Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Hoạt động của hệ thống ngân hàng thương mại tại Việt Nam diễn ra trong bối cảnh hội nhập kinh tế quốc tế sâu rộng kể từ khi Việt Nam chính thức trở thành thành viên của Tổ chức Thương mại Thế giới (WTO) vào ngày 11/01/2007. Sự kiện này mang lại nhiều cơ hội nhưng cũng đặt ra yêu cầu cấp thiết về việc hiện đại hóa quy trình công nghệ, đổi mới kỹ thuật và nâng cao năng lực tài chính để cạnh tranh. Bên cạnh việc duy trì các hoạt động kinh doanh truyền thống, các ngân hàng thương mại tại Việt Nam phải liên tục cải tiến chất lượng sản phẩm, dịch vụ nhằm đáp ứng nhu cầu giao dịch số ngày càng đa dạng của người dùng.

Năm 2017, xu hướng ứng dụng chatbot bùng nổ mạnh mẽ trên toàn cầu và tại Việt Nam nhờ vào sự phát triển của công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu lớn (Big Data). Dẫn số liệu thống kê từ báo cáo của Drift năm 2021, tác giả chỉ ra rằng có hơn 60% doanh nghiệp đã hoặc đang cân nhắc triển khai chatbot, đồng thời 82% người tiêu dùng đánh giá cao khả năng tương tác tự động hóa của kênh này. Nắm bắt xu thế đó, Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank) đã triển khai Trợ lý ảo Chăm sóc khách hàng từ tháng 12/2021 và hoàn thành 100% các kịch bản hỗ trợ người dùng, hướng tới mục tiêu tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng mọi lúc, mọi nơi.

Tại thị trường địa phương như Thành phố Huế, công nghệ chatbot bắt đầu tiếp cận cộng đồng qua một số chương trình xã hội hóa (tiêu biểu như dự án ẩm thực "Một Food ở Huế" với thông điệp "thưởng thực Huế, thức địa nhân"). Tuy nhiên, việc đưa chatbot vào giao dịch tài chính - ngân hàng tại địa bàn vẫn còn tương đối mới mẻ. Nhằm tìm kiếm giải pháp nâng cao hiệu quả tương tác số và năng lực cạnh tranh cho đơn vị thực tập, tác giả Lê Thị Anh Xuân đã thực hiện đề tài: "Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng chatbot của khách hàng tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam Thịnh Vượng".

Câu hỏi nghiên cứu

Văn bản xác định 3 câu hỏi nghiên cứu cụ thể:

  1. Những yếu tố nào ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng của khách hàng đối với chatbot tại Ngân hàng VPBank - chi nhánh Huế?
  2. Những yếu tố đó ảnh hưởng như thế nào đến ý định tiếp tục sử dụng của khách hàng đối với chatbot của Ngân hàng VPBank - chi nhánh Huế?
  3. Làm sao để có thể thúc đẩy khách hàng sử dụng chatbot của Ngân hàng VPBank - chi nhánh Huế?

Mục tiêu nghiên cứu

  • Mục tiêu chung: Tìm hiểu và xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng chatbot của khách hàng tại Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng, từ đó đề xuất các hàm ý quản trị và giải pháp nhằm cải thiện hệ thống chatbot, gia tăng tỷ lệ khách hàng duy trì sử dụng dịch vụ.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận và thực tiễn về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng chatbot của khách hàng trong lĩnh vực dịch vụ ngân hàng.
    2. Phân tích thực trạng và lượng hóa mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến ý định tiếp tục sử dụng chatbot của khách hàng tại Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng - chi nhánh Huế.
    3. Đề xuất các gợi ý giải pháp cải thiện hệ thống chatbot, giúp ngân hàng tiếp cận và nâng cao ý định tiếp tục sử dụng của khách hàng cá nhân, đồng thời phát triển số lượng người dùng.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố tác động đến ý định tiếp tục sử dụng chatbot của khách hàng tại Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng - chi nhánh Huế.
  • Đối tượng điều tra: Khách hàng cá nhân đã từng và đang sử dụng dịch vụ chatbot của Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng - chi nhánh Huế.
  • Phạm vi không gian: Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng chi nhánh Huế.
  • Phạm vi thời gian: Dữ liệu thứ cấp được thu thập trong giai đoạn 2020 - 2022; dữ liệu sơ cấp điều tra bằng bảng hỏi được thực hiện từ tháng 10 đến tháng 12 năm 2023.
  • Phạm vi nội dung: Tập trung kiểm định các nhân tố ảnh hưởng đến ý định duy trì sử dụng chatbot trên cơ sở mô hình chấp nhận công nghệ hiệu chỉnh (mô hình TAM mở rộng).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và mô hình nghiên cứu

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng pháp lý và các lý thuyết hành vi người tiêu dùng kinh điển:

  • Cơ sở pháp lý và chuyên ngành: Căn cứ Luật Các tổ chức tín dụng số 47/2010/QH12 (Quốc hội khóa XII thông qua ngày 16/6/2010), cùng các giáo trình chuyên khảo về ngân hàng thương mại của Phan Thị Thu Hà (2013) và Nguyễn Minh Kiều (2006) để làm rõ bản chất kinh doanh tiền tệ và bốn chức năng cốt lõi của ngân hàng thương mại.
  • Tổng quan khái niệm chatbot: Tác giả tổng thuật khái niệm qua các công trình nghiên cứu quốc tế từ Jia (2003), Lester và cộng sự (2004), Khanna (2015), Abe (2016), Kulkarni và cộng sự (2017), Bansal & Khan (2018), Adamopoulou & Moussiades (2020) và Shweta & Kelly (2022), định vị chatbot là phần mềm tương tác đàm thoại mô phỏng ngôn ngữ tự nhiên (NLP) phục vụ người dùng theo thời gian thực.
  • Các mô hình hành vi:
    • Lý thuyết Hành động hợp lý (TRA - Theory of Reasoned Action).
    • Lý thuyết Hành vi có kế hoạch (TPB - Theory of Planned Behavior).
    • Mô hình Chấp nhận công nghệ (TAM - Technology Acceptance Model).

Từ các lý thuyết trên, tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu điều chỉnh với 6 nhóm biến độc lập và 1 biến phụ thuộc, mã hóa bằng các ký hiệu:

Nhóm biến Mã hóa Tên biến / Khái niệm đo lường
Biến độc lập HI Nhận thức hữu ích
Biến độc lập SD Nhận thức dễ sử dụng
Biến độc lập CQ Chuẩn chủ quan
Biến độc lập RR Rủi ro cảm nhận
Biến độc lập MD Mức độ hấp dẫn
Biến độc lập TD Thái độ
Biến phụ thuộc YD Ý định tiếp tục sử dụng

Phương pháp thu thập dữ liệu

  • Dữ liệu thứ cấp: Thu thập thông qua các công trình nghiên cứu, bài báo khoa học, tạp chí trong và ngoài nước, hệ thống tài nguyên số của Trường Đại học Kinh tế - Đại học Huế, cùng các báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, báo cáo lao động giai đoạn 2020 - 2022 do Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng chi nhánh Huế cung cấp.
  • Dữ liệu sơ cấp: Thu thập bằng bảng khảo sát trực tuyến. Tác giả gửi liên kết khảo sát trực tiếp đến các khách hàng cá nhân đến thực hiện giao dịch tại trụ sở VPBank chi nhánh Huế trong quá trình thực tập tốt nghiệp.

Quy mô mẫu và kỹ thuật phân tích

  • Kích thước mẫu: Áp dụng nguyên tắc xác định cỡ mẫu theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) (cỡ mẫu tối thiểu bằng 4 đến 5 lần số biến phân tích) và Hair et al. (1998) (cỡ mẫu tối thiểu gấp 5 lần số biến quan sát). Bảng hỏi dự kiến gồm 22 biến quan sát, do đó cỡ mẫu lý thuyết tối thiểu cần đạt là $22 \times 5 = 110$ khách hàng. Trên thực tế, tác giả đã phát ra 321 phiếu điều tra, thu về 160 phiếu hợp lệ (nhiều khách hàng bị loại do không sử dụng hoặc không nhận biết dịch vụ chatbot của VPBank).
  • Quy trình nghiên cứu: Thực hiện theo trình tự 9 bước (Sơ đồ 1): (1) Xác định vấn đề nghiên cứu $\rightarrow$ (2) Xây dựng đề cương $\rightarrow$ (3) Xây dựng mô hình $\rightarrow$ (4) Thiết kế bảng hỏi $\rightarrow$ (5) Điều tra khách hàng $\rightarrow$ (6) Mã hóa, nhập liệu $\rightarrow$ (7) Xử lý dữ liệu $\rightarrow$ (8) Phân tích dữ liệu $\rightarrow$ (9) Kết luận và viết báo cáo.
  • Công cụ và kỹ thuật phân tích: Sử dụng phần mềm SPSS 20 để thực hiện:
    • Thống kê mô tả (tần số, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, phương sai).
    • Đánh giá độ tin cậy thang đo thông qua hệ số Cronbach's Alpha (áp dụng ngưỡng đánh giá của Hair et al., 2006).
    • Phân tích nhân tố khám phá (EFA) với các chỉ số kiểm định KMO (yêu cầu từ 0,5 đến 1,0), kiểm định Bartlett's (Sig < 0,05), tiêu chuẩn Eigenvalue > 1 và hệ số tải nhân tố (Factor Loading) $\ge 0,3$.
    • Phân tích hệ số tương quan tuyến tính Pearson ($r$).
    • Phân tích hồi quy tuyến tính bội dạng $Y_i = \beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \dots + \beta_n X_n + e_i$; kiểm tra các chỉ số $R^2$, kiểm định ANOVA, kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến (VIF), tự tương quan (Durbin - Watson) và phần dư chuẩn hóa.
    • Kiểm định One-Sample T-Test để đánh giá mức độ đồng tình của khách hàng đối với từng nhóm nhân tố nghiên cứu.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Cơ sở lý luận và thực tiễn về các nhân tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng chatbot của khách hàng

Chương này tập trung làm rõ hệ thống lý luận về ngân hàng thương mại và công nghệ tương tác tự động:

  • Lý luận về ngân hàng thương mại: Phân tích sự hình thành, bản chất kinh tế theo quy định của Luật Các tổ chức tín dụng năm 2010 và các tài liệu chuyên ngành; phân tích chi tiết bốn chức năng của ngân hàng thương mại gồm: chức năng tạo tiền, chức năng trung gian tín dụng, chức năng trung gian thanh toán và chức năng cung cấp dịch vụ ngân hàng.
  • Tổng quan về chatbot: Trình bày lịch sử phát triển, nguyên lý vận hành thông qua xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và giao diện lập trình ứng dụng (API); phân loại chatbot, điểm danh các giải pháp chatbot tiêu biểu và phân tích hai mặt lợi ích - hạn chế khi triển khai chatbot trong lĩnh vực ngân hàng.
  • Khung lý thuyết hành vi: Khái quát các mô hình nền tảng gồm mô hình TRA, mô hình TPB và mô hình TAM; tổng hợp các công trình nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước về chatbot để đề xuất mô hình nghiên cứu gồm 6 nhóm biến độc lập và 1 biến phụ thuộc.
  • Cơ sở thực tiễn: Đánh giá các điều kiện hạ tầng công nghệ và viễn thông tại Việt Nam; phân tích thực trạng cung cấp dịch vụ chatbot tại các ngân hàng thương mại trong nước và nhận diện xu hướng tích hợp trợ lý ảo vào các kênh ngân hàng số.

Chương 2: Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng chatbot của khách hàng tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam Thịnh Vượng

Chương 2 trình bày kết quả phân tích số liệu thứ cấp và dữ liệu điều tra thực nghiệm:

  • Tổng quan đơn vị nghiên cứu: Giới thiệu tổ chức bộ máy, chức năng phòng ban, tình hình lao động, nguồn vốn, tài sản và kết quả kinh doanh của VPBank chi nhánh Huế giai đoạn 2020 - 2022.
  • Thực trạng triển khai chatbot tại VPBank: Mô tả hệ thống trợ lý ảo của ngân hàng được vận hành trên 3 nền tảng giao tiếp chính: ứng dụng VPBank NEO, website chính thức của VPBank và mạng xã hội Facebook (Messenger).
  • Thống kê mô tả mẫu điều tra ($n = 160$): Phân tích cơ cấu mẫu theo giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, thu nhập, thời gian sử dụng dịch vụ và các sản phẩm đang giao dịch; đánh giá mức độ hiểu biết, kênh tiếp cận thông tin, mục đích sử dụng, lợi ích tiếp nhận, rủi ro cảm nhận và những điểm gây thất vọng khi khách hàng thao tác với chatbot VPBank.
  • Kiểm định thang đo và cấu trúc nhân tố:
    • Kiểm định Cronbach's Alpha biến độc lập và biến phụ thuộc: Bộ công cụ đo lường ban đầu gồm 22 biến quan sát (19 biến thuộc 6 biến độc lập và 3 biến thuộc biến phụ thuộc). Qua các bước kiểm định độ tin cậy và tương quan biến - tổng, tác giả đã loại bỏ 1 biến quan sát không đạt yêu cầu, giữ lại 21 biến quan sát đạt độ tin cậy cao.
    • Phân tích EFA: Kết quả kiểm định KMO và Barlett's Test đối với cả nhóm biến độc lập và biến phụ thuộc đều thỏa mãn điều kiện thực nghiệm; quá trình rút trích nhân tố gom 21 biến quan sát vào 7 nhóm nhân tố đại diện rõ ràng cho mô hình.
  • Phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính:
    • Phân tích tương quan Pearson xác định mối liên hệ tuyến tính giữa các biến thành phần với ý định tiếp tục sử dụng.
    • Mô hình hồi quy đạt độ thích hợp cao (thể hiện qua hệ số $R$, $R^2$ hiệu chỉnh và kiểm định ANOVA có ý nghĩa thống kê); các giả định về kiểm tra phân phối phần dư chuẩn hóa, tự tương quan (Durbin - Watson) và hiện tượng đa cộng tuyến (hệ số phóng đại phương sai VIF) không bị vi phạm.
    • Kết quả kiểm định One-Sample T-Test chi tiết cho từng nhân tố: Nhận thức hữu ích, Nhận thức dễ sử dụng, Chuẩn chủ quan, Rủi ro cảm nhận, Mức độ hấp dẫn và Thái độ nhằm đo lường mức độ đồng thuận thực tế của người dùng.

Chương 3: Định hướng và một số giải pháp nhằm nâng cao việc sử dụng chatbot đối với khách hàng của Ngân hàng VPBank - Chi nhánh Huế

Chương 3 xây dựng các giải pháp dựa trên kết quả hồi quy và phân tích định lượng:

  • Định hướng phát triển: Trình bày phương hướng mở rộng hoạt động bán lẻ của VPBank - chi nhánh Huế và chiến lược nâng cấp hệ thống trợ lý ảo AI của toàn ngân hàng.
  • Hệ thống giải pháp theo 6 nhóm nhân tố thực nghiệm:
    • Giải pháp theo Nhận thức hữu ích: Nâng cấp kịch bản phản hồi chuyên sâu về nghiệp vụ tài chính, rút ngắn thời gian xử lý giao dịch.
    • Giải pháp theo Nhận thức dễ sử dụng: Đơn giản hóa giao diện trò chuyện, tối ưu thao tác trên ứng dụng VPBank NEO và website.
    • Giải pháp theo Chuẩn chủ quan: Tăng cường truyền thông, thúc đẩy hiệu ứng lan tỏa từ nhóm khách hàng quen thuộc và giới thiệu trực tiếp tại quầy.
    • Giải pháp theo Rủi ro cảm nhận: Củng cố tính năng bảo mật thông tin cá nhân và số dư tài khoản khi tương tác tự động.
    • Giải pháp theo Mức độ hấp dẫn: Thiết kế giao diện sinh động, cá nhân hóa lời thoại và cách xưng hô của trợ lý ảo.
    • Giải pháp theo Thái độ: Nâng cao chất lượng tương tác tạo cảm xúc tích cực, tích hợp chuyển tiếp liền mạch sang tổng đài viên khi chatbot không giải quyết được vấn đề.

Kết quả và đóng góp nghiên cứu

Kết quả định lượng chính

Mô hình nghiên cứu sau khi loại bỏ 1 biến quan sát không phù hợp đã xác lập cấu trúc 21 biến quan sát thuộc 7 nhóm nhân tố (6 nhóm độc lập và 1 nhóm phụ thuộc). Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội khẳng định cả 6 nhóm nhân tố đều có ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê đến ý định tiếp tục sử dụng chatbot của khách hàng tại VPBank chi nhánh Huế.

Thứ tự mức độ tác động của các nhân tố (từ mạnh nhất đến thấp nhất) dựa trên hệ số hồi quy chuẩn hóa được tác giả xác định như sau:

  1. Nhận thức hữu ích (HI) (nhân tố tác động mạnh nhất)
  2. Nhận thức dễ sử dụng (SD)
  3. Mức độ hấp dẫn (MD)
  4. Thái độ (TD)
  5. Mức độ rủi ro / Rủi ro cảm nhận (RR)
  6. Chuẩn chủ quan (CQ) (nhân tố tác động thấp nhất)

Đóng góp của đề tài

  • Đóng góp về mặt lý luận: Kiểm chứng sự tương thích của mô hình TAM kết hợp các biến mở rộng (Mức độ hấp dẫn, Rủi ro cảm nhận, Chuẩn chủ quan, Thái độ) trong bối cảnh ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào dịch vụ ngân hàng bán lẻ tại một thị trường cụ thể (Thành phố Huế).
  • Đóng góp về mặt thực tiễn: Cung cấp bức tranh thực trạng về mức độ tiếp cận chatbot tại VPBank chi nhánh Huế; chỉ ra tỷ lệ hao hụt mẫu cao (từ 321 phiếu tiếp cận chỉ thu được 160 mẫu hợp lệ do khách hàng chưa biết hoặc chưa từng dùng chatbot). Kết quả này là cơ sở thực chứng để ngân hàng nhìn nhận khoảng trống trong công tác truyền thông điểm chạm số.
  • Hệ thống đề xuất kiến nghị: Tác giả xây dựng các kiến nghị đa tầng tại Phần 3:
    • Gợi ý đề xuất đối với Nhà nước về hoàn thiện hạ tầng số và chính sách chuyển đổi số ngành ngân hàng.
    • Gợi ý đề xuất đối với Hệ thống luật pháp liên quan đến hành lang an toàn dữ liệu, giao dịch điện tử và bảo vệ quyền lợi người tiêu dùng tài chính.
    • Đề xuất trực tiếp đối với Ngân hàng VPBank và VPBank chi nhánh Huế về kỹ thuật công nghệ, đào tạo nhân viên hướng dẫn khách hàng và cải tiến kịch bản chăm sóc tự động.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

Hạn chế của nghiên cứu

  • Phạm vi khảo sát hẹp: Đề tài chỉ thực hiện điều tra đối với khách hàng cá nhân đến giao dịch tại VPBank chi nhánh Huế, chưa mở rộng ra các chi nhánh khác trên địa bàn miền Trung hoặc toàn quốc.
  • Quy mô mẫu sau chọn lọc: Mặc dù số lượng 160 mẫu đáp ứng điều kiện tối thiểu cho phân tích EFA ($21 \times 5 = 105$), nhưng kích thước mẫu còn khiêm tốn; tỷ lệ khách hàng không biết hoặc không sử dụng chatbot chiếm tỷ lệ lớn trong tổng số 321 khách hàng được tiếp cận ban đầu.
  • Phương pháp thu mẫu: Khảo sát trực tuyến qua việc gửi liên kết tại quầy giao dịch có thể chịu ảnh hưởng bởi tính thuận tiện, chưa bao phủ hết nhóm khách hàng giao dịch hoàn toàn trên môi trường số từ xa.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

  • Mở rộng phạm vi không gian nghiên cứu sang nhiều chi nhánh ngân hàng thương mại khác nhau hoặc khảo sát so sánh giữa các ngân hàng thương mại cổ phần có triển khai chatbot (như MBBank, TPBank, VietinBank).
  • Tăng quy mô mẫu điều tra để nâng cao tính đại diện cho tổng thể người dùng dịch vụ ngân hàng điện tử.
  • Bổ sung các biến số mới phù hợp với sự phát triển của công nghệ AI thế hệ mới, chẳng hạn như tính nhân hóa của AI, niềm tin công nghệ hoặc khả năng tích hợp xử lý giao dịch tự động không cần người can thiệp.

Giá trị tham khảo

Báo cáo nghiên cứu của tác giả Lê Thị Anh Xuân có giá trị tham khảo chuyên môn đối với nhiều nhóm đối tượng:

  • Sinh viên và học viên chuyên ngành: Phù hợp làm tài liệu mẫu cho sinh viên chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, Hệ thống thông tin quản lý (MIS), Quản trị kinh doanh và Thương mại điện tử khi thực hiện khóa luận tốt nghiệp định lượng ứng dụng mô hình TAM.
  • Phương pháp luận nghiên cứu thực nghiệm: Cung cấp tài liệu tham khảo chi tiết về quy trình nghiên cứu chuẩn tắc từ thiết kế bảng hỏi, kiểm định thang đo Cronbach's Alpha, EFA, phân tích tương quan Pearson, chạy hồi quy đa biến kiểm tra các vi phạm giả định (VIF, Durbin - Watson, phân phối phần dư) cho đến kiểm định One-Sample T-Test trên phần mềm SPSS 20.
  • Đơn vị thực tiễn: Ban lãnh đạo và bộ phận phát triển kênh số của các ngân hàng thương mại có thể tham khảo bảng xếp hạng mức độ ảnh hưởng của các nhân tố (đặc biệt là vai trò vượt trội của Nhận thức hữu ích và Nhận thức dễ sử dụng) để phân bổ nguồn lực kỹ thuật và truyền thông một cách tối ưu.

Câu hỏi thường gặp

Kích thước mẫu khảo sát thực tế của đề tài là bao nhiêu và vì sao có sự chênh lệch so với số phiếu phát ra ban đầu?

Tác giả đã phát ra 321 phiếu khảo sát trực tuyến nhưng kích thước mẫu điều tra thu về đạt yêu cầu là 160 khách hàng. Nguyên nhân chênh lệch là do nhiều khách hàng đến giao dịch tại chi nhánh hoàn toàn không biết đến chatbot hoặc có sử dụng dịch vụ của VPBank nhưng chưa từng trải nghiệm dịch vụ trợ lý ảo này, buộc tác giả phải sàng lọc để đảm bảo tính hợp lệ của mẫu nghiên cứu.

Thứ tự tác động của các nhân tố đến ý định tiếp tục sử dụng chatbot VPBank của khách hàng được sắp xếp như thế nào?

Dựa trên kết quả phân tích hồi quy trong văn bản, thứ tự mức độ ảnh hưởng của 6 nhóm nhân tố từ cao đến thấp lần lượt là: (1) Nhận thức hữu ích, (2) Nhận thức dễ sử dụng, (3) Mức độ hấp dẫn, (4) Thái độ, (5) Mức độ rủi ro (Rủi ro cảm nhận) và (6) Chuẩn chủ quan.

Dịch vụ chatbot của VPBank được triển khai trên các nền tảng nào và hoàn thành kịch bản chăm sóc khách hàng vào thời gian nào?

Theo văn bản, dịch vụ chatbot của VPBank được triển khai trên 3 nền tảng chính: ứng dụng VPBank NEO, website chính thức của VPBank và mạng xã hội Facebook qua ứng dụng Messenger. Trợ lý ảo Chăm sóc khách hàng chính thức ra mắt vào tháng 12/2021 và đã hoàn thành 100% các kịch bản hỗ trợ người dùng.

Cấu trúc thang đo của mô hình đã biến đổi như thế nào qua quá trình phân tích định lượng?

Bảng hỏi ban đầu được thiết kế với 22 biến quan sát (gồm 19 biến đo lường cho 6 nhóm nhân tố độc lập và 3 biến đo lường cho 1 biến phụ thuộc). Sau khi tiến hành kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha và tương quan biến - tổng, tác giả đã loại bỏ 1 biến quan sát không đạt yêu cầu, giữ lại 21 biến quan sát đại diện cho 7 nhóm nhân tố để đưa vào phân tích EFA và hồi quy.

Tác giả đề xuất giải pháp cải thiện hệ thống chatbot dựa trên những nhóm yếu tố cụ thể nào?

Tại Chương 3, tác giả xây dựng hệ thống giải pháp nâng cao việc sử dụng chatbot bám sát trực tiếp vào 6 nhóm nhân tố thực nghiệm của mô hình, bao gồm: giải pháp dựa trên Nhận thức hữu ích, Nhận thức dễ sử dụng, Chuẩn chủ quan, Rủi ro cảm nhận, Mức độ hấp dẫn và Thái độ của khách hàng.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Lê Thị Anh Xuân là công trình nghiên cứu định lượng hoàn chỉnh, khảo sát thực nghiệm 160 khách hàng tại VPBank chi nhánh Huế dựa trên mô hình chấp nhận công nghệ TAM mở rộng. Kết quả nghiên cứu đã lượng hóa thành công mức độ tác động của 6 nhân tố đến ý định tiếp tục sử dụng chatbot, trong đó Nhận thức hữu ích và Nhận thức dễ sử dụng giữ vai trò chi phối hàng đầu. Đây là tài liệu học thuật có giá trị tham khảo rõ ràng về mặt phương pháp xử lý dữ liệu SPSS cũng như cung cấp luận cứ thực tiễn phục vụ chuyển đổi số dịch vụ khách hàng trong lĩnh vực ngân hàng thương mại.