Số 238 | Tháng 01/2026
Các nhân tố thúc đẩy ý định sử dụng các dịch vụ công nghệ tài chính tại các ngân hàng thương mại Việt Nam
Nguyễn Lưu Tuyền, Lê Hoàng Anh
Tóm tắt:
Mục tiêu nghiên cứu: Nghiên cứu này nhằm xác định và đo lường các nhân tố thúc đẩy ý định sử dụng (YĐSD) dịch vụ công nghệ tài chính (Fintech) trong bối cảnh đặc thù của hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam. Từ đó, nghiên cứu đề xuất những hàm ý quản trị nhằm thúc đẩy YĐSD dịch vụ Fintech tại các NHTM Việt Nam.
Thiết kế nghiên cứu/phương pháp/tiếp cận: Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá Bayesian (BEFA) kết hợp với hồi quy Bayes để khắc phục các hạn chế của kỹ thuật EFA truyền thống. Dữ liệu được thu thập từ 367 nhân viên đang làm việc tại các NHTM trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh (TP. HCM) thông qua bảng khảo sát với thang đo Likert 5 mức độ.
Kết quả nghiên cứu: Kết quả nghiên cứu cho thấy năm nhân tố có tác động cùng chiều đến YĐSD dịch vụ Fintech theo thứ tự giảm dần: An toàn và bảo mật (SEC, β = 0,477), nhận thức tính dễ sử dụng (PEOU, β = 0,214), nhận thức sự hữu ích (PU, β = 0,174), ảnh hưởng xã hội (SI, β = 0,144) và tính đổi mới cá nhân (PI, β = 0,085). Riêng nhân tố điều kiện thuận lợi (FC) không có tác động do hiệu ứng "bão hòa" khi hạ tầng công nghệ tại các ngân hàng đã đạt mức đầy đủ.
Giá trị đóng góp mới: Nghiên cứu cung cấp bằng chứng thực nghiệm về các nhân tố thúc đẩy YĐSD dịch vụ Fintech trong bối cảnh đặc thù của ngành ngân hàng Việt Nam, một thị trường mới nổi với tốc độ tăng trưởng Fintech cao.
Tài liệu tham khảo:
- Agarwal & Prasad (1998). A Conceptual and Operational Definition of Personal Innovativeness in the Domain of Information Technology. Information System Research, Vol. 9, No.2. https://doi.org/10.1287/isre.9.2.204
- Ajzen (1975). Belief, attitude, intention, and behavior: An introduction to theory and research. Addison-Wesley. https://www.researchgate.net/publication/233897090.
- Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179–211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T.
- Almashhadani, I. S., Abuhashesh, M., Bany Mohammad, A., Masa'deh, R., & Al-Khasawneh, M. (2023). Exploring the determinants of FinTech adoption and intention to use in Jordan: The impact of COVID-19. Cogent Social Sciences, 9(2), 2256536. https://doi.org/10.1080/23311886.2023.2256536.
- Alnemer, H. A. (2022). Determinants of digital banking adoption in the Kingdom of Saudi Arabia: A technology acceptance model approach. Digital Business, 2(2), 100037. https://doi.org/10.1016/j.digbus.2022.100037.
- Baganzi & Lau (2017). Examining Trust and Risk in Mobile Money Acceptance in Uganda. Monetary and economics. Doi:10.3390/su9122233.
- Bashir, I., & Madhavaiah, C. (2015). Consumer attitude and behavioural intention towards internet banking adoption in India. Journal of Indian Business Research, 7(1), 67-102. https://doi.org/10.1108/jibr-02-2014-0013.
- Carlin, B.P., & Louis, T.A. (2000). Bayes and Empirical Bayes Methods for Data Analysis (2nd ed.). Chapman & Hall/CRC.
- Chen, M. H., & Ibrahim, J. G. (2000). Power prior distributions for regression models. Statistical Science, 15(1), 46-60. https://doi.org/10.1214/ss/1009212673.
- Conti Gabriella, Sylvia Frühwirth-Schnatter, James J. Heckman, Rémi Piatek (2014). Bayesian exploratory factor analysis. Journal of Econometrics,Vol183 (1), 31-57, https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2014.06.008.
- Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340. https://doi.org/10.2307/249008.
- Đàm Văn Huệ, & Bùi Thị Thùy Dương. (2017). Nghiên cứu ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của khách hàng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam. Tại Chí Kinh Tế & Phát Triển, 242, 69-79.
- Đào Mỹ Hằng & ctg (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. Tạp chí khoa học và đào tạo ngân hàng, 194, 11-19.
- Fishbein, M., & Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, intention and behavior: An introduction to theory and research. Addison-Wesley.
- Fortune Business Insights. (2024). FinTech Market Size, Share & Industry Analysis, By Deployment Type, By Application, By End-user, And Regional Forecast, 2025-2032. https://www.fortunebusinessinsights.com/fintech-market-108641.
- Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A., & Rubin, D. B. (2013). Bayesian Data Analysis (3rd ed.). Chapman & Hall/CRC.
- Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2019). When to use and how to report the results of PLS-SEM. European Business Review, 31(1), 2-24. https://doi.org/10.1108/EBR-11-2018-0203.
- Hu, Z., Ding, S., Li, S., Chen, L., & Yang, S. (2019). Adoption intention of fintech services for bank users: An empirical examination with an extended technology acceptance model. Symmetry, 11(3), 340. https://doi.org/10.3390/sym11030340.
- IMARC Group. (2025). Vietnam Fintech Market Size, Share, Trends and Forecast by Type and Region, 2026-2034. https://www.imarcgroup.com/vietnam-fintech-market.
- Ledermann (1937). Papers of Professor Walter Ledermann, Coll-1064. University of Edinburgh Library Heritage Collections. http://127.0.0.1:8081/repositories/2/archival_objects/1188 Accessed January 26, 2026.
- Mahmud, K., Joarder, M. M. A., & Muheymin-Us-Sakib, K. (2022). Adoption factors of FinTech: evidence from an emerging economy country-wide representative sample. International Journal of Financial Studies, 11(1), 9.
- Mordor Intelligence. (2025). Fintech Market Size & Share Analysis - Growth Trends & Forecasts (2025-2030). https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/vietnam-fintech-market.
- Nguyễn Hoàng Minh, Hứa Lê Bảo Thiên, Lê Thúy Vi (2020). Perceiving benefit – risk and Fintech users’ continuance intention in Ho Chi Minh City. Science & Technology Development Journal - Economics - Law and Management 4(4). DOI:10.32508/stdjelm.v4i4.605
- Nunnally, J.C. and Bernstein, I.H. (1994) The Assessment of Reliability. Psychometric Theory, 3, 248-292. New York: McGraw-Hill.
- Pham, P. T., Tran, B. T., Huynh, T. H., Popesko, B., & Hoang, D. S. (2021). Impact of fintech’s development on bank performance: An empirical study from vietnam. International Journal of Business, 26(1), 1–22. https://search.informit.org/doi/10.3316/informit.T2024032600001391712180309
- Phuong, N. T. H., Thuy, N. D., Giang, T. L., Han, B. T. N., Hieu, T. H., & Long, N. T. (2022). Determinants of intention to use Fintech payment services: Evidence from Vietnam generation Z. International Journal of Business, Economics and Law, 26(1), 354-366.
- Tabachnick & Fidell (2019). Using Multivariate Statistics. Pearson 7 edition. https://lccn.loc.gov/2017040173.
- Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425-478. https://doi.org/10.2307/30036540.
- Zhou, T. (2012). Examining Mobile Banking User Adoption from the Perspectives of Trust and Flow Experience. Information Technology & Management, 13, 27-37. https://doi.org/10.1007/s10799-011-0111-8
Factors Driving the Intention to Use Financial Technology Services at Commercial Banks in Vietnam
Abstract:
Purpose: This study aims to identify and measure the factors driving the intention to use financial technology (Fintech) services in the specific context of the Vietnamese commercial banking system. Based on the findings, the study proposes managerial implications to promote the intention to use Fintech services at commercial banks in Vietnam.
Design/methodology/approach: The study employs Bayesian Exploratory Factor Analysis (BEFA) combined with Bayesian regression to overcome the limitations of traditional EFA methods. Data were collected from 367 employees working at commercial banks in Ho Chi Minh City through a questionnaire using a 5-point Likert scale.
Findings: The results reveal that five factors have positive effects on the intention to use Fintech services in descending order: security (SEC, β = 0,477), perceived ease of use (PEOU, β = 0,214), perceived usefulness (PU, β = 0,174), social influence (SI, β = 0,144), and personal innovativeness (PI, β = 0,085). Notably, Facilitating Conditions (FC) exhibited no effect due to a "saturation effect", as technological infrastructure at commercial banks has already reached an adequate level.
Originality/value: The study provides empirical evidence on the factors driving the intention to use Fintech services in the specific context of the Vietnamese banking industry, an emerging market with high Fintech growth rates.