Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư (Cách mạng 4.0) dựa trên các trụ cột công nghệ như trí tuệ nhân tạo (AI), vạn vật kết nối (IoT) và dữ liệu lớn (Big Data) đã tạo ra sự biến đổi sâu rộng trong lĩnh vực tài chính – ngân hàng. Biểu hiện rõ nét nhất là sự bùng nổ của công nghệ tài chính (Fintech), trong đó hoạt động thanh toán chiếm tỷ trọng lớn nhất và có tốc độ phát triển nhanh nhất. Tại Việt Nam, thị trường Fintech diễn ra sôi động với khoảng 70 công ty hoạt động năm 2018 (tổng vốn đầu tư 129 triệu USD theo Ernst & Young) và tăng lên hơn 154 công ty vào năm 2019, tập trung chủ yếu vào các giải pháp thanh toán điện tử và ngân hàng số.

Trái ngược với xu hướng sôi động chung trên cả nước, việc triển khai và tiếp nhận dịch vụ Fintech trong thanh toán tại địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế còn khá trầm lắng và gặp nhiều rào cản. Thống kê đến tháng 3/2018 cho thấy:

  • Toàn tỉnh chỉ có 238 máy ATM, tương đương 1,3% tổng số ATM cả nước.
  • Số lượng thẻ thanh toán đang lưu hành đạt 946.000 thẻ, chiếm 1,4% cả nước.
  • Số lượng máy POS được lắp đặt là 1.303 thiết bị tại các cửa hàng, siêu thị, chỉ tương đương 0,45% quy mô toàn quốc.

Thói quen sử dụng tiền mặt lâu đời của người dân địa phương, mức độ hiểu biết về các ứng dụng thanh toán mới còn hạn chế và tâm lý lo ngại về an toàn thông tin là những nguyên nhân chính cản trở sự phát triển của dịch vụ. Do đó, việc nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng Fintech trong thanh toán của khách hàng cá nhân tại tỉnh Thừa Thiên Huế là đòi hỏi cấp thiết nhằm cung cấp cơ sở thực tiễn cho các tổ chức tài chính và cơ quan quản lý.

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài:

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về quyết định sử dụng dịch vụ Fintech nói chung và Fintech trong hoạt động thanh toán nói riêng.
  2. Xác định các nhân tố ảnh hưởng và đo lường mức độ tác động của từng nhân tố đến quyết định sử dụng dịch vụ Fintech trong thanh toán của khách hàng cá nhân trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế.
  3. Đề xuất các giải pháp và kiến nghị nhằm nâng cao khả năng tiếp nhận dịch vụ Fintech trong thanh toán của khách hàng cá nhân tại địa bàn nghiên cứu.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Fintech trong hoạt động thanh toán.
  • Đối tượng khảo sát: Khách hàng cá nhân sinh sống và làm việc trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế.
  • Phạm vi không gian: Địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế.
  • Phạm vi thời gian: Số liệu sơ cấp được thu thập từ tháng 9/2019 đến tháng 12/2019; số liệu thứ cấp được tổng hợp trong giai đoạn 2013 – 2019.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và mô hình nghiên cứu

Khóa luận xây dựng mô hình nghiên cứu dựa trên sự kết hợp và kế thừa có chọn lọc từ 3 mô hình tâm lý xã hội và hành vi chấp nhận công nghệ kinh điển:

  • Thuyết Hành động hợp lý (TRA - Theory of Reasoned Action) của Ajzen và Fishbein (1967): Giải thích ý định hành vi chịu sự chi phối của Thái độ đối với hành vi và Chuẩn chủ quan.
  • Lý thuyết Hành vi dự tính (TPB - Theory of Planned Behavior) của Ajzen (1991): Bổ sung thêm biến Nhận thức kiểm soát hành vi vào mô hình TRA.
  • Mô hình Chấp nhận công nghệ (TAM - Technology Acceptance Model) của Davis (1989): Giải thích hành vi chấp nhận công nghệ thông qua hai biến cốt lõi là Sự hữu ích cảm nhận và Tính dễ sử dụng cảm nhận.

Mô hình nghiên cứu đề xuất gồm 6 nhóm biến độc lập tác động đến biến phụ thuộc "Quyết định sử dụng Fintech trong thanh toán" (QĐ), tương ứng với 6 giả thiết từ H1 đến H6:

  1. Sự hữu ích (HI): 4 biến quan sát (kế thừa từ Chan & Lu 2004, Liao & Cheung 2002, Wang et al. 2006, Davis et al. 1989).
  2. Tính dễ sử dụng (DSD): 4 biến quan sát (kế thừa từ Kalinic & Marinkovic 2015, Phạm Thị Minh Lý & Bùi Ngọc Tuấn Anh 2012).
  3. Tính an toàn và bảo mật (AT): 4 biến quan sát (kế thừa từ Ozdemir 2008, Wang et al. 2006, Littler 2006, Wadie & Mohamed 2014).
  4. Sự tự chủ (TC): 3 biến quan sát (kế thừa từ Bahari et al. 2012, Igbaria & Iivari 1995).
  5. Sự thuận lợi (TL): 3 biến quan sát (kế thừa từ Liao & Cheung 2002, Sharman 2006, Jayarman 2012).
  6. Chuẩn chủ quan (CCQ): 3 biến quan sát (kế thừa từ Foon et al. 2011, Koloud & Ghaith 2013, Nguyễn Mạnh Hà & Bùi Hải Yến 2013, Dong 2009).
  • Biến phụ thuộc Quyết định sử dụng (QĐ): 3 biến quan sát (kế thừa từ Lê Thị Kim Tuyết 2011).

Toàn bộ thang đo gồm 24 biến quan sát, sử dụng thang đo khoảng cách Likert 5 điểm (1: Rất không đồng ý đến 5: Rất đồng ý).

Mã nhân tố Tên nhân tố Số biến Nguồn tham khảo chính
HI Sự hữu ích 4 Chan & Lu (2004), Liao & Cheung (2002), Davis et al. (1989)
DSD Tính dễ sử dụng 4 Kalinic & Marinkovic (2015), Phạm Thị Minh Lý & Bùi Ngọc Tuấn Anh (2012)
AT Tính an toàn và bảo mật 4 Ozdemir (2008), Wang et al. (2006), Wadie & Mohamed (2014)
TC Sự tự chủ 3 Bahari et al. (2012), Igbaria & Iivari (1995)
TL Sự thuận lợi 3 Liao & Cheung (2002), Sharman (2006), Jayarman (2012)
CCQ Chuẩn chủ quan 3 Foon et al. (2011), Koloud & Ghaith (2013), Dong (2009)
QĐ Quyết định sử dụng 3 Lê Thị Kim Tuyết (2011)

Phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu

  • Thu thập dữ liệu: Khảo sát chọn mẫu thuận tiện bằng bảng hỏi phát trực tiếp tại các ngân hàng thương mại, trung tâm thương mại, khu dân cư và khảo sát trực tuyến qua Google Drive. Theo nguyên tắc của Hair et al. (1998), kích thước mẫu tối thiểu cần gấp 5 lần số biến quan sát ($5 \times 24 = 120$ mẫu). Tác giả đã phát ra 200 phiếu, thu về 195 phiếu, sàng lọc được 192 phiếu hợp lệ. Trong đó, 154 mẫu từ khách hàng đã biết/đã sử dụng Fintech được đưa vào phân tích định lượng chính thức.
  • Kỹ thuật xử lý số liệu (SPSS 20):
    • Thống kê mô tả đặc điểm mẫu và thực trạng nhận biết dịch vụ.
    • Đánh giá độ tin cậy thang đo thông qua hệ số Cronbach's Alpha.
    • Phân tích nhân tố khám phá (EFA) với các tiêu chuẩn: $0,5 \le \text{KMO} \le 1$, kiểm định Bartlett có $\text{Sig.} < 0,05$, hệ số tải nhân tố (Factor Loading) $\ge 0,5$.
    • Phân tích tương quan tuyến tính Pearson.
    • Phân tích hồi quy tuyến tính đa bội (đánh giá mức độ giải thích bằng $R^2$ hiệu chỉnh, kiểm định độ phù hợp mô hình bằng giá trị $F$, kiểm tra đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF).
    • Kiểm định One-Sample T-Test, Independent-Samples T-Test và One-way ANOVA để phân tích sự khác biệt theo các biến nhân khẩu học.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng Fintech trong thanh toán của khách hàng cá nhân

Chương 1 hệ thống hóa cơ sở lý luận về Fintech, bao gồm các nội dung chính:

  • Khái niệm và lịch sử phát triển: Fintech là sự kết hợp sáng tạo giữa công nghệ và tài chính. Quá trình phát triển trải qua 3 giai đoạn: Fintech 1 (1866 – 1987: từ hệ thống điện báo, đặt cáp xuyên biển đến máy ATM đầu tiên năm 1967 và hệ thống thanh toán bù trừ CHIPS năm 1970); Fintech 2 (1987 – 2008: thời kỳ số hóa dịch vụ tài chính truyền thống và ngân hàng trực tuyến); Fintech 3 (2009 đến nay: dân chủ hóa dịch vụ tài chính sau khủng hoảng 2008 với sự xuất hiện của P2P lending, Robo-advisor, tiền mã hóa và công nghệ chuỗi khối).
  • Chủ thể tham gia Fintech: Gồm 3 nhóm: Định chế tài chính truyền thống, Các công ty Fintech (chia thành nhóm B2C phục vụ người tiêu dùng và nhóm Back-Office B2B hỗ trợ công nghệ cho tổ chức tài chính) và Khách hàng (người dùng cuối).
  • Phân khúc ngành Fintech: 4 phân khúc chính gồm Tài chính (Crowdfunding, Factoring, Crowdinvesting, Crowdlending); Quản lý tài sản (Social trading, Robo-advice, PFM, Quản lý tài sản trực tuyến); Thanh toán (phương thức thay thế, Blockchain, Cryptocurrency); Các phân khúc khác (Insurtech, Regtech).
  • Bối cảnh thế giới và khu vực: Vốn đầu tư Fintech toàn cầu năm 2018 đạt 111,8 tỷ USD (Châu Mỹ 54,5 tỷ USD; Châu Âu 34,2 tỷ USD; Châu Á 22,7 tỷ USD). Tại ASEAN, năm 2017 có 1.228 công ty Fintech, trong đó Singapore chiếm 39%, Indonesia 20%, Malaysia 15%, Thái Lan 10%, Philippines 9% và Việt Nam 6%. Mảng thanh toán chiếm tỷ trọng cao nhất khu vực ASEAN với 43% (376 doanh nghiệp khởi nghiệp).
  • Các hình thức Fintech trong thanh toán cá nhân: E-Banking (Mobile banking, Internet banking, Phone banking, SMS banking); Thẻ thanh toán qua POS (quẹt thẻ từ, cắm thẻ chip EMV, chạm không tiếp xúc); Thanh toán mã QR (mã cá nhân, mã cửa hàng); Dịch vụ Bankplus (hợp tác Viettel với 12 ngân hàng); Ví điện tử (theo Thông tư 39/2014/TT-NHNN) và Tiền kỹ thuật số (Bitcoin, Ethereum, Ripple...).

Chương 2: Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Fintech trong thanh toán cho khách hàng cá nhân tại tỉnh Thừa Thiên Huế

Chương 2 trình bày bức tranh thực trạng và kết quả phân tích định lượng chi tiết:

  • Thực trạng Fintech tại Việt Nam: Thị trường đạt quy mô giao dịch 4,4 tỷ USD năm 2017. Đến năm 2019 có hơn 154 công ty Fintech (37 công ty thanh toán, 25 công ty cho vay, 22 công ty Blockchain/Crypto/Remittance; 70% có vốn đầu tư nước ngoài; 72% hợp tác với ngân hàng). Thống kê Quý I/2019 của Ngân hàng Nhà nước cho thấy thanh toán liên ngân hàng xử lý 37,325 triệu giao dịch (~20,7 triệu tỷ đồng). Đến tháng 3/2019, cả nước có 18.705 máy POS, hơn 40 triệu người có tài khoản ngân hàng, 78 đơn vị cung ứng thanh toán Internet, 44 đơn vị thanh toán di động. Đến 31/12/2018 có 23 loại ví điện tử được cấp phép, 4,42 triệu ví liên kết ngân hàng, ~60 triệu giao dịch/năm (Ví MoMo dẫn đầu với hơn 10 triệu người dùng, liên kết 24 ngân hàng).
  • Chính sách pháp lý: Khóa luận rà soát các văn bản pháp quy quan trọng gồm Nghị quyết 41/NQ-CP (2016), Quyết định 689/QĐ-TTg (2014), Quyết định 1726/QĐ-TTg (2016), Quyết định 844/QĐ-TTg (2016), Quyết định 2545/QĐ-TTg (2016), Quyết định 328/QĐ-NHNN (2017 thành lập Ban Chỉ đạo Fintech gồm 10 thành viên), Quyết định 1255/QĐ-TTg (2017). Tác giả nhận định khuôn khổ pháp lý Việt Nam còn sơ khai, thiếu cơ chế thử nghiệm Sandbox, thiếu quy định cụ thể về bảo vệ dữ liệu tài chính cá nhân và tốc độ ban hành chính sách chưa theo kịp tốc độ đổi mới công nghệ.
  • Thực trạng tại tỉnh Thừa Thiên Huế: Đã triển khai hợp tác giữa 15 NHTM, 4 tổ chức trung gian thanh toán với Công ty Điện lực Thừa Thiên Huế trong việc thu tiền điện không dùng tiền mặt.
  • Đặc điểm mẫu khảo sát ($N=154$):
Tiêu chí Phân loại Số lượng (người) Tỷ lệ (%)
Giới tính Nam 72 46,8
Nữ 82 53,2
Độ tuổi Dưới 30 tuổi 101 65,6
Từ 30 đến 50 tuổi 45 29,2
Trên 50 tuổi 5 3,2
Trình độ học vấn Trung học phổ thông 26 16,9
Cao đẳng / Đại học 124 80,5
Sau đại học 4 2,6
Nghề nghiệp Công nhân viên 66 42,9
Sinh viên 62 40,3
Nhà quản lý 10 6,5
Nội trợ 4 2,6
Khác 12 7,8
Thu nhập Dưới 5 triệu VNĐ 53 34,4
Từ 5 đến 10 triệu VNĐ 52 33,8
Chưa có thu nhập 40 26,0
Trên 10 triệu VNĐ 9 5,8
Nơi ở Thành thị 103 66,9
Nông thôn 51 33,1
  • Mức độ nhận biết: Trong 192 người khảo sát ban đầu, có 38 người chưa biết (19,8%) và 154 người đã biết (80,2%). Trong nhóm 154 người đã biết, có 83 người đã sử dụng dịch vụ và 71 người biết nhưng chưa từng sử dụng. Lý do chính của nhóm chưa biết là chưa có nhu cầu, thiếu thông tin tiếp cận và thói quen muốn giao dịch trực tiếp.
  • Kết quả kiểm định mô hình:
    • Phân tích EFA và Cronbach's Alpha chứng minh các thang đo đạt độ tin cậy và giá trị hội tụ, giá trị phân biệt.
    • Kết quả hồi quy tuyến tính xác định các nhóm nhân tố: "Sự hữu ích", "Tính an toàn và bảo mật", "Tính dễ sử dụng", "Sự thuận lợi" và "Chuẩn chủ quan" đều có tác động tích cực (cùng chiều) có ý nghĩa thống kê đến "Quyết định sử dụng" Fintech trong thanh toán của khách hàng cá nhân tại Thừa Thiên Huế.
    • Trong các nhân tố tác động, nhóm nhân tố "Sự hữu ích" có hệ số tác động mạnh nhất.
    • Phân tích ANOVA và T-Test chỉ ra có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê trong đánh giá và quyết định sử dụng Fintech giữa các nhóm khách hàng theo độ tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thu nhập và nơi cư trú (khu vực thành thị có tỷ lệ tiếp cận và đánh giá cao hơn khu vực nông thôn).

Chương 3: Giải pháp nâng cao khả năng tiếp nhận dịch vụ Fintech trong thanh toán của khách hàng cá nhân tại tỉnh Thừa Thiên Huế

Dựa trên kết quả định lượng, chương này đề xuất 2 nhóm giải pháp đồng bộ:

  • Đối với các tổ chức cung ứng dịch vụ Fintech:
    • Nâng cao Sự hữu ích: Tích hợp đa dạng hóa các tiện ích thanh toán thiết yếu hàng ngày (hóa đơn điện, nước, cước viễn thông, học phí, mua sắm bán lẻ); nâng cao tốc độ xử lý giao dịch tức thời; phát triển các tính năng thanh toán định kỳ tự động.
    • Tăng cường An toàn và bảo mật: Đầu tư công nghệ bảo mật nhiều lớp (sinh trắc học, mã hóa dữ liệu, xác thực 2 lớp OTP qua thiết bị di động); xây dựng quy trình tiếp nhận, xử lý khiếu nại và đền bù tổn thất tài chính nhanh chóng, minh bạch khi xảy ra sự cố kỹ thuật.
    • Cải thiện Tính dễ sử dụng và Sự thuận lợi: Thiết kế giao diện ứng dụng tối giản, thân thiện, rõ ràng; tinh gọn các bước thao tác chuyển tiền, thanh toán; mở rộng mạng lưới điểm chấp nhận thanh toán (QR code, POS) tại các khu dân cư, chợ truyền thống và vùng ven đô thị.
    • Tác động Chuẩn chủ quan: Đẩy mạnh các chiến dịch truyền thông hướng dẫn sử dụng, tận dụng mạng xã hội và các chương trình khuyến mãi giới thiệu người thân/bạn bè để tạo hiệu ứng lan tỏa cộng đồng.
  • Khuyến nghị đối với Nhà nước và Cơ quan quản lý:
    • Hoàn thiện hành lang pháp lý chuyên biệt cho Fintech; sớm ban hành cơ chế thử nghiệm có kiểm soát (Regulatory Sandbox) cho các mô hình kinh doanh tài chính công nghệ mới.
    • Xây dựng khung pháp lý chặt chẽ về an ninh mạng và bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu tài chính của người tiêu dùng.
    • Đẩy mạnh triển khai Đề án phát triển thanh toán không dùng tiền mặt (Quyết định 2545/QĐ-TTg), tăng cường tuyên truyền, phổ biến giáo dục tài chính số cho người dân, đặc biệt là nhóm đối tượng trung niên và khu vực nông thôn.

Kết quả nghiên cứu và đóng góp

Kết quả chính

  • Xác lập bức tranh thực trạng về mức độ phát triển dịch vụ thanh toán công nghệ tại Thừa Thiên Huế năm 2019: mạng lưới hạ tầng (238 ATM, 1.303 POS) và tỷ lệ nhận biết của người dùng (80,2% người được hỏi có biết về Fintech, nhưng mới có 83/154 người đã từng sử dụng).
  • Kiểm định thành công mô hình định lượng xác định 5 nhân tố ảnh hưởng thuận chiều đến quyết định sử dụng Fintech trong thanh toán của khách hàng cá nhân tại Huế gồm: Sự hữu ích, Tính an toàn và bảo mật, Tính dễ sử dụng, Sự thuận lợi và Chuẩn chủ quan.
  • Chứng minh bằng dữ liệu thực nghiệm rằng "Sự hữu ích" là nhân tố có tác động chi phối mạnh nhất đến quyết định sử dụng của khách hàng cá nhân trên địa bàn.

Đóng góp của đề tài

  • Về mặt lý luận: Khóa luận hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về hành vi chấp nhận công nghệ tài chính, vận dụng thành công việc tích hợp các mô hình TRA, TPB và TAM vào bối cảnh thị trường tài chính số của một địa phương thuộc vùng kinh tế trọng điểm miền Trung.
  • Về mặt thực tiễn: Cung cấp bộ dữ liệu khảo sát sơ cấp có giá trị về chân dung nhân khẩu học và thói quen thanh toán của người dân Thừa Thiên Huế; đưa ra hệ thống kiến nghị xác đáng, phân định rõ trách nhiệm giữa doanh nghiệp cung ứng dịch vụ và cơ quan quản lý nhà nước nhằm thúc đẩy thanh toán không dùng tiền mặt.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

  • Hạn chế về cỡ mẫu và phương pháp chọn mẫu: Nghiên cứu được thực hiện với quy mô mẫu phân tích định lượng gồm 154 khách hàng bằng phương pháp chọn mẫu thuận tiện. Tỷ lệ cơ cấu mẫu tập trung phần lớn vào nhóm đối tượng trẻ (dưới 30 tuổi chiếm 65,6%), học vấn đại học/cao đẳng (80,5%) và cư trú tại thành thị (66,9%), do đó tính đại diện cho toàn bộ tổng thể dân cư đa dạng trên toàn tỉnh Thừa Thiên Huế còn mức độ hạn chế nhất định.
  • Hạn chế về phạm vi mảng dịch vụ: Đề tài chỉ giới hạn khảo sát trong mảng Fintech thanh toán tiêu dùng cá nhân (E-banking, thẻ POS, mã QR, ví điện tử), chưa bao quát các phân khúc Fintech khác như cho vay ngang hàng (P2P lending), tư vấn tự động (Robo-advisor), công nghệ bảo hiểm (Insurtech) hay gọi vốn cộng đồng (Crowdfunding).
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo: Mở rộng quy mô mẫu khảo sát, áp dụng kỹ thuật chọn mẫu phân tầng theo khu vực địa lý (thành thị, đồng bằng, miền núi) và mở rộng phạm vi đánh giá sang các dịch vụ tài chính công nghệ phức hợp khác.

Giá trị tham khảo

  • Đối với sinh viên và học viên ngành Tài chính – Ngân hàng, Quản trị Kinh doanh, Hệ thống thông tin kinh tế: Khóa luận là tài liệu tham khảo chuẩn mực về quy trình thực hiện nghiên cứu định lượng ứng dụng (từ tổng quan lý thuyết, xây dựng mô hình, thiết kế thang đo 24 biến quan sát, đến xử lý dữ liệu thực tế bằng phần mềm SPSS 20 thông qua Cronbach's Alpha, EFA, Hồi quy và kiểm định khác biệt mẫu).
  • Đối với các Ngân hàng thương mại và Công ty Fintech (ví điện tử, trung gian thanh toán): Tài liệu cung cấp cơ sở thực tế về hành vi tiêu dùng số của khách hàng địa phương, giúp các đơn vị thiết kế tính năng sản phẩm, xây dựng chính sách bảo mật và định hình chiến lược marketing phù hợp với từng phân khúc khách hàng (sinh viên, công nhân viên, người dân nông thôn).
  • Đối với cơ quan quản lý Nhà nước (Ngân hàng Nhà nước chi nhánh tỉnh, Sở Thông tin và Truyền thông): Khóa luận cung cấp các đánh giá thực tế về rào cản chính sách và hạ tầng để phục vụ công tác xây dựng kế hoạch phát triển thanh toán không dùng tiền mặt tại địa phương.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng cỡ mẫu bao nhiêu và tiêu chuẩn lựa chọn mẫu đưa vào phân tích định lượng là gì?
Tác giả phát ra 200 phiếu khảo sát, thu về 195 phiếu, sàng lọc được 192 phiếu hợp lệ. Trong 192 phiếu, có 38 người chưa biết về Fintech và 154 người đã biết hoặc đã từng sử dụng. Bộ dữ liệu của 154 khách hàng này được đưa vào phân tích định lượng trên SPSS 20, đáp ứng quy tắc chọn mẫu tối thiểu của Hair et al. (1998) là gấp 5 lần số biến quan sát ($5 \times 24 = 120$ mẫu).

2. Hạ tầng kỹ thuật thanh toán không dùng tiền mặt tại Thừa Thiên Huế có quy mô như thế nào tại thời điểm nghiên cứu?
Tính đến tháng 3/2018, tỉnh Thừa Thiên Huế có 238 máy ATM (chiếm 1,3% cả nước), 946.000 thẻ thanh toán đang lưu hành (chiếm 1,4% cả nước) và 1.303 máy POS đặt tại siêu thị, cửa hàng (chỉ chiếm 0,45% cả nước). Ngoài ra, có 15 NHTM và 4 tổ chức trung gian thanh toán phối hợp với Công ty Điện lực Thừa Thiên Huế để thu tiền điện qua kênh điện tử.

3. Mô hình nghiên cứu của đề tài được xây dựng dựa trên những lý thuyết nền tảng nào?
Mô hình nghiên cứu được xây dựng dựa trên sự kết hợp của 3 mô hình lý thuyết: Thuyết Hành động hợp lý (TRA - Ajzen & Fishbein, 1967), Lý thuyết Hành vi dự tính (TPB - Ajzen, 1991) và Mô hình Chấp nhận công nghệ (TAM - Davis, 1989), cùng các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước để xác lập 6 nhóm biến độc lập gồm: Sự hữu ích, Tính dễ sử dụng, Tính an toàn và bảo mật, Sự tự chủ, Sự thuận lợi và Chuẩn chủ quan.

4. Kết quả phân tích hồi quy cho thấy nhân tố nào có ảnh hưởng mạnh nhất đến quyết định sử dụng Fintech trong thanh toán?
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính chỉ ra rằng cả 5 nhóm nhân tố gồm Sự hữu ích, Tính an toàn và bảo mật, Tính dễ sử dụng, Sự thuận lợi và Chuẩn chủ quan đều có ảnh hưởng tích cực đến Quyết định sử dụng dịch vụ Fintech trong thanh toán của khách hàng cá nhân tại tỉnh Thừa Thiên Huế, trong đó nhóm nhân tố "Sự hữu ích" (lợi ích cảm nhận về tiện ích, tiết kiệm thời gian, chi phí và sự đa dạng của dịch vụ) có mức độ tác động mạnh nhất.

5. Tác giả đã chỉ ra những khoảng trống pháp lý nào đối với hoạt động Fintech tại Việt Nam?
Khóa luận chỉ ra rằng khuôn khổ pháp lý về Fintech tại Việt Nam lúc bấy giờ còn sơ khai và mang tính định hướng vĩ mô. Các quy định pháp luật chưa xác định rõ ràng bản chất và điều kiện kinh doanh sản phẩm Fintech, chưa có cơ chế thử nghiệm có kiểm soát (Sandbox), thiếu chế tài cụ thể để bảo vệ quyền riêng tư thông tin tài chính cá nhân và tốc độ điều chỉnh chính sách còn chậm so với sự đổi mới của công nghệ.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Trần Thị Hà Trang đã giải quyết trọn vẹn mục tiêu nghiên cứu thông qua việc hệ thống hóa cơ sở lý luận và kiểm định thực nghiệm mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng Fintech trong thanh toán của khách hàng cá nhân tại tỉnh Thừa Thiên Huế. Kết quả nghiên cứu khẳng định vai trò quyết định của các yếu tố "Sự hữu ích", "Tính an toàn và bảo mật", "Tính dễ sử dụng", "Sự thuận lợi" và "Chuẩn chủ quan" đối với hành vi tiêu dùng dịch vụ tài chính số. Hệ thống giải pháp được đề xuất mang tính đồng bộ, gắn liền với thực trạng hạ tầng và đặc điểm nhân khẩu học địa phương, cung cấp căn cứ thực tiễn giá trị cho các ngân hàng thương mại, doanh nghiệp Fintech và cơ quan quản lý trong lộ trình thúc đẩy thanh toán không dùng tiền mặt.