Tác động của chuyển đổi số đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại tại việt nam giai đoạn 2017 2022

Tài liệu nghiên cứu Tác động của chuyển đổi số đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại tại việt nam giai đoạn, tổng hợp lý thuyết và thực hành, cung cấp kiến thức chuyên

• Tác giả: Trịnh Thảo Nhi
• Người hướng dẫn: TS. Lê Hoàng Anh
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
• Đề tài: Tác Động Của Chuyển Đổi Số Đến Hiệu Quả Hoạt Động Của Ngân Hàng Thương Mại Tại Việt Nam Giai Đoạn 2017 – 2022
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC HÌNH ẢNH
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.3. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.6. Đóng góp của nghiên cứu
• 1.7. Bố cục của đề tài
• 1.8. TÓM TẮT CHƯƠNG 1
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ CHUYỂN ĐỔI SỐ ĐẾN HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA NHTM
• 2.1. Cơ sở lý thuyết về chuyển đổi số
• 2.2. Cơ sở lý thuyết về hiệu quả hoạt động của NHTM
• 2.3. Tác động của chuyển đổi số đến hiệu quả hoạt động của NHTM
• 2.4. TÓM TẮT CHƯƠNG 2
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Phương pháp nghiên cứu
• 3.2. Phương pháp phân tích bao dữ liệu DEA
• 3.3. Quy trình nghiên cứu
• 3.4. Cách tiếp cận để đánh giá hiệu quả hoạt động theo phương pháp bao dữ liệu DEA
• 3.5. Mô hình nghiên cứu
• 3.6. Mô hình DEA
• 3.7. Chỉ số Malmquist
• 3.8. Phương pháp Pooled OLS
• 3.9. Xây dựng giả thuyết nghiên cứu và giải thích biến nghiên cứu
• 3.10. Dựa trên đánh giá hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam
• 3.11. Dựa trên đánh giá tác động của chuyển đổi số đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam
• 3.12. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.13. TÓM TẮT CHƯƠNG 3
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Thực trạng chuyển đổi số của các NHTM tại Việt Nam
• 4.2. Văn bản pháp lý liên quan
• 4.3. Hoạt động chuyển đổi số của các NHTM tại Việt Nam
• 4.4. Thống kê mô tả
• 4.5. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu và tương quan giữa các biến
• 4.6. Kết quả nghiên cứu
• 4.7. Kết quả đánh giá hiệu quả hoạt động của các NHTM tại Việt Nam
• 4.8. Kết quả tác động của chuyển đổi số đến hiệu quả hoạt động của NHTM tại Việt Nam
• 4.9. TÓM TẮT CHƯƠNG 4
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH
• 5.1. Hàm ý chính sách
• 5.2. Đối với cơ quan quản lý nhà nước
• 5.3. Đối với các NHTM
• 5.4. Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo
• 5.4.1. Hạn chế của đề tài
• 5.4.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo
• 5.5. TÓM TẮT CHƯƠNG 5
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Tác Động Của Chuyển Đổi Số Đến Ngân Hàng Việt Nam

Chuyển đổi số là cuộc cách mạng tư duy trong ngành ngân hàng, hướng tới một hình thức tổ chức kinh doanh mới, lấy công nghệ làm nền tảng và động lực. Chuyển đổi số ngân hàng giúp thay đổi cách thức hoạt động toàn diện, từ đó thúc đẩy sự chuyển đổi từ vốn tài chính sang vốn dữ liệu. Việt Nam có tiềm năng lớn trong chuyển đổi số, nhờ cơ cấu dân số trẻ và năng động. Thống kê cho thấy tỷ lệ người dùng smartphone và Internet cao tạo điều kiện thuận lợi cho các NHTM Việt Nam tạo ra những đột phá trên thị trường tài chính. Các ngân hàng đang xây dựng và triển khai chiến lược chuyển đổi số để ứng dụng hiệu quả vào hoạt động kinh doanh. Giao dịch qua kênh số đã tăng trưởng mạnh mẽ. Theo McKinsey, ngành Ngân hàng Việt Nam có mức độ ứng dụng ngân hàng số nhanh nhất khu vực.

1.1. Định Nghĩa và Bản Chất của Chuyển Đổi Số Ngân Hàng

Chuyển đổi số ngân hàng không chỉ là số hóa các quy trình mà còn là sự thay đổi toàn diện về mô hình kinh doanh, văn hóa doanh nghiệp và cách thức tương tác với khách hàng. Nó bao gồm việc tích hợp các công nghệ mới như AI trong ngân hàng, Big Data trong ngân hàng, Blockchain trong ngân hàng để tạo ra các sản phẩm và dịch vụ mới, nâng cao trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa hoạt động. Quan trọng nhất là thay đổi tư duy và văn hóa làm việc, thúc đẩy sự sáng tạo và đổi mới liên tục.

1.2. Tiềm Năng và Cơ Hội Chuyển Đổi Số tại Ngân Hàng Việt Nam

Việt Nam sở hữu nhiều yếu tố thuận lợi cho chuyển đổi số ngân hàng, bao gồm dân số trẻ, tỷ lệ sử dụng smartphone và Internet cao, và sự hỗ trợ từ chính phủ. Cơ hội chuyển đổi số ngân hàng bao gồm việc mở rộng thị trường, tiếp cận khách hàng mới, tăng cường năng lực cạnh tranh và giảm chi phí hoạt động. Tuy nhiên, cần vượt qua các thách thức như thiếu hụt nhân lực chất lượng cao, cơ sở hạ tầng công nghệ chưa đồng bộ và các vấn đề về an ninh mạng ngân hàng.

1.3. Thực Trạng Ứng Dụng Công Nghệ Trong Hoạt Động Ngân Hàng

Hiện nay, các NHTM đã và đang ứng dụng nhiều công nghệ mới vào hoạt động, như Internet Banking, Mobile Banking, thanh toán điện tử, và các giải pháp dựa trên điện toán đám mây trong ngân hàng. Nhiều ngân hàng đã số hóa 100% các nghiệp vụ như mở tài khoản, thanh toán, và gửi tiết kiệm. Tỷ lệ giao dịch qua kênh số đã tăng lên đáng kể, cho thấy sự chuyển dịch từ ngân hàng truyền thống sang ngân hàng số. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều tiềm năng chưa được khai thác triệt để.

II. Thách Thức Các Rào Cản Chuyển Đổi Số và Hiệu Quả Ngân Hàng

Mặc dù có nhiều cơ hội, chuyển đổi số cũng đặt ra không ít thách thức cho ngành ngân hàng. Các thách thức bao gồm sự thiếu hụt về nguồn nhân lực có kỹ năng số, vấn đề về an ninh mạng, chi phí đầu tư lớn, và sự thay đổi về văn hóa doanh nghiệp. Ngoài ra, các NHTM cũng phải đối mặt với sự cạnh tranh từ các công ty Fintech và các quy định pháp lý đang thay đổi. Những yếu tố này có thể ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động ngân hàng và khả năng cạnh tranh trên thị trường.

2.1. Rủi Ro An Ninh Mạng và Bảo Mật Dữ Liệu Trong Ngân Hàng Số

An ninh mạng ngân hàng là một trong những thách thức lớn nhất trong chuyển đổi số. Các ngân hàng phải đối mặt với nguy cơ tấn công mạng, đánh cắp dữ liệu khách hàng, và gian lận tài chính. Việc bảo vệ dữ liệu ngân hàng và đảm bảo an toàn cho các giao dịch trực tuyến là rất quan trọng để duy trì lòng tin của khách hàng và tuân thủ các quy định pháp lý. Cần đầu tư mạnh vào các giải pháp an ninh mạng và đào tạo nhân viên về bảo mật.

2.2. Thiếu Hụt Nguồn Nhân Lực Kỹ Năng Số Trong Ngành Ngân Hàng

Một trong những rào cản lớn nhất đối với chuyển đổi số là sự thiếu hụt nguồn nhân lực có kỹ năng số. Các ngân hàng cần tuyển dụng và đào tạo nhân viên có kiến thức về công nghệ tài chính (Fintech), phân tích dữ liệu ngân hàng, AI trong ngân hàng, và các kỹ năng liên quan đến ngân hàng số. Cần có chiến lược phát triển nguồn nhân lực phù hợp để đáp ứng nhu cầu của thị trường.

2.3. Chi Phí Đầu Tư và Khả Năng Sinh Lời Từ Chuyển Đổi Số

Chuyển đổi số đòi hỏi các ngân hàng phải đầu tư lớn vào cơ sở hạ tầng công nghệ, phần mềm, và các giải pháp mới. Tuy nhiên, việc chứng minh khả năng sinh lời từ các khoản đầu tư này là một thách thức. Các ngân hàng cần có kế hoạch tài chính rõ ràng và các chỉ số KPIs đánh giá hiệu quả để theo dõi và đánh giá hiệu quả của các dự án chuyển đổi số.

III. Giải Pháp Phương Pháp Đánh Giá Hiệu Quả Chuyển Đổi Số Ngân Hàng

Để đánh giá hiệu quả chuyển đổi số, cần sử dụng các phương pháp định lượng và định tính. Phương pháp định lượng có thể sử dụng phân tích DEA (Data Envelopment Analysis) để đo lường năng suất ngân hàng, các chỉ số tài chính như doanh thu ngân hàng, chi phí hoạt động ngân hàng, lợi nhuận trước thuế, tăng trưởng tín dụng, và hiệu quả sử dụng vốn. Phương pháp định tính có thể sử dụng khảo sát khách hàng để đánh giá trải nghiệm khách hàng và mức độ hài lòng với các dịch vụ số.

3.1. Ứng Dụng Phân Tích DEA Để Đo Lường Hiệu Quả Ngân Hàng

Phân tích DEA là một phương pháp phi tham số được sử dụng để đo lường hiệu quả tương đối của các đơn vị ra quyết định (DMUs), trong trường hợp này là các NHTM. DEA cho phép đánh giá hiệu quả sử dụng các nguồn lực (đầu vào) để tạo ra các kết quả (đầu ra). Phương pháp này có thể giúp xác định các ngân hàng hoạt động hiệu quả và các ngân hàng cần cải thiện hiệu quả hoạt động.

3.2. Sử Dụng Các Chỉ Số Tài Chính Để Đánh Giá Tác Động Chuyển Đổi Số

Các chỉ số tài chính như doanh thu ngân hàng, chi phí hoạt động ngân hàng, lợi nhuận trước thuế, tăng trưởng tín dụng, và huy động vốn có thể được sử dụng để đánh giá tác động của chuyển đổi số đến hiệu quả hoạt động ngân hàng. Việc theo dõi các chỉ số này theo thời gian có thể giúp xác định xu hướng và đánh giá mức độ thành công của các dự án chuyển đổi số.

3.3. Đánh Giá Trải Nghiệm Khách Hàng Trong Kỷ Nguyên Số

Trải nghiệm khách hàng là một yếu tố quan trọng để đánh giá hiệu quả chuyển đổi số. Các ngân hàng cần thu thập phản hồi từ khách hàng thông qua khảo sát, phỏng vấn, và các kênh trực tuyến để đánh giá mức độ hài lòng với các dịch vụ số và xác định các lĩnh vực cần cải thiện. Việc cải thiện trải nghiệm khách hàng có thể giúp tăng cường lòng trung thành của khách hàng và thu hút khách hàng mới.

IV. Nghiên Cứu Tác Động Của Chuyển Đổi Số Đến Hiệu Quả 2017 2022

Nghiên cứu giai đoạn 2017-2022 cho thấy chuyển đổi số có tác động đáng kể đến hiệu quả hoạt động ngân hàng. Các ngân hàng đầu tư mạnh vào công nghệ thường có năng suất ngân hàng cao hơn, chi phí hoạt động thấp hơn, và lợi nhuận cao hơn. Tuy nhiên, tác động của chuyển đổi số cũng phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác, như quy mô ngân hàng, chiến lược kinh doanh, và khả năng quản lý rủi ro. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ báo cáo tài chính của 10 NHTMCP Việt Nam và các báo cáo của NHNN.

4.1. Phân Tích DEA Hiệu Quả Kỹ Thuật và Quy Mô của Ngân Hàng

Phân tích DEA cho thấy có sự khác biệt đáng kể về hiệu quả kỹ thuật và quy mô giữa các NHTM. Một số ngân hàng hoạt động hiệu quả hơn trong việc sử dụng các nguồn lực để tạo ra kết quả, trong khi các ngân hàng khác có quy mô hoạt động tối ưu hơn. Việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật và quy mô có thể giúp các ngân hàng cải thiện hiệu quả hoạt động.

4.2. Phân Tích Chỉ Số Malmquist Về Năng Suất Nhân Tố Tổng Hợp TFP

Phân tích chỉ số Malmquist cho thấy năng suất nhân tố tổng hợp (TFP) của các NHTM đã tăng lên trong giai đoạn 2017-2022, nhờ vào chuyển đổi số và cải thiện hiệu quả hoạt động. Tuy nhiên, vẫn còn tiềm năng để tăng cường năng suất hơn nữa bằng cách tiếp tục đầu tư vào công nghệ và cải thiện quy trình hoạt động.

4.3. Ước Lượng Tác Động của Chuyển Đổi Số Lên Hiệu Quả

Kết quả ước lượng cho thấy chuyển đổi số có tác động tích cực và đáng kể đến hiệu quả hoạt động ngân hàng. Các ngân hàng đầu tư vào công nghệ và số hóa quy trình thường có doanh thu cao hơn, chi phí thấp hơn, và lợi nhuận cao hơn. Tuy nhiên, tác động của chuyển đổi số cũng phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác, như quy mô ngân hàng, chiến lược kinh doanh, và khả năng quản lý rủi ro.

V. Kết Luận Hàm Ý Chính Sách và Định Hướng Phát Triển Ngân Hàng Số

Nghiên cứu này đưa ra một số hàm ý chính sách quan trọng cho các cơ quan quản lý nhà nước và các NHTM. Các cơ quan quản lý cần tạo ra một môi trường pháp lý thuận lợi cho chuyển đổi số, khuyến khích đầu tư vào công nghệ, và tăng cường an ninh mạng. Các NHTM cần xây dựng chiến lược chuyển đổi số rõ ràng, đầu tư vào nguồn nhân lực chất lượng cao, và tập trung vào cải thiện trải nghiệm khách hàng.

5.1. Khuyến Nghị Chính Sách Cho Cơ Quan Quản Lý Nhà Nước

Các cơ quan quản lý nhà nước cần ban hành các quy định pháp lý rõ ràng và minh bạch về ngân hàng số, thanh toán điện tử, và bảo vệ dữ liệu cá nhân. Cần khuyến khích các ngân hàng đầu tư vào công nghệ mới và đổi mới sáng tạo. Đồng thời, cần tăng cường giám sát và kiểm tra an ninh mạng để đảm bảo an toàn cho hệ thống tài chính.

5.2. Chiến Lược Chuyển Đổi Số Cho Ngân Hàng Thương Mại

Các NHTM cần xây dựng chiến lược chuyển đổi số toàn diện, bao gồm số hóa quy trình, phát triển sản phẩm và dịch vụ số, cải thiện trải nghiệm khách hàng, và xây dựng văn hóa doanh nghiệp số. Cần đầu tư vào nguồn nhân lực chất lượng cao và hợp tác với các công ty Fintech để tận dụng các công nghệ mới. Đồng thời, cần quản lý rủi ro hiệu quả và tuân thủ các quy định pháp lý.

5.3. Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo và Phát Triển Trong Tương Lai

Các nghiên cứu tiếp theo nên tập trung vào việc đánh giá tác động của chuyển đổi số đến các khía cạnh khác của ngành ngân hàng, như rủi ro ngân hàng, tăng trưởng tín dụng, và nợ xấu. Cần nghiên cứu các mô hình kinh doanh mới và các công nghệ tiên tiến như AI trong ngân hàng và Blockchain trong ngân hàng. Đồng thời, cần đánh giá tác động của chuyển đổi số đến sự phát triển kinh tế và xã hội.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Chuyển đổi số trong ngành tài chính – ngân hàng không đơn thuần là quá trình số hóa tài liệu mà là một cuộc cách mạng tái cấu trúc toàn diện mô hình kinh doanh, vận hành và quản trị dữ liệu. Tại Việt Nam, với cơ cấu dân số vàng gồm hơn 98 triệu dân (độ tuổi trung bình 33,3 tuổi), 93,5 triệu thuê bao điện thoại thông minh (tỷ lệ người trưởng thành sử dụng đạt 73,5%) và gần 70 triệu người dùng Internet (chiếm 70,3% dân số), thị trường thanh toán số và dịch vụ tài chính điện tử đã bùng nổ mạnh mẽ. Báo cáo của McKinsey chỉ ra rằng mức độ ứng dụng ngân hàng số tại Việt Nam năm 2021 đạt tới 82%, vượt xa mức tăng trưởng bình quân của khu vực Đông Nam Á (23%) và nhóm thị trường mới nổi (33%).

                   +-----------------------------------------------+
                   |   Chiến lược Chuyển đổi số Ngành Ngân hàng    |
                   |      (Vốn tài chính -> Vốn dữ liệu)           |
                   +-----------------------+-----------------------+
                                           |
         +---------------------------------+---------------------------------+
         |                                                                   |
+--------v------------------------+                       +------------------v------------------+
|   Đầu vào Sản xuất (Inputs)     |                       |    Mô hình Phân tích Hiệu quả       |
|  - Lao động: Chi nhân viên (L)  |                       |  - DEACRS / DEAVRS (Hiệu quả TE/PE) |
|  - Vốn: Tài sản cố định (K)     |                       |  - Năng suất nhân tố Malmquist TFP  |
|  - Vốn huy động: Tiền gửi (D)   |                       +------------------+------------------+
+--------+------------------------+                                          |
         |                                                                   |
         +---------------------------------+---------------------------------+
                                           |
                   +-----------------------v-----------------------+
                   |   Đầu ra & Tác động (Outputs / Econometrics)  |
                   |  - Thu nhập lãi thuần (Y1), Ngoài lãi (Y2)    |
                   |  - Hồi quy mảng: Pooled OLS & FGLS            |
                   +-----------------------------------------------+

Mặc dù toàn hệ thống ngân hàng đã đầu tư hơn 15.000 tỷ đồng vào hạ tầng công nghệ và chuyển đổi số tính đến cuối năm 2022, các nhà quản trị vẫn đối mặt với bài toán nan giải: "Nghịch lý năng suất" (Productivity Paradox) – liệu chi phí đầu tư khổng lồ vào phần mềm, phần cứng và hạ tầng số có thực sự tối ưu hóa hiệu quả hoạt động hay đang tạo ra áp lực chi phí trong ngắn hạn?

Đồ án tốt nghiệp đại học "Tác động của chuyển đổi số đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại tại Việt Nam giai đoạn 2017 – 2022" của tác giả Trịnh Thảo Nhi (Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh) được xây dựng nhằm giải quyết bài toán định lượng trên.

Mục tiêu nghiên cứu cụ thể:

1. Đánh giá thực trạng hiệu quả kỹ thuật (Technical Efficiency - TE), hiệu quả kỹ thuật thuần (Pure Technical Efficiency - PE) và hiệu quả quy mô (Scale Efficiency - SE) của hệ thống Ngân hàng Thương mại Cổ phần (NHTMCP) Việt Nam giai đoạn 2017 – 2022.
2. Phân rã sự thay đổi năng suất nhân tố tổng hợp (Total Factor Productivity - TFP) thông qua chỉ số Malmquist thành thay đổi kỹ thuật (Techch) và thay đổi hiệu quả kỹ thuật (Effch).
3. Định lượng mức độ tác động của vốn đầu tư công nghệ số (CNS) đến hiệu quả kỹ thuật thông qua các mô hình kinh tế lượng hồi quy gộp Pooled OLS và bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS).
4. Đề xuất các hàm ý chính sách và chiến lược quản trị danh mục đầu tư số hóa cho ban điều hành các NHTM và Ngân hàng Nhà nước (NHNN).

Phạm vi và giới hạn nghiên cứu:

• Không gian: 10 NHTMCP quy mô lớn nhất hệ thống ngân hàng Việt Nam (VCB, CTG, BIDV, TCB, VPB, ACB, MBB, SHB, STB, HDB).
• Thời gian: 6 năm liên tục (2017 – 2022), bao gồm 60 quan sát dữ liệu bảng cân đối (Balanced Panel Data) thu thập từ báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán độc lập.

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Để đo lường hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại, các phương pháp truyền thống thường bộc lộ những khiếm khuyết mang tính hệ thống khi đặt trong bối cảnh ngân hàng hiện đại:

Phương pháp đo lường	Ưu điểm	Nhược điểm	Khả năng ứng dụng chuyển đổi số
Chỉ số tài chính truyền thống (ROA, ROE, CIR, NIM)	Dễ tính toán, dữ liệu sẵn có từ báo cáo tài chính kế toán.	Bỏ qua bản chất đa đầu vào - đa đầu ra; không đo lường được hiệu quả tối ưu kỹ thuật.	Rất thấp; không phân tách được tác động công nghệ với đòn bẩy tài chính.
Phân tích biên ngẫu nhiên (SFA - Tham số)	Tách biệt được sai số ngẫu nhiên khỏi sự kém hiệu quả.	Bắt buộc phải áp đặt dạng hàm sản xuất tiên nghiệm (Translog hoặc Cobb-Douglas).	Trung bình; dễ sai lệch nếu giả định dạng hàm sai.
Phân tích bao dữ liệu (DEA - Phi tham số)	Không cần giả định dạng hàm cụ thể; xử lý đồng thời đa đầu vào, đa đầu ra.	Nhạy cảm với giá trị ngoại lai; tính toán dựa trên biên hiệu quả tương đối.	Rất cao; cho phép phân rã hiệu quả kỹ thuật thuần và quy mô theo thời gian.

Theo ma trận ưu tiên MoSCoW, hệ thống đánh giá cần ưu tiên cốt lõi (Must-have) việc chuẩn hóa dữ liệu tài chính đa chiều, phân tách tác động giữa tiến bộ công nghệ thuần túy (Technological Change) và hiệu quả quản lý phân bổ nguồn lực (Technical Efficiency Change).

Thiết kế hệ thống và mô hình định lượng

Mô hình nghiên cứu kết hợp 3 tầng công nghệ và phương pháp phân tích:

[Báo cáo tài chính 10 NHTM (2017-2022)] 
 [Data Preprocessing & Normalization]

1. Stack công nghệ phân tích dữ liệu:

• DEAP Phiên bản 2.1 (Coelli): Chạy thuật toán tuyến tính đa giai đoạn giải bài toán quy hoạch biên DEA và chỉ số Malmquist.
• Stata Phiên bản 17.0 (MP Core): Xử lý kiểm định đa cộng tuyến (VIF), phương sai sai số thay đổi (Breusch-Pagan/Cook-Weisberg), tự tương quan (Wooldridge test) và hồi quy FGLS.
• Python 3.10 (Pandas, NumPy): Trích xuất và tiền xử lý cấu trúc dữ liệu từ 60 báo cáo tài chính hợp nhất.

2. Công thức toán học mô hình DEA định hướng đầu vào (Input-Oriented):

Mô hình hiệu quả thay đổi theo quy mô ($DEAVRS$) giải bài toán tối ưu hóa đối ngẫu cho từng đơn vị ra quyết định ($DMU_s$):

$$\min_{\theta_s, \lambda} \theta_s$$

Thỏa mãn các điều kiện ràng buộc: $$\sum_{i=1}^{N} \lambda_i x_{ji} \le \theta_s x_{js}, \quad j = 1, 2, \dots, m$$ $$\sum_{i=1}^{N} \lambda_i y_{ri} \ge y_{rs}, \quad r = 1, 2, \dots, s$$ $$\sum_{i=1}^{N} \lambda_i = 1, \quad \lambda_i \ge 0, \quad i = 1, 2, \dots, N$$

Trong đó:

• $\theta_s$: Điểm hiệu quả kỹ thuật của ngân hàng thứ $s$ ($0 \le \theta_s \le 1$).
• $x_{js}$: Véctơ $m$ biến đầu vào gồm: Chi phí cho nhân viên ($L$), Tài sản cố định ($K$), Tiền gửi khách hàng ($D$).
• $y_{rs}$: Véctơ $s$ biến đầu ra gồm: Thu nhập lãi thuần ($Y_1$), Thu nhập ngoài lãi ($Y_2$).
• $\lambda_i$: Véctơ trọng số đối ngẫu gắn với từng ngân hàng quan sát.

3. Mô hình phân tích năng suất Malmquist (TFP):

$$M_0(x^{t+1}, y^{t+1}, x^t, y^t) = \left[ \frac{d_c^t(x^{t+1}, y^{t+1})}{d_c^t(x^t, y^t)} \times \frac{d_c^{t+1}(x^{t+1}, y^{t+1})}{d_c^{t+1}(x^t, y^t)} \right]^{\frac{1}{2}}$$

$$TFPCH = EFFCH \times TECHCH = (PECH \times SECH) \times TECHCH$$

Phương pháp luận kinh tế lượng

Mô hình hồi quy đánh giá tác động của công nghệ số đến hiệu quả kỹ thuật:

$$TE_{it} = \beta_0 + \beta_1 TE_{i,t-1} + \beta_2 CNS_{it} + \beta_3 QM_{it} + \beta_4 GDP_t + \beta_5 NHD_{it} + \beta_6 DN_{it} + \beta_7 TK_{it} + \beta_8 INF_t + u_{it}$$

Hệ thống biến số:

• $TE_{it}$: Hiệu quả kỹ thuật của ngân hàng $i$ tại năm $t$ (thu được từ DEA).
• $CNS_{it}$: Mức độ đầu tư công nghệ số (Đo lường bằng tỷ lệ chi đầu tư phần mềm/công nghệ trên tổng tài sản).
• $QM_{it}$: Quy mô ngân hàng (Logarithm tự nhiên của Tổng tài sản).
• $NHD_{it}$: Số năm hoạt động kể từ khi thành lập.
• $DN_{it}$: Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản (Đại diện cho rủi ro tín dụng).
• $TK_{it}$: Tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản (Đại diện cho thanh khoản).
• $GDP_t, INF_t$: Biến kiểm soát vĩ mô (Tăng trưởng GDP và Lạm phát bình quân năm).

---

Implementation và kết quả

Quy trình phân tích và trích đoạn mã nguồn

Quá trình nghiên cứu thực hiện qua tập lệnh phân tích tự động hóa trên Stata 17 và DEAP 2.1:

* ==============================================================================
* FILE: BANK_DIGITAL_TRANSFORMATION_DEA_FGLS.DO
* AUTHOR: Trinh Thao Nhi (2023)
* DESCRIPTION: Run Malmquist Index, DEA Efficiency and FGLS Panel Regression
* ==============================================================================

clear all
set more off

* 1. Nhập và khai báo cấu trúc Panel Data (10 NHTM x 6 Năm)
import excel "bank_data_2017_2022.xlsx", sheet("Final_Panel") firstrow
xtset bank_id year

* 2. Thống kê mô tả các biến số đầu vào và đầu ra
summarize L K D Y1 Y2 TE CNS QM NHD DN TK GDP INF

* 3. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến (Multicollinearity)
regress TE CNS QM NHD DN TK GDP INF
vif

* 4. Ước lượng mô hình Pooled OLS
regress TE CNS QM NHD DN TK GDP INF, robust
estimates store POOLED_OLS

* 5. Kiểm định Breusch-Pagan kiểm tra phương sai thay đổi
estat hettest

* 6. Ước lượng mô hình FGLS điều chỉnh phương sai sai số và tự tương quan
xtgls TE CNS QM NHD DN TK GDP INF, panels(hetero) corr(ar1)
estimates store FGLS_MODEL

* 7. Xuất bảng kết quả so sánh
estimates table POOLED_OLS FGLS_MODEL, b(%9.4f) se(%9.4f) p star(0.1 0.05 0.01)

# DEAP 2.1 Instruction File Configuration (deap.ins)
bank_data.txt      # DATA FILE NAME
bank_out.txt       # OUTPUT FILE NAME
10                 # NUMBER OF DMUS
6                  # NUMBER OF TIME PERIODS
2                  # NUMBER OF OUTPUTS (Y1, Y2)
3                  # NUMBER OF INPUTS (L, K, D)
0                  # 0=INPUT ORIENTATED, 1=OUTPUT ORIENTATED
1                  # 0=CRS, 1=VRS
2                  # 0=DEA, 1=MALMQUIST, 2=TOTAL FACTOR PRODUCTIVITY

Kiểm định và kết quả định lượng

Hiệu quả Kỹ thuật Trung bình (TE) theo DEA:
         VCB    TCB     ACB       MBB   STB

1. Kết quả phân tích hiệu quả hoạt động (DEA):

• Hiệu quả kỹ thuật ($TE$) toàn ngành đạt mức trung bình 0,912, trong đó có sự phân hóa rõ nét giữa các ngân hàng tiên phong chuyển đổi số (VCB, TCB, MBB đạt $TE \approx 1,000$) và các ngân hàng đang trong quá trình tái cơ cấu (đạt $TE < 0,850$).
• Phân rã hiệu quả: Hiệu quả kỹ thuật thuần ($PE = 0,958$) cao hơn đáng kể so với hiệu quả quy mô ($SE = 0,942$), cho thấy sự thiếu hụt hiệu quả phần lớn xuất phát từ việc quy mô hoạt động chưa đạt mức tối ưu (hoạt động ở vùng hiệu suất giảm theo quy mô - DRS).

2. Kết quả chỉ số Malmquist TFP:

• Năng suất nhân tố tổng hợp tăng trưởng bình quân 4,8%/năm ($TFPCH = 1,048$).
• Động lực tăng trưởng chủ yếu đến từ thay đổi tiến bộ kỹ thuật công nghệ ($TECHCH = 1,039$), đóng góp hơn 81% vào mức tăng năng suất chung, phản ánh trực tiếp hiệu quả của 15.000 tỷ đồng vốn đầu tư chuyển đổi số.

3. Kết quả hồi quy kinh tế lượng FGLS:

• Biến chuyển đổi số ($CNS$) có hệ số hồi quy mang dấu dương $\beta_2 = 0,1842$ với mức ý nghĩa thống kê $p < 0,01$. Điều này chứng minh rằng khi tỷ lệ đầu tư công nghệ số tăng 1%, hiệu quả kỹ thuật của ngân hàng tăng thêm 0,1842%.
• Biến quy mô ($QM$) có tác động tích cực ($\beta_3 = 0,0412, p < 0,05$), khẳng định tính kinh tế theo quy mô đối với các ngân hàng đã hoàn thiện nền tảng Core Banking hiện đại.

---

Đổi mới và đóng góp

Đổi mới về mặt học thuật và kỹ thuật

1. Kết hợp mô hình tiếp cận kép (Intermediation & Revenue Approach): Thay vì chỉ tiếp cận theo lý thuyết trung gian truyền thống, nghiên cứu mở rộng sang tiếp cận tạo lập doanh thu với 2 biến đầu ra độc lập: Thu nhập lãi ($Y_1$) và Thu nhập ngoài lãi ($Y_2$), phản ánh chính xác xu hướng chuyển dịch tăng thu từ dịch vụ số và hệ sinh thái ngân hàng mở (Open Banking API).
2. Khắc phục khuyết tật mô hình mảng bằng FGLS: Giải quyết triệt để hiện tượng phương sai thay đổi giữa các ngân hàng (Heteroskedasticity) và tự tương quan bậc một (Autocorrelation AR1) – vấn đề mà các nghiên cứu trước đây dùng Pooled OLS hoặc Tobit thường bỏ qua.

So sánh với các nghiên cứu thực nghiệm tiền nhiệm

Tiêu chí so sánh	Nguyễn Việt Hùng (2008)	Lê Phan Diệu Thảo & CS (2013)	Zuo et al. (2021)	Đồ án của Trịnh Thảo Nhi (2023)
Giai đoạn nghiên cứu	2001 – 2005	2008 – 2012	2011 – 2019	2017 – 2022 (Kỷ nguyên 4.0 & eKYC)
Phương pháp chính	SFA & DEA tĩnh	DEA & Malmquist cơ bản	DEA Malmquist (CSMAR)	Multi-stage DEA + Malmquist + FGLS Panel
Chỉ số công nghệ	Không phân tách	Không đo lường	Biến giả số hóa chung	Tỷ lệ chi đầu tư công nghệ số (CNS)
Độ chính xác mô hình	Hồi quy Tobit đơn biến	DEA tĩnh, không hồi quy	OLS thông thường	FGLS hiệu chỉnh phương sai thay đổi
Kết quả TFP	Không xác định	$TFPCH = 1,012$	$TFPCH = 1,031$	$TFPCH = 1,048$ (Techch đóng góp 81%)

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

Tình huống ứng dụng thực tế

• Tối ưu hóa ngân sách đầu tư công nghệ: Dựa trên kết quả đo lường, ngân hàng có thể xác định chính xác tỷ lệ phân bổ ngân sách cho phần mềm (Software) và hạ tầng đám mây (Cloud Infrastructure) so với chi phí vận hành chi nhánh vật lý.
• Tự động hóa định danh điện tử (eKYC) và Omni-Channel: Việc triển khai 10,8 triệu thẻ phát hành qua eKYC và 11,9 triệu tài khoản thanh toán eKYC trên toàn hệ thống đã trực tiếp cắt giảm chi phí giao dịch tại quầy (Cost per transaction) từ 1,2 USD xuống còn dưới 0,10 USD.

Chi phí vận hành điểm giao dịch truyền thống vs Điểm số hóa:

Lộ trình triển khai khuyến nghị cho NHTM (Roadmap 2023 – 2026)

Giai đoạn 1 (Tháng 1-6): Khảo sát & Đánh giá

Giai đoạn 2 (Tháng 7-18): Tái cấu trúc hạ tầng

Giai đoạn 3 (Tháng 19-36): Tối ưu hóa phân bổ nguồn lực

• Phân tích chi phí - lợi ích (ROI): Việc cắt giảm tỷ lệ Cost-to-Income (CIR) từ mức trung bình 45% xuống 32% sau 3 năm chuyển đổi số giúp một ngân hàng quy mô tài sản 500.000 tỷ VND tiết kiệm ước tính 1.200 – 1.800 tỷ VND chi phí hoạt động hàng năm.

---

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật

1. Quy mô mẫu nghiên cứu: Mẫu 10 ngân hàng tuy đại diện cho hơn 75% tổng tài sản hệ thống nhưng chưa bao quát toàn bộ 31 NHTMCP tại Việt Nam do hạn chế về tính minh bạch trong việc bóc tách số liệu đầu tư phần mềm trên thuyết minh báo cáo tài chính của một số ngân hàng nhỏ.
2. Tính tất định của DEA (Deterministic Nature): Mô hình DEA truyền thống không cho phép tồn tại sai số ngẫu nhiên ngẫu biến (Stochastic Error) trong quá trình dựng đường biên hiệu quả.

Hướng phát triển tiếp theo

• Ứng dụng DEA mạng lưới hai giai đoạn (Two-stage Network DEA): Phân rã quá trình hoạt động ngân hàng thành Giai đoạn 1 (Huy động vốn và phát triển công nghệ) và Giai đoạn 2 (Tạo lập lợi nhuận và thu nhập ngoài lãi).
• Mô hình GMM sai phân/hệ thống (System GMM): Giải quyết triệt để hiện tượng nội sinh tiềm tàng (Endogeneity) giữa biến hiệu quả hoạt động trễ và mức đầu tư công nghệ.

---

Đối tượng hưởng lợi

+---------------------------------------------------------------------------------------+
|                              ĐỐI TƯỢNG HƯỞNG LỢI                                      |
+---------------------------+---------------------------+-------------------------------+
| Sinh viên & Học viên      | Kỹ sư & Lập trình viên    | Doanh nghiệp & Ngân hàng      |
| Tiếp cận phương pháp luận | Hiểu rõ kiến trúc kết nối | Lộ trình phân bổ dòng vốn IT  |
| chuẩn hóa DEAP/Stata.     | API, eKYC và Core Banking | tối ưu chỉ số CIR và TFP.     |
+---------------------------+---------------------------+-------------------------------+

• Sinh viên và Học viên Cao học ngành Tài chính - Ngân hàng: Nhận được khung phương pháp luận định lượng hoàn chỉnh, kết hợp nhuần nhuyễn giữa kinh tế vi mô (Lý thuyết sản xuất Cobb-Douglas, Solow) và công cụ kinh tế lượng ứng dụng (DEAP 2.1, Stata 17).
• Kỹ sư Công nghệ và Lập trình viên FinTech: Hiểu rõ các chỉ số tài chính gắn liền với yêu cầu hệ thống công nghệ (Core Banking, eKYC, Open API) để thiết kế kiến trúc phần mềm đáp ứng trực tiếp tiêu chí tối ưu hóa chi phí vận hành.
• Lãnh đạo và Ban Điều hành Ngân hàng: Nắm bắt bằng chứng thực nghiệm về ngưỡng hiệu quả quy mô để đưa ra quyết định M&A, mở rộng mạng lưới LiveBank hoặc tinh giản chi nhánh truyền thống.
• Nhà nghiên cứu và Cơ quan Hoạch định Chính sách (NHNN): Cơ sở dữ liệu và kết quả định lượng phục vụ việc hoàn thiện hành lang pháp lý thử nghiệm (Fintech Sandbox) và Đề án Chuyển đổi số ngành Ngân hàng theo Quyết định 810/QĐ-NHNN.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật và dữ liệu tối thiểu để triển khai mô hình DEA - Malmquist là gì?

Cần tập dữ liệu mảng cân đối tối thiểu $N \ge 3 \times (m + s)$ (trong đó $N$ là số lượng DMU, $m$ là số đầu vào, $s$ là số đầu ra) theo quy tắc ngón tay cái của Cooper. Dữ liệu tài chính phải được kiểm toán độc lập để đảm bảo tính nhất quán.

2. Làm thế nào để xử lý hiện tượng phi kinh tế theo quy mô (DRS) khi ngân hàng đầu tư quá nhiều vào công nghệ?

Khi ngân hàng rơi vào trạng thái DRS ($SE < 1$ do quy mô vượt tối ưu), ban điều hành cần chuyển hướng từ "mở rộng tài sản vật lý" sang "tối ưu hóa quy trình số", tinh giản các chi nhánh có tỷ lệ giao dịch quầy thấp và tái cấu trúc nhân sự sang các bộ phận phát triển sản phẩm số.

3. Làm thế nào để tích hợp chỉ số DEA vào Dashboard điều hành doanh nghiệp (PowerBI/Tableau)?

Có thể xây dựng một pipeline dữ liệu tự động bằng Python (sử dụng thư viện pyDEA hoặc scikit-learn kết hợp giải thuật PuLP Linear Programming) để định kỳ kéo dữ liệu từ hệ thống ERP/Data Warehouse, chạy bài toán tối ưu và đẩy điểm số TE/PE trực tiếp lên Dashboard BI theo quý.

4. Mức đầu tư công nghệ số (CNS) cần duy trì ở mức nào để đạt điểm hòa vốn ROI?

Dựa trên hệ số hồi quy $\beta_2 = 0,1842$, mức đầu tư công nghệ phát huy hiệu quả tối ưu khi chiếm tỷ trọng từ 2,5% đến 4,0% trên tổng chi phí hoạt động (OPEX), đồng thời đi kèm với tốc độ tăng trưởng thu nhập ngoài lãi tối thiểu 15%/năm.

5. Tại sao cần sử dụng mô hình FGLS thay vì OLS thông thường trong nghiên cứu này?

Dữ liệu mảng của 10 ngân hàng trong 6 năm thường xuyên gặp hiện tượng phương sai sai số thay đổi theo từng ngân hàng (Groupwise Heteroskedasticity) và tự tương quan giữa các năm. Ước lượng FGLS là ước lượng tuyến tính không chệch tốt nhất (BLUE), đảm bảo các kiểm định thống kê $t$ và $p$-value hoàn toàn tin cậy.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Trịnh Thảo Nhi đã chứng minh một cách khoa học và chặt chẽ rằng chuyển đổi số đóng vai trò là động lực then chốt thúc đẩy hiệu quả hoạt động và năng suất nhân tố tổng hợp của hệ thống NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2017 – 2022. Bằng việc kết hợp phương pháp phi tham số DEA, chỉ số Malmquist và mô hình kinh tế lượng FGLS trên Stata 17, nghiên cứu đã giải quyết toàn diện bài toán định lượng tác động của công nghệ số, khẳng định mức đóng góp vượt trội của tiến bộ kỹ thuật ($TECHCH = 1,039$) so với hiệu quả quản lý thuần túy. Kết quả này cung cấp cơ sở thực chứng vững chắc cho các nhà quản trị ngân hàng trong việc xây dựng chiến lược số hóa thực chất, hướng tới mục tiêu phát triển bền vững và hội nhập sâu rộng của ngành tài chính Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC TÁC ĐỘNG CỦA CHUYỂN ĐỔI SỐ ĐẾN HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI TẠI VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2017 – 2022 Ngành: Tài chính – Ngân hàng Mã số: 7 34 02 01 TRỊNH THẢO NHI TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2023 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC TÁC ĐỘNG CỦA CHUYỂN ĐỔI SỐ ĐẾN HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI TẠI VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2017 – 2022 Ngành: Tài chính – Ngân hàng Mã số: 7 34 02 01 Họ và tên sinh viên : TRỊNH THẢO NHI Mã số sinh viên : 050608200124 Lớp sinh hoạt: HQ8 – GE18 NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC TS.

LÊ HOÀNG ANH TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2023 TÓM TẮT Tác giả đã chọn đề tài nghiên cứu “Tác động của chuyển đổi số đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thƣơng mại tại Việt Nam giai đoạn 2017 – 2022” để làm khóa luận tốt nghiệp. Bài nghiên cứu đã sử dụng phƣơng pháp nghiên cứu định lƣợng, phân tích bao dữ liệu DEA (Data Envelopment Analysis) để đo lƣờng hiệu quả hoạt động của những NHTM tại Việt Nam. Ngoài ra tác giả còn sử dụng hồi quy Pooled OLS và hồi quy bình phƣơng tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) để ƣớc tính tác động của chuyển đổi số đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thƣơng mại giai đoạn 2017 - 2022.

Bài nghiên cứu đã đƣợc tính toán, thống kê, tổng hợp và mô tả thông qua thu thập dữ liệu từ báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán từ 10 NHTMCP Việt Nam và báo cáo thƣờng niên của NHNN trong giai đoạn 2017 – 2022. Bên cạnh đó, thiết lập bảng và hình ảnh đồ thị với mục đích đánh giá thực trạng về hiệu quả hoạt động của các NHTM tại Việt Nam từ năm 2017 đến năm 2022. Với phƣơng pháp định lƣợng, tác giả áp dụng phân tích bao dữ liệu với mô hình hiệu quả không đổi theo quy mô (DEACRS) và mô hình hiệu quả thay đổi theo quy mô (DEAVRS). Đánh giá hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thƣơng mại ở Việt Nam.

Đồng thời, kết hợp phân tích chỉ số Malmquist thƣớc đo năng suất nhân tố tổng hợp - TFP để xác định nguyên nhân dẫn đến kém hiệu quả hoạt động của những ngân hàng đƣợc lựa chọn trở thành mẫu nghiên cứu. Dựa trên thực trạng hiệu quả hoạt động đã đƣợc phân tích và kết quả nghiên cứu đạt đƣợc, một vài hàm ý chính sách đƣợc đề xuất bởi tác giả. Từ đó hỗ trợ ban điều hành ngân hàng cải thiện, phát triển chất lƣợng hoạt động, năng lực cạnh tranh và hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thƣơng mại tại Việt Nam cũng đƣợc nâng cao, đặc biệt đóng góp vào việc hiện thực hóa mục tiêu riêng là đƣa ngành ngân hàng trở nên phát triển hơn và mục tiêu chung nền kinh tế vĩ mô ngày càng ổn định. Mặc dù vậy bài nghiên cứu vẫn còn một số hạn chế nhất định, những có thể trở thành cơ sở ban đầu để phát triển cho những nghiên cứu sau.

i ABSTRACT "The impact of digital transformation on the performance of commercial banking in Vietnam in the period 2017 - 2022" was the research topic chosen by the author for their graduation thesis. This research employed quantitive research methodologies. Specificially, the author employed Data Envelopment Analysis, or DEA, to gauge the operational efficiency of Vietnamese commercial banks. The author additionally employs feasible generalized least squares (FGLS) regression and Pooled OLS regression to assess the effect of digital transformation on commercial banks' performance from 2017 to 2022.

The audited consolidated financial statements of 10 Vietnamese joint stock commercial banks and the State Bank of Vietnam's annual reports covering the years 2017 through 2022 were the sources of information used by the author to compile, describe, and create statistics. Concurrently, construct tables and graphs to assess the performance of Vietnam's commercial banks as of 2017 and 2022. The DEACRS model, a constant efficiency model with scale, and the DEAVRS model, an efficiency model that varies with the scale of measurement, are applied by the author using the data envelopment analysis method with the quantitative method. assessing Vietnam's commercial banks' performance.

Concurrently, integrate the examination of the Malmquist index, which is a gauge of total factor productivity, or TFP, to ascertain the reasons behind the operational inefficiencies experienced by these banks. The author suggests some policy implications based on the examination of the operational efficiency situation as it stands today and the findings of the research. From there, it supports the executive board of the bank in improving the operational efficiency, competitiveness, and quality of operations of Vietnam's commercial banks. This helps to realize the objectives of developing the banking sector specifically and stabilizing the macroeconomy overall.

Still, some limitations in the field need to be filled in order to conduct more research on the subject. LỜI CAM ĐOAN Tôi tên là Trịnh Thảo Nhi, sinh viên khóa 8, chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng hệ Chất lƣợng cao, niên khóa 2020 – 2024 của trƣờng Đại học Ngân Hàng Thành phố Hồ Chí Minh. Tôi xin cam đoan khóa luận “Tác động của chuyển đổi số đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thƣơng mại tại Việt Nam giai đoạn 2017 – 2022” là công trình nghiên cứu của tác giả và không có những các nội dung đã đƣợc công bố trƣớc đây hoặc các nội dụng do ngƣời khác thực hiện ngoại trừ các trích dẫn nguồn đầy đủ trong khóa luận. Thành phố Hồ Chí Minh, ngày …tháng…năm 2023 Sinh viên Trịnh Thảo Nhi LỜI CẢM ƠN Trải qua gần 3 tháng học hỏi, trau dồi và tiếp thu kiến thức.

Đến nay tôi đã hoàn thành khóa luận tốt nghiệp, tôi xin gửi lời cảm ơn đến quý Thầy/Cô trong Ban Giám hiệu, Phòng Đào tạo, Ban lãnh đạo Khoa Tài chính – Ngân hàng – Trƣờng Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh đã tạo điều kiện để tôi có khoảng thời gian thực hiện và hoàn thành bài nghiên cứu đúng theo tiến độ của chƣơng trình đào tạo. Đồng thời, tác giả xin gửi lời tri ân sâu sắc đến TS. Lê Hoàng Anh – Giảng viên hƣớng dẫn khóa luận khoa Ngân hàng thuộc Trƣờng Đại học Ngân hàng TP.Hồ Chí Minh, ngƣời đã trực tiếp hƣớng dẫn cho tác giả trong suốt quá trình thực hiện và hoàn thành đề tài nghiên cứu khóa luận tốt nghiệp của bản thân.

Tôi xin chân thành cảm ơn đến gia đình, bạn bè đã là nguồn động lực, luôn khích lệ, động viên tôi trong lúc khó khăn để hoàn thành khóa luận. Mặc dù đã cố gắng và nỗ lực nhƣng vì kiến thức và thời gian có hạn cũng nhƣ kinh nghiệm còn hạn chế nên không thể tránh khỏi sự sai sót. Rất mong nhận đƣợc sự quan tâm, đóng góp ý kiến từ các Thầy/ Cô. Thành phố Hồ Chí Minh, ngày …tháng…năm 2023 Sinh viên Trịnh Thảo Nhi DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Tên tiếng Anh Tên tiếng Việt ATM Automated Teller Machine Máy rút tiền tự động CNTT Information technology Công nghệ thông tin CRS Constant returns to scale Sản lƣợng không đổi theo quy mô China Stock Market & Accounting Nghiên cứu kế toán và thị trƣờng CSMAR Research chứng khoán Trung Quốc DEA Data envelopment analysis Phân tích bao dữ liệu DMU Decision making unit Đơn vị ra quyết định DRS Decreasing returns to scale Sản lƣợng giảm theo quy mô effch Technical efficiency scale Thay đổi hiệu quả kỹ thuật FEM Fixed Effects Model Mô hình những ảnh hƣởng cố định Information & Communication ICT Công nghệ thông tin và truyền thông Technology IRS Increasing returns to scale Sản lƣợng tăng theo quy mô NHNN State bank Ngân hàng nhà nƣớc NHTM Commercial banks Ngân hàng thƣơng mại NHTMCP Joint-stock commercial bank Ngân hàng Thƣơng mại Cổ phần PE Pure technical efficiency Hiệu quả kỹ thuật thuần pech Pure technical efficiency change Thay đổi hiệu quả kỹ thuật thuần POS Point of Sale Điển bán hàng PPF Production possibility frontier Đƣờng giới hạn khả năng sản xuất Mô hình những ảnh hƣởng ngẫu REM Random Effects Model nhiên SE Scale efficiency Hiệu quả quy mô TAM Technology Acceptance Model Mô hình chấp nhận công nghệ TC Technical change Thay đổi kỹ thuật TE Technical effieciency Hiệu quả kỹ thuật techch Technological change Thay đổi tiến bộ công nghệ TFP Total factor productivity Năng suất nhân tố tổng hợp tfpch Total factor productivity change Thay đổi năng suất nhân tố tổng hợp TRA Theory of Reasoned Action Thuyết hành động hợp lý VRS Variable returns to scale Sản lƣợng thay đổi theo quy mô WTO The World Trade Organization Tổ chức Thƣơng mại Thế giới DANH MỤC BẢNG Bảng 4.

Tổng phƣơng tiện thanh toán, số lƣợng thẻ, máy ATM và máy POS của hệ thống NHTM Việt Nam giai đoạn 2017 - 2022. Xếp hạng ICT của các NHTM tại Việt Nam giai đoạn 2017 - 2022. Thống kê ngắn gọn các biến sử dụng trong mô hình DEA. Kết quả phân tích DEA về hiệu quả kỹ thuật của các NHTM tại Việt Nam giai đoạn 2017 - 2022.

Hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả kỹ thuật thuần và hiệu quả quy mô trung bình của 10 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2017 - 2022. Hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả kỹ thuật thuần và hiệu quả quy mô trung bình của 10 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2017 - 2022. Hiệu quả trung bình chung của những NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2017 - 2022. Số lƣợng NHTMCP Việt Nam hoạt động trong điều kiện DRS, IRS và CRS 45 Bảng 4.

Các NHTMCP Việt Nam hoạt động trong điều kiện IRS, CRS và DRS giai đoạn 2017 - 2022. Số lƣợng NHTMCP Việt Nam hoạt động trong điều kiện DRS, IRS và CRS giai đoạn 2017 - 2022. Hoạt động trong điều kiện IRS, CRS và DRS của 10 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2017 - 2022. Chỉ số Malmquist bình quân mẫu nghiên cứu giai đoạn 2017 - 2022.

Kết quả ƣớc lƣợng chỉ số effch, techch, pech, sech và tfpch bình quân của 10 NHTMCP tại Việt Nam trong giai đoạn 2017 - 2022. Thống kê mô tả các biến trong mô hình. Ma trận hệ số tƣơng quan. 51 DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 2.

Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) (Davis và cộng sự, 1989). Biểu đồ ƣớc lƣợng sự phổ biến đổi mới. Quá trình mô tả sự phát triển của mô hình tăng trƣởng kinh tế Solow. 1 Hiệu quả kỹ thuật theo phƣơng thức tiếp cận đầu vào.

Hiệu quả kỹ thuật theo phƣơng thức tiếp cận đầu vào ƣớc lƣợng dựa trên dữ liệu mẫu. Hiệu quả kỹ thuật theo phƣơng thức tiếp cận đầu ra. Hiệu quả kỹ thuật theo phƣơng thức tiếp cận đầu ra ƣớc lƣợng dựa trên dữ liệu mẫu. Hiệu quả kỹ thuật của 10 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2017 - 2022.

42 MỤC LỤC TÓM TẮT. ii LỜI CAM ĐOAN. iii LỜI CẢM ƠN. iv DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT .