Luận văn thạc sĩ quản trị kinh doanh factors affecting customers use intention of ai broker feature in entradex stock trading platform

Luận văn thạc sĩ quản trị kinh doanh phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng tính năng AI broker trên nền tảng giao dịch chứng khoán EntradeX.

• Tác giả: Le Quoc Viet
• Người hướng dẫn: TS. Tạ Thị Đào
• Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội - Trường Quản trị và Kinh doanh
• Chuyên ngành: Quản trị kinh doanh
• Đề tài: Yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng tính năng AI Broker trên nền tảng giao dịch chứng khoán Entradex
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• DECLARATION
• ACKNOWLEDGEMENT
• 1. CHAPTER 1: INTRODUCTION
• 1.1. Research Subjects
• 2. CHAPTER 2: LITERATURE REIVIEW
• 2.1. Literature review on research model
• 2.2. Some research related to the use of stock exchange applications
• 2.3. Proposed research MOdel
• 3. CHAPTER 3: RESEARCH DESIGN AND METHODOLOGY
• 3.1. Discuss with €XP€TẨS
• 4. CHAPTER 4: QUANTITATIVE RESEARCH AND RESEARCH RESULTS
• 4.1. Factor analysis of independent var1abÌe
• 4.2. Factor analysis of dependent var1abÌe
• 4.3. Evaluate and check the fit of the model
• 5. CHAPTER 5: CONCLUSION AND SUGGESTIONS
• 5.1. Limitations of the topic
• 5.2. Future research directions
• REFERENCE
• APPENDIX 1: QUESTIONNAIRE SURVEY
• APPENDIX 2: EXPERTS INFORMATION

Tóm tắt

I. Tính năng AI Broker và nền tảng giao dịch chứng khoán Entradex

Tính năng AI Broker là một công cụ thông minh được tích hợp trên nền tảng giao dịch chứng khoán Entradex, giúp nhà đầu tư tiếp cận thông tin thị trường và đưa ra quyết định đầu tư hiệu quả. Tính năng này sử dụng công nghệ AI để phân tích dữ liệu, tối ưu hóa giao dịch và cung cấp thông tin cá nhân hóa. Entradex, được phát triển bởi DNSE Securities, là một nền tảng giao dịch hiện đại, cho phép người dùng mở tài khoản trực tuyến và thực hiện giao dịch một cách thuận tiện. Tính năng AI Broker bao gồm ba đặc điểm chính: cung cấp thông tin chọn lọc, đưa ra khuyến nghị đầu tư dựa trên dữ liệu phân tích và cá nhân hóa thông tin theo đặc điểm của từng nhà đầu tư.

1.1. Công nghệ AI trong giao dịch chứng khoán

Công nghệ AI đang cách mạng hóa ngành tài chính, đặc biệt là trong lĩnh vực giao dịch chứng khoán. AI có khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm dữ liệu lịch sử, kinh tế và xã hội, để đưa ra dự đoán chính xác về xu hướng thị trường. Tính năng AI Broker trên Entradex là một ví dụ điển hình, giúp nhà đầu tư tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả đầu tư. Công nghệ này cũng giúp tối ưu hóa quy trình giao dịch và cải thiện trải nghiệm người dùng.

1.2. Lợi ích của tính năng AI Broker

Tính năng AI Broker mang lại nhiều lợi ích cho nhà đầu tư, bao gồm việc cung cấp thông tin chính xác và kịp thời, đưa ra khuyến nghị đầu tư dựa trên phân tích dữ liệu và cá nhân hóa thông tin theo nhu cầu của từng người dùng. Điều này giúp nhà đầu tư tiết kiệm thời gian trong việc lựa chọn cổ phiếu và đưa ra quyết định đầu tư hiệu quả hơn. Ngoài ra, tính năng tự động của AI Broker cũng giúp giảm thiểu sai sót và tối ưu hóa quy trình giao dịch.

II. Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng tính năng AI Broker

Nghiên cứu này tập trung vào việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng tính năng AI Broker trên nền tảng Entradex. Các yếu tố được xem xét bao gồm hiệu suất kỳ vọng, sự dễ dàng sử dụng, ảnh hưởng xã hội, điều kiện thuận lợi, động cơ hưởng thụ, giá trị dự đoán và sự tin tưởng. Những yếu tố này được phân tích dựa trên các mô hình lý thuyết như TAM (Technology Acceptance Model), UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) và TPB (Theory of Planned Behavior).

2.1. Hiệu suất kỳ vọng và sự dễ dàng sử dụng

Hiệu suất kỳ vọng và sự dễ dàng sử dụng là hai yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến ý định sử dụng tính năng AI Broker. Người dùng sẽ có xu hướng sử dụng tính năng này nếu họ tin rằng nó mang lại hiệu quả cao và dễ dàng sử dụng. Công nghệ AI được tích hợp trong AI Broker giúp tối ưu hóa quy trình giao dịch và cung cấp thông tin chính xác, từ đó nâng cao hiệu suất kỳ vọng của người dùng.

2.2. Ảnh hưởng xã hội và sự tin tưởng

Ảnh hưởng xã hội và sự tin tưởng cũng là những yếu tố quan trọng. Người dùng có xu hướng sử dụng tính năng AI Broker nếu họ nhận được sự khuyến khích từ người thân hoặc cộng đồng. Ngoài ra, sự tin tưởng vào tính năng này cũng đóng vai trò quan trọng trong việc quyết định sử dụng. Entradex cần đảm bảo tính minh bạch và độ tin cậy của AI Broker để thu hút người dùng.

III. Phân tích dữ liệu và kết quả nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích dữ liệu định lượng để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng tính năng AI Broker. Kết quả cho thấy hiệu suất kỳ vọng, sự dễ dàng sử dụng và sự tin tưởng là những yếu tố có tác động mạnh mẽ nhất. Ngoài ra, ảnh hưởng xã hội và điều kiện thuận lợi cũng có vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy người dùng sử dụng tính năng này.

3.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA

Phân tích nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng để xác định các nhân tố chính ảnh hưởng đến ý định sử dụng. Kết quả cho thấy hiệu suất kỳ vọng và sự dễ dàng sử dụng là hai nhân tố có tác động mạnh nhất. Điều này khẳng định tầm quan trọng của việc thiết kế tính năng AI Broker sao cho dễ sử dụng và mang lại hiệu quả cao.

3.2. Phân tích hồi quy tuyến tính

Phân tích hồi quy tuyến tính được thực hiện để đánh giá mối quan hệ giữa các yếu tố độc lập và ý định sử dụng. Kết quả cho thấy hiệu suất kỳ vọng, sự dễ dàng sử dụng và sự tin tưởng có tác động tích cực và đáng kể đến ý định sử dụng tính năng AI Broker. Điều này cung cấp cơ sở để Entradex tập trung cải thiện các yếu tố này nhằm thu hút người dùng.

IV. Ý nghĩa và ứng dụng thực tiễn

Nghiên cứu này có ý nghĩa quan trọng trong việc giúp Entradex hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng tính năng AI Broker. Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở để công ty đưa ra các chiến lược phát triển sản phẩm và cải thiện trải nghiệm người dùng. Đồng thời, nghiên cứu cũng góp phần vào việc ứng dụng công nghệ AI trong lĩnh vực giao dịch chứng khoán, mang lại lợi ích cho cả nhà đầu tư và doanh nghiệp.

4.1. Ứng dụng trong quản lý doanh nghiệp

Kết quả nghiên cứu giúp Entradex xác định các yếu tố cần tập trung cải thiện để thu hút người dùng sử dụng tính năng AI Broker. Điều này bao gồm việc nâng cao hiệu suất kỳ vọng, cải thiện sự dễ dàng sử dụng và xây dựng sự tin tưởng của người dùng. Ngoài ra, công ty cũng cần chú trọng đến ảnh hưởng xã hội và điều kiện thuận lợi để thúc đẩy việc sử dụng tính năng này.

4.2. Hướng nghiên cứu trong tương lai

Nghiên cứu này mở ra hướng đi mới cho các nghiên cứu trong tương lai về việc ứng dụng công nghệ AI trong lĩnh vực giao dịch chứng khoán. Các nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc đánh giá hiệu quả của tính năng AI Broker trong việc tối ưu hóa quyết định đầu tư và cải thiện trải nghiệm người dùng trên các nền tảng giao dịch khác nhau.

Nội dung chính

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.

Trích đoạn nội dung tài liệu

ĐẠI HỌC QUOC GIA HÀ NỘI TRUONG QUAN TRI VÀ KINH DOANH LE QUOC VIET FACTORS AFFECTING CUSTOMERS USE INTENTION OF AI BROKER FEATURE IN ENTRADEX STOCK TRADING PLATFORM LUẬN VĂN THẠC SĨ QUAN TRI KINH DOANH Hà Nội - 2024 ĐẠI HỌC QUOC GIA HÀ NỘI TRUONG QUAN TRI VÀ KINH DOANH LE QUOC VIET FACTORS AFFECTING CUSTOMERS USE INTENTION OF AI BROKER FEATURE IN ENTRADEX STOCK TRADING PLATFORM NHUNG YEU TO ANH HUONG DEN Y DINH SU DUNG Chuyén nganh: Quan tri kinh doanh Mã số: 8340101.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ QUẢN TRỊ KINH DOANH NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. TẠ THỊ ĐÀO Hà Nội - 2024 DECLARATION The author confirms that the research outcome in the thesis is the result of author’s independent work during study and research period and it is not yet published in other’s research and article. The other’s research result and documentation (extraction, table, figure, formula, and other document) used in the thesis are cited properly and permission (if required) is given. The author is responsible for the Thesis Assessment Committee, Hanoi School of Business, and the laws for the above-mentioned declaration.

ACKNOWLEDGEMENT I would like to express my sincere gratitude to my supervisor, PhD. Ta Thi Dao, for her guidance and support throughout the course of this research. Ta Thi Dao has provided me with invaluable insights and advice, and her expertise has been essential to the success of this project. I am grateful for the opportunity to have conducted this research at Ha Noi school of Business and Management.

I have learned a great deal from my professors and classmates, and I am confident that the skills and knowledge I have gained will be essential to my future career. Finally, I would like to thank my family and friends for their love and support. Your encouragement has meant the world to me. Thank you again for your help and guidance.

I am truly grateful. Ha Noi, 06 November 2023 Le Quoc Viet 1 TABLE OF CONTENTS Ð)508. 9H HH HH HH g gnn il IIk309)0. vi LIST OF FIGURE201177.

vil CHAPTER 1: INTRODUCTION. SG 2+ S11 1T HH HH HH như 1 1.1 Research Subjects nh. - - - 5 111 HH TH TH HH HH Hư. 12 CHAPTER 2: LITERATURE REIVIEW.

SH HH HH HH Hư, 14 2. Literature review on research model .2 Some research related to the use of stock exchange applications .3 Proposed research MOdel .- -- -- + + [phone] 911118111 111 ng ng 25 CHAPTER 3 RESEARCH DESIGN AND METHODOLOGY.2 Construct m€aSUT€TT€TIẨS. - G5 + E1 E111 1 910 1 910119 vn ng vn re 29 3.- -- c1 v1 ng ng rệt 31 3.1 Discuss with €XP€TẨS. 32 CHAPTER 4 QUANTITATIVE RESEARCH AND RESEARCH RESULTS.

-ó- 5s 1n HH ng HH Hà Hà Hưng gà 40 4.2 Data analysis methOS.-- G1 1E 11111211 9111 HH ng ngư, 40 4.2 Results describe the research sampÏe.3 Test Cronbach's Alpha reliability coefÍicIenI.4 Exploratory Factor Analysis (EA). -cc St S2 SH yết 45 11 4.1 Factor analysis of independent var1abÌe.----++ss+++ss++esserssexeerrs 45 4.2 Factor analysis of dependent var1abÌe.5 Correlation and linear regression arnaÌϧ1S. -- -- se ‡*++vxsseseeereees 48 AS.2 Linear regression analySis .- 6 133 vn HH HH ng nưệt 49 4.3 Evaluate and check the fit of the model .1 Analyze differences by gender. Analyze differences by aØ€.

---- c cnnn TT HH HH TH ng TH Hư 55 4. Analyze differences by OCCUDAfIOH.- 5 Gà kg re 57 4. Analyze differences by educatiOI. Analyze differences by InCOMe .7 Implications for business manag€Im€I.-- -- -- + xxx seeseeesereersersee 61 CHAPTER 5 CONCLUSION AND SUGGESTIONS.

c2 cSccsecxe2 63 hNN®udl odỪD.2 Implication and recominendatIOTIS.2 Recommendations based on factor impact Performance expectancy (PE) m.3 Recommendations based on factor impact Effort expectancy (EE).4 Recommendations based on factor impact Social influence (SÌ).5 Recommendations based on factor impact Favorable conditions (FC) .6 Recommendations based on factor impact Hedonic motivation (HM).7 Recommendations based on factor impact Predict Value (PV).8 Recommendations based on factor impact Trust (T”T).3 Limitations and directions for further research .- ---ssc+<<<sx+scssr+ 77 5.1 Limitations of the topic. - 6 + 2x 3 9191 vn HH ng ng 77 5.2 Future research directions. nh HH ng 78 REFERENCE 00121575. 80 APPENDIX 1: QUESTIONNAIRE SURVEEY.

-Ă 5c + s+tssesrssrrrerske 82 APPENDIX 2: EXPERTS INFORMATION. -ĂcSĂc St SH HH, 87 IV LIST OF ABBREVIATIONS Characters Full name AI Artificial Intelligence C-TAM-TPB Combined TAM - TPB DNSE DNSE Securities Joint Stock Company DOI The Diffusion of Innovation Theory EE Effort Expectance eK YC Electronic Know Your Customer FC Facilitating Conditions HM Hedonic Motivation HT Habit IDT The Innovation Diffusion Theory 1OS iPhone Operating System MPCU Model of PC Utilization PE Performance Expectancy PV Price Value SI Social Influence TAM Technology Acceptance Model TPB Theory of Planned Behavior TRA Theory of Reasoned Action TT Trust UTAUT Unified Theory of Acceptance and Use of Technology VND Vietnamdong LIST OF TABLES Table 2.1: Summary of theory model about factors affecting behavioral intention .2: Some research related to the use of stock exchange applications.1: Model observed variables .- s6 + x11 TH ng HH iệt 29 Table 3.3: Final model observed var1abÌ€S.- --- --- - + + kg se gkg 37 Table 4.1: Statistics for research samples .- -- 56 + SH it 42 Table 4.2: Result Cronbach”s A Ïpha.11121113111311 1811811 811 xe rex 44 Table 4.3: KMO and Barlett’s of independent. - 5 5+ ss+s+skxseseersserees 45 Table 4.4: Rotated Component ÌMatrIX.5: KMO and Bartlett”s test of dependent variable. -- G c1 1112119319111 119 1 9v ng HH rệt 49 Table 4.11: Summary of result 1 eccececeeeseesseesceeeceseeeeeeseeeaeceeceeeaeeeaeseeeeeeeeseeees 53 Table 4.12: Independent Samples Test by Ciender.-- - «+ +«c+s£+sc+se+sessxs 55 Table 4.13: Group statistics by Ø€TIỎ€T.14: Anova Test by AØ€.

HH TH TH TH HH KH HH ky 56 Table 4.15: Independent Samples Test by Age .16: Anova Test by OCCUDAfIOII. ng ng rệt 57 Table 4.17: Independent Samples Test by occupafIOI.18: Anova Test by eduCafIOII.19: Independent Samples Test by education.- --‹---+++ss+<xssxsss 59 Table 4.20: Anova Test by IICOTT€.21: Independent Samples Test by income .-- -- ¿+ ss+++s++s+sexssexssss 60 vi LIST OF FIGURE Figure 1. SH HH nhớt 3 Figure 1.3: App Entrade X on ATIdFOI(.- -ó- 5 5 +19 E1 vn nh ng g nnưy4 Figure 1.4: Form and certification to registration stock accOUnf.6: AI broker on message in Entrade X trading platform .7: Suggest investment of AI Broker .8: Chat box of AI BTOKT. G1311 21 9111 111 1 91H ng nghe 8 Figure 2.1: Model of TPB (Ajzen, I.2: C-TAM-TPB Model (Taylor and Todd 1995) .3: UTAUT model (Venkatesh et al.- --- 525cc sskssireesseree 19 Figure 2.4: UTAUT-2 Model (Venkatesh, V.5: The proposed research model .1: Scatterplot of dependent variable TU .2: Histogram of dependent variable IU .3: P-P Plot of regression Standardize Residual .1: Information of VCB in AI Broker chat.2: Macro information in AI BTOÏK€T.3: Demo snowflake HPG in AI BroK€T.4: Demo technical analyst HPG in AI Broker.5: Demo investment recommendation in AI Broker.6: AI Broker chat box advertising in VT V24, program “Khớp lệnh”.

72 vil CHAPTER 1: INTRODUCTION 1.1 Research Background Stock investment Stock investing refers to the act of purchasing shares of a publicly traded company with the expectation of generating profits as the stock value increases over time or from receiving dividends paid by the company. Stock investments are often made by individuals, institutional investors and investment funds with the goal of achieving short- term or long-term profits. Stock investment performance depends on many factors, including company financial performance, general market conditions and investor sentiment. Effective stock investing requires a thorough understanding of the financial markets and analysis of relevant economic, financial and industry data.

Stock investment is an effective investment channel in difficult economic times like today and analyzing securities for investment is very important in attracting customers to invest. The analysis will include many factors: macro-environment assessment, industry assessment, stock market assessment, company analysis, etc., along with individual securities to determine investment efficiency. can be obtained commensurate with the expected level of risk. Feature AI Broker in EntradeX stock trading platform Artificial intelligence (AI) describes the ability of computers and programming software to perform tasks related to human cognition, reasoning, learning, and making choices and decisions.

AI describes the process or development of computer systems and algorithms that can simulate and augment human intelligence in a variety of ways. AI is a collection of many subfields such as processing and reception techniques natural language, computer vision, robotics and expert systems, among many other fields. These techniques enable machines to learn from data, reason, and make decisions based on complex algorithms and models. AI has numerous applications in various domains, such as healthcare, finance, transportation, manufacturing, and entertainment, among others.

Examples of AI applications include image recognition, speech recognition, autonomous vehicles, personalized medicine, and chatbots, among others. As AI technologies continue to develop, they have the opportunity to transform working and learning environments, bringing new opportunities and solutions to many of the world's most pressing challenges. However, they also raise social and economic and ethical concerns such as the impact on work causing unemployment, privacy and personal judgment, among others. Entrade X by DNSE is the basic stock trading application of DNSE Securities Joint Stock Company (DNSE), launched in 2021 on the smart device platform.

DNSE hopes to contribute to changing the way securities investors trade today. The utilities on the application will help investors easily monitor the market, find opportunities and make transactions more effectively. The Future AI Broker in the EntradeX trading platform is a tool to help investors understand information about the market, stocks and from there to make investment decisions. This is a tool that provides fully automatic information based on analytical data on the Vietnamese stock market.

This feature includes 3 characteristics: The first is to provide information selectively to help investors understand the main information on the stock market, including macro information, industry information, stock information. quickly and accurately. The second is making investment recommendations based on analytical data and established algorithms. Finally, personalization is based on investor characteristics to provide the most suitable investment options for each investor.

Entrade X is a mobile application founded by Dai Nam Joint Stock Company, launched in 2021. In addition to a simple and convenient trading experience, the application also allows investors to open an account completely online along with signing an electronic contract through an electronic customer identification (eK YC - Electronic Know) solution. With an electronic customer identification (eK YC) solution, just a phone with an Internet connection, investors can open an account anytime, anywhere in just 3-5 minutes without having to come in person. Accordingly, the traditional account opening contract with the method of completing the hard copy company profile will be completely replaced by an electronic contract.

The application of technology to replace face-to-face meetings in procedures and processes has significantly shortened the time it takes for a customer to open an account, conduct transactions, and at the same time optimize business resources. and enhance customer experience. Open Entrade X account in DNSE Securities Company To open a trading account at DNSE Securities Company, customers can use one of the following two ways: Method 1: Go directly to the trading office of the securities company. Remember to bring a valid ID card or citizen identification card to complete the procedure.

Method 2: Open an online account right at home. As for how to open an online account, you can choose one of the following two ways: Method 1: Open an account via website: dnse.vn Step 1: Access the website at dnse.vn Step 2: Click “Open account” & DNSE Thitrudngy Hocdautuy Sản phẩm+ Hỗ trợ Về DNSE~ _ Đăng nhập.