Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả SPSS

Ở lần kiểm định sau, các thang đo đều đảm bảo độ tin cậy (hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 và Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6). Mô hình nghiên cứu tiếp tục sử dụng 20 biến quan sát với 5 khái niệm thành phần để thực hiện phân tích nhân tố khám phá.

Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

EFA giúp xem xét khả năng rút gọn số lượng biến quan sát. Nghiên cứu đã loại bỏ biến CNHI2, CNSD4, HA2 ở lần chạy đầu tiên vì không thỏa mãn tiêu chuẩn về Hệ số tải phân biệt. Hệ số KMO là 0.770 và Kiểm định Bartlett có Sig.= 0.00. Vậy đã thỏa mãn tiêu chuẩn về hệ số KMO và kiểm định Barllet. Tổng phương sai trích ở dòng component số 5 và cột culumlative có giá trị phương sai cộng dồn của các yếu tố là 68.463% >50% đáp ứng tiêu chuẩn. Kết luận 68.463% thay đổi của các nhân tố được giải thích bởi các biến quan sát. Hệ số tải nhân tố (factor loading) đều lớn hơn 0.5 và các hệ số tải chỉ tải lên duy nhất cho 1 nhân tố. Kết quả phân tích nhân tố khám phá (Bảng 2) cho thấy, có 17 biến quan sát được rút trích về 5 (nhóm) nhân tố chính có Eigenvalues là 1.410 >1.

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả SPSS

Hệ số tương quan tuyến tính Pearson (Bảng 3) cho thấy, các biến độc lập đều có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc vì có Sig. nhỏ hơn 0.05, với mức ý nghĩa 5%. Tiến hành đưa cả 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc vào mô hình hồi quy tuyến tính ở bước tiếp theo.

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả SPSS

Mô hình hồi quy và kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy

Về kết quả phân tích hồi quy (Bảng 4), tác giả loại biến Hình ảnh ngân hàng (Sig.= 0.410 > 0,05). Từ đó, sau khi chạy lại hồi quy, rút trích được 4 nhân tố tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử.

Hệ số xác định R2 = 0,501 (Adjusted R Square) có nghĩa là 50,1% sự biến thiên của biến phụ thuộc có thể giải thích từ mối quan hệ tuyến tính của biến CNHI, HQ, CNSD và RR với độ tin cậy 95%. Tất cả các nhân tố đều có tác động như dự báo ban đầu.

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả SPSS

Nhận thấy số Sig. trong phân tích ANOVA nhỏ hơn 0.05, kết luận hàm hồi quy hoàn toàn phù hợp với dữ liệu. Giá trị Durbin-Watson là 2.059 nằm trong khoảng từ 1- 3 nên suy ra không có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư trong mô hình.

Kiểm định White cho kết quả Sig. bằng 0.782 lớn hơn 0.05. Kết luận mô hình không vi phạm giả định phương sai sai số thay đổi, với mức ý nghĩa 5%. Khi đó, mô hình hồi quy có dạng:

SD = 0.247*CNHI + 0.087*HQ + 0.336*CNSD - 0.511RR

Vậy các nhân tố Cảm nhận sự hữu ích, Hiệu quả mong đợi, Cảm nhận tính dễ sử dụng và Rủi ro giao dịch đều có tác động đến Quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử tại Agribank - Chi nhánh Tân Bình, TP. Hồ Chí Minh. Đây sẽ là cơ sở để nhóm tác giả đưa ra kết luận và hàm ý trong phần tiếp theo.

Kết luận và hàm ý quản trị

Kết quả nghiên cứu của nhóm tác giả cho thấy, có 4 nhân tố tác động đến Quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử tại Agribank - Chi nhánh Tân Bình, TP. Hồ Chí Minh theo thứ tự tác động như sau: (1) Rủi ro giao dịch, (2) Cảm nhận tính dễ sử dụng, (3) Cảm nhận sự hữu ích, (4) Hiệu quả mong đợi. Tất cả các nhân tố (trừ Rủi ro giao dịch) đều có tác động theo chiều dương đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử. Dựa trên kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả đề xuất các hàm ý quản trị như sau:

Thứ nhất, về Rủi ro giao dịch

Nhân tố Rủi ro giao dịch có giá trị trung bình là 3.1 và tác động ngược chiều đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử. Agribank – chi nhánh Tân Bình, TP. Hồ Chí Minh cần chú trọng đầu tư cho tính an toàn giao dịch của khách hàng. Cùng với sự phát triển của ngành Ngân hàng và dịch vụ tài chính, vấn đề lừa đảo và rủi ro giao dịch đang là vấn đề nhức nhối đối với các cơ quan chức năng và các ngân hàng. Để giảm thiểu rủi ro giao dịch cho khách hàng, đòi hỏi nền tảng CNTT của ngân hàng tốt và sự cẩn thận khi sử dụng của khách hàng.

Thứ hai, về Cảm nhận tính dễ sử dụng

Nhân tố Cảm nhận tính dễ sử dụng có giá trị trung bình khá cao là 3.36. Do đó, Agribank cần phát huy thế mạnh này. Ngân hàng cần cải thiện liên tục giao diện của hệ thống. Giao diện của hệ thống là công việc thuộc về bộ phận công nghệ thông tin của ngân hàng nhưng lại có sự tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử tại chi nhánh. Do vậy, Ngân hàng cần thường xuyên tiếp thu ý kiến của khách hàng về giao diện của hệ thống. Liên tục cải tiến các tính năng của ứng dụng hướng đến tính dễ sử dụng và nhiều tiện ích cho khách hàng.

Thứ ba, về Cảm nhận hữu ích

Nhân tố Cảm nhận hữu ích có giá trị trung bình cao nhất ở mức 3.68. Điều này cho thấy khách hàng của Agribank rất quan tâm đến sự hữu ích khi trải nghiệm dịch vụ. Khách hàng sẽ dễ dàng chấp nhận sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử nếu như họ cảm nhận rõ sự hiệu ích của sản phẩm vậy nên Agribank cần tập trung vào yếu tố này. Số hóa các tiện ích của từng sản phẩm ngân hàng điện tử, so sánh với các dịch vụ truyền thống. Mô phỏng 3D cho khách hàng hiểu và cảm nhận. Agribank cần không ngừng cải tiến, cập nhật với mục tiêu lấy trải nghiệm khách hàng làm cốt lõi.

Thứ tư, về Hiệu quả mong đợi

Nhân tố Hiệu quả mong đợi có giá trị trung bình là 3.41, ở mức trung bình thấp. Ngân hàng cần nâng cao hiệu quả sử dụng dịch vụ cho khách hàng. Ưu việt của dịch vụ ngân hàng điện tử chính là yếu tố thuận lợi về mặt thời gian và khoảng cách so với việc giao dịch truyền thống. Để thỏa mãn được hiệu quả sử dụng dịch vụ cho khách hàng, ngân hàng cần phải đảm bảo hạ tầng công nghệ của hệ thống, đưa ra các dịch vụ mới để khách hàng có thể sử dụng dịch vụ ngân hàng mọi lúc mọi nơi, thỏa mãn hiệu quả sử dụng về mặt thời gian.

Tài liệu tham khảo:

1. Hà Nam Khánh Giao và Trần Kim Châu (2019), “Nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Smartbanking- Nghiên cứu thực nghiệm tại BIDV - Chi nhánh Bắc Sài Gòn”, Tạp chí Khoa học và đào tạo ngân hàng;
2. Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, Nhà xuất bản Thống kê, Hà Nội.
3. Khưu Huỳnh Khương Duy và Nguyễn Cao Quang Nhật (2016), “Các nhân tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của khách hàng tại ngân hàng tmcp đầu tư và phát triển Việt Nam chi nhánh Đồng Nai”, Tạp chí khoa học Lạc Hồng;
4. Nguyễn Đình Thọ (2011), Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, Nhà xuất bản Lao động - Xã hội, TP. Hồ Chí Minh;
5. Davis, F. D. 1989, “Perceived Usefulness Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology”, Mis Quarterly, Vol. 13, pp. 319- 340;
6. Shanmugam Arunagiri, Savarimuthu Michael Thaz, Wen Teoh Chai. 2014, “Factors Affecting Malaysian Behavioral Intention to Use Mobile Banking with Mediating Effects of Attitude”, Academic Research International, Vol. 5 No. 2, pp. 236-253.