL3 0,771
HI4 0,863 TD3 0,865 DD4 0,776 TC1 0,790 AT2 0,776 TL2 0,736

HI3 0,848 DD1 0,734

Eigen-values 4,494 2,842 2,695 1,808 1,672 1,120

% of Variance 22,469 14,210 13,473 9,038 8,361 5,600
Cumulative % 22,469 36,679 50,152 59,190 67,551 73,152

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. = 0,767

Bartlett’s Test of Sphericity: Approx. Chi-Square = 2628,680; df = 190; Sig. = 0,000

</div>
(6)<div class='page_container' data-page=6>

CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ

tỏ giữa chúng có quan hệ với
nhau và phân tích hồi quy
tuyến tính có thể phù hợp.

4.3. Phân tích kết quả mơ

hình hồi quy

Để xác định, đo lường và đánh
giá mức độ ảnh hưởng của 6
nhóm nhân tố đến quyết định
tiếp nhận sử dụng dịch vụ
Fintech trong thanh toán của

khách hàng cá nhân, nhóm
tác giả tiến hành phân tích mơ
hình hồi qui đa biến.

Phương trình hồi quy tổng 
quát được xây dựng như sau: 
TN = β0 + β1HI + β2DD +
β3AT + β4TC + β5TL + β6TD
+ ei

Trong đó:

Biến phụ thuộc là TN- Sự tiếp
nhận dịch vụ Fintech trong
thanh toán của khách hàng cá
nhân.

Các biến độc lập gồm HI
(Nhóm yếu tố tính hữu ích),
DD (Nhóm yếu tố tính dễ
sử dụng), AT (Nhóm yếu tố
tính an tồn và bảo mật), TC
(Nhóm yếu tố tính tự chủ), TL
(Nhóm yếu tố tính thuận tiện),
TD (Nhóm yếu tố Thái độ).

Phương trình hồi qui tuyến
tính đa biến được viết từ kết
quả Bảng 5 như sau:

TN = 0,527+0,122*HI+0,151
*DD+0,185*AT+0,139*TC+0
,128*TL+0,115*TD

Mối quan hệ giữa biến phụ
thuộc sự tiếp nhận dịch vụ
Fintech trong thanh toán
của khách hàng và các biến
độc lập được thể hiện trong
phương trình hồi quy chuẩn
hoá sau:

TN = 0,357*HIi + 0,256*DDi
+ 0,366*AT + 0,271*TC + 
0,212*TL + 0,273*TD

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 6 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 TN (Hành vi tiếp nhận)
theo thứ tự giảm dần như sau:

Nhóm nhân tố tính an tồn
và bảo mật (AT) có tác động
mạnh nhất (β = 0,366); tiếp
theo lần lượt là nhóm nhân tố
tính hữu ích HI (β = 0,357);
nhóm nhân tố thái độ TD (β
=0,273); nhóm nhân tố sự tự
chủ TC (β = 0,271); nhóm
nhân tố dễ sử dụng DD (β =
0,256); và tác động thấp nhất
là nhóm nhân tố tính thuận lợi
TL (β= 0,197). 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 cơng
nghệ tài chính trong thanh
tốn của khách hàng tăng lên.
Do đó, các giả thuyết H1, H2,
H3, H4, H5, H6 nêu trong mơ
hình nghiên cứu được chấp
nhận.

Đánh giá và kiểm định độ phù 
hợp của mơ hình:

Kết quả hồi qui có giá trị R2
và R2 hiệu chỉnh lần lượt là 
0,605 và 0,596, cho thấy độ
phù hợp của mơ hình tương
đối cao với độ tin cậy 95%.
Nói cách khác, các biến độc
lập của mơ hình giải thích
được khoảng 60% sự biến
thiên của biến phụ thuộc hay
60% quyết định sử dụng dịch
vụ Fintech trong thanh toán
của khách hàng cá nhân chịu
ảnh hưởng của 6 nhóm nhân
tố trên. Hệ số Durbin-Watson
= 2,018 (nằm trong khoảng
1-3), chứng tỏ khơng có tương
quan chuỗi bậc nhất trong mơ
hình; kiểm định F có giá trị
Sig.= 0,000 (< 0,05), nên mơ
hình sử dụng là phù hợp; các
hệ số Tolerance> 0,0001 nên
Bảng 4. Kết quả phân tích tương quan giữa biến phụ thuộc và

biến độc lập

HI DD AT TC TL TD TN

HI 1

DD 0.049 1

AT -0,014 0,193** 1

TC 0,410** 0,042 -0,.001 1

TL 0,031 0,011 -0,106 -0,055 1

TD -0,318** 0,051 0,021 -0,111 0,366** 1

TN 0,395** 0,372** 0,394** 0,386** 0,272** 0,228** 1

</div>
(7)<div class='page_container' data-page=7>

CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ

các biến đều đạt được tiêu
chuẩn chấp nhận. Các hệ số
phóng đại phương sai VIF< 2
nên khơng 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.

4.4. Phân tích sự khác biệt về

sự tiếp nhận dịch vụ Fintech 
trong thanh tốn 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 có 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 về sự tiếp
nhận dịch vụ fintech trong
thanh tốn. Tuy nhiên, có sự
khác biệt có ý nghĩa thống kê
với độ tin cậy 90% về sự tiếp

nhận fintech trong thanh toán
giữa những khách hàng có độ
tuổi, trình độ học vấn khác
nhau.

5. Kết luận

Kết quả nghiên cứu khẳng
định có 6 yếu tố có quan hệ
đồng biến đến sự tiếp nhận
dịch vụ Fintech trong thanh
toán nhưng với mức độ ảnh

hưởng khác nhau: Cảm nhận
sự hữu dụng, Cảm nhận dễ
sử dụng, Mức độ an toàn và
bảo mật, Sự tự chủ, Sự thuận
lợi, Thái độ của khách hàng.
Nghiên cứu này cũng củng cố
thêm lý thuyết mơ hình TAM
và những nghiên cứu trước
đây. Ngồi ra, nghiên cứu
đóng góp, bổ sung vào mảng
đề tài Sự tiếp nhận dịch vụ
Fintech trong thanh toán bên
cạnh những nghiên cứu khác
về hành vi mua của người tiêu
dùng trong các loại hình kinh
doanh nói chung.

Từ kết quả nghiên cứu, để

nâng cao khả năng tiếp nhận
dịch vụ fintech trong thanh
tốn của khách hàng cá nhân,
nhóm tác giả đề xuất những
giải pháp như sau:

Giải pháp về công nghệ

Theo kết quả phân tích hồi
quy thì nhân tố về Mức độ an
tồn và bảo mật có mức độ tác

động mạnh nhất đến sự tiếp
nhận sử dụng dịch vụ Fintech
của khách hàng. Vì vậy đầu tư
vào công nghệ sẽ là yếu tố cần
thiết để nâng cao trải nghiệm
cho khách hàng, tiến đến thay
đổi thái độ và quy chuẩn chủ
quan của người dùng với các
Fintech trong thanh toán: Các
tổ chức cung ứng Fintech
trong thanh tốn nói riêng và
dịch vụ Fintech nói chung
cần tăng cường đầu tư cơ sở
hạ tầng công nghệ thông tin,
nâng cấp, mở rộng đường
truyền với băng thông rộng,
dung lượng lớn, tốc độ cao;
cải tiến công nghệ cần hướng
đến là vấn đề An toàn và bảo
mật. Các tổ chức cung ứng
Bảng 5. Kết quả hồi quy đa biến

Model

Unstandardized

Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

(Constant) .527 .137 3.837 .000

HI .122 .016 .357 7.757 .000 .727 1.375

DD .151 .024 .256 6.383 .000 .955 1.047

AT .185 .020 .366 9.092 .000 .948 1.055

TC .139 .022 .271 6.281 .000 .824 1.213

TL .128 .026 .212 4.907 .000 .822 1.216

TD .115 .019 .273 6.034 .000 .749 1.335

R Square = 0,605