Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong hơn một thập kỷ qua, công nghệ tài chính (Fintech) đã phát triển mạnh mẽ và trở thành một bộ phận quan trọng trong hệ thống tài chính toàn cầu cũng như tại Việt Nam. Theo Báo cáo Xếp hạng trung tâm Fintech toàn cầu năm 2021, Việt Nam xếp hạng 70 trên thế giới về điểm Fintech; trong đó, Thành phố Hồ Chí Minh và Thành phố Hà Nội xếp vị trí lần lượt là 28 và 33 trong khu vực Châu Á - Thái Bình Dương. Số lượng doanh nghiệp Fintech tại Việt Nam ghi nhận sự gia tăng nhanh chóng, từ 67 công ty vào cuối năm 2015 lên gần 100 công ty năm 2017 và đạt 141 công ty vào năm 2020 hoạt động trong nhiều phân khúc khác nhau (Statista, 2021). TP.HCM là trung tâm kinh tế, tài chính đầu tàu của cả nước, ghi nhận mức độ gia tăng đáng kể về các hoạt động cung ứng và tiếp nhận Fintech.

Tuy nhiên, thực tiễn phát triển Fintech tại Việt Nam đang đối mặt với rào cản từ sự bất đồng nhất trong trình độ hiểu biết tài chính của người dân. Về hạ tầng công nghệ và mức độ tiếp cận, Việt Nam có tỷ lệ dân số sử dụng Internet và ứng dụng di động thuộc nhóm cao trong khu vực ASEAN và nằm trong top 10 quốc gia có tốc độ tăng trưởng nhanh nhất thế giới. Tỷ lệ người dân sử dụng Internet chiếm 2/3 dân số, với hơn 66% người dân sở hữu thiết bị thông minh. Trái ngược với lợi thế về công nghệ, kết quả khảo sát mức độ hiểu biết tài chính của Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD, 2016) cho thấy điểm số của người dân Việt Nam chỉ đạt 11,6 điểm, thấp hơn đáng kể so với các quốc gia trong khu vực. Do Fintech là lĩnh vực giao thoa giữa công nghệ và tài chính, người dùng bắt buộc phải trang bị cả kiến thức tài chính lẫn kỹ năng công nghệ để tối ưu hóa lợi ích và phòng ngừa các rủi ro bảo mật, tổn thất tài sản.

Các công trình nghiên cứu trước đây tại Việt Nam về Fintech thường tập trung khảo sát tại khu vực Hà Nội hoặc giới hạn trong nhóm đối tượng sinh viên. Việc thực hiện nghiên cứu chuyên sâu về tác động của hiểu biết tài chính đến ý định sử dụng Fintech của toàn thể người dân tại địa bàn TP.HCM là cần thiết nhằm bổ sung khoảng trống thực nghiệm.

Mục tiêu nghiên cứu

  • Mục tiêu tổng quát: Xác định các tác động và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố thuộc hiểu biết tài chính tới ý định sử dụng sản phẩm dịch vụ Fintech của người dân trên địa bàn TP.HCM; từ đó đề xuất các khuyến nghị nhằm phát triển dịch vụ Fintech tại TP.HCM.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Thứ nhất, xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng Fintech của người dân tại TP.HCM.
    2. Thứ hai, đo lường mức độ tác động của các yếu tố này đến ý định sử dụng Fintech.
    3. Thứ ba, dựa vào kết quả nghiên cứu, đề xuất các hàm ý giúp phát triển dịch vụ Fintech tại TP.HCM.

Câu hỏi nghiên cứu

  1. Một là, các yếu tố nào ảnh hưởng đến ý định sử dụng sản phẩm dịch vụ Fintech của người dân tại TP.HCM?
  2. Hai là, mức độ tác động của hiểu biết tài chính đến ý định sử dụng các sản phẩm dịch vụ Fintech như thế nào?
  3. Ba là, từ kết quả nghiên cứu, cần có những khuyến nghị gì để phát triển dịch vụ Fintech tại TP.HCM?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Hiểu biết tài chính và các nhân tố tác động đến ý định sử dụng dịch vụ Fintech của người dân trên địa bàn TP.HCM.
  • Đối tượng khảo sát: Người dân đang sinh sống và làm việc tại TP.HCM có sử dụng thiết bị di động thông minh có kết nối Internet.
  • Phạm vi không gian: Địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh.
  • Phạm vi thời gian: Dữ liệu khảo sát sơ cấp được thu thập trong giai đoạn từ tháng 9/2023 đến tháng 10/2023 (hoàn thiện xử lý số liệu đến tháng 11/2023).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và khái niệm nền tảng

Khóa luận hệ thống hóa các khái niệm và lý thuyết hành vi tiếp nhận công nghệ:

  • Hiểu biết tài chính (Financial Literacy): Được tiếp cận đa chiều qua các nghiên cứu của Jelley (1958) về năng lực quản lý tiền bạc; Noctor, Stoney và Stradling (1992) về khả năng đưa ra đánh giá và quyết định hiệu quả trong sử dụng tiền; Remund (2010) về mức độ hiểu các khái niệm tài chính then chốt và sự tự tin trong việc ra quyết định tài chính cá nhân ngắn hạn lẫn dài hạn.
  • Công nghệ tài chính (Fintech): Thuật ngữ xuất hiện từ Bettinger (1972) định nghĩa sự kết hợp giữa nghiệp vụ ngân hàng với khoa học quản lý hiện đại và máy tính; Arner và ctg (2015); Bernardo (2017) về kỷ nguyên kết nối giữa công ty Fintech và định chế tài chính truyền thống. Phân loại Fintech gồm 2 nhóm theo đối tượng sử dụng (phục vụ người tiêu dùng và back-office) và 8 phân khúc nghiệp vụ (thanh toán - chuyển tiền, cho vay - tín dụng, giao dịch - đầu tư, quản lý tài sản - tài chính cá nhân, bảo hiểm - Insurtech, quản lý doanh nghiệp, xác thực an ninh tài chính, dịch vụ tài chính đặc thù).
  • Các mô hình lý thuyết hành vi ứng dụng:
    1. Thuyết hành động hợp lý (TRA - Ajzen & Fishbein, 1969): Dự đoán hành vi dựa trên Thái độ (Attitude) và Chuẩn chủ quan (Subjective Norm).
    2. Thuyết hành vi dự định (TPB - Ajzen, 1985, 1991): Bổ sung yếu tố Nhận thức kiểm soát hành vi (Perceived Behavioural Control) vào mô hình TRA.
    3. Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM - Davis, 1989): Giải thích ý định sử dụng thông qua hai biến cốt lõi là Tính hữu ích cảm nhận (PU) và Tính dễ sử dụng cảm nhận (PEOU).
    4. Lý thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT - Venkatesh, Morris & Davis, 2003): Tích hợp 4 yếu tố chính gồm Hiệu quả mong đợi, Nỗ lực mong đợi, Ảnh hưởng xã hội và Điều kiện thuận lợi.
STT Mô hình lý thuyết Các yếu tố tác động được ghi nhận Nghiên cứu thực nghiệm kế thừa
1 TAM Cảm nhận hữu ích, Dễ sử dụng, Sự tin cậy, Chi phí Xiao và ctg (2017)
2 TAM Dễ sử dụng, Hữu ích, Lợi thế cạnh tranh, Rủi ro, Chi phí Huei và ctg (2018)
3 TAM, UTAUT Dễ sử dụng, Hữu ích, Tác động xã hội, Đổi mới cá nhân, An ninh, Sự thú vị Tun và ctg (2019)
4 TAM Mức độ an toàn bảo mật, Lợi ích cảm nhận, Dễ sử dụng, Sự tự chủ, Thái độ Đào Mỹ Hằng và ctg (2018)
5 UTAUT, RTA, MM Hữu ích, Dễ sử dụng, Ảnh hưởng xã hội, Nhu cầu tối giản, Niềm vui, Kiến thức cá nhân, Lo lắng kỹ thuật Nguyễn Đăng Tuệ (2020)
6 TPB, UTAUT Tính thuận tiện, Tính bảo mật, Tính hữu ích, Ảnh hưởng xã hội, Nhận thức hành vi Trần Thị Thanh Huyền (2021)
7 TAM, TRA Hiểu biết dễ sử dụng, Hiểu biết hữu ích, Ảnh hưởng xã hội, Chi phí, Rủi ro Đỗ Hồng Nhung & Nguyễn Ngọc Hải Châu (2021)
8 SEM Nhận thức lợi ích, Lợi ích kinh tế, Sự thuận tiện, Nhận thức rủi ro, Rủi ro tài chính, Rủi ro bảo mật Trịnh Thị Phan Lan & Phạm Thị Kim Huệ (2022)

Mô hình nghiên cứu đề xuất và các giả thuyết

Mô hình nghiên cứu của khóa luận xác định 5 biến độc lập tác động đến 1 biến phụ thuộc:

  • Phương trình hồi quy tổng quát: $$\text{YD} = \beta_0 + \beta_1\text{HI} + \beta_2\text{DSD} + \beta_3\text{RR} + \beta_4\text{CP} + \beta_5\text{AH} + \epsilon$$
  • Hệ thống 5 giả thuyết nghiên cứu:
    • Giả thuyết H1: Hiểu biết sự hữu ích (HI) có tác động tích cực (+) đến ý định sử dụng dịch vụ Fintech.
    • Giả thuyết H2: Hiểu biết tính dễ sử dụng (DSD) có tác động tích cực (+) đến ý định sử dụng dịch vụ Fintech.
    • Giả thuyết H3: Hiểu biết rủi ro (RR) có tác động tích cực (+) đến ý định sử dụng dịch vụ Fintech.
    • Giả thuyết H4: Hiểu biết chi phí (CP) có tác động tích cực (+) đến ý định sử dụng dịch vụ Fintech.
    • Giả thuyết H5: Ảnh hưởng xã hội (AH) có tác động tích cực (+) đến ý định sử dụng dịch vụ Fintech.

Phương pháp nghiên cứu và quy trình phân tích

Quy trình nghiên cứu kết hợp 2 giai đoạn:

  1. Nghiên cứu sơ bộ (định tính): Tổng quan cơ sở lý luận, tổng hợp các công trình nghiên cứu trước, xây dựng mô hình đề xuất và thiết kế bảng câu hỏi khảo sát gồm 24 biến quan sát đo lường bằng thang đo Likert 5 mức độ (từ 1 = Hoàn toàn không đồng ý đến 5 = Hoàn toàn đồng ý).
  2. Nghiên cứu chính thức (định lượng):
    • Thu thập dữ liệu: Thực hiện khảo sát trực tuyến qua Google Forms gửi qua các kênh Facebook, Zalo đối với người dân sinh sống tại TP.HCM. Cỡ mẫu hợp lệ thu về đạt 256 mẫu (đáp ứng tiêu chuẩn của Nguyễn Đình Thọ: $N \ge 120 - 240$; tiêu chuẩn Tabachnick & Fidell: $N \ge 50 + 8 \times 5 = 90$; tiêu chuẩn Hair và ctg: $N \ge 5 \times 24 = 120$).
    • Kỹ thuật xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS 20:
      • Thống kê mô tả tần số và tỷ lệ phần trăm mẫu nhân khẩu học.
      • Kiểm định độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach's Alpha (chấp nhận hệ số $\ge 0,6 - 0,7$; hệ số tương quan biến - tổng $\ge 0,3$).
      • Phân tích nhân tố khám phá (EFA) sử dụng phép trích Principal Components và phép quay Varimax (tiêu chuẩn: $0,5 \le \text{KMO} \le 1$, kiểm định Bartlett có $\text{Sig.} < 0,05$, hệ số tải nhân tố $\ge 0,55$, giá trị Eigenvalue $> 1$, tổng phương sai trích $\ge 50%$).
      • Phân tích hệ số tương quan Pearson và hồi quy tuyến tính đa biến (đánh giá mức độ phù hợp qua $R^2$, kiểm định $F$, kiểm tra đa cộng tuyến qua hệ số VIF $< 10$, kiểm tra tự tương quan bằng Durbin-Watson, kiểm tra giả định phân phối chuẩn của phần dư bằng biểu đồ tần số và biểu đồ P-P Plot).
      • Kiểm định sự khác biệt nhân khẩu học bằng phép kiểm định Independent Samples T-test (cho biến 2 nhóm giá trị) kết hợp kiểm định phương sai Levene, và kiểm định One-Way ANOVA / Welch test (cho biến từ 3 nhóm giá trị trở lên).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về đề tài nghiên cứu

Chương 1 thiết lập tính cấp thiết của đề tài xuất phát từ sự bùng nổ của các giải pháp công nghệ tài chính tại Việt Nam và vị thế kinh tế của TP.HCM, đối chiếu với thực trạng mức độ hiểu biết tài chính của người dân còn ở mức thấp (11,6 điểm theo OECD). Tác giả xác lập rõ 3 mục tiêu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu, giới hạn phạm vi nghiên cứu tại TP.HCM với mẫu khảo sát người dân sử dụng thiết bị thông minh kết nối Internet từ tháng 9/2023 đến tháng 10/2023. Chương này cũng phân định rõ các đóng góp học thuật và cấu trúc tổng thể 5 chương của khóa luận.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và lược khảo các nghiên cứu liên quan

Chương 2 trình bày chi tiết cơ sở lý luận về hiểu biết tài chính và công nghệ tài chính, tổng hợp 4 mô hình lý thuyết nền tảng (TRA, TPB, TAM, UTAUT). Tác giả thực hiện khảo lược hệ thống 8 công trình nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước, thực hiện thống kê tần số xuất hiện của các biến độc lập: Nhận thức sự hữu ích (8 lần), Nhận thức tính rủi ro (7 lần), Nhận thức dễ sử dụng (6 lần), Nhận thức chi phí (4 lần), Ảnh hưởng xã hội (4 lần). Dựa trên cơ sở đó, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu gồm 5 nhân tố độc lập (HI, DSD, RR, CP, AH) tác động đến biến phụ thuộc Ý định sử dụng dịch vụ Fintech (YD) và phát biểu 5 giả thuyết nghiên cứu từ H1 đến H5.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 chi tiết hóa quy trình nghiên cứu 2 giai đoạn, xây dựng bảng thang đo 24 biến quan sát kế thừa từ các tác giả uy tín (Ajzen, 1991; Cao, 2016; Đào Mỹ Hằng và ctg, 2018; Huei và ctg, 2018; Đỗ Hồng Nhung & Nguyễn Ngọc Hải Châu, 2021). Tác giả thiết kế bảng hỏi gồm 2 phần (thông tin nhân khẩu học và thang đo Likert 5 điểm), xác định kích thước mẫu mục tiêu theo các nguyên tắc toán học thống kê và trình bày chi tiết các tiêu chuẩn kỹ thuật phân tích số liệu trên phần mềm SPSS 20 (thống kê mô tả, Cronbach's Alpha, EFA, hồi quy OLS, T-test, ANOVA và kiểm định Welch).

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 4 công bố kết quả xử lý dữ liệu từ 256 mẫu khảo sát hợp lệ thu thập từ tháng 9/2023 đến tháng 11/2023. Tác giả trình bày kết quả thống kê mô tả mẫu nghiên cứu; báo cáo kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha cho 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc; thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA qua 2 lần xoay ma trận nhân tố đối với biến độc lập và 1 lần đối với biến phụ thuộc; phân tích tương quan Pearson; kiểm định mô hình hồi quy đa biến, xác định mức độ giải thích của mô hình, kiểm tra các vi phạm giả định hồi quy (đa cộng tuyến VIF, tự tương quan Durbin-Watson, biểu đồ phân tán Scatter Plot, đồ thị P-P Plot); thực hiện các kiểm định so sánh sự khác biệt theo giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thu nhập; cuối cùng tiến hành thảo luận kết quả đối chiếu với các công trình nghiên cứu trước đó.

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị

Chương 5 đúc kết các phát hiện chính của đề tài nghiên cứu. Căn cứ vào kết quả hồi quy thực nghiệm, tác giả đề xuất hệ thống các hàm ý quản trị chi tiết cho các tổ chức tài chính và doanh nghiệp cung ứng Fintech theo 5 nhóm nhân tố: Hiểu biết tính hữu ích, Hiểu biết tính dễ sử dụng, Ảnh hưởng xã hội, Hiểu biết chi phí và Hiểu biết tính rủi ro. Đồng thời, chương này chỉ ra các mặt hạn chế còn tồn tại của đề tài về quy mô mẫu, phạm vi địa lý và đề xuất định hướng nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu thực nghiệm

1. Thống kê mô tả nhân khẩu học mẫu khảo sát ($N = 256$)

Tiêu chí phân loại Nhóm phân loại Tần số (người) Tỷ lệ (%)
Giới tính Nam 135 52,7
Nữ 121 47,3
Độ tuổi Dưới 18 tuổi 11 4,3
Từ 18 - 30 tuổi 99 38,7
Từ 31 - 40 tuổi 93 36,3
Từ 41 - 60 tuổi 44 17,2
Trên 60 tuổi 9 3,5
Trình độ học vấn THPT 36 14,1
Cao đẳng/Đại học 201 78,5
Sau đại học 19 7,4
Nghề nghiệp Học sinh, sinh viên 48 18,8
Công, nhân viên 73 28,5
Làm việc part-time 23 9,0
Thất nghiệp 5 2,0
Tự kinh doanh 41 16,0
Nghỉ hưu 11 4,3
Khác 55 21,5
Thu nhập hàng tháng Dưới 5 triệu đồng 36 14,1
Từ 5 - 15 triệu đồng 106 41,4
Từ 15 - 30 triệu đồng 80 31,3
Trên 30 triệu đồng 34 13,3
Sử dụng smartphone Có sử dụng điện thoại thông minh 256 100,0

2. Kết quả kiểm định các nhân tố của mô hình

Nghiên cứu đã khẳng định 5 nhân tố đo lường mức độ hiểu biết tài chính của người dân có tác động đến ý định sử dụng sản phẩm dịch vụ Fintech tại TP.HCM:

  1. Hiểu biết tính hữu ích (HI): Khách hàng nhận thức rõ việc sử dụng Fintech giúp thực hiện giao dịch nhanh chóng, tiết kiệm thời gian, hỗ trợ quản lý tài chính cá nhân mọi lúc mọi nơi.
  2. Hiểu biết tính dễ sử dụng (DSD): Thao tác đăng ký, quy trình thực hiện giao dịch và giao diện ứng dụng trực quan, đơn giản, dễ học hỏi thúc đẩy mạnh mẽ ý định tiếp nhận.
  3. Hiểu biết rủi ro (RR): Nhận thức đúng đắn và sự an tâm về rủi ro bảo mật thông tin, hạn chế gian lận thất thoát tiền, cùng cơ chế hỗ trợ xử lý sự cố từ đơn vị cung cấp tác động đến quyết định sử dụng.
  4. Hiểu biết chi phí (CP): Mức phí giao dịch hợp lý, minh bạch và chính sách miễn phí đăng ký tạo động lực gia tăng ý định sử dụng.
  5. Ảnh hưởng xã hội (AH): Sự khuyến khích từ gia đình, bạn bè, đồng nghiệp và định hướng từ phương tiện truyền thông tác động tích cực đến hành vi tiếp nhận.

Bảng hệ thống thang đo nghiên cứu

Mã biến Biến quan sát Nguồn kế thừa
Ý định sử dụng (YD) Ajzen (1991)
YD1 Tôi có ý định sử dụng dịch vụ Fintech trong thời gian tới
YD2 Tôi sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ Fintech
YD3 Tôi sẽ giới thiệu dịch vụ Fintech cho người khác trong thời gian tới
Hiểu biết hữu ích (HI) Đỗ Hồng Nhung & Nguyễn Ngọc Hải Châu (2021); Huei và ctg (2018)
HI1 Có thể thực hiện giao dịch bằng dịch vụ Fintech mọi lúc, mọi nơi
HI2 Có thể sử dụng dịch vụ Fintech để quản lý tài chính cá nhân một cách hiệu quả
HI3 Sử dụng dịch vụ Fintech giúp tiết kiệm thời gian
HI4 Sử dụng dịch vụ Fintech giúp thực hiện giao dịch nhanh chóng, thuận tiện hơn
HI5 Sử dụng dịch vụ Fintech giúp tôi thực hiện nhiều dịch vụ tài chính cùng lúc
HI6 Nói chung, sử dụng dịch vụ Fintech mang lại nhiều lợi ích cho tôi
Hiểu biết tính dễ sử dụng (DSD) Đào Mỹ Hằng và ctg (2018)
DSD1 Các thao tác sử dụng ứng dụng dịch vụ Fintech đơn giản
DSD2 Thủ tục đăng ký, tham gia các sản phẩm dịch vụ Fintech khá đơn giản, nhanh chóng
DSD3 Giao diện của các sản phẩm dịch vụ Fintech khá đơn giản, dễ hiểu
DSD4 Tôi dễ dàng học cách sử dụng dịch vụ Fintech
Hiểu biết rủi ro (RR) Đỗ Hồng Nhung & Nguyễn Ngọc Hải Châu (2021)
RR1 Nguy cơ bị lạm dụng thông tin, giả mạo thấp khi sử dụng sản phẩm dịch vụ Fintech
RR2 Nguy cơ gian lận thất thoát tiền thấp khi sử dụng sản phẩm dịch vụ Fintech
RR3 Dịch vụ Fintech luôn hỗ trợ xử lý khi xảy ra rủi ro trong quá trình sử dụng
RR4 Tôi không lo lắng các công ty Fintech có thể bị phá sản
Hiểu biết chi phí (CP) Đỗ Hồng Nhung & Nguyễn Ngọc Hải Châu (2021)
CP1 Phí giao dịch qua dịch vụ Fintech thấp hơn so với giao dịch tại ngân hàng
CP2 Phí đăng ký dịch vụ Fintech là miễn phí
CP3 Chi phí sử dụng các dịch vụ Fintech được công khai rõ ràng
Ảnh hưởng xã hội (AH) Cao (2016)
AH1 Tôi nhận thấy việc sử dụng dịch vụ Fintech phù hợp với xu hướng hiện tại
AH2 Các phương tiện truyền thông khuyến khích việc sử dụng các dịch vụ Fintech
AH3 Người thân trong gia đình khuyên tôi nên sử dụng dịch vụ của Fintech
AH4 Nhiều bạn bè, đồng nghiệp khuyên tôi nên sử dụng dịch vụ của Fintech

Hàm ý quản trị và giải pháp đề xuất

Tác giả xây dựng hệ thống khuyến nghị gồm 5 nhóm giải pháp:

  • Nhóm giải pháp về Tính hữu ích: Tối ưu hóa tính năng đa nhiệm trên ứng dụng, nâng cao tốc độ xử lý giao dịch thời gian thực, tích hợp các công cụ tự động quản lý chi tiêu và lập kế hoạch tài chính cá nhân.
  • Nhóm giải pháp về Tính dễ sử dụng: Tối giản hóa quy trình định danh điện tử (eKYC) và đăng ký tài khoản; thiết kế giao diện UI/UX trực quan, khoa học; cung cấp hướng dẫn thao tác tự động cho người dùng mới.
  • Nhóm giải pháp về Ảnh hưởng xã hội: Đẩy mạnh các chiến dịch truyền thông đa kênh, tận dụng mạng xã hội và người có tầm ảnh hưởng (KOLs) để lan tỏa tiện ích của Fintech; xây dựng chương trình tiếp thị giới thiệu người dùng (Referral Program).
  • Nhóm giải pháp về Chi phí: Duy trì chính sách miễn phí đăng ký và duy trì tài khoản; minh bạch hóa toàn bộ biểu phí giao dịch; đưa ra các chương trình ưu đãi, tích điểm hoàn tiền để tăng tính cạnh tranh so với ngân hàng truyền thống.
  • Nhóm giải pháp về Quản trị rủi ro: Nâng cấp hệ thống an ninh bảo mật, áp dụng xác thực sinh trắc học và mã OTP nhiều lớp; thiết lập kênh phản hồi khẩn cấp và đường dây nóng hỗ trợ khách hàng giải quyết sự cố giao dịch 24/7.

Đóng góp của đề tài

  • Về mặt lý luận: Bổ sung bằng chứng thực nghiệm về tác động của hiểu biết tài chính đến ý định sử dụng Fintech tại một thị trường mới nổi; củng cố và tích hợp thành công các mô hình lý thuyết hành vi (TAM, TRA, TPB, UTAUT) vào bối cảnh tài chính số tại đô thị đặc thù.
  • Về mặt thực tiễn: Cung cấp bộ dữ liệu khảo sát định lượng cập nhật (năm 2023) về hành vi người dân tại TP.HCM; tạo cơ sở khoa học giúp các công ty Fintech, ngân hàng thương mại và các nhà hoạch định chính sách xây dựng chiến lược mở rộng thị phần và nâng cao kiến thức tài chính số cho cộng đồng.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của đề tài

Khóa luận đã chỉ ra một số hạn chế trong quá trình thực hiện:

  1. Phương pháp chọn mẫu: Nghiên cứu áp dụng phương pháp chọn mẫu phi xác suất (lấy mẫu thuận tiện) thông qua khảo sát trực tuyến Google Forms trên mạng xã hội, dẫn đến mẫu khảo sát tập trung chủ yếu vào nhóm đối tượng trẻ (18 - 40 tuổi chiếm 75%) và trình độ học vấn cao (Cao đẳng/Đại học chiếm 78,5%), chưa phản ánh toàn diện cơ cấu dân cư của toàn TP.HCM.
  2. Phạm vi không gian: Đề tài chỉ thực hiện khảo sát trên địa bàn TP.HCM, chưa so sánh đối chiếu với các địa phương khác có điều kiện kinh tế - xã hội khác biệt như khu vực nông thôn hay các tỉnh thành lân cận.
  3. Mô hình biến số: Nghiên cứu chủ yếu tập trung vào 5 nhóm nhân tố hiểu biết tài chính cơ bản dựa trên mô hình TAM/UTAUT, chưa mở rộng sang các biến số tâm lý học chuyên sâu hoặc yếu tố hạ tầng pháp lý, niềm tin thương hiệu.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

  • Mở rộng phạm vi khảo sát sang nhiều tỉnh thành khác nhau trên cả nước hoặc so sánh giữa khu vực thành thị và nông thôn.
  • Áp dụng các phương pháp lấy mẫu xác suất phân tầng để nâng cao tính đại diện của mẫu dữ liệu.
  • Bổ sung các biến số mới vào mô hình nghiên cứu như thói quen dùng tiền mặt, rủi ro pháp lý, niềm tin thể chế, hoặc sử dụng mô hình cấu trúc tuyến tính PLS-SEM để đánh giá các tác động trung gian và điều tiết.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo hữu ích cho các đối tượng và mục đích nghiên cứu sau:

  • Đối tượng tham khảo:
    • Sinh viên, học viên cao học thuộc các ngành Tài chính - Ngân hàng, Hệ thống thông tin quản lý, Quản trị kinh doanh, Kinh tế số đang thực hiện đề tài về ngân hàng số, ví điện tử, hành vi tiêu dùng và chấp nhận công nghệ.
    • Bộ phận phát triển sản phẩm (R&D), tiếp thị (Marketing) và quản trị rủi ro tại các công ty Fintech, ngân hàng thương mại, trung gian thanh toán đang tìm kiếm dữ liệu thực nghiệm về hành vi khách hàng cá nhân tại TP.HCM.
    • Các nhà hoạch định chính sách tài chính quan tâm đến mối liên hệ giữa giáo dục tài chính cộng đồng và phổ cập tài chính toàn diện (Financial Inclusion).
  • Nội dung có giá trị tham khảo chuyên sâu:
    • Bảng tổng hợp tần số và lược khảo 8 nghiên cứu trong và ngoài nước (Chương 2), cung cấp cơ sở lý luận vững chắc cho việc xây dựng khung nghiên cứu tiếp nhận công nghệ.
    • Bộ thang đo chuẩn hóa 24 biến quan sát (Chương 3) được kế thừa và hiệu chỉnh phù hợp với thực tế Việt Nam.
    • Quy trình phân tích định lượng chặt chẽ trên SPSS 20 (từ thống kê mô tả, Cronbach's Alpha, EFA đa giai đoạn, hồi quy tuyến tính đến các kiểm định Independent Samples T-test và One-way ANOVA).

Câu hỏi thường gặp

1. Mục tiêu tổng quát và đối tượng khảo sát chính của khóa luận là gì?

Mục tiêu tổng quát của khóa luận là xác định các tác động và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố thuộc hiểu biết tài chính tới ý định sử dụng sản phẩm dịch vụ Fintech của người dân tại TP.HCM, từ đó đưa ra các khuyến nghị phát triển thị trường. Đối tượng khảo sát là những người dân đang sinh sống và làm việc tại TP.HCM có sử dụng thiết bị di động thông minh có kết nối Internet.

2. Mô hình nghiên cứu đề xuất bao gồm những biến độc lập nào?

Mô hình nghiên cứu đề xuất gồm 5 biến độc lập: (1) Hiểu biết sự hữu ích (HI), (2) Hiểu biết tính dễ sử dụng (DSD), (3) Hiểu biết rủi ro (RR), (4) Hiểu biết chi phí (CP), và (5) Ảnh hưởng xã hội (AH) tác động đến biến phụ thuộc là Ý định sử dụng dịch vụ Fintech (YD).

3. Nghiên cứu sử dụng quy mô mẫu bao nhiêu và phương pháp thu thập dữ liệu là gì?

Nghiên cứu thu thập dữ liệu sơ cấp thông qua bảng hỏi trực tuyến thiết kế trên Google Forms, phân phối qua các kênh mạng xã hội (Facebook, Zalo) từ tháng 9/2023 đến tháng 10/2023. Tổng số mẫu hợp lệ được đưa vào phân tích định lượng chính thức trên phần mềm SPSS 20 là 256 mẫu.

4. Cơ cấu nhân khẩu học của mẫu khảo sát 256 người có đặc điểm gì nổi bật?

Mẫu khảo sát ghi nhận tỷ lệ giới tính tương đối cân bằng (52,7% nam và 47,3% nữ); tập trung chủ yếu ở độ tuổi lao động trẻ từ 18 - 30 tuổi (38,7%) và 31 - 40 tuổi (36,3%); 78,5% người tham gia có trình độ Cao đẳng/Đại học; nghề nghiệp phổ biến là công nhân viên (28,5%) và học sinh/sinh viên (18,8%); mức thu nhập hàng tháng tập trung từ 5 - 15 triệu đồng (41,4%) và 15 - 30 triệu đồng (31,3%); 100% đối tượng khảo sát đều sở hữu và sử dụng điện thoại thông minh.

5. Tác giả đã sử dụng những mô hình lý thuyết nền tảng nào để xây dựng giả thuyết nghiên cứu?

Khóa luận đã tích hợp 4 mô hình lý thuyết hành vi và chấp nhận công nghệ kinh điển, bao gồm: Thuyết hành động hợp lý (TRA của Ajzen & Fishbein, 1969), Thuyết hành vi dự định (TPB của Ajzen, 1985), Thuyết chấp nhận công nghệ (TAM của Davis, 1989) và Lý thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT của Venkatesh và ctg, 2003).

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Đinh Thảo Duy (Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM, năm 2023) đã hệ thống hóa cơ sở lý thuyết và phân tích thực nghiệm tác động của hiểu biết tài chính đến ý định sử dụng sản phẩm dịch vụ Fintech của người dân tại TP.HCM. Thông qua quy trình định lượng trên mẫu 256 người dùng smartphone, nghiên cứu xác nhận vai trò quan trọng của 5 nhân tố: tính hữu ích, tính dễ sử dụng, rủi ro, chi phí và ảnh hưởng xã hội. Các kết quả thống kê và hệ thống hàm ý quản trị được đề xuất cung cấp căn cứ thực tiễn có giá trị cho các công ty Fintech và ngân hàng trong việc xây dựng sản phẩm, tối ưu trải nghiệm và thúc đẩy phổ cập tài chính số.