Các nhân tố tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ fintech trong hoạt động thanh toán của khách hàng cá nhân tại Việt Nam

11
© Học viện Ngân hàng
ISSN 1859 - 011X 
Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
Số 194- Tháng 7. 2018
Các nhân tố tác động đến quyết định sử dụng 
dịch vụ fintech trong hoạt động thanh toán 
của khách hàng cá nhân tại Việt Nam
 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH- TIỀN TỆ 
Đào Mỹ Hằng
Nguyễn Thị Thảo
Đặng Thu Hoài
Nguyễn Thị Lệ Thu
Ngày nhận: 11/07/2018 Ngày nhận bản sửa: 12/07/2018 Ngày duyệt đăng: 24/07/2018
Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 đang làm thay đổi một cách toàn 
diện mọi mặt của mọi nền kinh tế trong đó có Việt Nam. Trong cuộc 
cách mạng này, nhắc đến ngành tài chính- ngân hàng, không thể 
không kể đến dịch vụ công nghệ tài chính- Fintech, một mảng dịch 
vụ đang ngày càng phát triển, đặc biệt trong lĩnh vực thanh toán. Tuy 
nhiên, thực tế triển khai dịch vụ Fintech trong thanh toán tại Việt 
Nam còn gặp nhiều khó khăn khi số khách hàng chấp nhận sử dụng 
dịch vụ này còn ít. Bài viết này nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng tới 
quyết định sử dụng dịch vụ Fintech trong thanh toán của các khách 
hàng cá nhân tại Việt Nam. Kết quả nghiên cứu từ 264 phiếu khảo sát 
với các cá nhân tại khu vực Hà Nội cho thấy có 6 nhân tố tác động 
đến quyết định sử dụng dịch vụ fintech trong thanh toán, với mức độ 
ảnh hưởng giảm dần, bao gồm: (1) Mức độ an toàn và bảo mật, (2) 
Hữu ích; (3) Thái độ; (4) Sự tự chủ; (5) Tính dễ sử dụng và (6) Sự 
thuận lợi. Dựa trên kết quả thu được, nhóm tác giả đã đề xuất một số 
giải pháp nhằm nâng cao khả năng tiếp nhận dịch vụ fintech trong 
thanh toán của khách hàng cá nhân. 
Từ khóa: Công nghệ tài chính, Fintech, thanh toán, hành vi tiếp nhận 
dịch vụ
1. Đặt vấn đề
Cuộc cách mạng công nghiệp 
lần thứ tư (CM4.0) đang diễn 
ra mạnh mẽ, với các phát minh 
công nghệ mới có tính đột phá 
như công nghệ Blockchain, 
điện toán đám mây, trí tuệ 
nhân tạo, thực tế ảo, In3D 
 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ 
12 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàngSố 194- Tháng 7. 2018
Các phát minh, nền tảng công 
nghệ số này tạo điều kiện 
thuận lợi cho việc thiết kế các 
sản phẩm dịch vụ công nghệ 
tài chính mới đơn giản, tiện 
lợi, chi phí thấp cung ứng cho 
người tiêu dùng. Trong bối 
cảnh toàn cầu hóa và hội nhập 
kinh tế quốc tế, việc ứng dụng 
công nghệ tài chính (Fintech) 
trong thanh toán trở thành 
một trong các lĩnh vực trọng 
tâm trên thế giới và Việt Nam 
cũng không nằm ngoài xu thế 
ấy. 
Nhận thức được tầm quan 
trọng và tương lai phát triển 
của dịch vụ công nghệ tài 
chính, đặc biệt trong lĩnh 
vực thanh toán, Ngân hàng 
Nhà nước Việt Nam (NHNN) 
đã tiếp cận vấn đề này một 
cách chủ động. Từ năm 2008, 
NHNN đã cấp phép thành lập 
những các công ty Fintech đầu 
tiên thuộc lĩnh vực thanh toán 
ở Việt Nam, dù khi đó khái 
niệm Fintech còn khá mới 
mẻ. Sau 10 năm, thị trường 
Việt Nam đang có khoảng 
70 công ty Fintech hoạt động 
trong các lĩnh vực khác nhau, 
trong đó gần 60% tập trung 
vào mảng thanh toán. Sự phát 
triển của Fintech trong thanh 
toán trong những năm gần đây 
đang mang lại nhiều thay đổi 
tích cực đối với nền kinh tế 
Việt Nam, ảnh hưởng mạnh 
mẽ tới chiến lược phát triển 
và cách thức kinh doanh của 
các tổ chức cung cấp dịch vụ 
tài chính truyền thống. Tuy 
vậy, thực tế triển khai dịch 
vụ Fintech trong thanh toán 
tại Việt Nam còn gặp nhiều 
khó khăn, số khách hàng chấp 
nhận sử dụng dịch vụ này còn 
ít. Một trong số các nguyên 
nhân dẫn đến điều này là do 
thói quen dùng tiền mặt của 
người dân còn phổ biến cũng 
như sự thiếu hiểu biết về lĩnh 
vực mới ứng dụng công nghệ 
phức tạp này dẫn đến những 
lo ngại về rủi ro có thể gặp 
phải. Từ thực tế trên, việc tìm 
hiểu và xác định những mối 
quan tâm của khách hàng khi 
sử dụng dịch vụ thanh toán 
ứng dụng công nghệ tài chính 
và các yếu tố ảnh hưởng tới 
khả năng tiếp nhận dịch vụ 
công nghệ tài chính trong 
thanh toán của khách hàng 
là điều cần thiết đối với các 
tổ chức tài chính trong quá 
trình phát triển và ứng dụng 
công nghệ tài chính trong hoạt 
động ngân hàng nói chung và 
thanh toán nói riêng. Nghiên 
cứu này giúp nhà quản trị hiểu 
được những yếu tố chính nào 
tác động đến sự tiếp nhận dịch 
vụ công nghệ tài chính trong 
thanh toán của khách hàng tại 
Việt Nam.
2. Cơ sở lý thuyết, các giả 
thuyết và mô hình nghiên 
cứu
2.1. Cơ sở lý thuyết
Thuyết hành động hợp lý 
(Theory of Reasoned Action- 
TRA) của Ajzen (1967) là một 
trong những nghiên cứu sớm 
nhất về hành vi tiêu dùng. Mô 
hình TRA cho thấy xu hướng 
tiêu dùng là yếu tố dự đoán 
tốt nhất về hành vi tiêu dùng. 
Để quan tâm hơn về các yếu 
tố góp phần đến xu hướng 
mua thì xem xét hai yếu tố là 
thái độ và tiêu chuẩn chủ quan 
(niềm tin của mỗi cá nhân).
Phát triển từ mô hình TRA, 
thuyết hành vi định trước 
(Theory of Planned Behavior- 
TPB) của Ajzen (1991) bổ 
sung thêm yếu tố nhận thức 
kiểm soát hành vi, giả định 
rằng một hành vi có thể được 
định trước hoặc giải thích 
bởi các xu hướng hành vi để 
thực hiện chúng, bao gồm các 
nhân tố động cơ ảnh hưởng 
đến hành vi, được định nghĩa 
như là mức độ nỗ lực mà 
mọi người cố gắng thực hiện 
chúng. 
Dựa trên nền tảng của lý 
thuyết TRA, Davis (1989) 
phát triển mô hình chấp 
nhận công nghệ (Technology 
Acceptance Model- TAM), 
một trong những công cụ hữu 
ích trong việc lý giải hành vi 
chấp nhận một sử dụng công 
nghệ qua việc thiết lập các 
mối quan hệ giữa các biến 
để giải thích hành vi của con 
người. 
Tác giả Phạm Thùy Giang 
và đồng nghiệp (2014) với 
“Nghiên cứu hành vi tiêu 
dùng đối với dịch vụ Internet 
banking của các ngân hàng 
thương mại Việt Nam” đã 
kế thừa lý thuyết của Davis 
(1989) để phát triển mô hình 
nghiên cứu của mình. Kết quả 
nghiên cứu thực nghiệm đã 
chứng tỏ được mức độ chấp 
nhận, tin tưởng và tính đúng 
đắn của mô hình do Davis đề 
xuất. 
Trong phạm vi bài viết này, 
nhóm tác giả đề xuất mô hình 
nghiên cứu sử dụng mô hình 
TAM của Davis (1989) làm 
nền tảng và thêm vào các yếu 
tố phù hợp với đặc điểm của 
 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ 
13Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 194- Tháng 7. 2018
Việt Nam trong thời điểm hiện 
tại để xác định và đánh giá 
mức độ tác động của các nhân 
tố có ảnh hưởng tới quyết 
định tiếp nhận sử dụng dịch 
vụ công nghệ trong thanh toán 
tại Việt Nam
2.2. Giả thuyết nghiên cứu
Nhóm yếu tố đặc điểm cố 
định của khách hàng cá nhân: 
trình độ giáo dục, thu nhập, 
độ tuổi, giới tính, ngành nghề/ 
lĩnh vực làm việc hay nơi cư 
trú... là những biến tương đối 
cố định ảnh hưởng đến quyết 
định tiếp nhận sử dụng dịch 
vụ Fintech trong thanh toán 
của khách hàng. 
Giả thuyết H
1:
 Tính hữu ích 
hay lợi ích cảm nhận của dịch 
vụ Fintech trong thanh toán 
càng lớn thì khả năng khách 
hàng cá nhân tiếp nhận sử 
dụng dịch vụ đó càng cao.
Giả thuyết H
2
: Tính dễ sử 
dụng của dịch vụ Fintech 
trong thanh toán càng lớn thì 
khả năng khách hàng cá nhân 
tiếp nhận sử dụng dịch vụ đó 
càng cao.
Giả thuyết H
3
: Sự an toàn và 
bảo mật của dịch vụ Fintech 
trong thanh toán càng lớn thì 
khả năng khách hàng cá nhân 
tiếp nhận sử dụng dịch vụ đó 
càng cao
Giả thuyết H
4
: Sự tự chủ của 
khách hàng cá nhân đối với 
các công nghệ tài chính trong 
thanh toán càng lớn thì khả 
năng khách hàng tiếp nhận sử 
dụng dịch vụ Fintech đó càng 
cao.
Giả thuyết H5: Sự thuận tiện 
của dịch vụ Fintech trong 
thanh toán càng lớn thì khả 
năng khách hàng cá nhân tiếp 
nhận sử dụng dịch vụ đó càng 
cao.
Giả thuyết H
6
: Thái độ sử 
dụng của khách hàng cá nhân 
đối với các dịch vụ Fintech 
trong thanh toán càng tích cực 
thì khả năng khách hàng tiếp 
nhận sử dụng dịch vụ đó càng 
cao
2.3. Mô hình nghiên cứu 
Dựa trên mô hình gốc TAM, 
nhóm tác giả xây dựng mô 
hình nghiên cứu khả năng tiếp 
nhận dịch vụ công nghệ tài 
chính trong hoạt động thanh 
toán của khách hàng cá nhân 
tại Việt Nam. Về cơ bản, mô 
hình giữ nguyên các biến số 
chính và mở rộng nghiên cứu 
ảnh hưởng của các biến số bên 
ngoài tác động tới khả năng 
tiếp nhận của khách hàng cá 
nhân đối với dịch vụ công 
nghệ tài chính trong thanh 
toán tại Việt Nam.
3. Phương pháp và dữ liệu 
nghiên cứu
Đối tượng khảo sát là những 
người chưa từng sử dụng, đã/
đang sử dụng Fintech trong 
thanh toán. Do hạn chế về 
thời gian và không gian, khảo 
sát chính thức chỉ được tiến 
hành trên địa bàn Hà Nội từ 
15/2/2018-31/3/2018. Nhóm 
Hình 1. Mô hình nghiên cứu
 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ 
14 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàngSố 194- Tháng 7. 2018
tác giả thực hiện phỏng vấn 
và phát bảng hỏi trực tiếp với 
các anh/chị nhân viên, các 
thực tập sinh và khách hàng 
đến giao dịch tại một số ngân 
hàng, phỏng vấn các sinh viên 
các trường Đại học, cao đẳng, 
phỏng vấn ngẫu nhiên các cá 
nhân tại một số địa điểm du 
lịch, siêu thị, khu dân cư cũng 
như gửi bảng khảo sát online. 
Kết thúc quá trình khảo sát, 
tổng số kết quả trả lời khảo 
sát đáp ứng yêu cầu là 264 
phiếu. Kích thước mẫu đạt 
yêu cầu theo tiêu chuẩn của 
Bollen (1998), Hair & cộng 
sự (1998) là lớn hơn 5 lần số 
lượng biến quan sát (tối thiểu 
115 phiếu). 
Để đo lường thái độ, mức cảm 
nhận của đối tượng tham gia 
khảo sát, các biến quan sát 
được đo lường bằng thang 
đo Likert với 5 mức độ phổ 
biến sau: (1) Rất không đồng 
ý; (2) không đồng ý; (3) bình 
thường; (4) đồng ý; (5) rất 
đồng ý. Toàn bộ mẫu hợp lệ 
được xử lí dữ liệu bằng phần 
mềm SPSS 20.0 để tiến hành 
các bước phân tích độ tin cậy, 
phân tích tương quan, phân 
tích nhân tố, phân tích hồi quy 
và kiểm định giả thuyết.
4. Kết quả nghiên cứu
4.1. Thống kê mô tả
(Xem bảng 2)
4.2. Phân tích nhân tố
Kết quả đánh giá thang đo và 
Bảng 1. Mô tả các biến nghiên cứu
Nhóm yếu tố Mô tả biến Biến QS
Sự hữu ích (HI): 
Cronbach’s Alpha 
= 0.842
Giúp thanh toán thuận lợi và tiện ích HI1(loại)
Giúp thực hiện nhiều, đa dạng các dịch vụ thanh toán HI2
Giúp tiết kiệm thời gian HI3
Giúp tiết kiệm chi phí HI4
Giúp thanh toán tự động HI5
Tính dễ sử dụng 
(DD): Cronbach’s 
Alpha = 0.775 
Dễ dàng truy cập, có hướng dẫn chi tiết để thực hiện DD1
Giao diện đơn giản DD2
Dễ dàng truy vấn thông tin DD3
Thao tác thực hiện đơn giản, nhanh chóng DD4
Tính an toàn và 
bảo mật (AT): 
Cronbach’s Alpha 
= 0.652
Thông tin cá nhân, thông tin tài khoản được được bảo mật cao nhất AT1
Ít khi gặp trục trặc kĩ thuật khi thực hiện thanh toán AT2
Nếu sự cố xảy ra,Ít khi gây tổn thất tài chính và xử lý nhanh chóng AT3
Được pháp luật đảm bảo an toàn AT4(loại)
Sự tự chủ (TC): 
Cronbach’s Alpha 
= 0.819
Khách hàng sử dụng thành thạo thiết bị công nghệ thông minh TC1
Khách hàng có mức độ truy cập Internet thường xuyên TC2
Khách hàng thường xuyên thưc hiện thanh toán online TC3
Sự thuận lợi khi 
thực hiện giao dịch 
(TL): Cronbach’s 
Alpha = 0.709
Dễ dàng đăng nhập hoặc thoát khỏi hệ thống khi thanh toán qua Fintech TL1
Giúp khách hàng có thể tiến hành thanh toán nhanh chóng mọi nơi mọi lúc TL2
Thanh toán chính xác TL3
Thái độ của người 
sử dụng (TD): 
Cronbach’s Alpha 
= 0.904
Rất tin tưởng khi tiến hành thanh toán qua Fintech TD1
Rất thích thanh toán qua Fintech TD2
Tích cực sử dụng và giới thiệu người khác tham gia sử dụng TD3
Nguồn: Davis (1989), Phạm Thùy Giang (2014) và đề xuất của nhóm tác giả
 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ 
15Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 194- Tháng 7. 2018
độ tin cậy (Cronbach’s Alpha) 
và hệ số tương quan biến 
tổng (Corrected Item-Total 
Correlation) của tất cả các 
biến quan sát đều lớn hơn 0,6 
và 0,3 trừ hai biến HI1 (Giúp 
thanh toán thuận lợi và tiện 
ích) và AT4 (Được pháp luật 
đảm bảo an toàn) bị loại do 
có hệ số tương quan biến tổng 
nhỏ hơn 0,3 (lần lượt là 0,079 
vaà 0,157). Như vậy, thang đo 
còn 20 biến quan sát đủ độ tin 
cậy để tiếp tục đưa vào phân 
tích nhân tố EFA.
Phân tích nhân tố EFA cho 
20 biến độc lập với factor 
loading là 0,4 nhận được kết 
quả bảng ma trận xoay nhân 
tố cho thấy các biến đều có 
hệ số KMO lớn hơn 0,5 nên 
phân tích nhân tố là phù hợp 
có ý nghĩa thực tiễn, Sig. 
(Bartletts Test) = 0,000 chứng 
tỏ các biến quan sát có tương 
quan với nhau trong tổng thể, 
Eigenvalues = 1,120 (> 1) đại 
diện cho phần biến thiên được 
giải thích bởi mỗi nhân tố 
khẳng định nhân tố rút ra có 
ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt 
nhất. Kiểm định mức độ giải 
thích của các biến quan sát đối 
với nhân tố: Tổng phương sai 
trích= 73,152% >50% chứng 
tỏ 6 nhân tố được trích ra giải 
thích được 73,152% biến thiên 
của dữ liệu (Bảng 3). 
Phân tích tương quan được 
thực hiện nhằm kiểm tra mối 
quan hệ tuyến tính chặt chẽ 
giữa biến phụ thuộc với biến 
độc lập và kiểm tra mối quan 
hệ giữa các biến độc lập với 
nhau. Hệ số tương quan giữa 
các biến phụ thuộc và các 
biến độc lập lớn hơn 0 chứng 
Bảng 2. Thống kê mẫu khảo sát
Tiêu chí Số lượng Tỷ lệ (%)
Giới tính Nam 128 48,5
Nữ 136 51,5
Tuổi Từ 16 đến dưới 25 tuổi 106 40,2
Từ 25 tuổi đến dưới 45 tuổi 116 43.9
Từ 45 tuổi đến dưới 60 tuổi 39 14,8
Từ 60 tuổi trở lên 3 1,1
Học vấn Phổ thông trung học 20 7,6
Đại học/ Cao đẳng 204 77.3
Sau đại học 40 15,2
Nơi làm 
việc
Thành thị 191 72,3
Nông thôn 73 27,7
Thu 
nhập 
(tháng)
Dưới 7 triệu 89 33,7
Từ 7 triệu đến dưới 15 triệu 121 45,8
Từ 15 triệu đến dưới 30 triệu 44 16,7
Từ 30 triệu trở lên 10 3,8
Nguồn: Thống kê kết quả nghiên cứu của nhóm tác giả
Bảng 3. Kết quả phân tích nhân tố khám phá tổng hợp
HI TD DD TC AT TL
Biến Kết quả Biến Kết quả Biến Kết quả Biến Kết quả Biến Kết quả Biến Kết quả
HI5 0,893 TD2 0,899 DD2 0,786 TC2 0,855 AT1 0,851 TL1 0,826
HI2 0,877 TD1 0,872 DD3 0,781 TC3 0,841 AT3 0,844 TL3 0,771
HI4 0,863 TD3 0,865 DD4 0,776 TC1 0,790 AT2 0,776 TL2 0,736
HI3 0,848 DD1 0,734
Eigen-values 4,494 2,842 2,695 1,808 1,672 1,120
% of Variance 22,469 14,210 13,473 9,038 8,361 5,600
Cumulative % 22,469 36,679 50,152 59,190 67,551 73,152
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. = 0,767
Bartlett’s Test of Sphericity: Approx. Chi-Square = 2628,680; df = 190; Sig. = 0,000
Nguồn: Tổng hợp kết quả nghiên cứu của nhóm tác giả
 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ 
16 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàngSố 194- Tháng 7. 2018
tỏ giữa chúng có quan hệ với 
nhau và phân tích hồi quy 
tuyến tính có thể phù hợp. 
4.3. Phân tích kết quả mô 
hình hồi quy 
Để xác định, đo lường và đánh 
giá mức độ ảnh hưởng của 6 
nhóm nhân tố đến quyết định 
tiếp nhận sử dụng dịch vụ 
Fintech trong thanh toán của 
khách hàng cá nhân, nhóm 
tác giả tiến hành phân tích mô 
hình hồi qui đa biến. 
Phương trình hồi quy tổng 
quát được xây dựng như sau: 
TN = β
0
 + β
1
HI + β
2
DD + 
β
3
AT + β
4
TC + β5TL + β6TD 
+ e
i
Trong đó: 
Biến phụ thuộc là TN- Sự tiếp 
nhận dịch vụ Fintech trong 
thanh toán của khách hàng cá 
nhân.
Các biến độc lập gồm HI 
(Nhóm yếu tố tính hữu ích), 
DD (Nhóm yếu tố tính dễ 
sử dụng), AT (Nhóm yếu tố 
tính an toàn và bảo mật), TC 
(Nhóm yếu tố tính tự chủ), TL 
(Nhóm yếu tố tính thuận tiện), 
TD (Nhóm yếu tố Thái độ).
Phương trình hồi qui tuyến 
tính đa biến được viết từ kết 
quả Bảng 5 như sau:
TN = 0,527+0,122*HI+0,151
*DD+0,185*AT+0,139*TC+0
,128*TL+0,115*TD
Mối quan hệ giữa biến phụ 
thuộc sự tiếp nhận dịch vụ 
Fintech trong thanh toán 
của khách hàng và các biến 
độc lập được thể hiện trong 
phương trình hồi quy chuẩn 
hoá sau:
TN = 0,357*HI
i
 + 0,256*DD
i
+ 0,366*AT + 0,271*TC + 
0,212*TL + 0,273*TD
Phương trình hồi qui cho thấy 
quyết định tiếp nhận sử dụng 
dịch vụ Fintech trong thanh 
toán của khách hàng cá nhân 
chịu ảnh hưởng của cả 6 nhóm 
nhân tố. Mức độ tác động của 
mỗi nhóm nhân tố lên quyết 
định tiếp nhận sử dụng dịch 
vụ của khách hàng là khác 
nhau trong khi các yếu tố khác 
không đổi. Các hệ số hồi quy 
đều mang dấu (+) thể hiện các 
biến độc lập có quan hệ thuận 
với biến phụ thuộc. 
So sánh mức độ tác động của 
06 biến này vào biến phụ 
thuộc TN (Hành vi tiếp nhận) 
theo thứ tự giảm dần như sau: 
Nhóm nhân tố tính an toàn 
và bảo mật (AT) có tác động 
mạnh nhất (β = 0,366); tiếp 
theo lần lượt là nhóm nhân tố 
tính hữu ích HI (β = 0,357); 
nhóm nhân tố thái độ TD (β 
=0,273); nhóm nhân tố sự tự 
chủ TC (β = 0,271); nhóm 
nhân tố dễ sử dụng DD (β = 
0,256); và tác động thấp nhất 
là nhóm nhân tố tính thuận lợi 
TL (β= 0,197). Đồng thời, các 
hệ số Beta > 0 cho thấy các 
biến độc lập tác động thuận 
chiều với biến phụ thuộc. 
Nghĩa là khi tăng bất kỳ một 
nhân tố nào cũng sẽ làm cho 
sự tiếp nhận dịch vụ công 
nghệ tài chính trong thanh 
toán của khách hàng tăng lên. 
Do đó, các giả thuyết H1, H2, 
H3, H4, H5, H6 nêu trong mô 
hình nghiên cứu được chấp 
nhận. 
Đánh giá và kiểm định độ phù 
hợp của mô hình:
Kết quả hồi qui có giá trị R2 
và R2 hiệu chỉnh lần lượt là 
0,605 và 0,596, cho thấy độ 
phù hợp của mô hình tương 
đối cao với độ tin cậy 95%. 
Nói cách khác, các biến độc 
lập của mô hình giải thích 
được khoảng 60% sự biến 
thiên của biến phụ thuộc hay 
60% quyết định sử dụng dịch 
vụ Fintech trong thanh toán 
của khách hàng cá nhân chịu 
ảnh hưởng của 6 nhóm nhân 
tố trên. Hệ số Durbin-Watson 
= 2,018 (nằm trong khoảng 
1-3), chứng tỏ không có tương 
quan chuỗi bậc nhất trong mô 
hình; kiểm định F có giá trị 
Sig.= 0,000 (< 0,05), nên mô 
hình sử dụng là phù hợp; các 
hệ số Tolerance> 0,0001 nên 
Bảng 4. Kết quả phân tích tương quan giữa biến phụ thuộc và 
biến độc lập
HI DD AT TC TL TD TN
HI 1
DD 0.049 1
AT -0,014 0,193** 1
TC 0,410** 0,042 -0,.001 1
TL 0,031 0,011 -0,106 -0,055 1
TD -0,318** 0,051 0,021 -0,111 0,366** 1
TN 0,395** 0,372** 0,394** 0,386** 0,272** 0,228** 1
Nguồn: Tổng hợp kết quả nghiên cứu của nhóm tác giả
 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ 
17Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 194- Tháng 7. 2018
các biến đều đạt được tiêu 
chuẩn chấp nhận. Các hệ số 
phóng đại phương sai VIF< 2 
nên không có hiện tượng đa 
cộng tuyến. Hệ số Sig. của 5 
biến độc lập đều < 0,05 nên cả 
5 biến độc lập này đều được 
nhận. 
4.4. Phân tích sự khác biệt về 
sự tiếp nhận dịch vụ Fintech 
trong thanh toán giữa những 
khách hàng có đặc điểm khác 
nhau
Theo các kiểm định Levene’s 
Test, Test of Homogeneity of 
Variances, Equal variances 
assumed và bảng ANOVA, 
không có sự khác biệt giữa 
khách hàng nam và nữ, giữa 
các nhóm khách hàng có nơi 
làm việc khác nhau và giữa 
các nhóm khách hàng có mức 
thu nhập khác nhau về sự tiếp 
nhận dịch vụ fintech trong 
thanh toán. Tuy nhiên, có sự 
khác biệt có ý nghĩa thống kê 
với độ tin cậy 90% về sự tiếp 
nhận fintech trong thanh toán 
giữa những khách hàng có độ 
tuổi, trình độ học vấn khác 
nhau.
5. Kết luận
Kết quả nghiên cứu khẳng 
định có 6 yếu tố có quan hệ 
đồng biến đến sự tiếp nhận 
dịch vụ Fintech trong thanh 
toán nhưng với mức độ ảnh 
hưởng khác nhau: Cảm nhận 
sự hữu dụng, Cảm nhận dễ 
sử dụng, Mức độ an toàn và 
bảo mật, Sự tự chủ, Sự thuận 
lợi, Thái độ của khách hàng. 
Nghiên cứu này cũng củng cố 
thêm lý thuyết mô hình TAM 
và những nghiên cứu trước 
đây. Ngoài ra, nghiên cứu 
đóng góp, bổ sung vào mảng 
đề tài Sự tiếp nhận dịch vụ 
Fintech trong thanh toán bên 
cạnh những nghiên cứu khác 
về hành vi mua của người tiêu 
dùng trong các loại hình kinh 
doanh nói chung. 
Từ kết quả nghiên cứu, để 
nâng cao khả năng tiếp nhận 
dịch vụ fintech trong thanh 
toán của khách hàng cá nhân, 
nhóm tác giả đề xuất những 
giải pháp như sau:
Giải pháp về công nghệ
Theo kết quả phân tích hồi 
quy thì nhân tố về Mức độ an 
toàn và bảo mật có mức độ tác 
động mạnh nhất đến sự tiếp 
nhận sử dụng dịch vụ Fintech 
của khách hàng. Vì vậy đầu tư 
vào công nghệ sẽ là yếu tố cần 
thiết để nâng cao trải nghiệm 
cho khách hàng, tiến đến thay 
đổi thái độ và quy chuẩn chủ 
quan của người dùng với các 
Fintech trong thanh toán: Các 
tổ chức cung ứng Fintech 
trong thanh toán nói riêng và 
dịch vụ Fintech nói chung 
cần tăng cường đầu tư cơ sở 
hạ tầng công nghệ thông tin, 
nâng cấp, mở rộng đường 
truyền với băng thông rộng, 
dung lượng lớn, tốc độ cao; 
cải tiến công nghệ cần hướng 
đến là vấn đề An toàn và bảo 
mật. Các tổ chức cung ứng 
Bảng 5. Kết quả hồi quy đa biến
Model
Unstandardized 
Coefficients
Standardized 
Coefficients t Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
(Constant) .527 .137 3.837 .000
HI .122 .016 .357 7.757 .000 .727 1.375
DD .151 .024 .256 6.383 .000 .955 1.047
AT .185 .020 .366 9.092 .000 .948 1.055
TC .139 .022 .271 6.281 .000 .824 1.213
TL .128 .026 .212 4.907 .000 .822 1.216
TD .115 .019 .273 6.034 .000 .749 1.335
R Square = 0,605
Adjusted R Square = 0, 596
Durbin-Watson = 2.080
F = 65.600 Sig. = 0,000
Nguồn: Tổng hợp kết quả nghiên cứu của nhóm tác giả
 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ 
18 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàngSố 194- Tháng 7. 2018
Fintech trong thanh toán (đặc 
biệt các tổ chức với số lượng 
khách hàng lớn như ngân 
hàng) cần phải tiến hành xây 
dựng các trung tâm dự phòng 
và cảnh báo sự cố. Tranh thủ 
sự hỗ trợ kỹ thuật của các đối 
tác chiến lược để học hỏi kinh 
nghiệm trong việc đầu tư và 
sử dụng các công nghệ bảo 
mật, công nghệ thanh toán an 
toàn
Giải pháp về sản phẩm dịch 
vụ Fintech trong thanh toán
Thiết kế giao diện và quy 
trình trên các phương tiện 
giao dịch thật đơn giản, rõ 
ràng, dễ hiểu và thân thiện với 
khách hàng nhưng vẫn đảm 
bảo an toàn, bảo mật:
- Cần có một bộ phận chuyên 
tư vấn, hướng dẫn khách hàng 
khi sử dụng dịch vụ fintech 
trong thanh toán để có thể hỗ 
trợ khách hàng ngay khi cần 
thiết, giúp khách hàng vượt 
qua những trở ngại về công 
nghệ, làm gia tăng cảm nhận 
của khách hàng về mức độ dễ 
sử dụng của dịch vụ fintech. 
- Ứng dụng giải pháp lõi một 
cách đồng bộ, chú trọng nâng 
cao quản trị hệ thống và cung 
cấp sản phẩm thống nhất trên 
các kênh phân phối đáp ứng 
nhu cầu của khách hàng nhanh 
chóng và dễ hiểu.
- Tích hợp nhiều tiện ích trong 
mỗi ứng dụng Fintech trong 
thanh toán. 
- Giá cả và chi phí của 
Fintecht trong thanh toán cần 
được tính toán hợp lý, phù 
hợp với định hướng của tổ 
chức và thị trường khách hàng 
mục tiêu.
Giải pháp về hoạt động 
truyền thông và marketing 
Các tổ chức cung ứng dịch 
vụ fintech trong thanh toán 
cần thực hiện các chiến dịch 
truyền thông, quảng bá, 
khuyến mại làm tăng nhận 
thức của khách hàng đối với 
dịch vụ, làm nổi bật được lợi 
ích và sự thuận tiện khi sử 
dụng Fintech trong thanh toán. 
Đồng thời đào tạo đội ngũ 
nhân viên tiếp thị bài bản và 
có năng lực tốt đáp ứng được 
yêu cầu của chiến dịch truyền 
thông đó.
Giải pháp về vấn đề hợp tác 
giữa các tổ chức hoạt động 
trong lĩnh vực Fintech trong 
thanh toán
Sự hợp tác chiến lược giữa 
các tổ chức cung ứng dịch vụ 
Fintech trong thanh toán như 
ngân hàng và công ty Fintech 
sẽ mang đến những chuyển 
biến tích cực tới tính hữu ích, 
sự thuận tiện và thái độ người 
dùng, từ đó nâng cao khả năng 
chấp nhận Fintech trong thanh 
toán. Cụ thể, các ngân hàng, 
trung gian thanh toán có thể 
tăng cường hợp tác chiến lược 
với nhà cung cấp thiết bị công 
nghệ thông minh nhằm gia 
tăng sự phổ biến và tiện lợi 
của các thiết bị thông minh 
đó như laptop, máy tính bảng, 
smart phone... từ đó người 
dùng sẽ cảm nhận được lợi ích 
cao hơn, dễ chấp nhận hơn.
Giải pháp nâng cao năng lực 
quản trị điều hành và chất 
lượng nguồn nhân lực 
Đề cao vấn đề quản trị và 
phòng ngừa rủi ro, tăng cường 
khả năng kiểm soát chi phí 
gắn liền với sự phát triển các 
hoạt động hiện đại, để có thể 
phát triển bền vững. Chú trọng 
và xây dựng những chiến lược 
trọng tâm trong phát triển các 
kênh phân phối mới, các sản 
phẩm dịch vụ ứng dụng công 
nghệ thông tin, mang tính tích 
hợp cao, nâng cao chất lượng 
nguồn nhân lực phụ trách các 
kênh phân phối nhằm đảm 
bảo hiệu quả trong triển khai 
giới thiệu, phân phối dịch vụ. 
Tuyển chọn, đào tạo và tái đào 
tạo nguồn nhân lực chuyên 
môn cao về công nghệ thông 
tin và tài chính- ngân hàng để 
ứng dụng, triển khai, quản trị 
vận hành và làm chủ các các 
hệ thống công nghệ hiện đại. 
■
Tài liệu tham khảo
1. Đoàn Phú Hải và Trần Quang Khải (2016), “Các nhân tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng Mobile Banking tại Việt 
Nam”, kỷ yếu hội thảo “Sáng tạo hướng đến thành công 2016”, Trường Đại học Ngân hàng TP. HCM
2. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, NXB Hồng Đức.
3. Lê Văn Huy và Trương Thị Vân Anh (2008), Mô hình nghiên cứu chấp nhận E-Banking tại Việt Nam, Nghiên cứu kinh tế số 
362, tháng 7/2008, Trường Đại học Kinh tế- Đại học Đà Nẵng.
4. Nguyễn Anh Mai (2007), Các nhân tố ảnh hưởng đến xu hướng thay đổi thái độ sử dụng thương mại điện tử ở Việt Nam, 
Luận văn thạc sỹ, Đại học Kinh tế TP HCM.
5. Nguyễn Văn Thanh Trường và Trần Thị Ngọc Trâm (2018), “Những yếu tố tác động đến quyết định lựa chọn dịch vụ thanh 
toán Internet Banking tại BIDV”, Tạp chí Công thương, số 2, tháng 2/2018.
6. Phạm Thu Hương (2012), Phát triển dịch vụ ngân hàng điện tử tại Việt Nam trong bối cảnh hội nhập kinh tế quốc tế, Luận 
 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ 
19Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 194- Tháng 7. 2018
án Tiến sĩ kinh tế, Đại học Ngoại thương Hà Nội.
7. Phạm Thùy Giang và đồng nghiệp (2014), Nghiên cứu hành vi người tiêu dùng đối với dịch vụ Internet Banking của các ngân 
hàng thương mại Việt Nam- Những khuyến Nghị, Đề tài nghiên cứu khoa học cấp Ngành năm 2014, mã số DTNH.19/2014
8. Phạm Xuân Hòe và Nguyễn Thị Minh Ngọc (2017), Start-up của Fintech, cơ hội hợp tác và thách thức cạnh tranh đối với 
ngân hàng, Tạp chí Ngân hàng.
9. Tô Huy Vũ và Vũ Xuân Thanh (2016), Ngành ngân hàng trước cuộc CMCN lần thứ tư, Tạp chí Ngân hàng.
10. Ajzen I. and Fishbein M., (1975), Belief, attitude, intention, and behavior: An introduction to theory and research. Reading, 
MA: Addison-Wesley.
11. Ajzen I. and Fisherbein M., (1980), Understanding attitude and predicting social Human Decision Processes 50, pp. 179 – 211.
12. Ajzen I., (1991), The theory of planned behavior, Organizational Behavior and Human decision processes.
13. Compeau và Higgins, (1995), Computer Self – Efficacy: Development of a Measure and Initial Test, Management Information 
Systems Reasearch Center, University of Minnesota.
14. Davis, F. (1993). Use acceptance of computer technology: System chacracteristics, user perception. Int J. Machine Studies.
15. Davis, F.D (1989), Perceived usefulness, perceived ease of use and user acceptance of information technologys, MIS 
Quarterly. Vol.13, No.3, pp 982-1003.
16. Hair và đồng sự, (1998), Mutivariate Data Analysis, Prentice-Hall International.
17. Polatoglu và Ekin, (2001), An Empirical Investigation of the Turkish Consumers’ Acceptance of Internet Banking Services. 
International Journal of Bank Marketing.
18. Raphael Ngera (2013), “Factors affecting the of use Mobile banking in Kenya”. 
19. Tabachnick & Fidell, (1991), Understanding Power and Rules of Thumb for Determining Sample Sizes, Psi Chi Journal of 
Undergraduate Research.
20. Venkatesh và Davis, (1996), A Model of the Antecedents of Perceived Ease of Use: Development and Test, University of 
Minnesota.
21. Yeoh Sok Foon và Benjamin Chan Yin Fah (2011), “Internet Banking Adoption in Kuala Lumpur: An Application of UTAUT 
Model”.
22. Yonghee Kim, Young-Ju Park, Jeongil Chol, JiyoungYeon, (2016), The adoption of Mobile Payment Services for “Fintech”, 
Soongsil University, South Korean.
Thông tin tác giả
Đào Mỹ Hằng, Thạc sỹ
Khoa Ngân hàng, Học viện Ngân hàng
Email: myhang@hvnh.edu.vn
Nguyễn Thị Thảo
Đặng Thu Hoài
Nguyễn Thị Lệ Thu
Lớp K17 NHA, Học viện Ngân hàng
Summary
Factors affecting individual customers’ decision to use fintech services in payment activities in Vietnam
The Industrial Revolution 4.0 has changed all aspects of every economy, including Vietnam. In the development of 
financial-banking industry, it is nessary to mention Fintechs, especially in payment. However, the implementation 
of Fintech services in payment in Vietnam has faced difficulties as the number of customers accepting this service 
is pretty low. This article explores the factors that determine the decision of individual customers to use Fintech 
in payment in Vietnam. The results of the study from 264 questionnaires with individuals in Hanoi showed that 6 
factors affecting the decision to use fintech services in payment in descending order are: (1) Safety and security, 
(2) Useful; (3) Attitude; (4) Autonomy; (5) Ease of Use and (6) Convenience. Based on the obtained results, 
the authors propose some solutions to improve the ability to accept fintech services in payment of individual 
customers.
Key words: Financial technology, Fintech, payment, accepting services. 
Hang My Dao, MEc.
Banking Faculty, Banking Academy
Thao Thi Nguyen 
Hoai Thu Dang 
Thu Thi Le Nguyen
Organization of all: Student of K17 NHA, Banking Faculty, Banking Academy