Từ khóa: yếu tố công nghệ, sự hài lòng, ngân hàng điện tử, khách hàng cá nhân

Summary

The objective of the research is to identify and evaluate the impact of technological factors on the satisfaction of individual customers using e-banking services. Through analyzing survey data from 205 customers, research results show that the satisfaction of individual customers using e-banking services is affected by 05 factors: System security, Website content design, Service quality, Cloud service and Service ease of use. In particular, the System Security factor has the strongest impact, and the Service Ease of Use factor has the lowest impact on the satisfaction of individual customers using e-banking services.

Keywords: technological factors, satisfaction, e-banking, individual customers

GIỚI THIỆU

Phát triển các dịch vụ của NHĐT hiện đang là xu hướng tất yếu, trong bối cảnh hội nhập kinh tế quốc tế. Không phải từ khi đại dịch Covid-19 xảy ra, các giao dịch thanh toán điện tử mới phát triển mà từ khá lâu, tại nhiều nước trên thế giới, việc không sử dụng tiền mặt đã trở thành xu hướng thanh toán được thúc đẩy mạnh mẽ. Dịch vụ NHĐT giúp cả ngân hàng và khách hàng tiết kiệm thời gian và chi phí, mang lại lợi ích cho toàn xã hội vì sử dụng thời gian và nhân lực hiệu quả hơn. Trong khi NHĐT là xu thế phát triển trong tương lai, thì ở Việt Nam con số này còn khá khiêm tốn. Do vậy, sự hài lòng của KHCN là vấn đề hết sức cấp thiết đối với việc phát triển các dịch vụ của NHĐT của các ngân hàng thương mại.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Dịch vụ đám mây: Do sự phổ biến ngày càng tăng của internet cùng với những tiến bộ nhanh chóng đột ngột về tốc độ, thu nhỏ, tính di động và sức mạnh để tạo ra các hệ thống thông minh, các dịch vụ công nghệ thông tin đã được tích hợp với các yếu tố vật lý. Nó cải thiện hiệu quả, an toàn, năng suất và tốc độ, đồng thời hỗ trợ các chức năng trước đây không thể thực hiện được. Ngày nay, giới công nghệ thông tin thảo luận về việc sử dụng điện toán đám mây và thay thế các nền tảng truyền thống bằng các công nghệ mới này (Zanbouri và cộng sự, 2020).

Tài nguyên ảo hóa lớn được thể hiện bởi điện toán đám mây. Để cung cấp các dịch vụ linh hoạt thông qua internet, nhóm này có thể được cấu hình lại một cách linh hoạt (Darbandi, 2017). Nó có khả năng giảm chi phí, tăng khả năng chịu lỗi, tăng hiệu quả và tăng tốc độ hoạt động (Mohammadian và cộng sự, 2020). Điện toán đám mây sử dụng tài nguyên điện toán thông qua mạng. Những tài nguyên này có thể là máy ảo, ứng dụng hoặc nền tảng phần mềm (Sheikholeslami và cộng sự, 2017). Theo Milan và cộng sự (2019), phương pháp này thực hiện phần lớn các hoạt động trên máy chủ của trung tâm dữ liệu. Ngoài ra, các trung tâm này lưu trữ dữ liệu. Các đám mây thương mại IaaS/PaaS và cài đặt phần cứng máy tính hiệu năng cao (HPC) có thể sử dụng phương pháp giải kỹ thuật. Điều này phân biệt phương pháp này với các nền tảng truyền thống là thiết bị người dùng không thể xử lý dữ liệu và bảo quản lưu trữ trong điện toán đám mây. Bất kỳ người dùng nào có thể kết nối với các trung tâm dữ liệu đó bất kỳ lúc nào đều có thể truy cập và chia sẻ dịch vụ của họ. Cơ sở dữ liệu đám mây cho phép người dùng truy cập vào nhiều cơ sở dữ liệu không đồng nhất và nền tảng một cách an toàn và minh bạch (Panahi, 2019). Các chỉ số phụ cho các biến dịch vụ đám mây bao gồm: Tính linh hoạt về chi phí, Dễ sử dụng và Ảo hóa tài nguyên. Do vậy, nhóm tác giả đề xuất giả thuyết nghiên cứu như sau:

H1: Dịch vụ đám mây có tác động tích cực (+) đến Sự hài lòng của KHCN sử dụng dịch vụ NHĐT.

Bảo mật hệ thống ngân hàng: Bảo mật có thể được định nghĩa là cách bảo vệ và đảm bảo, cũng như ngăn chặn tin tặc tấn công dữ liệu và quyền riêng tư của khách hàng. Bảo vệ hệ thống thông tin của công ty khỏi các mối đe dọa bảo mật là nền tảng cho bất kỳ dự án công nghệ thông tin nào. Hệ thống điện tử an toàn của ngân hàng có thể bảo vệ thông tin cá nhân và tài chính của khách hàng, đặc biệt là khi họ thực hiện giao dịch ngân hàng trực tuyến (Finogeev và cộng sự, 2017). Họ cũng có thể tăng sự hài lòng của khách hàng như vậy. Quyền riêng tư, Tính toàn vẹn và Chữ ký số là những yếu tố quan trọng đối với an ninh hệ thống ngân hàng. Do vậy, nhóm tác giả đề xuất giả thuyết nghiên cứu như sau:

H2: Bảo mật hệ thống ngân hàng có tác động tích cực (+) đến Sự hài lòng của KHCN sử dụng dịch vụ NHĐT.

Tính dễ sử dụng của dịch vụ: Công nghệ thông tin hiện đại giúp mọi người tiếp cận các công nghệ mới một cách ấn tượng và hiệu quả từ mọi nơi và mọi lúc. Con người đóng một vai trò quan trọng trong việc tiếp nhận và phổ biến kiến thức, vì vậy bản thân công nghệ không đủ để truyền tải kiến thức. Việc tiếp nhận hướng dẫn sử dụng trực tuyến có thể được sử dụng theo nhiều cách khác nhau, trong nhiều lĩnh vực khác nhau và bởi nhiều người khác nhau (Tan và cộng sự, 2016). Ngoài ra, đó là một phương pháp để có được những kỹ năng mới và cải thiện hiệu suất (Jia và cộng sự, 2011). Khả năng sử dụng hệ thống, Tính linh hoạt về không gian và thời gian, cũng như Khả năng sử dụng kỹ năng là các chỉ số phụ trong các biến số người dùng dịch vụ NHĐT. Do vậy, nhóm tác giả đề xuất giả thuyết nghiên cứu như sau:

H3: Tính dễ sử dụng của dịch vụ có tác động tích cực (+) đến Sự hài lòng của KHCN sử dụng dịch vụ NHĐT.

Chất lượng của dịch vụ: Sự đa dạng giữa kỳ vọng của khách hàng và sự hiểu biết của họ về dịch vụ của họ được gọi là chất lượng dịch vụ. Chất lượng toàn diện sẽ cao hơn mong đợi nếu hiệu suất vượt quá dự đoán và khách hàng sẽ hài lòng. Sự hài lòng của khách hàng có liên quan trực tiếp đến chất lượng dịch vụ. Thành công của NHĐT phụ thuộc vào chất lượng dịch vụ của hệ thống. Máy chủ có chất lượng cao hơn nếu có chất lượng phân phối và tốc độ cao hơn (Malik và Mubeen, 2009). Ngoài ra, sự hài lòng của người đăng ký sẽ được cải thiện. Các chỉ số phụ trong các biến chất lượng dịch vụ bao gồm: Hỗ trợ kỹ thuật, Thân thiện với người dùng và Hiệu quả chi phí. Do vậy, nhóm tác giả đề xuất giả thuyết nghiên cứu như sau:

H4: Chất lượng của dịch vụ có tác động tích cực (+) đến sự hài lòng của KHCN sử dụng dịch vụ NHĐT.

Thiết kế nội dung trang website: Thiết kế website là một yếu tố quan trọng để thu hút việc sử dụng ngân hàng internet và mức độ hài lòng của khách hàng sẽ cho thấy tầm quan trọng của nó. Do đó, nó sẽ ảnh hưởng đáng kể đến sự hài lòng của khách hàng. Ngoài ra, một thiết kế website tốt phải đáp ứng các tiêu chuẩn cơ bản như đồ họa rõ ràng, cấu hình màu sắc sống động, bố cục và thiết kế màn hình tốt (Ahmed và cộng sự, 2010). Website là một phần quan trọng trong các hoạt động tiếp thị và truyền thông với khách hàng của các tổ chức ngân hàng. Sự hài lòng của khách hàng sẽ bị ảnh hưởng bởi nội dung trên trang website, do đó nó rất quan trọng. Do vậy, nhóm tác giả đề xuất giả thuyết nghiên cứu như sau:

H5: Thiết kế nội dung trang website có tác động tích cực (+) đến Sự hài lòng của KHCN sử dụng dịch vụ NHĐT.

Mô hình nghiên cứu

Kế thừa mô hình nghiên cứu của Li và cộng sự (2021), nhóm tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu như Hình.

Nguồn: Nhóm tác giả đề xuất

Phương pháp nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu sơ cấp gồm 205 mẫu được thu thập trong năm 2023, thông qua thang đo gồm 28 biến quan sát. Bảng câu hỏi được thiết kế theo thang đo Likert-5, từ Rất không đồng ý đến Rất đồng ý. Dữ liệu thu thập được mã hóa và đưa vào phần mềm SPSS để phân tích (Bài viết sử dụng cách viết số thập phân theo chuẩn quốc tế),

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Kết quả kiểm định độ tin cậy

Kết quả kiểm định độ tin cậy của các thang đo (Bảng 1) cho thấy, thang đo Chất lượng dịch vụ có 1 biến quan sát bị loại, vì có hệ số tương quan biến – tổng < 0.3. Còn lại 27 biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng đều > 0.3 và 6 yếu tố có hệ số Cronbach's Alpha > 0.6. Vì vậy, 27 các biến quan sát còn lại thuộc 6 yếu tố sẽ được đưa vào bước phân tích nhân tố khám phá (EFA) tiếp theo.

Bảng 1: Kiểm định độ tin cậy thang đo

Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả

Phân tích EFA

Kết quả phân tích EFA (Bảng 2) cho thấy, tất cả các thang đo vẫn giữ nguyên thành phần. Cụ thể: Dịch vụ đám mây (DVDM) có 5 biến quan sát; Bảo mật hệ thống ngân hàng (BMHT) có 5 biến quan sát; Tính dễ sử dụng của dịch vụ (DSD) có 5 biến quan sát; Thiết kế nội dung website (TKTW) có 3 biến quan sát; Chất lượng dịch vụ (CLDV) có 4 biến quan sát.

Bảng 2: Kết quả phân tích EFA các biến độc lập

Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả

Kết quả phân tích hồi quy

Bảng 3: Tóm tắt mô hình hồi quy

Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả

Kết quả phân tích hồi quy (Bảng 3) cho thấy, hệ số R² hiệu chỉnh = 0.551, tương đương với 55.1% (> 50%) cho thấy, sự tương thích của mô hình với biến quan sát. Các biến độc lập (DVDM; BMHT; DSD; CLDV; TKTW) tác động đến 55.1% sự thay đổi của Sự hài lòng của KHCN sử dụng dịch vụ NHĐT. Còn lại 44.9% thay đổi Sự hài lòng của KHCN sử dụng dịch vụ NHĐT là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.

Bảng 4: Bảng hệ số hồi quy

Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả

Kết quả phân tích (Bảng 4) cho thấy, các yếu tố trong mô hình hồi quy có ảnh hưởng cùng chiều đến Sự hài lòng của KHCN được thể hiện bằng các hệ số hồi quy mang dấu dương. Mô hình nghiên cứu đã đề xuất 5 yếu tố độc lập, mỗi yếu tố đều có ảnh hưởng đáng kể đến mức độ hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ NHĐT. Ngoài ra, hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến độc lập trong mô hình đều < 3, cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến. Vì vậy, kết quả giải thích của mô hình hồi quy không bị ảnh hưởng đáng kể bởi mối quan hệ giữa các biến độc lập.

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý

Kết luận

Kêt quả nghiên cứu cho thấy, Sự hài lòng của KHCN sử dụng dịch vụ NHĐT bị ảnh hưởng của 5 yếu tố là: Bảo mật hệ thống; Thiết kế nội dung website; Chất lượng của dịch vụ; Dịch vụ đám mây và Tính dễ sử dụng của dịch vụ. Trong đó, Bảo mật hệ thống là yếu tố tác động lớn nhất, còn Tính dễ sử dụng của dịch vụ có tác động ít nhất.

Một số hàm ý quản trị

Nghiên cứu cung cấp các cơ sở tham khảo để các nhà lãnh đạo ngân hàng có thể sửa đổi để nâng cao sự hài lòng của KHCN với dịch vụ NHĐT. Theo đó, ban lãnh đạo các ngân hàng cần xem xét đầu tư vào công nghệ, đặc biệt là dịch vụ NHĐT, đã được ưu tiên trong thời đại hiện nay do sự cạnh tranh gay gắt trong ngành ngân hàng. Ngân hàng tiến bộ hay tụt hậu phụ thuộc vào sự đầu tư chiến lược dài hạn của ngân hàng đó. Do đó, việc quản lý hiệu quả và giảm thiểu rủi ro công nghệ cao là rất quan trọng, vì chúng ảnh hưởng đáng kể đến danh tiếng của ngân hàng, đặc biệt là niềm tin và lòng trung thành của khách hàng đối với tổ chức. Các ngân hàng phải tập trung vào 2 yếu tố quan trọng: kỹ thuật công nghệ và con người để thiết lập hệ thống NHĐT thành công.

Trong lĩnh vực dịch vụ NHĐT, trang website đóng vai trò là kênh liên lạc quan trọng, tạo điều kiện kết nối giữa các nhà cung cấp dịch vụ và người tiêu dùng của họ. Do đó, điều cần thiết là giao diện tổng thể của trang website cũng như giao diện NHĐT của ngân hàng phải có hình thức hấp dẫn, thể hiện hiệu quả nhận diện thương hiệu của ngân hàng. Ngoài ra, các giao diện này phải được tạo ra một cách tỉ mỉ theo cách tuân thủ các nguyên tắc khoa học, đồng thời phải bắt mắt và có tính thẩm mỹ.

Để nâng cao sự hài lòng của khách hàng, điều quan trọng là phải hướng sự chú ý đến chất lượng dịch vụ được cung cấp. Tầm quan trọng của khả năng chăm sóc khách hàng, bao gồm khả năng thể hiện sự đồng cảm và thấu hiểu đối với người tiêu dùng là vô cùng quan trọng trong giai đoạn hiện nay với nhiều loại dịch vụ và tiến bộ công nghệ nhanh chóng. Lĩnh vực công nghệ đã chứng kiến những tiến bộ đáng kể một cách công bằng. Mối quan tâm đầu tiên mà các ngân hàng phải ưu tiên là việc đào tạo và phát triển yếu tố con người.

Đối với yếu tố Dịch vụ đám mây có thể được nâng cao bằng cách cải thiện tính dễ sử dụng, tích hợp đa dạng dịch vụ, đảm bảo bảo mật và tính riêng tư, cung cấp hỗ trợ khách hàng tận tâm, tùy chỉnh trải nghiệm cá nhân hóa, duy trì tính ổn định và liên tục cập nhật, cũng như tạo trải nghiệm liền mạch qua các kênh khác nhau.

Đối với yếu tố Tính dễ sử dụng của dịch vụ có thể được nâng cao bằng cách thiết kế giao diện người dùng tốt, kiểm tra thử nghiệm với người dùng thực tế, tối giản bước thực hiện, cung cấp hướng dẫn rõ ràng, tích hợp tính năng tự động, hỗ trợ trực tuyến thân thiện, cải tiến liên tục dựa trên phản hồi, đào tạo khách hàng về cách sử dụng và thực hiện kiểm tra kiến thức./.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Ahmed, A., Rezaul, K. M., and Rahman, M. A. (2010), E-banking and its impact on banks' performance and consumers' behaviour, In 2010 Fourth International Conference on Digital Society, IEEE.

2. Darbandi, M. (2017), Proposing new intelligence algorithm for suggesting better services to cloud users based on Kalman Filtering, Journal of Computer Sciences and Applications (ISSN: 2328-7268), 5(1), 11-16.

3. Finogeev, A. G., and Finogeev, A. A. (2017), Information attacks and security in wireless sensor networks of industrial SCADA systems, Journal of Industrial Information Integration, 5, 6-16.

4. Jia, W., Zhu, H., Cao, Z., Wei, L., and Lin, X. (2011, April), SDSM: a secure data service mechanism in mobile cloud computing, In 2011 IEEE conference on computer communications workshops (INFOCOM WKSHPS), IEEE.

5. Li, F., Lu, H., Hou, M., Cui, K., and Darbandi, M. (2021), Customer satisfaction with bank services: The role of cloud services, security, e-learning and service quality, Technology in Society, 64.

6. Malik, M. W., and Mubeen, G. (2009), Student satisfaction towards e-learning: influential role of key factors, In Comsats international business research conference (CBRC), 2nd.

7. Milan, S. T., Rajabion, L., Darwesh, A., Hosseinzadeh, M., and Navimipour, N. J. (2020), Priority-based task scheduling method over cloudlet using a swarm intelligence algorithm, Cluster Computing, 23, 663-671.

8. Mohammadian, V., Navimipour, N. J., Hosseinzadeh, M., and Darwesh, A. (2020), Comprehensive and systematic study on the fault tolerance architectures in cloud computing, Journal of Circuits, Systems and Computers, 29(15).

9. Panahi, V., and Navimipour, N. J. (2019), Join query optimization in the distributed database system using an artificial bee colony algorithm and genetic operators, Concurrency and Computation: Practice and Experience, 31(17).

10. Sheikholeslami, F., and Navimipour, N. J. (2017), Service allocation in the cloud environments using multi-objective particle swarm optimization algorithm based on crowding distance, Swarm and Evolutionary Computation, 35, 53-64.

11. Tan, Wenan, Senbo Chen, Leer Li, Ling Xia Li, Anqiong Tang, and Tong Wang (2017), A method toward dynamic e-learning services modeling and the cooperative learning mechanism, Information Technology and Management, 18, 119-130.

12. Zanbouri, K., and Jafari Navimipour, N. (2020), A cloud service composition method using a trust‐based clustering algorithm and honeybee mating optimization algorithm, International Journal of Communication Systems, 33(5).

Trần Anh Minh, Trương Anh Tuấn - Trường Đại học Gia Định

Nguyễn Thị Thanh Thủy - Trường Đại học Văn Lang

(Theo Tạp chí Kinh tế và Dự báo, số 01, tháng 01/2024)