Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam ngày càng phát triển, việc ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) trong các nền tảng giao dịch chứng khoán trở thành xu hướng tất yếu. Theo báo cáo của ngành, số lượng nhà đầu tư cá nhân sử dụng các ứng dụng giao dịch trực tuyến đã tăng khoảng 30% trong giai đoạn 2021-2023. Tuy nhiên, việc tiếp nhận và sử dụng các tính năng AI như AI Broker trên nền tảng EntradeX vẫn còn nhiều thách thức do ảnh hưởng của nhiều yếu tố khách quan và chủ quan. Luận văn tập trung nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng tính năng AI Broker trong nền tảng giao dịch chứng khoán EntradeX của Công ty Cổ phần Công nghệ Tài chính Encapital, nhằm mục tiêu xác định các nhân tố thúc đẩy và cản trở người dùng, từ đó đề xuất giải pháp nâng cao tỷ lệ sử dụng tính năng này. Nghiên cứu được thực hiện trong khoảng thời gian từ tháng 3 đến tháng 6 năm 2023, với đối tượng khảo sát là các nhà đầu tư cá nhân có tổng tài sản đầu tư trên 1 tỷ đồng, độ tuổi từ 20 đến 50, sử dụng nền tảng EntradeX. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc giúp DNSE Securities và các công ty chứng khoán khác tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, nâng cao hiệu quả đầu tư và tạo lợi thế cạnh tranh trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình nghiên cứu về hành vi người dùng và chấp nhận công nghệ, bao gồm:

  • Lý thuyết Hành vi Lý trí (Theory of Reasoned Action - TRA): Nhấn mạnh vai trò của thái độ cá nhân và chuẩn mực xã hội trong việc hình thành ý định hành vi.
  • Lý thuyết Hành vi Kế hoạch (Theory of Planned Behavior - TPB): Mở rộng TRA bằng cách bổ sung yếu tố kiểm soát hành vi cảm nhận, giúp giải thích tốt hơn các hành vi có tính chủ động.
  • Mô hình Chấp nhận Công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM): Tập trung vào hai yếu tố chính là nhận thức về tính hữu ích và sự dễ sử dụng của công nghệ ảnh hưởng đến thái độ và ý định sử dụng.
  • Mô hình Kết hợp C-TAM-TPB: Kết hợp TAM và TPB để tăng khả năng giải thích hành vi sử dụng công nghệ, đặc biệt là với người dùng có kinh nghiệm.
  • Mô hình Thống nhất Chấp nhận và Sử dụng Công nghệ (UTAUT) và UTAUT-2: Tổng hợp các yếu tố ảnh hưởng đến ý định và hành vi sử dụng công nghệ, bao gồm kỳ vọng hiệu suất, kỳ vọng nỗ lực, ảnh hưởng xã hội, điều kiện thuận lợi, động lực hưởng thụ, giá trị cảm nhận và thói quen.

Các khái niệm chính được nghiên cứu gồm: Kỳ vọng hiệu suất, Kỳ vọng nỗ lực, Ảnh hưởng xã hội, Điều kiện thuận lợi, Động lực hưởng thụ, Giá trị cảm nhận và Niềm tin (thay thế cho thói quen trong mô hình gốc).

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu được thực hiện theo hai giai đoạn chính:

  • Nghiên cứu định tính sơ bộ: Phỏng vấn sâu 8 chuyên gia và người dùng có kinh nghiệm sử dụng tính năng AI Broker để điều chỉnh mô hình nghiên cứu và xây dựng bộ câu hỏi phù hợp.
  • Nghiên cứu định lượng chính thức: Thu thập dữ liệu qua khảo sát trực tuyến và giấy với 350 mẫu, trong đó 270 mẫu trực tuyến và 80 mẫu giấy, tập trung vào người dùng EntradeX có tổng tài sản đầu tư trên 1 tỷ đồng, độ tuổi 20-50.

Phương pháp phân tích dữ liệu sử dụng phần mềm SPSS 20, bao gồm:

  • Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha (các hệ số đều trên 0.6 đảm bảo độ tin cậy).
  • Phân tích nhân tố khám phá (EFA) để đánh giá tính hợp lệ của các biến quan sát.
  • Phân tích tương quan Pearson để xác định mối quan hệ tuyến tính giữa các biến.
  • Phân tích hồi quy đa biến để kiểm định các giả thuyết và đánh giá mức độ phù hợp của mô hình (R², Durbin-Watson, VIF).

Thời gian nghiên cứu kéo dài từ tháng 3 đến tháng 6 năm 2023, với cỡ mẫu đảm bảo tối thiểu 125 mẫu cho EFA và 106 mẫu cho hồi quy đa biến, do đó 350 mẫu thu thập được đảm bảo tính đại diện và độ tin cậy cao.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Kỳ vọng hiệu suất (PE) có ảnh hưởng tích cực và mạnh mẽ đến ý định sử dụng tính năng AI Broker với hệ số hồi quy β = 0.35, mức ý nghĩa p < 0.01. Khoảng 78% người dùng đồng ý rằng tính năng giúp họ tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả đầu tư.
  2. Kỳ vọng nỗ lực (EE) cũng tác động tích cực đến ý định sử dụng với β = 0.28, p < 0.05. 85% người dùng đánh giá tính năng dễ sử dụng và thao tác đơn giản.
  3. Ảnh hưởng xã hội (SI) có tác động đáng kể (β = 0.22, p < 0.05), trong đó 70% người dùng cho biết họ được người thân, bạn bè khuyến khích sử dụng tính năng.
  4. Điều kiện thuận lợi (FC) ảnh hưởng tích cực nhưng mức độ thấp hơn (β = 0.15, p < 0.1), phản ánh rằng hạ tầng kỹ thuật như smartphone, kết nối Internet là yếu tố cần thiết nhưng chưa phải là rào cản lớn.
  5. Động lực hưởng thụ (HM) và Giá trị cảm nhận (PV) đều có ảnh hưởng tích cực với β lần lượt là 0.18 và 0.25, p < 0.05, cho thấy người dùng đánh giá cao sự tiện lợi và lợi ích kinh tế khi sử dụng AI Broker.
  6. Niềm tin (Trust - TT) thay thế cho thói quen trong mô hình, có ảnh hưởng mạnh mẽ (β = 0.30, p < 0.01), thể hiện sự tin tưởng vào độ an toàn và độ tin cậy của tính năng là yếu tố then chốt thúc đẩy ý định sử dụng.

Mô hình nghiên cứu đạt hệ số R² = 0.72, cho thấy 72% biến thiên ý định sử dụng được giải thích bởi các yếu tố độc lập trong mô hình. Kiểm định Durbin-Watson = 1.95, không có hiện tượng tự tương quan; VIF < 2, không có đa cộng tuyến.

Thảo luận kết quả

Kết quả cho thấy kỳ vọng hiệu suất và niềm tin là hai yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến ý định sử dụng tính năng AI Broker, phù hợp với các nghiên cứu trước đây về chấp nhận công nghệ trong lĩnh vực tài chính. Người dùng đánh giá cao khả năng tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả đầu tư mà AI Broker mang lại, đồng thời sự tin tưởng vào tính bảo mật và độ chính xác của hệ thống là điều kiện tiên quyết để họ quyết định sử dụng.

Ảnh hưởng xã hội cũng đóng vai trò quan trọng, phản ánh văn hóa Việt Nam coi trọng sự giới thiệu và khuyến nghị từ người thân, bạn bè trong quyết định đầu tư. Điều kiện thuận lợi tuy có tác động thấp hơn, nhưng vẫn cần được đảm bảo để không trở thành rào cản kỹ thuật.

Động lực hưởng thụ và giá trị cảm nhận cho thấy người dùng không chỉ quan tâm đến lợi ích kinh tế mà còn mong muốn trải nghiệm sử dụng thuận tiện, nhanh chóng và thú vị. Việc thay thế yếu tố thói quen bằng niềm tin trong mô hình phù hợp với đặc thù sản phẩm mới, chưa có thói quen sử dụng lâu dài.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ cột thể hiện mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố (hệ số β) và bảng phân tích hồi quy chi tiết, giúp minh họa rõ ràng các mối quan hệ và mức độ ý nghĩa thống kê.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Tăng cường truyền thông về hiệu quả và lợi ích của AI Broker: DNSE nên đẩy mạnh các chiến dịch marketing tập trung vào việc tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả đầu tư, nhằm nâng cao kỳ vọng hiệu suất của người dùng. Thời gian thực hiện: 6 tháng; Chủ thể: Bộ phận Marketing và Phát triển sản phẩm.

  2. Nâng cao trải nghiệm người dùng và đơn giản hóa giao diện: Cải tiến giao diện và tính năng để giảm thiểu nỗ lực học sử dụng, tăng cường hướng dẫn trực quan, video tutorial. Thời gian: 3-4 tháng; Chủ thể: Bộ phận Phát triển ứng dụng.

  3. Xây dựng hệ thống bảo mật và minh bạch thông tin: Tăng cường các biện pháp bảo mật, cập nhật thường xuyên thuật toán AI, công khai quy trình xử lý dữ liệu để tạo dựng niềm tin người dùng. Thời gian: liên tục; Chủ thể: Bộ phận An ninh mạng và Phát triển sản phẩm.

  4. Khuyến khích sự lan tỏa qua mạng xã hội và cộng đồng: Tổ chức các chương trình giới thiệu, ưu đãi cho người dùng giới thiệu bạn bè, tận dụng ảnh hưởng xã hội để tăng tỷ lệ sử dụng. Thời gian: 6 tháng; Chủ thể: Bộ phận Marketing.

  5. Cải thiện điều kiện thuận lợi kỹ thuật: Hỗ trợ người dùng về thiết bị, kết nối, tích hợp thêm các phương thức thanh toán và xác thực tiện lợi. Thời gian: 6 tháng; Chủ thể: Bộ phận Hỗ trợ khách hàng và Phát triển kỹ thuật.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Các công ty chứng khoán và fintech: Nghiên cứu giúp hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận công nghệ AI trong giao dịch chứng khoán, từ đó phát triển sản phẩm phù hợp, nâng cao trải nghiệm khách hàng.

  2. Nhà quản lý và hoạch định chính sách tài chính: Cung cấp cơ sở khoa học để xây dựng các chính sách hỗ trợ ứng dụng công nghệ mới trong thị trường chứng khoán, thúc đẩy sự phát triển bền vững.

  3. Các nhà nghiên cứu và học viên ngành quản trị kinh doanh, công nghệ thông tin: Là tài liệu tham khảo quý giá về ứng dụng mô hình chấp nhận công nghệ trong lĩnh vực tài chính, đồng thời cung cấp phương pháp nghiên cứu kết hợp định tính và định lượng.

  4. Nhà đầu tư cá nhân và tổ chức: Giúp nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng công cụ AI hỗ trợ đầu tư, từ đó nâng cao hiệu quả và giảm thiểu rủi ro trong quá trình giao dịch.

Câu hỏi thường gặp

  1. Tại sao kỳ vọng hiệu suất lại quan trọng nhất trong việc sử dụng AI Broker?
    Kỳ vọng hiệu suất phản ánh niềm tin của người dùng rằng tính năng AI Broker sẽ giúp họ đạt được hiệu quả đầu tư cao hơn và tiết kiệm thời gian. Ví dụ, 78% người dùng khảo sát đồng ý rằng AI Broker giúp họ ra quyết định nhanh và chính xác hơn.

  2. Niềm tin ảnh hưởng như thế nào đến ý định sử dụng?
    Niềm tin tạo ra sự an tâm về độ an toàn và độ tin cậy của công nghệ. Người dùng chỉ sử dụng khi cảm thấy thông tin được bảo mật và hệ thống hoạt động ổn định, như được thể hiện qua 90% người tham gia khảo sát tin tưởng vào tính năng này.

  3. Ảnh hưởng xã hội có vai trò gì trong việc chấp nhận AI Broker?
    Ảnh hưởng xã hội thể hiện qua sự khuyến khích từ người thân, bạn bè và đồng nghiệp, giúp tăng khả năng người dùng thử và tiếp tục sử dụng tính năng. Khoảng 70% người dùng cho biết họ bắt đầu sử dụng do được giới thiệu.

  4. Điều kiện thuận lợi có phải là rào cản lớn không?
    Mặc dù điều kiện thuận lợi như thiết bị và kết nối Internet là cần thiết, nhưng trong nghiên cứu, yếu tố này có tác động thấp hơn, cho thấy phần lớn người dùng đã có đủ điều kiện kỹ thuật để sử dụng.

  5. Làm thế nào để doanh nghiệp tăng động lực hưởng thụ của người dùng?
    Doanh nghiệp có thể tích hợp các chương trình khuyến mãi, điểm thưởng, và cải thiện trải nghiệm người dùng để tạo cảm giác thú vị và hài lòng khi sử dụng tính năng, từ đó thúc đẩy việc sử dụng thường xuyên.

Kết luận

  • Luận văn đã xác định 7 yếu tố chính ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng tính năng AI Broker trên nền tảng EntradeX, trong đó kỳ vọng hiệu suất và niềm tin là quan trọng nhất.
  • Mô hình nghiên cứu đạt độ phù hợp cao với R² = 0.72, chứng minh tính khả thi và ứng dụng thực tiễn của mô hình UTAUT-2 được điều chỉnh.
  • Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học để DNSE và các công ty chứng khoán khác phát triển và hoàn thiện tính năng AI Broker, nâng cao trải nghiệm người dùng.
  • Các đề xuất tập trung vào nâng cao truyền thông, cải tiến giao diện, tăng cường bảo mật và phát triển cộng đồng người dùng nhằm thúc đẩy tỷ lệ sử dụng.
  • Các bước tiếp theo bao gồm triển khai các giải pháp đề xuất trong 6 tháng tới và tiếp tục nghiên cứu mở rộng đối tượng và phạm vi ứng dụng tính năng AI trong đầu tư chứng khoán.

Hành động ngay hôm nay: Các nhà quản lý sản phẩm và marketing tại DNSE nên áp dụng các khuyến nghị để tăng cường sự chấp nhận và sử dụng AI Broker, đồng thời theo dõi sát sao phản hồi người dùng để điều chỉnh kịp thời.