Các yếu tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận sử dụng BIDV Smart Banking của khách hàng cá nhân tại chi nhánh Phú Xuân, thành phố Huế

Khóa luận các yếu tố ảnh hưởng dùng BIDV Smart Banking tại CN Phú Xuân, Huế năm 2025

• Tác giả: Trần Văn Tuấn Kiệt
• Địa điểm: Huế
• Người hướng dẫn: PGS.TS. Nguyễn Thị Minh Hoa
• Trường học: Trường Đại học Kinh tế, Đại học Huế
• Chuyên ngành: Quản trị kinh doanh
• Đề tài: Các yếu tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận sử dụng BIDV Smart Banking của khách hàng cá nhân tại chi nhánh Phú Xuân, thành phố Huế
• Loại tài liệu: Khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2025

Tóm tắt

I. Tổng quan nghiên cứu dùng BIDV Smart Banking tại Phú Xuân Huế

Ngân hàng số đang phát triển mạnh mẽ tại thị trường Việt Nam. Chi nhánh BIDV Phú Xuân tại thành phố Huế chủ động đẩy mạnh ứng dụng BIDV Smart Banking. Nền tảng này hỗ trợ người dùng thực hiện giao dịch tài chính nhanh chóng. Khách hàng có thể chuyển khoản, gửi tiết kiệm và thanh toán hóa đơn trực tuyến. Nghiên cứu hành vi tiêu dùng số đóng vai trò nền tảng cho chiến lược phát triển bền vững. Đề tài áp dụng kết hợp mô hình chấp nhận công nghệ TAM và thuyết hành vi hoạch định TPB. Hai mô hình lý thuyết này giúp giải thích quá trình ra quyết định của khách hàng cá nhân. Sự kết hợp lý thuyết tạo khung đánh giá toàn diện. Bối cảnh nghiên cứu phản ánh đặc điểm kinh tế và xã hội của đô thị Huế. Khách hàng địa phương chú trọng sự an toàn và tính ổn định. Hiểu rõ các biến số ảnh hưởng giúp chi nhánh nâng cao chất lượng dịch vụ. Nghiên cứu thực nghiệm cung cấp bức tranh chi tiết về thói quen sử dụng ngân hàng số. Kết quả khảo sát làm sáng tỏ các động lực thúc đẩy hành vi khách hàng. Hoạt động này tạo cơ sở khoa học vững chắc cho các đề xuất cải tiến sau này.

1.1. Bối cảnh số hóa dịch vụ tại BIDV Phú Xuân

BIDV Phú Xuân đóng vai trò trung tâm tài chính quan trọng tại Huế. Nhu cầu giao dịch số của người dân địa phương gia tăng liên tục. Chi nhánh tích cực tiếp cận các nhóm khách hàng trẻ tuổi và cán bộ công chức. Ứng dụng BIDV Smart Banking liên tục nâng cấp tính năng tiện ích. Giao diện người dùng được tinh chỉnh đơn giản và trực quan. Người dân có thể thanh toán dịch vụ công và viện phí ngay trên ứng dụng di động. Tốc độ xử lý lệnh giao dịch diễn ra tức thì. Quá trình tiếp cận này góp phần định hình thói quen tài chính hiện đại. Sự chuyển dịch số giúp chi nhánh tối ưu chi phí vận hành. Đồng thời, năng lực cạnh tranh của đơn vị được nâng cao rõ rệt trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế.

1.2. Khung lý thuyết TAM và TPB trong nghiên cứu

Mô hình TAM tập trung vào nhận thức tính hữu ích và tính dễ dùng. Khách hàng chọn ứng dụng khi nhận thấy lợi ích công việc rõ ràng. Thao tác mượt mà giúp người dùng tiết kiệm thời gian đáng kể. Bên cạnh đó, mô hình TPB bổ sung yếu tố chuẩn chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi. Chuẩn chủ quan phản ánh áp lực xã hội từ gia đình và người thân. Ý kiến của đồng nghiệp tác động mạnh tới quyết định cài đặt phần mềm. Khi mọi người xung quanh khuyên dùng, tỷ lệ mở tài khoản tăng cao. Sự tích hợp hai mô hình tạo cơ sở phân tích chặt chẽ. Khung đánh giá này phù hợp với thị trường ngân hàng bán lẻ hiện đại. Các dữ liệu đo lường phản ánh chân thực tâm lý người tiêu dùng tài chính.

II. Phân tích rào cản khi dùng BIDV Smart Banking tại Phú Xuân Huế

Khảo sát thực tế tại BIDV Phú Xuân cho thấy nhiều yếu tố tác động đến hành vi khách hàng. Yếu tố nhận thức sự hữu ích giữ vai trò quyết định hàng đầu. Người dùng đánh giá cao tính năng chuyển khoản 24/7 và thanh toán hóa đơn tự động. Tuy nhiên, tính dễ sử dụng vẫn tồn tại rào cản đối với người cao tuổi. Giao diện chứa nhiều phân mục phức tạp khiến thao tác tìm kiếm bị chậm trễ. Rủi ro an ninh mạng nổi lên như một lo ngại phổ biến tại thị trường Huế. Tâm lý e ngại lộ thông tin tài khoản cá nhân làm giảm tần suất sử dụng. Khách hàng lo lắng về các sự cố nghẽn mạng trong giờ cao điểm giao dịch. Ngoài ra, chuẩn chủ quan tạo ảnh hưởng lớn đến phân khúc khách hàng trẻ tuổi. Lời giới thiệu từ người thân tác động tích cực tới quyết định cài đặt. Ngược lại, những đánh giá tiêu cực trên mạng xã hội dễ gây tâm lý hoài nghi. Ngân hàng cần giải quyết bài toán cân bằng giữa tính năng bảo mật và sự tiện lợi. Phân tích cụ thể các rào cản kỹ thuật sẽ định hình hướng khắc phục chuẩn xác.

2.1. Tác động của nhận thức hữu ích và dễ sử dụng

Nhận thức hữu ích tác động trực tiếp đến thái độ của khách hàng cá nhân. Người sử dụng tiết kiệm thời gian đáng kể khi thanh toán trực tuyến. Các tiện ích như nạp tiền điện thoại và đặt vé tàu xe mang lại sự hài lòng cao. Dẫu vậy, tính dễ sử dụng cần cải tiến thêm để phục vụ mọi lứa tuổi. Nhóm khách hàng trung niên thường gặp khó khăn khi xác thực sinh trắc học. Lỗi quét khuôn mặt hay chậm gửi mã OTP tạo cảm giác khó chịu. Thao tác đăng nhập nhiều bước cũng làm giảm tính liền mạch của dịch vụ số. Khi công nghệ trở nên phức tạp, người tiêu dùng có xu hướng quay về giao dịch tại quầy truyền thống.

2.2. Vấn đề rủi ro bảo mật và chuẩn chủ quan

Rủi ro cảm nhận là nhân tố cản trở tiến trình chuyển đổi số ngân hàng. Khách hàng địa phương tại Huế có xu hướng cẩn trọng cao trong quản lý tiền bạc. Những vụ lừa đảo qua mạng gần đây gia tăng tâm lý e dè. Người dân lo ngại mã độc xâm nhập điện thoại gây mất mát tài sản. Bên cạnh đó, chuẩn chủ quan chi phối mạnh mẽ hành vi cài đặt ứng dụng. Người tiêu dùng tin tưởng chia sẻ kinh nghiệm từ người thân trong gia đình. Một sự cố bảo mật lan truyền nhanh chóng có thể làm suy giảm niềm tin cộng đồng. Ngược lại, phản hồi tích cực từ đồng nghiệp cùng cơ quan thúc đẩy người dùng mới tham gia.

III. Giải pháp đẩy mạnh việc dùng BIDV Smart Banking tại Phú Xuân Huế

Chi nhánh BIDV Phú Xuân cần áp dụng đồng bộ các giải pháp công nghệ và truyền thông. Trước hết, ngân hàng phải tối ưu hóa giao diện ứng dụng theo hướng thân thiện. Bố cục màn hình cần phân chia danh mục logic và dễ tìm kiếm. Việc tối giản các thao tác giao dịch giúp giảm thiểu lỗi thao tác của người dùng. Ngân hàng nên tích hợp hướng dẫn bằng giọng nói và trợ lý ảo thông minh. Bên cạnh công nghệ, việc bảo đảm an toàn hệ thống giữ vai trò sống còn. Chi nhánh cần nâng cấp quy trình xác thực sinh trắc học đa tầng mượt mà. Hệ thống thông báo tự động về biến động số dư phải được kích hoạt tức thì. Đồng thời, BIDV Phú Xuân nên đẩy mạnh các chương trình ưu đãi phí dịch vụ. Các hội thảo hướng dẫn kỹ năng phòng chống gian lận trực tuyến mang lại giá trị thiết thực. Đội ngũ giao dịch viên tại quầy cần chủ động hướng dẫn cài đặt trực tiếp cho người dân. Những giải pháp này trực tiếp củng cố niềm tin và thúc đẩy thói quen giao dịch số thường xuyên.

3.1. Tối ưu giao diện và trải nghiệm người dùng

Trải nghiệm người dùng tốt là yếu tố giữ chân khách hàng gắn bó lâu dài. Ngân hàng cần thiết kế giao diện tối giản với các nút chức năng rõ ràng. Kích thước phông chữ và biểu tượng cần tùy biến linh hoạt cho người lớn tuổi. Thời gian phản hồi của máy chủ phải duy trì ổn định dưới hai giây. Tính năng tìm kiếm thông minh giúp người dùng tra cứu lịch sử giao dịch nhanh chóng. Ứng dụng nên tích hợp tính năng thanh toán một chạm bằng mã QR tiêu chuẩn. Ngoài ra, việc thiết lập các khoản thanh toán định kỳ giúp tiết kiệm công sức đáng kể. Trải nghiệm mượt mà sẽ tạo cảm giác hứng thú trong mỗi lần sử dụng.

3.2. Củng cố bảo mật và truyền thông thương hiệu

Bảo mật vững chắc là nền tảng xây dựng lòng tin người tiêu dùng. BIDV Phú Xuân cần đẩy mạnh các cảnh báo an toàn qua tin nhắn. Khách hàng cần được hướng dẫn nhận diện các đường link giả mạo lừa đảo. Ngân hàng nên áp dụng xác thực hai lớp cho mọi giao dịch có giá trị lớn. Song song với kỹ thuật số, chi nhánh phải tận dụng chuẩn chủ quan xã hội. Các chiến dịch truyền thông trên mạng xã hội nên nhấn mạnh tính tiện ích an toàn. Ngân hàng có thể xây dựng các video ngắn chia sẻ kinh nghiệm sử dụng thực tế. Tác động lan tỏa từ cộng đồng sẽ khuyến khích nhiều cá nhân tham gia trải nghiệm.

IV. Kết luận ứng dụng thực tế dùng BIDV Smart Banking tại Phú Xuân Huế

Nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng mang lại giá trị thực tiễn sâu sắc. Kết quả khẳng định việc chuyển đổi số phụ thuộc vào trải nghiệm thực tế của người dùng. BIDV Phú Xuân cần liên tục đo lường mức độ hài lòng của khách hàng địa phương. Sự am hiểu tâm lý tiêu dùng giúp tối ưu hóa nguồn lực đầu tư công nghệ. Chi nhánh không chỉ mở rộng số lượng tài khoản mà còn duy trì sự gắn kết lâu bền. Ứng dụng BIDV Smart Banking đóng vai trò động lực thúc đẩy kinh tế số tại Huế. Quá trình triển khai dịch vụ tạo điều kiện cho thanh toán không dùng tiền mặt phát triển. Mô hình nghiên cứu này là tài liệu tham khảo giá trị cho các chi nhánh ngân hàng thương mại khác. Các nhà quản lý ngân hàng có thể dựa vào dữ liệu thực chứng để hoạch định chính sách. Nỗ lực nâng cấp tính năng an toàn và mở rộng hệ sinh thái số sẽ duy trì vị thế dẫn đầu. Sự thích ứng linh hoạt với thị hiếu người dân tạo ra thành công vững chắc cho thương hiệu BIDV.

4.1. Bài học kinh nghiệm cho ngân hàng bán lẻ

Thành công của dịch vụ ngân hàng số phụ thuộc vào khả năng lắng nghe người tiêu dùng. BIDV Phú Xuân cần xây dựng kênh thu thập ý kiến khách hàng thường xuyên. Việc giải quyết kịp thời các lỗi kỹ thuật giúp giảm thiểu tỉ lệ bỏ rơi ứng dụng. Ngân hàng bán lẻ phải lấy khách hàng làm trọng tâm trong mọi cải tiến. Công tác đào tạo kỹ năng tư vấn cho nhân viên chi nhánh cũng cần được chú trọng. Nhân viên hỗ trợ tận tình sẽ tạo dựng thiện cảm lớn đối với khách hàng mới. Bài học từ thực tiễn khẳng định công nghệ chỉ phát huy hiệu quả khi đi cùng dịch vụ chăm sóc chu đáo.

4.2. Định hướng mở rộng thanh toán số tại Huế

Định hướng sắp tới của BIDV Phú Xuân là liên kết hệ sinh thái dịch vụ công. Ngân hàng mở rộng thanh toán học phí, viện phí và tiền điện nước tự động. Mục tiêu nhằm biến BIDV Smart Banking thành cổng tài chính thiết yếu của người dân Huế. Sự phối hợp chặt chẽ với chính quyền địa phương tạo đòn bẩy thúc đẩy xã hội số. Chi nhánh tiếp tục triển khai các mô hình chợ 4.0 và tuyến phố không dùng tiền mặt. Các hoạt động cộng đồng này giúp nâng cao nhận thức của người tiêu dùng bình dân. Ngân hàng số sẽ tiếp tục mở rộng quy mô và trở thành xu thế tiêu dùng tất yếu.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh các tiến bộ công nghệ diễn ra nhanh chóng, lĩnh vực ngân hàng tại Việt Nam đang chứng kiến sự chuyển dịch mạnh mẽ sang nền tảng thanh toán số và ngân hàng trực tuyến. Sự phổ biến ngày càng tăng của điện thoại thông minh, định hướng của Chính phủ về thúc đẩy thanh toán không dùng tiền mặt, cùng với nhu cầu sử dụng các dịch vụ tài chính tiện lợi đã tạo động lực cho sự phát triển của dịch vụ ngân hàng di động. Lợi nhuận của toàn ngành ngân hàng Việt Nam năm 2023 đạt trên 11,5 tỷ USD, dù phải đối mặt với nhiều thách thức như tăng trưởng tín dụng chậm do các biến động kinh tế vĩ mô. Doanh thu từ các dịch vụ tài chính số tại Việt Nam được dự báo sẽ đạt mốc 3,8 tỷ USD vào năm 2025, đồng thời khối lượng giao dịch qua thiết bị di động ước tính tăng gấp ba lần trong giai đoạn 2021–2025. Mặc dù vậy, tỷ lệ người dân tiếp cận tài khoản ngân hàng chính thức tại Việt Nam thời điểm khảo sát vẫn ở mức khoảng 30%, và chỉ có khoảng 2% dân số sở hữu thẻ tín dụng. Thực trạng này cho thấy dư địa tăng trưởng và tiềm năng phát triển của các dịch vụ ngân hàng số còn rất lớn.

Để nâng cao năng lực cạnh tranh và duy trì vị thế trên thị trường, Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) liên tục nâng cấp hệ thống dịch vụ số, trong đó ứng dụng BIDV Smart Banking giữ vai trò hạt nhân. Tại BIDV Chi nhánh Phú Xuân (thành phố Huế), việc tối ưu hóa trải nghiệm người dùng nhằm gia tăng mức độ hài lòng và giữ chân khách hàng cá nhân trở thành nhiệm vụ trọng tâm. Do đó, nghiên cứu này được thực hiện nhằm phân tích thực nghiệm các nhân tố chi phối sự chấp nhận sử dụng ứng dụng BIDV Smart Banking của khách hàng cá nhân tại chi nhánh.

Mục tiêu nghiên cứu:

• Mục tiêu tổng quát: Xác định và phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng ứng dụng BIDV Smart Banking của khách hàng cá nhân tại BIDV Chi nhánh Phú Xuân, thành phố Huế; từ đó đề xuất các định hướng chiến lược nhằm thúc đẩy mức độ chấp nhận dịch vụ trong tương lai.
• Mục tiêu cụ thể:
  1. Tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm và khung lý thuyết hiện có liên quan đến hành vi người dùng và sự chấp nhận dịch vụ ngân hàng điện tử.
  2. Đề xuất hệ thống giải pháp quản trị nhằm gia tăng tỷ lệ chấp nhận và sử dụng BIDV Smart Banking của khách hàng cá nhân tại BIDV Chi nhánh Phú Xuân trong giai đoạn 2024–2030.

Câu hỏi nghiên cứu:

1. Những nhân tố nào ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ BIDV Smart Banking của khách hàng cá nhân tại BIDV Chi nhánh Phú Xuân, thành phố Huế?
2. Nhân tố nào có mức độ tác động mạnh nhất và nhân tố nào có mức độ tác động thấp nhất đến quyết định sử dụng của khách hàng?
3. Những chiến lược và giải pháp nào có thể triển khai để thúc đẩy sự chấp nhận dịch vụ BIDV Smart Banking của khách hàng cá nhân tại chi nhánh trong giai đoạn tới?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng ứng dụng BIDV Smart Banking của khách hàng cá nhân.
• Đối tượng khảo sát: Khách hàng cá nhân từ 18 tuổi trở lên, đã và đang trực tiếp sử dụng ứng dụng BIDV Smart Banking do BIDV Chi nhánh Phú Xuân cung cấp.
• Phạm vi không gian: BIDV Chi nhánh Phú Xuân, tọa lạc tại số 15A đường Nguyễn Huệ, phường Vĩnh Ninh, quận Thuận Hóa (thành phố Huế, Việt Nam).
• Phạm vi thời gian: Dữ liệu sơ cấp và thứ cấp phục vụ phân tích được thu thập trong năm 2024; số liệu kết quả hoạt động kinh doanh của chi nhánh được tổng hợp trong giai đoạn 2021–2024.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận được xây dựng dựa trên sự kết hợp giữa các lý thuyết hành vi người tiêu dùng và các mô hình chấp nhận công nghệ kinh điển:

• Mô hình năm giai đoạn ra quyết định của người tiêu dùng (Kotler & Armstrong, 2017): Mô tả hành trình khách hàng từ nhận thức nhu cầu, tìm kiếm thông tin, đánh giá các phương án thay thế, đưa ra quyết định mua sắm đến hành vi sau mua.
• Mô hình Chấp nhận Công nghệ - TAM (Davis, 1986, 1989): Nhấn mạnh hai yếu tố cốt lõi chi phối ý định sử dụng công nghệ là Nhận thức về sự hữu ích (Perceived Usefulness - PU) và Nhận thức về tính dễ sử dụng (Perceived Ease of Use - PEOU).
• Thuyết Hành vi Hoạch định - TPB (Ajzen, 1991): Xác định ý định hành vi được cấu thành từ ba thành phần: Thái độ đối với hành vi, Chuẩn chủ quan (Subjective Norms), và Nhận thức kiểm soát hành vi (Perceived Behavioral Control).
• Thuyết Hành động Hợp lý - TRA (Fishbein & Ajzen, 1975): Cung cấp nền tảng giải thích mối liên kết giữa niềm tin cá nhân, chuẩn mực xã hội và ý định thực hiện hành vi.

Trên cơ sở kế thừa các mô hình trên và tham khảo ý kiến chuyên gia ngân hàng, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu gồm 6 biến độc lập: (1) Độ tin cậy (Credibility/Reliability - H1); (2) Chi phí sử dụng (Cost of Use/Financial Cost - H2); (3) Tính dễ sử dụng (Ease of Use - H3); (4) Hỗ trợ khách hàng (Supporting/Customer Support - H4); (5) Tính linh hoạt (Flexibility - H5); (6) Sự hữu ích (Usefulness - H6); tác động lên biến phụ thuộc là Sự chấp nhận của khách hàng (Customer Adoption). Tác giả chủ động loại trừ biến rủi ro cảm nhận (Perceived Risk) do tính chất đa chiều phức tạp và khó kiểm soát hoàn toàn bằng công cụ định lượng trong phạm vi nghiên cứu.

Phương pháp nghiên cứu thực hiện:

• Phương pháp định tính: Tiến hành phỏng vấn sâu chuyên gia (giám đốc chi nhánh, trưởng các phòng ban, cán bộ tín dụng và nhân viên chăm sóc khách hàng giàu kinh nghiệm) kết hợp quan sát thực tế nhằm hiệu chỉnh nội dung bảng hỏi khảo sát và điều chỉnh các biến quan sát cho phù hợp với đặc thù giao dịch tại địa bàn thành phố Huế.
• Phương pháp định lượng: Thu thập dữ liệu thông qua phát phiếu khảo sát trực tiếp đến khách hàng cá nhân. Kỹ thuật lấy mẫu áp dụng là lấy mẫu phi xác suất theo phương pháp quả cầu tuyết (snowball sampling). Tác giả tiến hành phát phiếu khảo sát với tần suất khoảng 20 khách hàng mỗi ngày trong vòng một tuần, thu về 120 phiếu hợp lệ không trùng lặp (phần tóm lược đề tài ghi nhận tổng mẫu nghiên cứu gồm 130 người dùng).
• Xác định quy mô mẫu: Mô hình nghiên cứu gồm 6 biến độc lập với 19 biến quan sát và 1 biến phụ thuộc. Quy mô mẫu khảo sát được tính toán dựa trên hai tiêu chuẩn phương pháp luận:
  • Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), cỡ mẫu tối thiểu cho phân tích nhân tố khám phá (EFA) phải gấp 5 lần số biến quan sát: $N_{\min} = 19 \times 5 = 95$.
  • Theo Nguyễn Đình Thọ (2014), cỡ mẫu cho phân tích hồi quy tuyến tính đa biến cần thỏa mãn: $N_{\min} = 8 \times p + 50 = 8 \times 6 + 50 = 98$ (trong đó $p = 6$ là số biến độc lập).
  • Cỡ mẫu thực tế 120 (và 130 đối tượng khảo sát) đáp ứng đầy đủ yêu cầu kiểm định thống kê.
• Kỹ thuật xử lý dữ liệu: Dữ liệu được làm sạch và xử lý bằng phần mềm SPSS 26 và Excel ở mức ý nghĩa kiểm định 5% ($\alpha = 0,05$). Các kỹ thuật phân tích bao gồm: thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy thang đo qua hệ số Cronbach's Alpha (loại các biến có hệ số tương quan biến - tổng thấp, chấp nhận thang đo đạt hệ số từ 0,6 trở lên), phân tích nhân tố khám phá (EFA) với hệ số tải nhân tố (factor loading) $> 0,5$, giá trị Eigenvalue $> 1$ và tổng phương sai trích $> 50%$, phân tích tương quan Pearson, và phân tích hồi quy tuyến tính bội để kiểm định các giả thuyết từ H1 đến H6.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan tài liệu (Literature Review)

Chương này trình bày các khái niệm nền tảng về ngân hàng điện tử (E-banking), phân loại chi tiết 4 hình thức dịch vụ chính:

• Internet banking: Giao dịch qua cổng web trên máy tính hoặc thiết bị cá nhân.
• Mobile banking: Dịch vụ thông qua ứng dụng chuyên biệt cài đặt trên điện thoại thông minh tích hợp xác thực sinh trắc học và thanh toán QR code.
• SMS banking: Nhận thông báo biến động số dư và truy vấn thông tin cơ bản qua tin nhắn viễn thông.
• Phone banking: Kênh hỗ trợ tài chính qua đường dây điện thoại tự động và tổng đài viên.

Chương 1 cũng phân tích các lợi ích đa chiều của ngân hàng điện tử đối với khách hàng (tiết kiệm chi phí, chủ động giao dịch 24/7), doanh nghiệp (quản lý dòng tiền minh bạch, giảm thiểu thủ tục chứng từ giấy) và ngân hàng thương mại (tiết kiệm chi phí hạ tầng mạng lưới, giảm nhân sự vật lý, tối ưu hóa vòng quay vốn). Tác giả tiến hành lược khảo và tổng hợp 4 nghiên cứu quốc tế tiêu biểu (Mohamad Azhar Hossain tại Bangladesh; Mohammad O. Al-Smadi tại Jordan; Sara Naimi Baraghani tại Iran; Ardian Heri Putra cùng các cộng sự tại Indonesia) cùng 4 nghiên cứu trong nước (Ngô Kiên Bùi, 2017; Ngân Hà Nguyễn; Hoa Quỳnh Nguyễn & Tâm Thanh Nguyễn Dương; Nam Khánh Giao Hà & Kim Châu Trần). Trên cơ sở đó, tác giả thiết lập khung mô hình lý thuyết gồm 6 giả thuyết nghiên cứu (H1 đến H6) và xây dựng bảng thang đo sơ bộ gồm 19 biến quan sát:

Mã nhân tố	Tên nhân tố	Biến quan sát	Nguồn kế thừa
H1: CR	Độ tin cậy (Reliability/Credibility)	CR1, CR2, CR3	Luarn & Lin (2005); Bùi (2017); Tác giả phát triển
H2: FC	Chi phí tài chính (Financial Cost)	FC1, FC2, FC3	Luarn & Lin (2005); Bùi (2017)
H3: EU	Tính dễ sử dụng (Ease of Use)	EU2, EU3	Luarn & Lin (2005); Bùi (2017); Tác giả phát triển
H4: CS	Hỗ trợ khách hàng (Customer Support)	CS1, CS2, CS3	Bùi (2005, 2017); Tác giả phát triển
H5: FB	Tính linh hoạt (Flexibility)	FB1, FB2, FB3	Bùi (2005, 2017); Tác giả phát triển
H6: UF	Sự hữu ích (Usefulness)	UF1, UF2, UF3, UF4	Luarn & Lin (2005); Bùi (2017); Tác giả phát triển

Chương 2: Nội dung và kết quả nghiên cứu (Contents and Results of the Study)

Chương 2 tập trung phân tích tổng quan về đơn vị thực tập và kết quả nghiên cứu thực nghiệm:

• Tổng quan BIDV Chi nhánh Phú Xuân: Chi nhánh được thành lập vào ngày 01/07/2009 trên cơ sở hợp nhất Chi nhánh Ngân hàng TMCP Phát triển Nhà Đồng bằng Sông Cửu Long (MHB) Huế và Phòng giao dịch Phú Xuân. Thời điểm thành lập, quy mô tổng tài sản đạt 300 tỷ đồng với 20 cán bộ nhân viên. Đến nay, chi nhánh đã mở rộng mạnh mẽ và nhận được các giải thưởng như: "Ngân hàng bán lẻ tốt nhất Việt Nam" (The Asian Banker), "Ngân hàng có dịch vụ khách hàng tốt nhất Việt Nam" (Global Finance), và "Thương hiệu ngân hàng giá trị nhất Việt Nam" (Brand Finance).
• Cơ cấu bộ máy tổ chức: Vận hành dưới sự điều hành của Giám đốc chi nhánh và các Phó giám đốc phụ trách từng khối chuyên môn, gồm: Phòng Kiểm soát nội bộ, các Phòng giao dịch trực thuộc, Phòng Khách hàng Doanh nghiệp / Khách hàng Bán lẻ, Phòng Quản lý tín dụng, Phòng Quản trị rủi ro và Phòng Quản lý dịch vụ khách hàng.
• Hệ sinh thái tính năng BIDV Smart Banking: Ứng dụng cung cấp các dịch vụ tài chính cốt lõi (chuyển tiền liên ngân hàng, thanh toán hóa đơn điện/nước/học phí, quản lý thẻ, gửi tiết kiệm trực tuyến, rút tiền bằng mã QR tại ATM không cần thẻ vật lý, vay tiêu dùng, nạp tiền điện thoại, chuyển tiền quốc tế); tích hợp dịch vụ bảo hiểm (BIC, BIDV MetLife, liên kết AIA, Bảo Việt Nhân thọ, Manulife); quản lý đầu tư chứng khoán; nộp ngân sách nhà nước (thuế, phí cảng biển); các tiện ích đời sống (đặt vé máy bay, tàu hỏa, xe khách, khách sạn, vé xem phim, mua hoa); công cụ quản lý chi tiêu cá nhân và hỗ trợ khách hàng đa kênh (chatbot 24/7, tra cứu mạng lưới ATM).
• Kết quả hoạt động kinh doanh của chi nhánh giai đoạn 2022–2024:

Chỉ tiêu kinh doanh	Năm 2022	Năm 2023	Năm 2024
Dư nợ cho vay (tỷ đồng)	6.537	7.190	6.674
Huy động vốn (tỷ đồng)	2.149	2.488	2.497
Lợi nhuận trước thuế (tỷ đồng)	154	134	142
Tỷ lệ nợ xấu (%)	0,33%	1,69%	0,69%

Ghi chú diễn giải số liệu: Dư nợ cho vay năm 2023 tăng 10% (tương đương 653 tỷ đồng) so với năm 2022, sau đó giảm 7% vào năm 2024 xuống còn 6.674 tỷ đồng do chi nhánh siết chặt kiểm soát rủi ro tín dụng. Huy động vốn tăng trưởng tích cực từ 2.149 tỷ đồng năm 2022 lên 2.488 tỷ đồng năm 2023 (tăng 15,8%) và duy trì ở mức 2.497 tỷ đồng năm 2024. Lợi nhuận trước thuế sau khi giảm từ 154 tỷ đồng (2022) xuống 134 tỷ đồng (2023) đã có sự phục hồi lên 142 tỷ đồng vào năm 2024.

• Kết quả định lượng: Chương này trình bày chi tiết thống kê mô tả mẫu khảo sát, kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA cho 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc, kiểm định tương quan Pearson và mô hình hồi quy tuyến tính bội khẳng định tác động có ý nghĩa thống kê của các nhân tố đến sự chấp nhận sử dụng Smart Banking.

Chương 3: Định hướng và giải pháp (Orientation and Solutions)

Chương 3 đề xuất định hướng phát triển ngân hàng số của BIDV Chi nhánh Phú Xuân tầm nhìn 2024–2030, hướng đến mục tiêu hiện đại hóa quy trình phục vụ khách hàng cá nhân. Tác giả đề xuất các nhóm giải pháp tương ứng với các biến số trong mô hình:

• Giải pháp nâng cao Độ tin cậy (Trustworthiness/Reliability): Nâng cấp hệ thống bảo mật, tối ưu hóa giao thức xác thực sinh trắc học và cảnh báo rủi ro gian lận trực tuyến kịp thời.
• Giải pháp về Chi phí sử dụng (Cost of Use): Duy trì chính sách miễn giảm phí giao dịch chuyển khoản, tối ưu hóa các biểu phí dịch vụ giá trị gia tăng để cạnh tranh với các ngân hàng thương mại cổ phần tư nhân.
• Giải pháp cải thiện Tính dễ sử dụng (Ease of Use): Chuẩn hóa giao diện người dùng, giảm thiểu các bước thao tác trên màn hình, thiết kế bố cục thanh menu trực quan, tối ưu cho cả nhóm khách hàng lớn tuổi.
• Giải pháp hoàn thiện Hỗ trợ khách hàng (Customer Support): Nâng cấp trí tuệ nhân tạo cho trợ lý ảo Chatbot nhằm phản hồi tức thì 24/7, tổ chức tập huấn chuyên môn định kỳ cho đội ngũ hỗ trợ kỹ thuật và giao dịch viên tại quầy.
• Giải pháp mở rộng Tính linh hoạt (Flexibility) và Sự hữu ích (Usefulness): Tích hợp thêm các đối tác dịch vụ thanh toán công cộng tại địa phương, hoàn thiện tính năng phân tích ngân sách chi tiêu cá nhân tự động để gia tăng giá trị thực tế cho người dùng.

---

Kết quả và đóng góp

Nghiên cứu đã đạt được các kết quả cụ thể dựa trên dữ liệu thu thập thực tế tại BIDV Chi nhánh Phú Xuân:

• Xác định được 6 nhân tố chính chi phối quyết định chấp nhận sử dụng ứng dụng BIDV Smart Banking của khách hàng cá nhân, bao gồm: Độ tin cậy (Trustworthiness), Chi phí tài chính (Cost-Effectiveness), Tính dễ sử dụng (User-Friendliness), Hỗ trợ khách hàng (Assistance Availability), Tính linh hoạt (Adaptability) và Sự hữu ích (Perceived Value).
• Tổng hợp bức tranh hoạt động kinh doanh giai đoạn 2022–2024 của BIDV Chi nhánh Phú Xuân với các dữ kiện chính xác: huy động vốn tăng trưởng 16,2% qua 3 năm (đạt 2.497 tỷ đồng năm 2024); danh mục dư nợ duy trì ở mức 6.674 tỷ đồng; lợi nhuận trước thuế đạt 142 tỷ đồng năm 2024.
• Đề xuất hệ thống giải pháp gắn liền với định hướng phát triển ngân hàng số giai đoạn 2024–2030 của chi nhánh, tập trung trực tiếp vào các khía cạnh mà khách hàng đánh giá cao nhất trong khảo sát thực tế.
• Về mặt học thuật, nghiên cứu kiểm chứng thành công sự kết hợp giữa mô hình TAM và TPB trong điều kiện thị trường tài chính bán lẻ tại một thành phố cấp tỉnh (thành phố Huế), bổ sung bằng chứng thực nghiệm cho các nghiên cứu về hành vi chấp nhận dịch vụ ngân hàng số tại Việt Nam.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận tự nhận diện một số giới hạn nghiên cứu:

• Quy mô mẫu: Số lượng mẫu khảo sát hợp lệ ở mức 120 (và 130 đối tượng trong thống kê mở rộng), dù đáp ứng chuẩn tối thiểu của EFA và hồi quy nhưng chưa bao quát được toàn bộ lượng khách hàng cá nhân rộng lớn của chi nhánh.
• Phương pháp chọn mẫu: Áp dụng lấy mẫu phi xác suất (quả cầu tuyết), có thể dẫn đến sự tập trung vào một số nhóm đối tượng quen thuộc, ảnh hưởng nhất định đến tính đại diện tổng thể.
• Phạm vi địa lý: Đề tài chỉ thực hiện tại BIDV Chi nhánh Phú Xuân (thành phố Huế), do đó khả năng suy rộng kết quả cho toàn hệ thống BIDV hoặc các ngân hàng thương mại khác trên cả nước còn hạn chế.
• Mô hình nghiên cứu: Loại trừ biến số rủi ro cảm nhận (Perceived Risk) và chưa phân tích sâu tác động điều tiết của các biến nhân khẩu học (độ tuổi, thu nhập, trình độ học vấn).
• Thiết kế nghiên cứu: Là nghiên cứu cắt ngang tại một thời điểm (năm 2024), chưa đo lường được sự thay đổi trong hành vi duy trì sử dụng sau giai đoạn chấp nhận ban đầu.

Hướng nghiên cứu tiếp theo: Các nghiên cứu trong tương lai cần mở rộng quy mô mẫu, áp dụng kỹ thuật lấy mẫu ngẫu nhiên xác suất, triển khai khảo sát đa chi nhánh hoặc so sánh liên ngân hàng, đồng thời tích hợp thêm các yếu tố rủi ro an ninh mạng và tiến hành nghiên cứu theo chuỗi thời gian (longitudinal study).

---

Giá trị tham khảo

Tài liệu này là nguồn tham khảo hữu ích cho:

• Sinh viên và học viên chuyên ngành Quản trị kinh doanh, Tài chính - Ngân hàng, Hệ thống thông tin quản lý: Cung cấp quy trình hoàn chỉnh về việc áp dụng mô hình chấp nhận công nghệ (TAM, TPB) vào bài toán kinh doanh thực tế; phương pháp tính toán cỡ mẫu định lượng theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) và Nguyễn Đình Thọ (2014); cách xây dựng bảng thang đo 19 biến quan sát chuẩn hóa.
• Cán bộ quản lý và bộ phận phát triển sản phẩm ngân hàng số: Tham khảo trực tiếp hệ sinh thái tính năng của BIDV Smart Banking, các dữ liệu tài chính của chi nhánh giai đoạn 2022–2024, cùng các khuyến nghị quản trị cụ thể nhằm nâng cao tỷ lệ tiếp nhận dịch vụ số của khách hàng cá nhân.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng mô hình lý thuyết nền tảng nào để xây dựng khung phân tích? Khóa luận kế thừa có chọn lọc các mô hình: Quá trình ra quyết định của người tiêu dùng (Kotler & Armstrong, 2017), Mô hình Chấp nhận Công nghệ TAM (Davis, 1986, 1989), Thuyết Hành vi Hoạch định TPB (Ajzen, 1991), và Thuyết Hành động Hợp lý TRA (Fishbein & Ajzen, 1975).

2. Tại sao nghiên cứu lại loại trừ biến "Rủi ro cảm nhận" khỏi mô hình nghiên cứu đề xuất? Tác giả quyết định không đưa biến rủi ro cảm nhận vào mô hình phân tích chính thức do nhận thấy rủi ro trong ngân hàng điện tử mang tính chất đa chiều, chịu tác động của nhiều biến cố ngoại cảnh khó lường nằm ngoài tầm kiểm soát của ngân hàng, gây khó khăn cho việc đo lường định lượng chuẩn xác bằng bảng hỏi.

3. Cơ sở xác định cỡ mẫu khảo sát của đề tài được tính toán như thế nào? Mô hình có 19 biến quan sát cho 6 biến độc lập. Cỡ mẫu tối thiểu cho EFA theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) là $19 \times 5 = 95$. Cỡ mẫu tối thiểu cho phân tích hồi quy theo Nguyễn Đình Thọ (2014) là $8 \times 6 + 50 = 98$. Do đó, tác giả lựa chọn cỡ mẫu khảo sát thực tế là 120 phiếu hợp lệ (và tổng mẫu điều tra là 130 khách hàng), hoàn toàn thỏa mãn các điều kiện thống kê.

4. Kết quả kinh doanh của BIDV Chi nhánh Phú Xuân giai đoạn 2022–2024 có biến động ra sao? Huy động vốn của chi nhánh tăng trưởng liên tục từ 2.149 tỷ đồng (2022) lên 2.488 tỷ đồng (2023) và đạt 2.497 tỷ đồng (2024). Dư nợ cho vay tăng từ 6.537 tỷ đồng (2022) lên 7.190 tỷ đồng (2023) trước khi giảm xuống 6.674 tỷ đồng (2024). Lợi nhuận trước thuế đạt 154 tỷ đồng (2022), giảm còn 134 tỷ đồng (2023) và phục hồi lên 142 tỷ đồng vào năm 2024.

5. BIDV Smart Banking cung cấp những tiện ích phi tài chính và đời sống nổi bật nào? Bên cạnh các dịch vụ ngân hàng cốt lõi, ứng dụng tích hợp đa dạng tiện ích sinh hoạt thường nhật gồm: đặt vé máy bay, vé tàu hỏa, vé xe khách, gọi taxi; đặt phòng khách sạn nội địa; đặt mua hoa tươi; mua vé xem phim và các chương trình giải trí trực tuyến.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Trần Văn Tuấn Kiệt đã hệ thống hóa toàn diện cơ sở lý luận về hành vi chấp nhận công nghệ ngân hàng điện tử, đồng thời đánh giá thực trạng hoạt động kinh doanh và dịch vụ số tại BIDV Chi nhánh Phú Xuân. Thông qua phương pháp nghiên cứu hỗn hợp kết hợp khảo sát định lượng, đề tài xác định rõ 6 nhân tố chi phối sự chấp nhận ứng dụng BIDV Smart Banking của khách hàng cá nhân gồm: độ tin cậy, chi phí sử dụng, tính dễ sử dụng, hỗ trợ khách hàng, tính linh hoạt và sự hữu ích. Các giải pháp quản trị được đề xuất từ kết quả hồi quy là nguồn tư liệu thực tiễn có giá trị phục vụ định hướng chuyển đổi số của chi nhánh trong giai đoạn 2024–2030.

Trích đoạn nội dung tài liệu

HUE UNIVERSITY UNIVERSITY OF ECONOMICS TRAN VAN TUAN KIET GRADUATION THESIS - GRADUATION THESIS - FACTORS AFFECTING THE BIDV’S SMART BANKING ADOPTION OF INDIVIDUAL CUSTOMERS AT PHU XUAN BRANCH IN HUE CITY HUẾ 2025 STUDENT: TRAN VAN TUAN KIET HUE, 2025 HUE UNIVERSITY UNIVERSITY OF ECONOMICS GRADUATION THESIS FACTORS AFFECTING THE BIDV’S SMART BANKING ADOPTION OF INDIVIDUAL CUSTOMERS AT PHU XUAN BRANCH IN HUE CITY STUDENT: TRAN VAN TUAN KIET MAJOR: BUSINESS ADMINISTRATION STUDENT ID: 21K4260036 Mentor: ASSOCIATE PROFESSOR, DR. NGUYEN THI MINH HOA HUE, 2025 COMMITMENT I affirm that the research data and findings detailed in this work are genuine and original. No part of this work has been previously submitted for academic evaluation. Furthermore, I acknowledge all contributions made to this research and confirm the accurate citation of all sources.

Thesis author Tran Van Tuan Kiet i ACKNOWLEDGMENT I extend my sincere appreciation to my research advisor, Associate Professor, Dr. Nguyen Thi Minh Hoa, for their invaluable guidance and support throughout this project. Their expertise, patience, and constructive critiques were essential to the development and refinement of this work. I am also grateful to Hue University of Economics for providing the foundational academic knowledge and resources that made this research possible.

I would like to acknowledge the contributions of the BIDV - Phu Xuan branch in Hue City, where I gained practical experience through an internship. This experience provided valuable insights into the banking sector and the specific context of smart banking adoption at BIDV. I am especially thankful to the branch staff for their willingness to share their expertise and address my inquiries. Finally, I would like to express my gratitude to my family and friends for their unwavering support and encouragement throughout my academic journey.

Their belief in me provided crucial motivation during challenging periods. This work would not have been possible without the contributions of these individuals and institutions. I am deeply thankful for their support. ii SUMMARY THESIS Full name: Tran Van Tuan Kiet Major: Business Administration Student ID: 21K4260036 Mentor: Associate Professor, Dr.

Nguyen Thi Minh Hoa Thesis title: FACTORS AFFECTING THE ADOPTION OF INDIVIDUAL CUSTOMERS WITH BIDV’S SMART BANKING AT PHU XUAN BRANCH IN HUE CITY 1.Research Focus This study explores the factors influencing individual customer adoption of BIDV's Smart Banking application at the Phu Xuan branch in Hue City, Vietnam. The research aims to identify the key drivers of user acceptance and offer insights for improving digital banking adoption strategies. Methodology This research is grounded in established technology acceptance models, including the Technology Acceptance Model (TAM) and the Theory of Planned Behavior (TPB). A mixed-methods approach was used, combining qualitative interviews with banking professionals and a quantitative survey of 130 BIDV Smart Banking users.

Exploratory factor analysis (EFA) and multiple linear regression were employed to analyze the collected data and examine the hypothesized relationships. Findings and Implications The study identified six key factors influencing customer adoption of BIDV Smart Banking: Trustworthiness, Cost-Effectiveness, User-Friendliness, Assistance Availability, Adaptability, and Perceived Value. These findings highlight the importance of trust, affordability, and intuitive design in shaping customer perceptions of digital banking services. Based on these findings, the study suggests several recommendations, including strategies to enhance trust, competitive pricing adjustments, and improvements to the user interface for enhanced usability.

iii TABLE OF CONTENTS COMMITMENT. ii SUMMARY THESIS. iii TABLE OF CONTENTS .iv LIST OF TABLES .8 LIST OF FIGURE. The necessary of research.

Research Subject & Scope.1 Study subject: This research investigates the factors influencing customer adoption to use BIDV Smart Banking at the BIDV Phu Xuan branch in Hue City.2 Scope and Limitations:. Qualitative Research Method. Quantitative Research Method. Data Analysis and Processing Methods.

Structure of thesis .6 PART 2: CONTENT AND RESEARCH RESULT .7 CHAPTER 1: LITERATURE REVIEW.2 Categories of E-banking .3 Benefits of e-banking. CUSTOMER’S DECISIONS AND RELATED RESEARCH MODEL .1 Processing of deciding on using decisions of customers: Model invented by Kotler and Armstrong .2 Technology Acceptance Model .3 Theory of planned behavior.2 The Relationship Between Constructs: .4 Theory of Reasoned Action (TRA) .21 6 PROPOSED RESEARCH MODEL.1 Research Model Hypotheses .27 CHAPTER 2: CONTENTS AND RESULTS OF THE STUDY.1 OVERVIEW OF BANK FOR INVESTMENT AND DEVELOPMENT OF VIETNAM (BIDV) - PHU XUAN BRANCH.1 Diagram of structure .2 Functions of Departments. SERVICES AND FUNCTIONS IN BIDV SMART BANKING APPLICATION. BUSINESS PERFORMANCE OF BIDV – PHU XUAN BRANCH FROM 2021 TO 2023 .2 Mobilizing capital at BIDV Phu Xuan .3 Card issuance situation at BIDV Phu Xuan branch .4 Results of e-banking services at BIDV Phu Xuan branch.

THE FACTORS AFFECTING THE ADOPTION OF THE INDIVIDUAL CUSTOMERS WITH BIDV’S SMART BANKING AT PHU XUAN BRANCH IN HUE CITY .1 Descriptive statistics of survey respondents. Descriptive Statistics of Observed Variables. Evaluating the Reliability of the Scale. Exploratory Factor Analysis (EFA).

Factor Analysis of Independent Variables .2 Factor Analysis of the Dependent Variable. Correlation and Regression Analysis .60 CHAPTER 3: ORIENTATION AND SOLUTIONS. Strategic Direction for Smart Banking Development. Managerial Implications and Solutions Based on Regression Results .67 PART 3: CONCLUSION AND RECOMMENDATION .72 vii LIST OF TABLES Table 1.1: Summary of International Studies .2: Summary of Domestic Studies.

Error! Bookmark not defined.3: Source of Proposed Factors .1: Business performance in general.3: Card issuance situation .4: Results of e-banking services .6: Descriptive statistic result. Customer Opinions on the Factor "Reliability". Customer Opinions on the Factor "Financial Cost". Customer Opinions on the Factor "Ease of Use".

Customer Opinions on the Factor "Customer Support". Customer Opinions on the Factor "Flexibility". Customer feedback on the “Usefulness” factor. Testing the reliability of the measurement scale of independent variables.

Kiểm định độ tin cậy thang đo của biến phụ thuộc. KMO and Bartlett’s Test. Exploratory Factor Analysis (EFA) of Independent Variables. KMO and Bartlett’s Test for the Dependent Variable Factors.

Exploratory Factor Analysis (EFA) of the Dependent Variable. Pearson Correlation Analysis. Analysis of Variance (ANOVA). Regression Analysis Results .62 8 LIST OF FIGURE Figure 1: Processing of deciding on using decisions of customers.11 Figure 2: Technology Acceptance Model .13 Figure 3: Theory of planned behavior .14 Figure 4: Theory of Reasoned Action (TRA) .16 Figure 5: Proposed research module .6: Frequency of Standardized Residuals .7: Assumption of Normal Distribution of Residuals.

The necessary of research Technological advancements have led to the widespread adoption of new technologies across various industries, including the banking sector in Vietnam. With the rise of digital payments, internet banking has become increasingly prevalent, leading to competition among banks to capture market share. This has sparked discussions about the convenience and benefits offered by these digital banking services. Customers are essential to the success of banks, making it crucial to understand the factors influencing their adoption of digital banking.

By identifying and evaluating these factors, banks can improve customer retention and enhance their reputation and reliability. Ultimately, ensuring customer satisfaction with digital banking services is key to maintaining a strong business and fostering customer loyalty. According to (Bui, 2017), electronic banking offers significant advantages for both banks and customers. Banks reduce costs by investing in technology instead of physical branches and personnel, while customers enjoy faster service, lower fees, and reduced paperwork.

Within the increasingly competitive landscape of internet banking in Vietnam, leading institutions like the Bank for Investment and Development of Vietnam (BIDV) are continually refining their digital platforms. A key focus for these banks, including specific branches like BIDV Phu Xuan, is optimizing user experience to enhance customer satisfaction and gain a competitive edge. This pursuit of improvement is crucial for the bank's overall growth and success. Therefore, this research investigates the factors influencing individual customer adoption of BIDV's Smart Banking services at the Phu Xuan branch in Hue City.

-The current situation regarding the use of smart banking: +Mobile banking in Vietnam is growing fast, thanks to more smartphones, government push for digital payments, and demand for easy financial services. +The banking sector saw profits over USD11.5 billion in 2023, but faces challenges like slow credit growth due to economic issues. +Digital transformation is key for banks to boost digital payment adoption, with brands investing heavily to tackle economic headwinds. 1 +Revenue from digital financial services is set to hit $3.8 billion by 2025, with mobile transactions expected to triple from 2021 to 2025.

+Vietnam’s banked population is low, at 30%, with only 2% having credit cards, showing big potential for digital banking growth. +Customers at BIDV’s Phu Xuan Branch mostly agree on the reliability and ease of Smart Banking, which supports the bank’s digital efforts.1 General objectives The overarching goal of this research is to identify and analyze the factors influencing individual customer adoption of BIDV’s Smart Banking at the Phu Xuan Branch in Hue City. Furthermore, the study will explore potential strategies to promote the adoption of BIDV’s Smart Banking at this branch in the future.2 Specific Objectives:  Synthesize existing research and theoretical frameworks, concerning user behavior and the adoption of internet banking services.  Propose Solutions to promote the adoption of BIDV's Smart Banking among individual customers at the Phu Xuan Branch in Hue City from 2024 to 2030.2 Research Questions: This research seeks to answer the following key questions:  What factors influence individual customer decisions regarding the use of BIDV Smart Banking at the Phu Xuan branch in Hue City?  Which factor has the greatest and least influence on individual customer adoption?  What strategies can be implemented to promote individual customer adoption of BIDV Smart Banking at the Phu Xuan Branch in Hue City? 3.

Research Subject & Scope 3.1 Study subject: This research investigates the factors influencing customer adoption to use BIDV Smart Banking at the BIDV Phu Xuan branch in Hue City.2 Scope and Limitations:  Timeline: The research will be conducted secondary data & primary data during the year 2024.  Geographic Scope: The study focuses on individuals who have used BIDV Smart Banking services offered by the BIDV Phu Xuan branch in Hue City.  Target Population: The survey will include individuals aged 18 and above who have experience using BIDV Smart Banking at the specified branch. Qualitative Research Method Qualitative research aims to explore, adjust, and supplement observed variables used to measure research concepts constructed from theories and related research topics.

 Research Methods: o In-depth interviews, observation, and keeping a diary during the quantitative investigation process. o Expert interviews: Conduct interviews with experts in the banking sector, such as company directors, department heads, and experienced sales staff, to gather opinions, adjust, and supplement observed variables more comprehensively during the customer survey process. Quantitative Research Method Quantitative research aims to measure variables according to objectives and examine the relationships between them in the form of numerical measurements and statistical data.  Data Collection Method: o Data is collected through direct interviews with customers using questionnaires.

o Due to time and budget constraints, the author could not access the entire research population of the study. Therefore, the author chose to conduct a sample study and extrapolate the results to the broader population. 3  Sample Size Determination Method: o Sampling Method: Based on the non-probability snowball sampling method, with the target respondents being individual customers using BIDV Smart Banking services. Each day, I survey about 20 people, and after one week, I have collected enough 120 survey responses without any duplicate respondents.

o Sample Size: The research model includes 6 independent variables with 19 observed variables and 1 dependent variable.