Xem mẫu
- HOẠT ĐỘNG KINH DOANH CỦA CÁC NGÂN HÀNG TRÊN NỀN
TẢNG CÔNG NGHỆ SỐ TẠI MỘT SỐ QUỐC GIA ĐÔNG NAM Á
TS Lê Thị Thúy Hằng*
TÓM TẮT
Tiềm năng phát triển của Ngân hàng số tương đối lớn, xuất phát từ nhu cầu thị trường,
định hướng phát triển của ngành Ngân hàng và hội nhập tài chính. Ngân hàng số có tốc độ
tăng trưởng rất nhanh và kỳ vọng sẽ thay thế dần mô hình ngân hàng truyền thống. Bài viết
này nghiên cứu hoạt động của ngân hàng trên nền tảng công nghệ số từ năm 2010 đến năm
2020 của 5 nước Đông Nam Á: Indonesia, Malaysia, Myanmar, Thái Lan và Việt Nam. Sử
dụng mô hình POOL, FEM, REM, FGLS để xem xét tác động của giao dịch ngân hàng thực
hiện bằng hình thức công nghệ số đến doanh thu tiền gửi và cho vay của ngân hàng. Kết
quả cho thấy các sản phẩm và dịch vụ linh hoạt của ngân hàng số mang lại nhiều lợi ích,
với mức độ tương tác cao, không chỉ hỗ trợ mối quan hệ giữa khách hàng và ngân hàng,
mà còn nâng cao doanh thu hoạt động của ngân hàng.
Từ khóa: Hoạt động kinh doanh ngân hàng, công nghệ số, Đông Nam Á.
1. GIỚI THIỆU
Cuộc cách mạng về ngân hàng, công nghệ sử dụng nhiều hơn và các quy định quản
lý mở hơn sẽ làm giảm các rào cản gia nhập thị trường, có thêm nhiều chủ thể tham gia. Sự
xuất hiện các nguồn dữ liệu khổng lồ và được tích hợp xử lý thu thập tự động, phân tích bởi
công nghệ số sẽ tạo ra bước ngoặt về phát triển doanh thu trên quy mô lớn. Một số ngân
hàng đã nhìn thấy cơ hội để tạo ra sản phẩm mới, sản phẩm ngân hàng kỹ thuật số hay còn
gọi là ngân hàng ảo. Ngân hàng kỹ thuật số cung cấp dịch vụ cho người dùng truy cập dữ
liệu tài chính thông qua di động, thẻ tín dụng để mua sắm trực tuyến, quản lý tài khoản từ
xa, chuyển tiền sang ngân hàng khác, sử dụng các giao dịch ngân hàng mà không cần phải
trực tiếp đến ngân hàng dễ dàng. Ngược lại, khách hàng có thể gặp bất lợi đặc biệt là vấn đề
an toàn giao dịch, bảo mật thông tin, nạp tiền vào tài khoản, giao dịch phụ thuộc vào điện
thoại thông minh và đường truyền internet.
Ngân hàng số là mô hình hoạt động của ngân hàng mà trong đó, các hoạt động chủ
yếu dựa vào các nền tảng và dữ liệu điện tử và công nghệ số, là giá trị cốt lõi của hoạt động
ngân hàng (Berndt và cộng sự, 2010). Ngân hàng số là ngân hàng ứng dụng nền tảng công
nghệ mới nhất đối với tất cả các chức năng và dịch vụ của ngân hàng, và ở mọi cấp độ trong
Khoa TC-NH, Trường Đại học Tài chính – Marketing.
*
134 -
- hoạt động của ngân hàng. Như vậy, ngân hàng số được hiểu là một mô hình hoạt động của
ngân hàng dựa trên nền tảng công nghệ số. Cụ thể hơn, là cách thức và quá trình hoạt động
của một tổ chức, dựa hoàn toàn trên nền tảng công nghệ tiên tiến, để thực hiện các chức
năng của một ngân hàng. Ngân hàng tích hợp số hóa đối với toàn bộ các lĩnh vực dịch vụ
ngân hàng, ứng dụng số hóa trong hoạt động kinh doanh của tổ chức tài chính và các hoạt
động tương tác với khách hàng.
Ngân hàng số đã trở thành một phần không thể thiếu trong nền kinh tế, đặc biệt là các
quốc gia đang phát triển. Và nó là một công cụ hữu hiệu, khả thi nhất để gia tăng giá trị, lợi
ích cho khách hàng và ngân hàng. Các ngân hàng chú trọng nâng cao dịch vụ khách hàng
và trải nghiệm người dùng, dựa trên nền tảng số hóa sự tương tác, kỳ vọng và trải nghiệm
của khách hàng trên cơ sở dữ liệu.
Xuất phát từ nghiên cứu và tình hình thực tế đã cho thấy vai trò then chốt của ngân
hàng số đối với sự phát triển của ngành ngân hàng gần đây đã được ghi nhận, đặc biệt là ở
các nước đang phát triển ở Đông Nam Á. Mục tiêu của nghiên cứu là kiểm định tác động
của các giao dịch công nghệ số đối với kết quả hoạt động kinh doanh ngân hàng. Trong
phần tiếp theo, nghiên cứu trình bày các thông tin cơ bản để thúc đẩy nghiên cứu. Phần 3
nêu ra cách tiếp cận thực nghiệm của mô hình nghiên cứu. Cụ thể, nghiên cứu sử dụng mô
hình POOL, FEM, REM, FGLS . Sau đó, các kết quả ước tính được trình bày và thảo luận
trong Phần 4. Cuối cùng, Phần 5 đưa ra một số kết luận.
2. CÁC NGHIÊN CỨU VỀ CHUYỂN ĐỔI CÔNG NGHỆ SỐ TRONG HOẠT
ĐỘNG KINH DOANH CỦA HỆ THỐNG NGÂN HÀNG
Tính tương tác trong phương tiện kỹ thuật số cung cấp cho khách hàng các lựa chọn
tốt hơn để tìm kiếm thông tin, chủ động thực hiện giao dịch và nhận trợ giúp khi cần. Công
nghệ số cũng cung cấp những cách tiếp cận mới của khách hàng đối với các sản phẩm và
dịch vụ của ngân hàng trên các ứng dụng mạng (Zandhessami và Geramayeh, 2014). Theo
Aldás và cộng sự (2009), dịch vụ kỹ thuật số có tiềm năng cung cấp cho khách hàng sự lựa
chọn, truy cập, kiểm soát và thuận tiện giao dịch hơn so với các kênh dịch vụ truyền thống.
Điều này nâng cao sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng đối với các sản phẩm
dịch vụ ngân hàng, hỗ trợ cho hoạt động kinh doanh và phục vụ khách hàng của ngân hàng.
Tầm quan trọng của tính tương tác sẽ tăng lên trong môi trường kinh doanh dựa trên
nền tảng công nghệ số. Thông qua thiết bị di động, các ngân hàng kinh doanh có thể tiếp
cận khách hàng ở bất kỳ đâu vào bất kỳ thời điểm nào. Tiến bộ công nghệ trong hoạt động
kinh doanh làm cho việc cung cấp dịch vụ theo yêu cầu trở nên khả thi (Sharif và Raza,
2017). Lee và cộng sự (2005) quan sát thấy rằng khả năng làm hài lòng khách hàng được
tập trung chủ yếu vào tốc độ và thời gian phản hồi. Nó liên quan đến mức độ nhanh chóng
- 135
- của ngân hàng đối với yêu cầu hoặc câu hỏi của người tiêu dùng. Từ đó, gia tăng độ tin
cậy và quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng của khách hàng. Tương tự, nghiên cứu của
Pavlou (2003) đề xuất rằng các cộng đồng trực tuyến rất hữu ích để xây dựng lòng tin và có
tác động tích cực đến lòng tin của khách hàng đối với công nghệ số của ngân hàng. Pavlou
(2003) đã xem sự tin tưởng vào tổ chức có liên quan tích cực đến các quyết định của khách
hàng đồng ý sử dụng các sản phẩm dịch vụ công nghệ số ngân hàng.
Công nghệ hỗ trợ chăm sóc khách hàng trong các ngân hàng bằng cách tích hợp
máy tính và điện thoại đã hỗ trợ hoạt động của trung tâm cuộc gọi, cải thiện trí tuệ kinh
doanh, hỗ trợ hàng loạt giao tiếp, giao dịch qua mạng và khách hàng tự phục vụ (Netbanker
(2012). Ngoài ra, công nghệ số còn giúp dễ dàng tiếp cận thông tin khách hàng, tăng chất
lượng và hiệu quả giao tiếp với khách hàng, tăng tính nhất quán của dịch vụ, nâng cao mối
quan hệ với khách hàng, nâng cao tỷ lệ giữ chân khách hàng và tăng doanh thu khách hàng
(Krasnikov và Jayachandran, 2009).
Rootman và Bosch (2008) đồng ý rằng, sự ra đời của các công nghệ tiên tiến trong
lĩnh vực ngân hàng đã cải thiện chất lượng dịch vụ của các ngân hàng, ngân hàng đã cải
thiện mối quan hệ với khách hàng và thỏa mãn nhu cầu của khách hàng theo cách tốt hơn.
Công nghệ số mang lại lợi ích cho cả hai bên. Các nhân viên ngân hàng có khả năng truy
cập vào dữ liệu lịch sử của khách hàng và đưa ra quyết định điều chỉnh tốt hơn về các dịch
vụ và sản phẩm mà họ cung cấp. Tác động của tiếp thị kỹ thuật số đối với hoạt động kinh
doanh của ngân hàng, đã cho thấy rằng các kênh kỹ thuật số cho phép giao tiếp và liên hệ
thường xuyên hơn với chi phí thấp hơn các kênh truyền thống. Mangin (2014) cho rằng
các dịch vụ trực tuyến mang lại cho khách hàng sự lựa chọn, truy cập, kiểm soát tốt hơn
và thuận tiện hơn so với các kênh truyền thống. Điều này tạo nên sự hài lòng và lòng trung
thành. Các kênh kỹ thuật số có tác động tích cực đến hoạt động kinh doanh của ngân hàng.
Như vậy, kỹ thuật số có thể được sử dụng để tạo ra những tác động tích cực cho sự
tin tưởng và mối quan hệ giữa khách hàng và ngân hàng trong dài hạn bằng cách kết hợp
tất cả các khía cạnh của sản phẩm, dịch vụ, thương hiệu và truyền thông. Các yếu tố tương
tác trên nền tảng kỹ thuật số cho phép khách hàng tự theo dõi, tự quản lý và thực hiện các
giao dịch liên quan tài khoản của họ. Với số lượng các kênh tiếp thị và dịch vụ khách hàng
điện tử ngày càng tăng, dường như các ngân hàng đang cố gắng thực hiện các chiến dịch
tiếp thị trực tuyến để nâng cao thị phần khách hàng và doanh thu hoạt động.
3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU
Mô hình hồi quy POOL, FEM, REM
Mô hình hồi quy dữ liệu bảng:
Total DEPLOANit = β0 + β1No moinit + β2Val moinit + εit
136 -
- Trong đó:
Total DEPLOANit: biến phụ thuộc của mô hình, cho biết tổng doanh số tiền gửi và
tiền cho vay của các ngân hàng quốc gia i năm thứ t,
No moinit: biến độc lập của mô hình, cho biết tổng số tài khoản thực hiện giao dịch
bằng hình thức công nghệ số thông qua ngân hàng của quốc gia i năm thứ t,
Val moinit: biến độc lập của mô hình, cho biết tổng giá trị thực hiện giao dịch bằng
hình thức công nghệ số thông qua ngân hàng của quốc gia i năm thứ t,
β0, β1, β2, là các hệ số chặn của mô hình,
εit: sai số của mô hình, εit thoả các giả thiết của OLS,
i: quốc gia, i (Indonesia, Malaysia, Myanmar, Thái Lan, Việt Nam),
t: năm, t (2010, 2020).
Mô tả biến của mô hình
Đối tượng nghiên cứu của đề tài là tập trung nghiên cứu tác động của công nghệ số
ngân hàng đối với hoạt động kinh doanh của ngân hàng. Nghiên cứu có 3 biến số, cụ thể
là Total DEPLOANit, No moinit và Val moinit. Nghiên cứu kiểm định mức độ công nghệ số
ngân hàng tăng lên thể hiện thông qua: tổng số tài khoản và giá trị thực hiện giao dịch bằng
hình thức công nghệ số thông qua ngân hàng của quốc gia sẽ có tác động đến việc gia tăng
doanh số tiền gửi và tiền cho vay của các ngân hàng các quốc gia.
Dữ liệu nghiên cứu
Phạm vi nghiên cứu là tác động của dịch vụ công nghệ số ngân hàng đối với hoạt động
kinh doanh ngân hàng của 5 quốc gia Đông Nam Á, dữ liệu được lấy giai đoạn từ năm
2010 đến năm 2020. Dữ liệu được lấy từ Tổ chức tiền tệ Thế giới (IMF). Các biến tổng số
tài khoản thực hiện giao dịch bằng hình thức công nghệ số thông qua ngân hàng của quốc
gia (No moin), tổng giá trị thực hiện giao dịch bằng hình thức công nghệ số thông qua ngân
hàng của quốc gia sẽ có tác động đến hoạt động của các ngân hàng của các quốc gia (Val
moin) và doanh số tiền gửi và tiền cho vay của các ngân hàng quốc gia (Total DEPLOAN)
đều là biến xu hướng không có phân phối chuẩn, mức lệch phải rất cao. Nghiên cứu chuyển
các biến số này sang dạng logarit cơ số tự nhiên để biến số có phân phối gần với phân phối
chuẩn, đáp ứng điều kiện dữ liệu đầu vào của mô hình.
4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.1. Lựa chọn mô hình hồi quy tốt nhất
Thiết lập ma trận hệ số tương quan thể hiện mức độ tương tác của các biến độc lập
với nhau. Dựa vào bảng phân tích tương quan cho thấy các biến độc lập đều có thể đưa vào
mô hình và đảm bảo mô hình không bị đa cộng tuyến.
- 137
- Bảng 4.1. Ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập
Chỉ tiêu Nomoin Valmoin
Nomoin 1,0000
Valmoin 0,2760 1,0000
Nguồn: Kết quả hồi quy Stata14
Tiến hành hồi quy ước lượng OLS trên dữ liệu gồm nhiều đối tượng. Mô hình hồi quy
gộp (POOL) được sử dụng:
Bảng 4.2. Kết quả hồi quy gộp POOL
F(2, 52) = 1548.79 Prob > F = 0,0000
R-squared = 0,9835 Adj R-squared = 0,9829
TotalDEPLOAN Coef. Std. Err. t P > |t| [95% Conf. Interval]
Nomoin ,3258751 ,0275021 11,85 0,000 ,3810621
Valmoin ,9845689 ,0177279 55,54 0,000 ,9489952
_cons 6,815498 ,5590561 12,19 0,000 5,69367
Nguồn: Kết quả hồi quy Stata14
Hệ số P = 0,0000, mô hình POOL có ý nghĩa thống kê. Dựa vào mô hình cho thấy
tổng số tài khoản thực hiện giao dịch bằng hình thức công nghệ số thông qua ngân hàng
của quốc gia (No moin), tổng giá trị thực hiện giao dịch bằng hình thức công nghệ số thông
qua ngân hàng của quốc gia (Val moin) sẽ có tác động đến hoạt động của các ngân hàng
của các quốc gia thông qua tác động doanh số tiền gửi và tiền cho vay của các ngân hàng
quốc gia (Total DEPLOAN).
Tiến hành hồi quy với chênh lệch hệ số chặn giữa hàm hồi quy của các đối tượng là
xác định. Mô hình tác động cố định FEM được sử dụng:
Bảng 4.3. Kết quả hồi quy cố định FEM
F(2,48) = 70,46 Prob > F = 0,0000
TotalDEPLOAN Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
Nomoin ,0685112 ,0562918 1,22 0,230 ,0446711 ,1816934
Valmoin ,4049716 ,0640229 6,33 0,000 ,2762449 ,5336983
_cons 9,888935 ,762886 12,96 0,000 8,35505 11,42282
F test that all u_i=0: F(4, 48) = 22,17 Prob > F = 0,0000
Nguồn: Kết quả hồi quy Stata14
138 -
- Hệ số P = 0,0000, mô hình FEM có ý nghĩa thống kê. Dựa vào mô hình cho tổng số
giá trị thực hiện giao dịch bằng hình thức công nghệ số thông qua ngân hàng của quốc gia
(No moin) sẽ có tác động đến hoạt động của các ngân hàng của các quốc gia thông qua tác
động doanh số tiền gửi và tiền cho vay của các ngân hàng quốc gia (Total DEPLOAN).
Tiến hành hồi quy với chênh lệch hệ số chặn giữa hàm hồi quy của các đối tượng là
ngẫu nhiên. Mô hình tác động ngẫu nhiên REM được sử dụng:
Bảng 4.4. Kết quả hồi quy ngẫu nhiên REM
Wald chi2(3) = 1568,29 Prob > F = 0,0000
TotalDEPLOAN Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
Nomoin ,3187998 ,035569 8,96 0,000 ,3885138 ,2490858
Valmoin ,967101 ,0245648 39,37 0,000 ,9189548 1,015247
_cons 7,003634 ,7099593 9,86 0,000 5,612139 8,395128
Nguồn: Kết quả hồi quy Stata14
Hệ số P = 0,0000, mô hình REM có ý nghĩa thống kê. Dựa vào mô hình cho thấy tổng
số tài khoản thực hiện giao dịch bằng hình thức công nghệ số thông qua ngân hàng của
quốc gia (No moin), tổng giá trị thực hiện giao dịch bằng hình thức công nghệ số thông
qua ngân hàng của quốc gia (Val moin) sẽ có tác động đến hoạt động của các ngân hàng
của các quốc gia thông qua tác động doanh số tiền gửi và tiền cho vay của các ngân hàng
quốc gia (Total DEPLOAN).
Từ kết quả của các mô hình nghiên cứu, tác giả sẽ thực hiện các kiểm định như F (để
lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM), kiểm định Hausman (để lựa chọn giữa REM và FEM)
và cuối cùng lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp.
Tác giả sử dụng kiểm định F-test để lựa chọn mô hình giữa Pooled OLS và FEM, với
giả thiết:
H0: Chọn mô hình OLS là phù hợp với dữ liệu mẫu hơn FEM,
H1: Chọn mô hình FEM là phù hợp với dữ liệu mẫu hơn OLS.
Bảng 4.5. Kiểm định lựa chọn mô hình giữa Pooled OLS và FEM
Giá trị thống kê F P-value
22,17 0,0000
Nguồn: Kết quả hồi quy Stata14
Qua kiểm định F: P= 0,0000, a = 0,05
- 139
- Do P= 0,000 < 0,05, bác bỏ H0. Do đó, chọn mô hình FEM là phù hợp.
Thực hiện kiểm định Hausman, để lựa chọn mô hình giữa FEM và REM, với giả thiết:
H0: Chọn mô hình REM là phù hợp với dữ liệu mẫu hơn FEM,
H1: Chọn mô hình FEM là phù hợp với dữ liệu mẫu hơn REM.
Bảng 4.6. Kiểm định lựa chọn mô hình giữa FEM và REM
Chi bình phương P
101,37 0,0000
Nguồn: Kết quả hồi quy Stata14
Từ kết quả kiểm định, giá trị P = 0,0000 > 0,05, nên bác bỏ H0, quyết định sử dụng mô
hình với hiệu ứng tác động cố định FEM. Vậy hồi quy với mô hình tác động cố định FEM
sẽ mang lại kết quả tốt nhất.
4.2. Các kiểm định mô hình hồi quy
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình tương quan tuyến tính
với nhau. Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết không bị hiện tượng đa cộng tuyến
bằng cách dùng chỉ tiêu VIF.
Bảng 4.7. Kiểm định đa cộng tuyến
Chỉ tiêu VIF 1/VIF
Valmoin 1,08 0,923800
Mean VIF 1,08 0,923800
Nguồn: Kết quả hồi quy Stata14
Tất cả các hệ số tương quan đều có giá trị nhỏ hơn 2 thể hiện rằng không tồn tại hiện
tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Điều đó cho thấy các biến độc lập có thể được
sử dụng để ước lượng mô hình.
Kiểm định hiện tượng phương sai của sai số thay đổi
Phương sai của sai số thay đổi sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp
OLS vững nhưng không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi quy không còn đáng tin cậy.
Tiến hành kiểm định giả thuyết phương sai của sai số không đổi bằng kiểm định Breusch –
Pagan Lagrangian, với giả thuyết H0: Không có hiện tượng phương sai thay đổi.
140 -
- Bảng 4.8. Kiểm định phương sai của sai số thay đổi
Chỉ tiêu Chi bình phương P
Kết quả 2935,96 0,0000
Nguồn: Kết quả hồi quy Stata14
Với mức ý nghĩa alpha = 5%, kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian cho kết quả là:
P= 0,0000. Vậy, P < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0: Không có hiện tượng phương sai thay
đổi. Như vậy, mô hình đã xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Hiện tượng tự tương quan là giữa các sai số có mối quan hệ tương quan với nhau
sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp OLS vững nhưng không hiệu quả,
các kiểm định hệ số hồi qui không còn đáng tin cậy. Nghiên cứu tiến hành kiểm định hiện
tượng tự tương quan trên dữ liệu bảng với giả thiết H0: không có sự tự tương quan.
Bảng 4.9. Kiểm định tự tương quan
Chỉ tiêu F P
Kết quả 1054,766 0,0000
Nguồn: Kết quả hồi quy Stata14
Với mức ý nghĩa alpha = 1%, kiểm định cho kết quả là: P = 0,0000. Vậy, P < 1% nên
bác bỏ giả thuyết H0. Như vậy, mô hình đã xảy ra hiện tượng tự tương quan.
Sau khi kiểm định nếu mô hình bị vi phạm các giả thiết như hiện tượng tự tương quan,
hiện tượng phương sai sai số thay đổi thì các phương pháp này đều không tối ưu mà phải
dùng phương pháp khác tốt hơn đó là phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi
– FGLS để khắc phục hiện tượng trên nhằm đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả.
Bảng 4.10. Kết quả hồi quy bằng phương pháp bình phương bé nhất – FGLS
chi2(3) = 3623,75 Prob > F = 0,0000
TotalDEPLOAN Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
Nomoin ,3010643 ,0203393 14,80 0,000 ,3409286 ,2612
Valmoin ,9824257 ,0163242 60,18 0,000 ,9504309 1,014421
_cons 6,320816 ,4520091 13,98 0,000 5,434894 7,206737
Nguồn: Kết quả hồi quy Stata14
- 141
- Với mức ý nghĩa alpha = 1%, kết quả là: P = 0,0000. Vậy, P < 1% nên bác bỏ giả thuyết
H0. Như vậy, mô hình khắc phục được hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi.
4.3. Kết quả mô hình hồi quy
Bảng 4.11. Kết quả tổng hợp các mô hình hồi quy POOL – FEM – REM – FGLS
Mô hình POOLed OLS FEM REM FGLS
Chỉ tiêu TotalDEPLOAN TotalDEPLOAN TotalDEPLOAN TotalDEPLOAN
Nomoin 0,326*** 0,0685 0,319*** 0,301***
[11,85] [1,22] [8,96] [14,80]
Valmoin 0,985*** 0,405*** 0,967*** 0,982***
[55,54] [6,33] [39,37] [60,18]
_cons 6,815*** 9,889*** 7,004*** 6,321***
[12,19] [12,96] [9,86] [13,98]
p < 0.1, ** p < 0.05, *** p < 0.01
Nguồn: Kết quả hồi quy Stata14
Từ kết quả thực nghiệm của mô hình nghiên cứu, tác giả sẽ thảo luận và đưa ra nhận
xét về sự tác động của công nghệ số ngân hàng đối với hoạt động kinh doanh các ngân hàng
Đông Nam Á: Indonesia, Malaysia, Myanmar, Thái Nam và Việt Nam. Qua kết quả kiểm
định từng phần ở trên, ta thấy mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Tuy vậy, mô
hình xảy ra hiện tượng tự tương quan giữa các sai số và hiện tượng phương sai sai số thay
đổi, điều này sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp hồi quy thông thường
trên dữ liệu bảng không hiệu quả và các kiểm định không còn đáng tin cậy. Do vậy, tác giả
dùng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi – FGLS để khắc phục hiện tượng
tự tương quan giữa các sai số nhằm đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả.
Nhìn vào kết quả mô hình cho thấy với mức ý nghĩa alpha = 1%, tổng số tài khoản
thực hiện giao dịch bằng hình thức công nghệ số thông qua ngân hàng của quốc gia (No
moin), tổng giá trị thực hiện giao dịch bằng hình thức công nghệ số thông qua ngân hàng
của quốc gia (Val moin) sẽ có tác động đến hoạt động của các ngân hàng của các quốc gia
thông qua tác động doanh số tiền gửi và tiền cho vay của các ngân hàng quốc gia (Total
DEPLOAN) Đông Nam Á: Indonesia, Malaysia, Myanmar, Thái Lan và Việt Nam. Mặt
khác, khi số tài khoản thực hiện giao dịch bằng hình thức công nghệ số thông qua ngân
hàng của quốc gia (No moin) tăng lên 1 đơn vị thì hoạt động kinh doanh của ngân hàng
sẽ tăng doanh số tiền gửi và tiền cho vay của các ngân hàng quốc gia (Total DEPLOAN)
thêm + 0,301 đơn vị. Khi tổng giá trị thực hiện giao dịch bằng hình thức công nghệ số
thông qua ngân hàng của quốc gia (Val moin) tăng lên 1 đơn vị thì hoạt động kinh doanh
của ngân hàng sẽ tăng doanh số tiền gửi và tiền cho vay của các ngân hàng quốc gia (Total
142 -
- DEPLOAN) thêm + 0,982 đơn vị. Mô hình có ý nghĩa thống kê, tổng số lượng và giá trị
các giao dịch thực hiện công nghệ số tác động cùng chiều với hoạt động kinh doanh ngân
hàng, hệ số mô hình dương là phù hợp với các lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm trước
đây. Khi ngân hàng đầu tư ứng dụng công nghệ, gia tăng sự phong phú sản phẩm dịch vụ,
nâng cao chất lượng phục vụ sẽ gia tăng doanh số tiền gửi, cho vay của ngân hàng. Mặt
khác, kết quả nghiên cứu phù hợp với tình hình thực tế. Trong những năm gần đây các ngân
hàng quốc gia Đông Nam Á: Indonesia, Malaysia, Myanmar, Thái Lan và Việt Nam đã cố
gắng thúc đẩy hoạt động công nghệ số. Mặc dù, hoạt động dịch vụ ngân hàng truyền thống
vẫn còn phổ biến, nhưng tỷ trọng các dịch vụ ngân hàng công nghệ số đã có chiều hướng
gia tăng giúp cho hoạt động kinh doanh ngân hàng hiệu quả hơn.
Kết quả nghiên cứu hoàn toàn phù hợp với các nghiên cứu trước đây (Krasnikov và
Jayachandran, 2009; Rootman và Bosch, 2008; Mangin, 2014...). Công nghệ số giúp dễ
dàng tiếp cận thông tin khách hàng, tăng chất lượng phục vụ khách hàng và tăng doanh thu
khách hàng. Sự ra đời của các công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực ngân hàng đã cải thiện mối
quan hệ với khách hàng và thỏa mãn nhu cầu của khách hàng theo cách tốt hơn. Công nghệ
số mang lại lợi ích cho cả hai bên, góp phần gia tăng mức độ công nghệ số của ngân hàng
và gia tăng giao dịch huy động vốn, tín dụng của ngân hàng (Krasnikov và Jayachandran,
2009; Rootman và Bosch, 2008). Ngoài ra, công nghệ số phát triển thì các dịch vụ trực
tuyến mang lại cho khách hàng sự lựa chọn, truy cập, kiểm soát tốt hơn và thuận tiện hơn
so với các kênh truyền thống. Điều này có tác động tích cực đến hoạt động kinh doanh
của ngân hàng (Mangin (2014). Như vậy, công nghệ số ngân hàng giúp nâng cao hiệu quả
hoạt động kinh doanh của các ngân hàng các quốc gia Đông Nam Á: Indonesia, Malaysia,
Myanmar, Thái Lan và Việt Nam.
5. KẾT LUẬN
Nhìn lại quá trình chuyển đổi số thành công của các ngân hàng trong khu vực, chủ
yếu là dựa trên các nền tảng như cơ cấu dân số thay đổi, công nghệ tốt và rẻ hơn, nhu cầu
tối đa hóa hiệu suất sử dụng vốn, hành lang pháp lý mở và linh hoạt. Những yếu tố này thúc
đẩy các ngân hàng chuyển đổi để phục vụ nhu cầu khách hàng ngày càng đa dạng và phức
tạp. Mô hình ngân hàng số hiệu quả đáp ứng 3 tiêu chí cốt lõi là tính đơn giản, tính kết nối
và tính hiệu quả.
Phần lớn các ngân hàng trong khu vực Đông Nam Á hiện tại đều có chiến lược số
hóa, và định hướng phát triển ngân hàng số. Tuy nhiên, mỗi ngân hàng đang có một định
hướng khác nhau về ngân hàng số, tùy thuộc vào đối tượng khách hàng của họ. Có những
ngân hàng đẩy mạnh bán lẻ và phục vụ khách hàng doanh nghiệp nhỏ và vừa chú trọng
phát triển ngân hàng số để đem lại sự tiện lợi và nhiều dịch vụ nhất cho khách hàng. Một
- 143
- số ngân hàng thực hiện công nghệ số trong việc thực hiện cách mạng ngân hàng số với chủ
trương ít chi nhánh, ít phòng giao dịch và đưa vào ứng dụng Chatbot để thay thế một phần
công việc của nhân viên chăm sóc khách hàng.
Bên cạnh đó, để có thể xây dựng và duy trì một đội ngũ nhân sự có kiến thức chuyên
sâu về trí tuệ nhân tạo và mạng dữ liệu khổng lồ cũng là thách thức. Mặt khác, dữ liệu thị
trường tài chính trong khu vực vẫn chưa đủ để có thể ứng dụng dữ liệu công nghệ số. Dữ
liệu hồ sơ khách hàng, lịch sử quan hệ tín dụng tại các ngân hàng hiện nay vẫn còn giới
hạn. Chính điều này dẫn tới khó có cơ sở để xác định đúng khách hàng tốt/xấu theo thông
lệ tiên tiến, hoặc với những sản phẩm dịch vụ mới, ngân hàng cũng sẽ bị thiếu hụt thông tin
của khách hàng để phục vụ cho việc phân loại khẩu vị rủi ro. Để ứng dụng được công nghệ
mới cũng đòi hỏi các ngân hàng phải có nhận thức đầy đủ, nhất quán về mô hình quản trị,
kế hoạch chuyển đổi, nguồn lực và rủi ro khi phải thay đổi mô hình kinh doanh từ truyền
thống sang số hoá.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Aldás-Manzano, J., Lassala-Navarré, C., Ruiz-Mafé, C., & Sanz-Blas, S. (2009). The role of
consumer innovativeness and perceived risk in online banking usage. International Journal
of Bank Marketing, 27(1), 53-75.
Berndt, A. D., Saunders, S. G., & Petzer, D. J. (2010). Readiness for banking technologies in
developing countries. African Business, 14(3), 47-76.
Krasnikov, A., Jayachandran, S., & Kum, V. (2009). The Impact of Customer Relationship
Management Implementation on Cost and Profit Efficiencies: Evidence from the U.S.
Commercial Banking Industry. Journal of Marketing, 73(6), 61-76. doi:10.1509/jmkg.73.6.61
Lee, Min-Suk, Lee, Hun-Ll & Lee, Mi-Young. (2005) An Integrated Architecture for Location-
Based Mobile Commerce Service in Ubiquitous Environment. Journal of Information
Technology Applications and Management, 12(3), 97-109.
Mangin, J.-P.Lévy, Bourgault, N., Calvo-Porral, C., Mesly, O., Telahigue, I., & Trudel, M. (2014).
The moderating role of risk, security and trust applied to the tam model in the offer of
banking financial services in Canada. Journal of Internet Banking and Commerce, 19(2),
2-21.
Netbanker (2012) Mobile Payments in the United States: How Disintermediation May Affect
Delivery of Payment Functions, Financial Inclusion and anti-Money Laundering Issues.
Washington journal of law, tevhnology & arts, 8(3).
Pavlou, P.A. (2003). Consumer Acceptance of Electronic Commerce: Integrating Trust and Risk
with the Technology Acceptance Model. International Journal of Electronic Commerce,
7(3), 101-134
144 -
- Rootman, C., Tait, M., & Bosch., J. (2008). Variables influencing the customer relationship
management of banks. Journal of Financial Services Marketing, 13(1), 52-62
Sharif, A., & Raza, S. A. (2017). The influence of hedonic motivation, self-efficacy, trust and
habit on adoption of internet banking: A case of developing country. International Journal
of Electronic Customer Relationship Management, 11(1), 1-22. https://doi.org/10.1504/
ijecrm.2017.086750
Zandhessami, H., & Geramayeh, P. (2014). Determinants of user acceptance of internet banking:
An empirical study. Management Science Letters, 4(7), 1369-1374.
- 145
nguon tai.lieu . vn
