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

 72 Tạp chí Khoa học Lạc Hồng Số 05 
Journal of Science of Lac Hong University
Vol. 5 (2016), pp. 72-76
Tạp chí Khoa học Lạc Hồng
Số 5 (2016), trang 72-76
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
Factors influencing the e-banking acceptance of customers in Joint Stock 
Commercial Bank for Investment and Development of Vietnam, Dong Nai branch
Khưu Huỳnh Khương Duy1, Nguyễn Cao Quang Nhật2
1khuongduylhu@gmail.com; 2nguyencaoquangnhat@gmail.com
Khoa Tài chính – Kế toán
Trường Đại học Lạc Hồng, Đồng Nai, Việt Nam
Đến tòa soạn: 29/5/2016; Chấp nhận đăng: 11/7/2016
Tóm tắt. Dựa vào cơ sở lý thuyết và thực trạng về dịch vụ ngân hàng điện tử tại Việt Nam, đề tài đã phân tích được các nhân tố
ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ điện tử tại ngân hàng. Từ đó đưa ra những nhận xét, đánh giá về thực trạng hoạt 
động dịch vụ ngân hàng điện tử tại BIDV Đồng Nai. Bên cạnh đó, sử dụng mô hình cấu trúc tuyến tính- SEM, với kết quả là các 
yếu tố hình ảnh ngân hàng, sự hữu ích cảm nhận, hiệu quả mong đợi, cảm nhận hệ thống và khả năng tương thích đều có tác 
động đến chấp nhận sự dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của khách hàng, đề tài cũng nêu ra được một số giải pháp và kiến nghị
nhằm nâng cao chất lượng, hiệu quả, từ đó, phát triển dịch vụ điện tử của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam chi 
nhánh Đồng Nai.
Từ khoá: Phát triển; Chấp nhận; Ngân hàng điện tử; BIDV; Mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM)
Abstract. According to the theoretical basis and the real situation of electronic banking services at the BIDV Dong Nai, this study 
analysis of factors affecting to E-Banking adoption. Then identify some key issues of the situation. By applying SEM model with 
the result showed that these fators: performance expectancy, compatibility, Perceived Usefulnes, Bank Image, Perceived 
system affect to Customer Satisfaction and Customer Satisfaction affect to E-Banking adoption. this study also provides 
suggestion that banking sector can apply to improve the service quality. 
Keywords: Develop; Adoption; E-Banking; BIDV; SEM model
1. GIỚI THIỆU
Ngành Ngân hàng đang chứng kiến những thay đổi bằng 
sự phát triển mạnh mẽ của dịch vụ ngân hàng điện tử. 
BIDV E-Banking ra đời vào tháng 6/2012, do có tuổi đời 
còn khá trẻ vì vậy BIDV đã gặp không ít khó khăn khi triển 
khai các dịch vụ điện tử, do triển khai dịch vụ điện tử tương 
đối muộn so với các ngân hàng khác nên BIDV vẫn còn 
những hạn chế nhất định. Cần tìm ra giải pháp nhằm phát 
triển dịch vụ ngân hàng điện tử tại BIDV trong thời gian 
tới. 
Từ những vấn đề thực tiễn trên về công tác phát triển 
dịch vụ ngân hàng điện tử tại BIDV Đồng Nai tác giả quyết 
định nghiên cứu đề tài : “Phát triển dịch vụ ngân hàng điện 
tử tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam chi 
nhánh Đồng Nai”. Nhằm tìm ra giải pháp nhằm hoàn thiện 
và phát triển ngân hàng điện tử tại BIDV trong giai đoạn tới 
là hết sức cần thiết để BIDV đạt được mục tiêu là ngân 
hàng dẫn đầu Việt Nam. Một số công trình nghiên cứu 
trong và ngoài nước liên quan: 
Hans H. Bauer, Maik Hammerschmidt and Tomas Falk 
(2005), tác giả xây dựng mô hình đánh giá chất lượng dịch 
vụ ngân hàng. Kết quả đã xây dựng được mô hình đánh giá
chất lượng dịch vụ dựa trên 6 yếu tố : sự an toàn và tin cậy, 
chất lượng dịch vụ cơ bản, chất lượng dịch vụ cross-buying, 
giá trị gia tăng, hỗ trợ giao dịch và sự phản hồi. Mô hình 
này được nhiều nhà quản lí sử dụng để làm cơ sở để đánh 
gia chất lượng dịch vụ vì tính bao quát hầu hết các khía 
cạnh của ngân hàng điện tử. 
JAU-Shyong Wang và Thien Son Pho (9/2009), tác giả
đã dựa trên thực trạng phát triển dịch vụ ngân hàng điện tử
tại Việt Nam để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết 
định sử dụng dịch vụ của khách hàng. Nhóm tác giả đưa ra 
6 nhân tố về thông tin chất lượng hệ thống, chất lượng 
thông tin, và chất lượng dịch vụ có thể ảnh hưởng đến ý 
định khách hàng sử dụng ngân hàng trực tuyến cho thấy 
tính khả dụng của mô hình là khá chính xác và đáng tin cậy. 
Nguyễn Duy Thanh, Cao Hào Thi (2011), đã đề xuất mô 
hình chấp nhận và sử dụng ngân hàng điện tử ở Việt Nam 
E-BAM (E-Banking Adoption Model) để nghiên cứu các 
yếu tố tác động đến sự chấp nhận sử dụng ngân hàng điện 
tử với kết quả là các yếu tố hiệu quả mong đợi, khả năng 
tương thích, dễ dàng sử dụng, kiểm soát hành vi, rủi ro 
trong giao dịch, hình ảnh ngân hàng và yếu tố pháp luật đều 
có tác động đến sự chấp nhận E-Banking. 
2. NỘI DUNG
2.1 Phương pháp nghiên cứu
Dữ liệu thứ cấp: Thu thập các dữ liệu liên quan đến đề tài 
nghiên cứu từ các báo cáo nghiên cứu khoa học, luận văn 
tốt nghiệp, báo mạngBáo cáo nội bộ và tài liệu liên quan 
đến Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam chi 
nhánh Đồng Nai, các thông tin từ website của BIDV.
Đối tượng nghiên cứu : Giải pháp phát triển dịch vụ ngân 
hàng điện tử tại BIDV Đồng Nai.
Đối tượng khảo sát : Khách hàng đã và đang sử dụng 
dịch vụ ngân hàng điện tử tại BIDV Đồng Nai. 
Thời gian khảo sát: từ 20/02/2016 đến 20/03/2016. Phạm 
vi không gian: BIDV Đồng Nai. Phạm vi thời gian : Đề tài 
nghiên cứu trong phạm vi 3 năm 2013, 2014, 2015.
Khưu Huỳnh Khương Duy, Nguyễn Cao Quang Nhật 
 73 Tạp chí Khoa học Lạc Hồng Số 05 
2.2 Thiết lập mô hình nghiên cứu
Từ các điều kiện thực tế tại VN về ngân hàng điện
tử, đồng thời dựa vào cơ sở lý thuyết của các mô hình 
TRA (Fishbein và Ajzen, 1975; 1980), TPB (Ajzen, 
1985; 1991; 2002),TAM (Davis và cộng sự, 1989 ; 
1993), TAM 2 (Venkatesh và Davis, 2000), IDT 
(Rogers, 1995), UTAUT (Venkatesh và cộng sự, 2003)
và các nghiên cứu liên quan, tác giả đề xuất lại mô
hình chấp nhận và sử dụng ngân hàng điện tử ở Việt 
Nam E-BAM (E-Banking Adoption Model). Mô hình E-
BAM (E-Banking Adoption Model) chỉ ra rằng các yếu
tố độc lập có tác động đến sự chấp nhận E-Banking và
sự chấp nhận E-Banking có tác động đến việc sử dụng
E-Banking,
Sự hữu ích cảm nhận (SHI) là việc khách hàng nghĩ
rằng sử dụng hệ thống E-Banking sẽ không cần phải nỗ
lực nhiều (với 5 biến quan sát)
Cảm nhận hệ thống (CN) là cảm nhận của khách hàng
về hệ thống E-Banking (với 4 biến quan sát)
Khả năng tương thích (TT) là quá trình thay đổi của
công nghệ E-Banking mới được phổ biến rộng rãi trong
đời sống và trong công việc (với 4 biến quan sát)
Hiệu quả mong đợi (HQ) là mức độ mà khách hàng
tin rằng hệ thống E-Banking sẽ giúp đạt hiệu quả cao
hơn trong các công việc liên quan tới ngân hàng (với 3
biến quan sát)
Hình ảnh ngân hàng (HA) là những hình ảnh đặc trưng
của ngân hàng có tác động đến sự chấp nhận E-Banking
của khách hàng (với 4 biến quan sát)
Rủi ro trong giao dịch (RR) là những rủi ro mà khách
hàng có thể cảm nhận được khi sử dụng hệ thống E-
Banking (với 3 biến quan sát)
Chấp nhận sử dụng E-Banking (EBA) là sự chấp nhận
sử dụng E-Banking của khách hàng (với 3 biến quan
sát)
Các giả thuyết nghiên cứu được phát biểu như sau:
Những tác động đến sự chấp nhận E-Banking của 
khách hàng
H1: Sự tác động của biến hình ảnh ngân hàng lên sự
chấp nhận sử dụng E-Banking của khách hàng.
H2: Sự tác động của biến sự hữu ích cảm nhận lên sự
chấp nhận sử dụng E-Banking của khách hàng.
H3: Sự tác động của biến hiệu quả mong đợi có tác động 
lên chấp nhận sử dụng E-Banking của khách hàng.
H4: Sự tác động của biến cảm nhận hệ thống có tác 
động lên chấp nhận sử dụng E-Banking của khách 
hàng.
H5: Sự tác động của biến rủi ro giao dịch có tác động 
lên sự chấp nhận sử dụng E-Banking của khách hàng.
H6: Sự tác động của biến khả năng tương thích có tác 
động lên chấp nhận sử dụng E-Banking của khách 
hàng.
2.3 Kết quả nghiên cứu
Các biến quan sát được đo bằng thang đo likert 5 điểm và 
được gửi đi dưới dạng bảng câu hỏi trên google docs và gửi 
bản in câu hỏi trực tiếp đến đối tượng khảo sát là những 
người đã từng sử dụng dịch vụ BIDV E-Banking. Dữ liệu 
nghiên cứu phân tích bằng phần mềm SPSS và AMOS. 
Nghiên cứu sơ bộ bằng thang đo thử từ 29 biến đề nghị
có 1 biến bị loại khỏi thang đo là biến SHI4 của thành phần 
sự hữu ích cảm nhận do có hệ số tin cậy <0,60 ( theo 
Nunnally, 1993). 
Nghiên cứu chính thức bằng thang đo chính thức với 192 
mẫu dữ liệu cho 28 biến quan sát ( thang đo sau khi loại bỏ
1 biến).
2.3.1 Thống kê mô tả mẫu
Giới tính: không có sự chênh lệch đáng kể với tỉ lệ nam 
là 42% và nữ là 58%. Độ tuổi: 2 nhóm tuổi từ 26 đến 40 và 
từ 41 đến 60 chiếm đa số với tỷ lệ lần lượt là 33% và 34%, 
còn lại là các nhóm tuổi khác. Trình độ: cao đẳng đại học 
chiếm tỉ lệ cao nhất 47,92%; trình độ phổ thông là 26,04%
... Nghề nghiệp: Công nhân viên chiếm tỉ lệ cao nhất 
56,8%; tự kinh doanh với 43,2%; học sinh sinh viên là 
7,8% ... Thu nhập: từ 7 triệu đến 10 triệu chiếm tỉ lệ cao 
nhất là 33,85%; từ 3 triệu đến 7 triệu là 24,48%; các mức 
thu nhập còn lại chiếm tỉ lệ thấp hơn 
2.3.2 Mô hình nghiên cứu và các biến 
Mô hình nghiên cứu:
Hình 1. Mô hình nghiên cứu
Biến độc lập:
Bảng 1. Các biến độc lập trong mô hình
Kí Hiệu Các biến độc lập
HA Hình ảnh ngân hàng
SHI Sự hữu ích cảm nhận
HQ Hiệu quả mong đợi
CN Cảm nhận về hệ thống
RR Rủi ro giao dịch
TT Khả năng tương thích
Biến phụ thuộc:
EBA = Sự chấp nhận sử dụng ngân hàng điện tử E-Banking
Mô hình tổng thể:
Phương trình:
EBA = βo+ β1*HA +β2*SHI +β3*HQ +β4*CN +β5*RR 
+β6*TT + Ui 
Biến phụ thuộc: EBA (sự chấp nhận E-Banking)
Biến độc lập: HA (hình ảnh ngân hàng), SHI (Sự hữu ích 
cảm nhận), HQ (hiệu quả mong đợi), CN (Cảm nhận về hệ
thống), RR (Rủi ro giao dịch), TT (khả năng tương thích)
Ui: phần dư
2.3.3Kiểm định mô hình và các giả thuyết
2.3.3.1 Phân tích nhân tố khám phá – EFA 
(Exploratory Factor Analysis)
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) rút trích được
5 nhân tố từ 22 biến quan sát, các yếu tố được phân
thành nhóm thành phần trong ma trận nhân tố: hình 
Các nhân tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của khách hàng 
 74 Tạp chí Khoa học Lạc Hồng Số 05 
ảnh ngân hàng (HA), sự hữu ích cảm nhận (SHI), hiệu quả
cảm nhận (HQCN), khả năng tương thích (TT), rủi ro giao 
dịch (RR) theo đúng với mô hình đề xuất. Hệ số KMO
là 0,894 với mức ý nghĩa thống kê là 0,000, cho thấy
phân tích yếu tố khám phá của các thành phần độc lập
là phù hợp. Tổng phương sai trích của các biến là
70,187% nên giải thích được 70,187% sự biến thiên
của dữ liệu.
Bảng 2. Phân tích nhân tố Exploratory Factor Analysis
của các biến độc lập ma trận nhân tố
Biến quan
sát
Hệ số tải các thành phần
1 2 3 4 5
HQ3
CN4
CN3
CN1
HQ1
HQ2
CN2
.899
.797
.737
.721
.704
.635
.566
TT2
TT3
TT1
TT4
.913
.818
.656
.556
SHI5
SHI3
SHI1
SHI2
.763
.755
.728
.546
HA1
HA4
HA3
HA2
SHI4
.856
.794
.765
.661
--
RR1
RR2
RR3
.832
.775
.575
2.3.3.2 Phân tích hồi quy
Kết quả phân tích hồi quy, tác giả loại biến rủi ro giao 
dịch (Sig.> 0,05) từ đó, sau khi chạy lại hồi quy, đã rút 
trích được 4 nhân tố có tác động đến sự chấp nhận E-
Banking của khách hàng.
Hệ số xác định R2 = 0,705 (Adjusted R Square) có nghĩa 
là 70,5% sự biến thiên của EBA có thể giải thích từ mối 
quan hệ tuyến tính của HA, SHI, HQCN, TT.
Bảng 3. Kết quả phân tích hồi quy
Hệ số chưa chuẩn 
hóa
Hệ số
chuẩn 
hóa
t
Mức ý 
nghĩa
Sig.
Chỉ số đa cộng tuyến
B Sai số Beta
Chỉ số
mức chịu 
đựng
VIF
Hằng số -.932 .202 -4.615 .000
SHI .236 .063 .196 3.746 .000 .564 1.773
HA .231 .063 .191 3.646 .000 .564 1.774
HQCN .347 .067 .285 5.149 .000 .506 1.997
TT .432 .066 .352 6.574 .000 .539 1.855
2.3.3.3 Phân tích nhân tố khẳng định - CFA
(Confirmatory Factor Analysis)
Bảng 4. Các chỉ số phân tích nhân tố khẳng định
Chỉ số Giá trị
tham chiếu
Mô hình lý
thuyết
CMIN/DF
TLI
CFI
RMSEA
≤ 3,00
≥ 0,90
≥ 0,90
≤ 0,08
2,188
0,905
0,921
0,079
(Nguồn: Phạm Đức Kỳ (2007), cơ sở lý thuyết về mô hình mạng 
SEM, Đại học bách khoa TP. Hồ Chí Minh)
Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) cho thấy mô hình
đo lường đạt được được độ tương thích với dữ liệu. Theo
như Bảng 4 thì Chi-square (X2)/DF = 2,188 < 3; GFI =
0,834; TLI = 0,905; CFI = 0,921; RMSEA = 0,079. Ngoài
ra, hệ số tin cậy Cronbach α của tất cả các biến của các
thành phần trong thang đo chính thức đều đạt yêu cầu và
là thang đo tốt (0,6 đến 0,8).
2.3.3.4 Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính - SEM
(Structural Equation Modeling)
Kết quả phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM)
theo như Bảng 5 cho thấy thành phần hiệu quả cảm nhận có 
sự tác động lên sự chấp nhận sử dụng E-Banking của khách 
hàng với hệ số β là 0,221 (với mức ý nghĩa thống kê p =
0,006). Thành phần hình ảnh ngân hàng có sự tác động lên sự
chấp nhận sử dụng E-Banking của khách hàng với hệ số β là 
0,233 (với mức ý nghĩa thống kê p = 0,003). Thành phần 
khả năng tương thích có sự tác động lên sự chấp nhận sử
dụng E-Banking của khách hàng với hệ số β là 0,469 (với
mức ý nghĩa thống kê p = 0,000). Thành phần sự hữu ích 
cảm nhận có sự tác động lên sự chấp nhận sử dụng E-
Banking của khách hàng với hệ số β là 0,168 (với mức ý 
nghĩa thống kê p = 0,014).
Bảng 5. Tổng hợp các mối quan hệ của mô hình E-BAM – SEM
S.E. C.R P
Kết 
quả
Su chap 
nhan
ß
Hieuqua
camnhan
.221 .091 2.760 .006
Chấp 
nhận
Su chap
nhan
ß Hinhanh .233 .072 2.960 .003
Chấp 
nhận
Su chap
nhan
ß Tuongthich .469 .078 5.167 ***
Chấp 
nhận
Su chap
nhan
ß Suhuuich .168 .061 2.454 .014
Chấp 
nhận
Như vậy kết quả phân tích SEM cho thấy sự chấp nhận 
sử dụng E-Banking chịu tác động của 4 nhân tố: Hiệu quả
cảm nhận, hình ảnh ngân hàng, khả năng tương thích, sự
hữu ích cảm nhận. Nhân tố nào có trị tuyệt đối của hệ số
Beta càng lớn thì nhân tố đó ảnh hưởng đến chấp nhận sử
dụng E-Banking sử dụng dịch vụ càng lớn. Mô hình nghiên 
cứu được điều chỉnh như Hình 2.
 Hình 2. Mô hình nghiên cứu chính thức
Để đánh giá độ tin cậy của các ước lượng, ta sử dụng hệ
số ước lượng Boostrap. Bootstrap là phương pháp phù hợp 
để thay thế. Bootstrap là phương pháp lấy mẫu lặp lại có 
thay thế, trong đó mẫu ban đầu đóng vai trò là đám đông.
Nếu hiệu số trung bình các ước lượng từ bootstrap và ước 
lượng ban đầu nhỏ, không có ý nghĩa thống kê, thì ta có thể
kết luận các tham số ước lượng đạt độ tin cậy. Thực hiện 
ước lượng Bootstrap, với số mẫu là 400, tác giả thu được 
kết quả như sau:
Để kiểm định sự phù hợp của kiểm định Bootstrap, ta so 
sánh giá trị CR với giá trị tới hạn của kiểm định student, với 
mức ý nghĩa 5%: là t = 1,96, ta thấy trị tuyệt đối của CR 
nhỏ hơn 1,96 nên ta bác bỏ giả thuyết có sự khác biệt tham 
số ước lượng giữa mẫu ban đầu và mẫu kiểm tra (Mẫu 
Bootstrap). Như vậy, các tham số ước lượng đáng tin cậy.
Khưu Huỳnh Khương Duy, Nguyễn Cao Quang Nhật 
 75 Tạp chí Khoa học Lạc Hồng Số 05 
Hình 3. Mô hình SEM chuẩn hoá
Bảng 6. Kết quả kiểm định Boostrap
Mối liên hệ
Suchap
nhan
ß
Suchap
nhan
ß
Suchap
nhan
ß
Tương 
thích
Suchap
nhan
ß
Sự hữu 
ích
Kết quả thu được từ mô hình
Kết quả phân tích SEM của mô hình E-BAM theo như
Bảng 5, tác giả đã xác định được 4 nhân tố ảnh hưởng đó 
là các yếu tố: khả năng tương thích, hiệu quả cảm nhận, 
hình ảnh ngân hàng, sự hữu ích cảm nhận đều có sự tác 
động đến sự chấp nhận E-Banking của khách hàng (EBA), 
trong đó yếu tố khả năng tương thích tác động nhiều nhất.
Nói chung, kết quả thể hiện được các mối tương quan
của các thành phần độc lập với sự chấp nhận E-Banking
của khách hàng. Dựa vào các nhân tố này cùng với việc 
kiểm định mô hình cấu trúc tuyến tính SEM để xác định 
mức độ ảnh hưởng của các nhóm nhân tố, nhằm tạo tiền đề
cho việc nâng cao hoạt động dịch vụ ngân hàng điện tử tại 
BIDV Đồng Nai.
2.4 Giải pháp phát triển dịch vụ ngân hàng điện tử tại 
BIDV Đồng Nai
2.4.1Giải pháp xuất phát từ mô hình
2.4.1.1 Giải pháp tăng cường sự tiện ích cho khách hàng
Giảm các thủ tục, tự động hóa các thao tác thực hiện để
giảm tối thiểu thời gian dịch vụ của khách hàng, đảm bảo 
mọi giao dịch đều thực hiện nhanh chóng, an toàn và chính 
xác. Nghiên cứu, xây dựng và phát triển sản phẩm dịch vụ
mới mang tính đặc thù, phù hợp với từng phân khúc thị
trường về đối tượng khách hàng từng vùng, từng địa 
phương,
Xác định rõ đối tượng, nhóm khách hàng có ảnh hưởng 
lớn tới hoạt động kinh doanh dịch vụ và cần tập trung chăm 
sóc trên cơ sở đánh giá lại nền khách hàng, phân tích 
chuyên sâu nhu cầu, độ hài lòng của nhóm khách hàng này 
để có sản phẩm và chính sách khách hàng phù hợp từng 
bước đáp ứng tối đa nhu cầu của khách hàng.
Khắc phục tình trạng máy ATM không được tiếp quỹ kịp 
thời, thường xuyên kiểm tra, bảo trì các máy ATM. 
Nhân viên ngân hàng phải chủ động tư vấn, giải thích cho 
khách hàng về tiện ích của các dịch vụ, bên cạnh đó tổ chức 
thêm các hoạt động như phát tờ rơi, gửi thư giới thiệu đến 
từng khách hàng, .v.v.
2.4.1.2 Giải pháp tăng cường công nghệ và bảo mật hệ
thống
Cần xem xét trong thời gian tới phát triển các sản phẩm 
dịch vụ gì, loại hình dịch vụ đó cần phải có chương trình 
phần mềm, phần cứng nào đi kèm. Đồng thời ngân hàng 
cũng cần phải xác định rõ cơ cấu đầu tư vào phần mềm, 
phần cứng như thế nào cho hợp lý, phần mềm nên mua của 
các công ty trong nước, do đội ngũ cán bộ của ngân hàng 
viết ra hay mua của các công ty nước ngoài. Tiếp tục kiện 
toàn hệ thống lưu trữ dự liệu dự phòng, trung tâm phục hồi 
thảm họa nhằm đảm bảo hoạt động của ngân hàng luôn ổn 
định, liên tục và thông suốt trong mọi trường hợp rủi ro.
Thực hiện cải tạo, nâng cấp các giải pháp an ninh mạng, 
bảo mật dữ liệu, thông tin khách hàng như hệ thống tường 
lửa, phòng chống thâm nhập, nhằm đảm bảo an toàn về tài 
sản và hoạt động của ngân hàng.
Áp dụng công nghệ sổ cái phân tán Blockchain. Blockchain 
là hình thức lưu trữ minh bạch tuyệt đối mà mọi cá nhân 
tham gia đều có quyền truy cập phiên bản đầy đủ. Một khi 
đã được cập nhật, nó không thể bị thay đổi hoặc xáo trộn 
mà chỉ có thể bổ sung, và quá trình cập nhật diễn ra đồng 
thời trên tất cả máy tính trong mạng lưới.
Hệ thống ngân hàng không kết nối trực tiếp với internet 
để ngăn chặn nguy cơ tấn công của tin tặc. Để bảo vệ hệ
thống khi tương tác internet, ngân hàng thực hiện hệ thống 
tường lửa nhằm ngăn chặn việc truy cập trái phép vào dữ
liệu khách hàng và giao dịch. Ngân hàng cũng giám sát việc 
truy cập trái phép vào hệ thống là lưu hồ sơ về những lần 
tấn công này. Áp dụng chế độ tự động đăng xuất nếu sau 10 
phút kể từ khi đăng nhập quý khách không sử dụng bất cứ
giao diện nào của E-Banking. 
2.4.1.3 Giải pháp về hình ảnh thương hiệu ngân hàng
Nâng cao nhận thức về thương hiệu: Tuyên truyền giáo 
dục tới toàn thể cán bộ nhân viên về vai trò, ý nghĩa của 
việc xây dựng và phát triển thương hiệu.
Xây dựng chiến lược thương hiệu: Chiến lược phải gắn 
liền với chiến lược phát triển tổng thể của toàn hệ thống.
Không ngừng nâng cao chất lượng sản phẩm, dịch vụ
Tăng cường sự đầu tư nhân sự cho thương hiệu và thành 
lập bộ phận chuyên trách về thương hiệu gồm nhưng cán bộ
am hiểu vê marketing ngân hàng.
Nâng cao hiệu quả quảng bá thương hiệu : thông qua các 
phương tiện thông tin đại chúng và hoạt động tài trợ các sự
kiện văn hoá thể thao trong nước và quốc tế. 
Xây dựng và giữ gìn mối quan hệ mật thiết với khách 
hàng, tạo sự gắn bó về mặt tình cảm giữa thương hiệu và 
khách hàng.
2.4.2 Giải pháp xuất phát từ thực trạng tại BIDV Đồng 
Nai
2.4.2.1Giải pháp về phí 
Các nhân tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của khách hàng 
 76 Tạp chí Khoa học Lạc Hồng Số 05 
Điều chỉnh các loại phí liên quan đến dịch vụ KHCN theo 
hướng cạnh tranh, linh hoạt, có nhiều chương trình khuyến
mãi . Việc thu phí dịch vụ của Ngân hàng phải đi đôi với 
việc đảm bảo được chất lượng dịch vụ cho khách hàng.
Việc thu phí dịch vụ của Ngân hàng phải đi đôi với việc 
đảm bảo được chất lượng dịch vụ cho khách hàng. Không 
nên để tình trạng máy ATM thường xuyên xảy ra lỗi vì 
không khách hàng nào muốn bỏ tiền ra để hưởng những 
dịch vụ không tương xứng.
2.4.2.2Giải pháp về Marketing 
Sử dụng mạng xã hội (đặc biệt là facebook, zalo...) là một 
trọng những kênh quảng bá rất hữu hiệu, có tính tương tác 
cao với khách hàng. Có nhiều ngân hàng đã sử dụng kênh 
quảng bá này. Hiện nay không chỉ khách hàng trẻ mà có rất 
nhiều khách hàng lớn tuổi sử dụng mạng xã hội này. Xây 
dựng hình ảnh BIDV thân thiện, hiện đại, chuyên nghiệp 
thông qua thực hiện tốt các quy định về tác phong và không 
gian làm việc. Tổ chức các đợt tiếp thị đến từng khu dân cư, 
tổ dân phố trên địa bàn để giới thiệu các sản phẩm, dịch vụ 
tín dụng bán lẻ, vận động người dân sử dụng các dịch vụ 
tiện ích của các sản phẩm tín dụng ngân hàng.
2.4.2.3Giải pháp về chính sách khách hàng và chăm sóc 
khách hàng
Cần có chính sách khách hàng cụ thể đối với từng đối 
tượng khách hàng khác nhau nhằm thỏa mãn tối đa nhu cầu 
và lợi ích của khách hàng. Chương trình chăm sóc khách 
hàng nên được thực hiện liên tục nhiều dịp trong năm, cụ
thể như tết dương lịch, tết nguyên đán, 8/3, sinh nhật, v.v.
Việc chăm sóc khách hàng được thực hiện dưới nhiều hình 
thức như hoàn thiện và nâng cao chính sách khách hàng, 
cung cấp những hình thức ưu đãi, khuyến mại dịch vụ, hay 
cũng có thể là thư cảm ơn khách hàng, hoa mừng sinh nhật 
hay những lời quan tâm, sẻ chia đúng lúc đó sẽ là những 
món quà về tinh thần vô giá thể hiện sự tri ân và trân trọng 
của chi nhánh dành đến khách hàng qua đó tăng cường 
thêm mối quan hệ giữa khách hàng và ngân hàng.
2.4.2.4 Giải pháp về mạng lưới 
Phát triển hoạt động ngân hàng ngân hàng điện tử hiện 
đại, ứng dụng công nghệ (internet/ phone/ SMS) trên cơ 
sở nâng cao chất lượng dịch vụ đường truyền (tăng dung 
lượng, tốc độ truyền dữ liệu) và các biện pháp nghiệp vụ
tăng tính bảo mật thông tin khách hàng, an toàn cho ngân 
hàng. Phát triển mạng lưới đơn vị chấp nhận thẻ.
2.4.2.5 Giải pháp về nguồn nhân lực
Tuyển dụng, đào tạo nhân sự có trình độ chuyên môn và 
nhạy bén với thị trường. Tổ chức đội ngũ cán bộ trực tiếp 
quan hệ với khách hàng với đầy đủ kiến thức, am hiểu tính 
năng của các sản phẩm cùng kỹ năng và lòng nhiệt thành 
trong công tác phục vụ khách hàng, luôn sẵn sàng giới 
thiệu, tư vấn và đáp ứng những yêu cầu về sản phẩm dịch 
vụ đến khách hàng một cách tốt nhất.
2.4.2.6 Giải pháp về quản trị điều hành
Đẩy mạnh việc thu thập, cập nhật thông tin để xây dựng 
kho dữ liệu quản lý và thông tin chi tiết của các khách hàng 
cá nhân nhằm đáp ứng nhu cầu của từng đối tượng khách 
hàng. Chi nhánh thường xuyên thường xuyên phổ biến, cập 
nhật kịp thời các chủ trương, chính sách, văn bản chế độ
đến từng cán bộ, nhân viên; kiểm soát định kỳ và đột xuất 
việc tuân thủ các quy chế, quy trình nghiệp vụ, tác nghiệp 
để kịp thời phát hiện những sai sót, vi phạm.
3. KẾT LUẬN
Đề tài sử dụng mô hình chấp nhận ngân hàng điện tử kết 
hợp với kiểm định mô hình cấu trúc tuyến tính để tìm hiểu 
những nhân tố tác động sự chấp nhận sử dụng E-Banking. 
Cuối cùng, kết quả nghiên cứu này sẽ giúp ngân hàng có 
thêm cơ sở đề xuất những chiến lược phát triển phù hợp 
hơn trong thời gian tới nhằm phân tích, khắc phục các nhân 
tố ảnh hưởng đến sự phát triển của dịch vụ ngân hàng điện 
tử, từ đó có cái nhìn đúng đắn để đưa ra các giải pháp phát 
triển hợp lý nhất để có thể thu hút khách hàng và tăng tính 
cạnh tranh.
4. LỜI CẢM ƠN
Em xin gửi lời tri ân sâu sắc nhất tới quý Thầy, Cô giảng 
viên khoa Tài chính – Kế toán, những người đã từng giảng 
dạy chúng em trong thời gian qua. Đặc biệt, chúng em 
muốn gửi lời cảm ơn chân thành tới Th.s Nguyễn Cao 
Quang Nhật và Ban lãnh đạo, các anh chị phòng Kế hoạch 
tổng hợp của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt 
Nam chi nhánh Đồng Nai đã nhiệt tình giúp đỡ em thực 
hiện đề tài này.
5. TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Tô Khánh Toàn (2014): “Phát triển dịch vụ ngân hàng bán lẻ
tại ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam”, Luận án tiến 
sĩ, học viện chính trị quốc gia Hồ Chí Minh.
[2] Nguyễn Duy Thanh, Cao Hào Thi (2011) : “Mô hình cấu trúc
cho sự chấp nhận và sử dụng ngân hàng điện tử ở Việt Nam”.
[3] Nguyễn Anh Mai (2007) : “Các nhân tố ảnh hưởng đến thay 
đổi thái độ sử dụng thương mại điện tử ở Việt Nam, Đại học 
Kinh tế TP. Hồ Chí Minh.
[4] Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), “Phân tích 
dữ liệu nghiên cứu với SPSS” Tập 1, NXB Hồng Đức, TP. Hồ
Chí Minh.
[5] Hans H. Bauer, Maik Hammerschmidt and Tomas Falk 
(2005): “Measuring the quality of e‐banking portals”, 
International Journal of Bank Marketing, Vol.23 Iss: 2, 
pp.153-175
[6] JAU-Shyong Wang và Thien Son Pho (9/2009): “Drivers of 
customer intention to use online banking: An empirical study 
in Vietnam”, African Journal of Business Management, Vol.3 
(11), pp. 669-677
[7] Phạm Đức Kỳ (2007), “Cơ sở lý thuyết về mô hình mạng 
SEM”, Lớp cao học quản trị doanh nghiệp- Đại Học Bách 
Khoa TP. HCM.
TIỂU SỬ TÁC GIẢ
Khưu Huỳnh Khương Duy
Lớp 12TC113, trường Đại học Lạc 
Hồng, Đồng Nai.
Ths. Nguyễn Cao Quang Nhật
Giảng viên khoa Tài chính – Kế toán, 
trường Đại học Lạc Hồng, Đồng Nai.