Nghiên Cứu Về Sự Chấp Nhận Sử Dụng Chatbot Của Khách Hàng Tại Ngân Hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng

Khám phá sự chấp nhận của khách hàng đối với chatbot tại ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng và ảnh hưởng đến trải nghiệm dịch vụ.

• Tác giả: Ngô Viết Minh Quang
• Người hướng dẫn: ThS. Nguyễn Thị Thúy Đạt
• Trường học: Đại học Huế
• Chuyên ngành: Quản trị kinh doanh
• Đề tài: Nghiên Cứu Sự Chấp Nhận Sử Dụng Chatbot Tại Ngân Hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Huế

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC HÌNH
• DANH MỤC BẢNG
• TÓM TẮT NGHIÊN CỨU
• 1. PHẦN I: ĐẶT VẤN ĐỀ
• 1.1. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.1.1. Mục tiêu chung
• 1.1.2. Mục tiêu cụ thể
• 1.2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.2.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.2.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.3. Phương pháp nghiên cứu
• 1.3.1. Phương pháp thu thập dữ liệu
• 1.3.2. Kỹ thuật xử lý và phân tích dữ liệu
• 1.4. Cấu trúc đề tài
• 2. PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 2.1. Chương 1: Cơ sở khoa học của vấn đề nghiên cứu
• 2.1.1. Khái niệm chấp nhận sử dụng
• 2.1.2. Tổng quan về chatbot
• 2.1.3. Một số kết quả nghiên cứu liên quan
• 2.1.4. Đề xuất mô hình và giả thuyết nghiên cứu
• 2.1.4.1. Đề xuất mô hình nghiên cứu
• 2.1.4.2. Các giả thuyết nghiên cứu
• 2.1.5. Cơ sở thực tiễn về chatbot
• 2.1.5.1. Thực trạng ứng dụng Chatbot của các ngân hàng
• 2.1.5.2. Xu hướng ứng dụng chatbot trong lĩnh vực ngân hàng ở Việt Nam
• 2.2. Chương 2: Sự chấp nhận sử dụng của khách hàng đối với cuộc hội thoại chatbot của Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng
• 2.2.1. Tổng quan về VP Bank
• 2.2.1.1. Quá trình hình thành và phát triển của VP Bank
• 2.2.1.2. Giới thiệu VP Bank chi nhánh Huế
• 2.2.1.3. Cơ cấu tổ chức của VP Bank chi nhánh Huế
• 2.2.1.4. Các yếu tố nguồn lực của VP Bank chi nhánh Huế
• 2.2.1.5. Tình hình tài sản và nguồn vốn của VP Bank chi nhánh Huế
• 2.2.1.6. Kết quả hoạt động kinh doanh của VP Bank chi nhánh Huế
• 2.2.2. Ứng dụng của chatbot trong Ngân hàng VP Bank
• 2.2.2.1. Đặc điểm mẫu nghiên cứu
• 2.2.2.2. Hành vi sử dụng của khách hàng tại ngân hàng VP Bank chi nhánh Huế
• 2.2.2.3. Hiểu biết của khách hàng về chatbot
• 2.2.2.4. Hành vi sử dụng của khách hàng đối với chatbot của VP Bank
• 2.2.2.5. Sự chấp nhận sử dụng của khách hàng đối với chatbot của VP Bank
• 2.3. Chương 3: Đề xuất một số giải pháp nhằm nâng cao sự chấp nhận sử dụng của khách hàng đối với chatbot của Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng
• 2.3.1. Cơ sở đề xuất giải pháp
• 2.3.1.1. Định hướng phát triển của VP Bank chi nhánh Huế
• 2.3.1.2. Định hướng phát triển hệ thống chatbot của VP Bank
• 2.3.1.3. Kết quả nghiên cứu
• 2.3.2. Giải pháp nâng cao sự chấp nhận sử dụng của khách hàng đối với chatbot của VP Bank
• 2.3.2.1. Giải pháp liên quan đến mức độ hấp dẫn khi sử dụng chatbot
• 2.3.2.2. Giải pháp liên quan đến rủi ro
• 2.3.2.3. Giải pháp liên quan đến sự hữu ích
• 2.3.2.4. Giải pháp liên quan đến tính dễ sử dụng
• 3. PHẦN III: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• 3.1. Đối với Ngân hàng Nhà Nước
• 3.2. Kiến nghị đối với Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• Phụ lục 1: Bảng hỏi khảo sát
• Phụ lục 2: Phân tích SPSS

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Nghiên Cứu Sự Chấp Nhận Sử Dụng Chatbot

Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích sự chấp nhận sử dụng chatbot tại Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng. Chatbot, một công nghệ tiên tiến, đang ngày càng trở thành công cụ quan trọng trong việc cải thiện trải nghiệm khách hàng. Theo báo cáo của Conversocial (2020), 71% người tiêu dùng sẵn lòng sử dụng chatbot nếu nó cải thiện trải nghiệm của họ. Nghiên cứu này sẽ làm rõ các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận này.

1.1. Khái Niệm Về Chatbot Trong Ngân Hàng

Chatbot là phần mềm sử dụng trí tuệ nhân tạo để tương tác với người dùng qua tin nhắn. Trong ngân hàng, chatbot giúp giải đáp thắc mắc và cung cấp thông tin dịch vụ một cách nhanh chóng.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Chatbot Trong Ngân Hàng

Chatbot không chỉ giúp tiết kiệm thời gian cho khách hàng mà còn nâng cao hiệu quả phục vụ. Việc áp dụng chatbot trong ngân hàng giúp cải thiện trải nghiệm khách hàng và tăng cường sự hài lòng.

II. Vấn Đề Và Thách Thức Trong Việc Sử Dụng Chatbot

Mặc dù chatbot mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn tồn tại một số thách thức trong việc triển khai và sử dụng. Khách hàng có thể gặp khó khăn trong việc tương tác với chatbot, dẫn đến sự không hài lòng. Nghiên cứu này sẽ phân tích các vấn đề chính mà ngân hàng gặp phải khi triển khai chatbot.

2.1. Khó Khăn Trong Việc Tương Tác Khách Hàng

Nhiều khách hàng vẫn chưa quen với việc sử dụng chatbot, dẫn đến việc họ không nhận được thông tin cần thiết. Điều này có thể làm giảm sự chấp nhận sử dụng chatbot.

2.2. Rủi Ro Về Bảo Mật Thông Tin

Sự lo ngại về bảo mật thông tin cá nhân khi sử dụng chatbot cũng là một trong những rào cản lớn. Khách hàng cần được đảm bảo rằng thông tin của họ được bảo vệ an toàn.

III. Phương Pháp Nghiên Cứu Sự Chấp Nhận Sử Dụng Chatbot

Nghiên cứu sử dụng mô hình TAM (Technology Acceptance Model) để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng chatbot. Phương pháp này giúp xác định các yếu tố như sự hữu ích, tính dễ sử dụng và mức độ hấp dẫn của chatbot.

3.1. Mô Hình TAM Trong Nghiên Cứu

Mô hình TAM giúp xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến sự chấp nhận công nghệ. Nghiên cứu sẽ áp dụng mô hình này để phân tích sự chấp nhận sử dụng chatbot.

3.2. Phương Pháp Thu Thập Dữ Liệu

Dữ liệu được thu thập thông qua khảo sát trực tuyến với khách hàng đã sử dụng chatbot. Phân tích dữ liệu sẽ được thực hiện bằng phần mềm SPSS để đảm bảo tính chính xác.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Về Sự Chấp Nhận Sử Dụng Chatbot

Kết quả nghiên cứu cho thấy sự chấp nhận sử dụng chatbot của khách hàng tại Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng phụ thuộc vào nhiều yếu tố. Các yếu tố như sự hữu ích, tính dễ sử dụng và mức độ hấp dẫn đều có ảnh hưởng đáng kể.

4.1. Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Sự Chấp Nhận

Nghiên cứu chỉ ra rằng sự hấp dẫn và tính hữu ích của chatbot là hai yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến sự chấp nhận của khách hàng.

4.2. Phân Tích Dữ Liệu Khách Hàng

Phân tích dữ liệu cho thấy rằng khách hàng có trải nghiệm tích cực với chatbot thường có xu hướng chấp nhận sử dụng cao hơn.

V. Đề Xuất Giải Pháp Nâng Cao Sự Chấp Nhận Sử Dụng Chatbot

Để nâng cao sự chấp nhận sử dụng chatbot, ngân hàng cần cải thiện tính năng và giao diện của chatbot. Các giải pháp như đào tạo nhân viên và tăng cường bảo mật thông tin cũng rất quan trọng.

5.1. Cải Thiện Tính Năng Chatbot

Ngân hàng cần liên tục cập nhật và cải thiện tính năng của chatbot để đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Việc này sẽ giúp tăng cường sự hài lòng và chấp nhận sử dụng.

5.2. Đào Tạo Nhân Viên Về Chatbot

Đào tạo nhân viên về cách sử dụng và hỗ trợ khách hàng khi tương tác với chatbot sẽ giúp nâng cao trải nghiệm của khách hàng.

VI. Kết Luận Về Tương Lai Của Chatbot Trong Ngân Hàng

Chatbot sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong ngành ngân hàng trong tương lai. Sự phát triển của công nghệ sẽ giúp chatbot ngày càng thông minh hơn, từ đó nâng cao trải nghiệm khách hàng.

6.1. Xu Hướng Phát Triển Chatbot

Trong tương lai, chatbot sẽ được tích hợp nhiều tính năng mới, giúp cải thiện khả năng tương tác và phục vụ khách hàng tốt hơn.

6.2. Tác Động Đến Ngành Ngân Hàng

Sự phát triển của chatbot sẽ tạo ra những thay đổi lớn trong cách thức hoạt động của ngân hàng, từ đó nâng cao hiệu quả kinh doanh và sự hài lòng của khách hàng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Cơ sở khoa học của vấn đề nghiên cứu 1.1 Khái niệm chấp nhận sử dụng Các khái niệm chấp nhận sử dụng dịch vụ được ra đời bắt nguồn từ các lí thuyết tâm lí học hành vi. Các nhà nghiên cứu cố gắng xây dựng các khung lí thuyết và mô hình dự đoán đưuọc hành vi của cá nhân. Theo đó hành động của một cá nhân là một chuỗi phản ứng tâm lí do các tác động từ bên trong và bên ngoài. Ccá ghiên cứu hành vi chấp nhận sử dụng dịch vụ trong lĩnh vực coong nghệ được xuất phát từ việc phát triển lý thuyết hành động hợp lý (TRA), lý thuyết hàng vi dự định (TPB) cùng các lí thuyết khác như lí thuyết nhận thức xã hội (SCT), v.v để xây dựng các lý thuyết chấp nhận sử dụng như mô hình chấp nhận sử dụng công nghệ (TAM) (Davis 1989; Davis và cộng sự 1993; Venkatesh và cộng sự, 2000), mô hình thành công hệ thống công nghệ thông tin (ISS) (Delone & Mclean, 1992; 2003).

Hành vi chấp nhận sử dụng công nghệ được hiểu đươn giản là là hành động chấp nhận và sử dụng dịch vụ nào đó. Theo Đào Trung Kiên (2015): “ Hành vi chấp nhận sử dụng được xem là hành động sử dụng dịch vụ thực sự và cam kết về nhận thưc duy trì về việc sử dụng dịch vụ của khách hàng”. Hành vi chấp nhận sử dụng được đánh giá thông qua tính hài lòng về dịch vụ, xem việc sử dụng dịch vụ như những quyết định đúng đắn, đem lại sự thích thú cho khách hàng và cam kết sử dụng dịch vụ trong tương lai.2 Tổng quan về chatbot 1.1 Khái niệm chatbot Theo Ibm (2022), Chatbot là một chương trình máy tính sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (N LP) để hiểu câu hỏi của khách hàng và tự động hóa câu trả lời cho họ, mô phỏng cuộc trò chuyện của con người. Theo Shweta, Kelly (2022) ở cấp độ kỹ thuật, chatbot là một chương trình máy tính mô phỏng cuộc trò chuyện của con người để giải quyết các truy vấn của khách hàng.

Khi khách hàng hoặc khách hàng tiềm năng liên hệ qua bất kỳ kênh nào, chatbot sẽ có mặt để chào đón họ và giải quyết vấn đề của họ. Họ cũng có thể giúp khách hàng gửi yêu cầu dịch vụ, gửi email hoặc kết nối với các đại lý của con người nếu cần. Theo Jia (2003), chatbot là một “hệ thống hội thoại trực tuyến giữa con người 17 SVTH: N gô Viết Minh Quang Khóa luận tốt nghiệp ThS. N guyễn Thị Thúy Đạt và máy tính bằng ngôn ngữ tự nhiên”.

Chatbot là một trong những ứng dụng cơ bản và phổ biến nhất về tương tác giữa người và máy tính thông minh (Bansal & Khan, 2018). Chatbot là một chương trình máy tính có khả năng phản hồi giống như một thực thể thông minh khi trò chuyện thông qua văn bản hoặc giọng nói và hiểu một hoặc nhiều ngôn ngữ của con người bằng “xử lý ngôn ngữ tự nhiên” (N LP-N atural Language Processing) (Khanna, 2015). Từ những định nghĩa trên ta có thể hiểu chatbot chính là một chương trình máy tính được dựa trên AI mô phỏng các cuộc trò chuyện của con người. N ó còn được gọi là trợ lý kĩ thuật có thể hiểu được những khả năng của con người.

N hững con chatbot sẽ làm nhiệm vụ diễn giải và xử lý các yêu cầu mà người dùng đưa ra, từ đó đưa ra được câu trả lời cho họ nhanh chóng, kịp thời mọi lúc khi khách hàng có thắc mắc cần giải đáp.2 Lịch sử ra đời và phát triển của chatbot Chatbot đầu tiên, tên là Eliza của Joseph Weizenbaum, mô phỏng một nhà trị liệu tâm lý người Rogeria. N ó đã lấy cảm hứng từ những ý tưởng của Turing, người đã lập luận rằng có thể chế tạo máy móc có khả năng hoạt động như con người. Ý tưởng rất đơn giản và bao gồm sự phù hợp với mẫu thuật toán và cấu trúc lại câu mà không cần chuyên sâu kiến thức hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Chương trình được chứng minh là hiệu quả đáng kinh ngạc trong việc duy trì sự chú ý trong cuộc trò chuyện và sự thành công của chương trình ban đầu đã ảnh hưởng đến sự phát triển của nhiều các bot khác.

Colby từ Stanford Al Lab đã phát triển Chatbot Parry. Parry đối lập với Eliza ở chỗ nó mô phỏng một bệnh nhân và được dùng như một nghiên cứu về bản chất hoang tưởng và có khả năng thể hiện niềm tin, nỗi sợ hãi và lo lắng. Một triển khai khác được gọi là Jabberwacky có thể học các phản hồi mới dựa trên tương tác của người dùng, thay vì được điều khiển từ cơ sở dữ liệu tĩnh như nhiều Chatbot hiện có khác. AI của Jabberwacky theo dõi mọi thứ mọi người đã nói với nó, và tìm điều thích hợp nhất để nói bằng cách sử dụng kỹ thuật so khớp mẫu.

Một Chatbot khác đáng đề cập ngôn ngữ thực thể nhân tạo internet (ALICE), có ngôn ngữ đánh dấu được gọi là ngôn ngữ đánh dấu trí tuệ nhân tạo (AIML), được phát triển bởi Tiến sĩ Richard Wallace và giành được Giải thưởng Loebner vào năm 2000 và 2001. 18 SVTH: N gô Viết Minh Quang Khóa luận tốt nghiệp ThS. N guyễn Thị Thúy Đạt N ăm 2010-2016 là thời kỳ bùng nổ các trợ lý ảo nữa đầu thập kỷ này chứng kiến sự bùng nổ của các trợ lý cá nhân ảo: Siri (2010), Google N ow (2012), Alexa (2015), Cortana (2015) và Google Assistant (2016). Với khả năng phân tích và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các trợ lý này kết nối với các dịch vụ web để trả lời các câu hỏi và đáp ứng các yêu cầu của người dùng.

Gần đây, Google Home và Amazon Echo đã bắt đầu trở thành các tính năng phổ biến trong các ngôi nhà của người Mỹ. Google Assistant và Alexa là cơ sở để cho các thiết bị thông minh trong ngôi nhà tương tác với người dùng. Các thiết bị thông minh Smart Devices kết nối với nhau tạo thành hệ thống Smart Home, cho phép người dùng ra lệnh và điều khiển bằng giọng nói của họ. Từ năm 2016 đến nay la thời kì các Chatbot Messenger bùng nổ từ sau hội nghị F8 năm 2016, Facebook – mạng xã hội lớn nhất thế giới giới thiệu Messenger Platform.

Một nền tảng thân thiện hơn và cho phép bất kỳ ai cũng có thể tạo cho mình một Chatbot. N gay sau đó, các ứng dụng chat khác như LIN E, WhatsApp, Telegram hay Twitter cũng đưa ra các hỗ trợ hoặc các API cho phép người dùng tạo các Chatbot trên ứng dụng nhắn tin. N hưng WeChat của Trung Quốc mới chính là kẻ đi tiên phong trong lĩnh vực này khi cho ra mắt Xiaoice – chatbot khá hoàn thiện từ năm 2013. Trong cuộc đua của các nhà phát triển chatbots, Facebook đang nắm giữ thị phần toàn cầu lớn nhất vì có đến hơn 1 tỷ người sử dụng ứng dụng Messenger hàng tháng.

Riêng ở thị trường Trung Quốc, WeChat lại là ứng dụng chat số 1 mà không ứng dụng chat nào có thể cạnh tranh nổi.3 Cách thức hoạt động của chatbot Chatbot tương tác với con người qua âm thanh hoặc văn bản và sử dụng các platform để giao tiếp với bot. Phần mà các lập trình viên cần phát triển nằm toàn bộ ở phía sau bao gồm: Translator: Dịch yêu cầu của user, giúp máy tính hiểu được yêu cầu mình cần thực hiện → quyết định việc chatbot có thông minh hay không. Processor: Xử lý yêu cầu, thành phần này giúp khả năng của chatbot không bị giới hạn, máy tính làm được gì thì chatbot cũng làm được như vậy. Respondent: N hận output và đóng gói gửi trả lại messenger platform, trả lại cho người dùng kết quả.

19 SVTH: N gô Viết Minh Quang Khóa luận tốt nghiệp ThS. N guyễn Thị Thúy Đạt Hình 1.1: Cách thức hoạt động của chatbot Hình 1.2: Hoạt động của chatbot 1.4 Phân loại chatbot Có rất nhiều cách để phân loại chatbot, trong đó phân loại dựa vào trí thông minh được sử dụng nhiều nhất để phân loại các chatbot ( Dmytro Durach, 2019). Dựa vào trí thông minh của chatbot có thể phân thành Buttons: Chatbot theo kịch bản được trình bày theo dạng menu. Chatbot buttons yêu cầu người dùng phải thực hiện một số lựa chọn để đào sâu hơn trong các cuộc hội thoại., đây là loại cơ bản nhất hiện nay, trong hầu hết các trường hợp, các chatbot sẽ đưa ra các lựa chọn được soạn sẵn và đưa ra câu trả lời ngay lập tức, rất giống với các menu điện thoại tự động.

Mỗi nút phản hồi / đã chọn chatbot sẽ đưa ra các câu hỏi được soạn sẵn.Các ứng dụng này đủ để hướng dẫn người dùng mới hoặc trả lời các Câu hỏi thường gặp chiếm 80% các truy vấn hỗ trợ. Chúng cũng khá hiệu quả đối với các dịch vụ theo yêu cầu. Ví dụ: các chatbot đưa tin được thiết kế bởi Domino's Pizza và Pizza Hut đang hiển thị thông tin về các chương trình khuyến mãi mới nhất và cho phép khách hàng đặt hàng chỉ bằng một lần nhấn. Tuy nhiên, chatbot dựa trên menu không phù hợp với các tình huống nâng cao hơn trong đó có quá nhiều biến số hoặc 20 SVTH: N gô Viết Minh Quang Khóa luận tốt nghiệp ThS.

N guyễn Thị Thúy Đạt quá khó để dự đoán cách người dùng đi đến câu trả lời cụ thể. Intent & Entity: Chatbot dựa trên nhận dạng từ khóa có thể lắng nghe yêu cầu của người dùng và sử dụng công nghệ AI để đưa ra câu trả lời thích hợp. Các bot này có thể lắng nghe những gì người dùng nói hoặc nhập. Họ sử dụng các từ khóa và AI có thể tùy chỉnh để xác định cách phản hồi phù hợp.

Việc xây dựng các chatbot nhận dạng từ khóa và button chatbot đang trở nên phổ biến. N gười dùng trước tiên có thể thử hỏi trực tiếp câu hỏi của họ. N ếu kết quả không phù hợp hoặc người dùng yêu cầu một số hướng dẫn, họ có thể sử dụng các nút menu của chatbot. Contextual: Chatbot trò chuyện theo ngữ cảnh sử dụng công nghệ Học Máy (Machine Learning –ML) và Trí tuệ nhân tạo (AI) để ghi nhớ hội thoại với người dùng cụ thể từ đó tự cải thiện và phát triển hội thoại theo thời gian.

Đây là loại tiên tiến nhất trong số ba loại chatbot. Alexa, Google Assistant và Siri là một số ví dụ về chatbots hỗ trợ ngữ cảnh. Chatbot được sử dụng ML và AI để ghi nhớ các cuộc trò chuyện với những người dùng cụ thể để học hỏi theo thời gian. Chatbot đủ thông minh để học hỏi từ những kinh nghiệm trong quá khứ, tức là những gì người dùng đang yêu cầu, cách họ yêu cầu, v.