TS. Đặng Thanh Vũ

Khoa Kinh tế - Quản trị, Trường Đại học Văn Hiến

Email: vudt@vhu.edu.vn

Tóm tắt

Nghiên cứu này xem xét vai trò của các yếu tố đến ý định chấp nhận trí tuệ nhân tạo của người dùng tại các ngân hàng thương mại cổ phần ở TP. Hồ Chí Minh. Nghiên cứu sử dụng phương pháp bình phương bé nhất từng phần (PLS-SEM) và khảo sát 450 người dùng là khách hàng tại các ngân hàng thương mại khu vực TP. Hồ Chí Minh. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy các giả thuyết đề xuất đều được ủng hộ. Trong đó, Nhận thức và Sự hài lòng đóng vai trò trung gian trong mối quan hệ giữa Chất lượng thông tin, Chất lượng dịch vụ của người dùng và Ý định chấp nhận trí tuệ nhân tạo của khách hàng.

Từ khoá: Nhận thức, sự hài lòng, ý định chấp nhận, trí tuệ nhân tạo, AI

Summary

The study examines the role of various factors influencing users’ intention to adopt artificial intelligence (AI) in joint-stock commercial banks in Ho Chi Minh City. The research employs Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) and surveys 450 bank customers in the region. The data analysis results indicate that all proposed hypotheses are supported. Notably, Perception and Satisfaction mediate the relationships between Information Quality, Service Quality, and customers’ intention to adopt AI.

Keywords: Perception, satisfaction, adoption intention, artificial intelligence, AI

ĐẶT VẤN ĐỀ

Trong những năm gần đây, sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ đã làm thay đổi căn bản cách thức tương tác giữa khách hàng với các tổ chức tài chính - ngân hàng. Đặc biệt, sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo (AI) đóng vai trò quan trọng trong quá trình chuyển đổi này. AI trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng được xem như một mô hình tương tác giữa con người và máy tính nhằm thực thi các giao dịch, xử lý thông tin và hỗ trợ trao đổi một cách hiệu quả.

Trong thực tiễn, các tác nhân đàm thoại dựa trên AI đã được ứng dụng rộng rãi ở nhiều lĩnh vực như giáo dục, tiếp thị, hay dịch vụ khách hàng. Nhờ sự kết hợp của công nghệ học máy (ML) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), AI hiện có khả năng mô phỏng hành vi, dự đoán nhu cầu và tham gia vào các cuộc trò chuyện với khách hàng một cách tự động. Đây được coi là công cụ đột phá giúp các nhà cung cấp dịch vụ cải thiện trải nghiệm khách hàng, bởi AI không chỉ phản hồi tức thì mà còn có thể xử lý những tình huống chưa chắc chắn nhờ thuật toán thông minh.

Trong ngành ngân hàng, các ứng dụng AI ngày càng được triển khai trong nhiều hoạt động từ chăm sóc khách hàng, tư vấn dịch vụ, đến nhắc nợ, quản lý giao dịch. Điều này vừa giúp giảm tải áp lực công việc cho nhân viên, vừa nâng cao tính chuẩn hóa trong quy trình phục vụ. Đồng thời, việc áp dụng AI được coi là một xu hướng tất yếu của chuyển đổi số, tạo ra tác động sâu rộng đối với hiệu quả vận hành ngân hàng cũng như sự hài lòng của khách hàng.

Tuy nhiên, thực tế cho thấy vẫn còn hạn chế trong các nghiên cứu thực nghiệm nhằm lý giải những yếu tố nền tảng ảnh hưởng đến ý định hành vi của khách hàng khi tương tác với AI trong dịch vụ ngân hàng. Vì vậy, nghiên cứu này nhằm mục đích tìm hiểu vai trò của chất lượng của AI và nhận thức của người dùng cũng như khám phá mức độ tác động của nó đối với hành vi, ý định chấp nhận sử dụng của khách hàng đối với AI thông qua vai trò trung gian của nhận thức khách hàng.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU

Các dịch vụ kỹ thuật số trong lĩnh vực ngân hàng và bảo hiểm đã thay đổi căn bản cách thức phục vụ khách hàng trong kỷ nguyên số. Trong đó, AI được xem là một trong những công nghệ nổi bật nhất, đóng vai trò trung tâm trong việc cung cấp các dịch vụ trực tuyến và hỗ trợ giao dịch hiện đại. AI hiện đã trở thành một trong những công nghệ được ứng dụng rộng rãi nhất trong hoạt động kinh doanh nhờ khả năng tiếp cận linh hoạt và hiệu quả. Theo Rodríguez và cộng sự (2021), AI có khả năng hiểu và phản hồi bằng ngôn ngữ tự nhiên đối với các yêu cầu của người dùng, dựa trên sự kết hợp giữa các thuật toán AI và công nghệ máy học. Bên cạnh đó, AI còn có thể đưa ra phản hồi theo thời gian thực cho những câu hỏi mang tính định hướng nhiệm vụ hoặc cung cấp thông tin, từ đó gia tăng tính tiện ích trong trải nghiệm khách hàng.

Trong bối cảnh này, nhận thức của khách hàng (Awareness - AW) được hiểu là giá trị cảm nhận từ dịch vụ, phản ánh mức độ mà khách hàng tin rằng việc sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ giúp họ nâng cao hiệu quả công việc. Nói cách khác, nếu khách hàng đánh giá cao các đặc tính hoạt động của AI - chẳng hạn như khả năng cung cấp hướng dẫn nhanh chóng, chính xác và không bị giới hạn bởi thời gian hay không gian - thì khả năng họ chấp nhận và sử dụng AI thường xuyên sẽ cao hơn (Rodríguez và cộng sự, 2021).

Chất lượng thông tin AI và nhận thức khách hàng

Chất lượng thông tin (Information Quality - IQ) được mô tả thông qua các yếu tố như độ chính xác, định dạng, tính đầy đủ và tính cập nhật của thông tin do công nghệ kỹ thuật số cung cấp. Theo Veeramootoo và cộng sự (2018), mức độ hài lòng của người tiêu dùng có mối liên hệ trực tiếp với khả năng họ tiếp cận được nguồn thông tin đầy đủ, chính xác, toàn diện, kịp thời và đáng tin cậy. Một số hệ thống AI đảm bảo chất lượng thông tin không chỉ nâng cao nhận thức của khách hàng mà còn ảnh hưởng đến ý định chấp nhận và sử dụng dịch vụ dựa trên thông tin mà họ nhận được. Nói cách khác, khi khách hàng tin tưởng vào chất lượng thông tin mà công nghệ AI mang lại, họ sẽ có xu hướng sẵn sàng tiếp nhận và sử dụng dịch vụ nhiều hơn. Từ cơ sở này, tác giả đề xuất giả thuyết sau:

H1: Chất lượng thông tin có tác động tích cực đến Nhận thức của người dùng AI.

Chất lượng dịch vụ AI với nhận thức khách hàng

Sự xuất hiện của công nghệ AI mở ra một cách tiếp cận sáng tạo và hình thành nên một loại hình nhà cung cấp dịch vụ mới. Khác với các chương trình máy tính tương tác thông thường, AI có thể đảm nhận vai trò như một “tác nhân số” trực tiếp cung cấp dịch vụ tư vấn và chăm sóc khách hàng. Theo Chen và cộng sự (2022), chất lượng dịch vụ AI (Service Quality - SQ) không chỉ khác biệt so với công nghệ tự phục vụ truyền thống mà còn liên tục được nâng cấp nhờ sự phát triển không giới hạn của hệ thống thông tin. SQ thể hiện tính vượt trội so với con người ở nhiều khía cạnh như khả năng lưu trữ dữ liệu, năng lực tính toán, bảo mật và học tập. Như vậy, SQ được xem là yếu tố thiết yếu, bởi cơ chế cung cấp dịch vụ và kết quả dịch vụ do AI mang lại mang tính khác biệt rõ rệt. Từ các lý thuyết trên, tác giả đề xuất giả thuyết sau:

H2: Chất lượng dịch vụ có tác động tích cực đến Nhận thức của người dùng AI.

Mối quan hệ giữa nhận thức, sự hài lòng và ý định chấp nhận AI của khách hàng

Mối quan hệ giữa 3 yếu tố về nhận thức, sự hài lòng (SA) và ý định chấp nhận (IN) của khách hàng trong nghiên cứu hành vi thường xuất hiện và có mối tác động với nhau. Nhận thức cung cấp cả mục đích trí tuệ và biểu cảm, đầu tiên có thể được mô tả là nhận thức về dữ liệu thu thập được về người đó, bao gồm cả việc sử dụng công nghệ; thứ hai, nhận thức được coi là sự thân mật mà người đó trải nghiệm. Vì sự quen thuộc này, mọi người cảm thấy được bảo vệ khỏi những mối nguy hiểm có thể xâm phạm quyền riêng tư của họ. Ngoài ra, AI của dịch vụ là nền tảng đa thông minh cho phép giao tiếp với người dùng hiệu quả và chính xác. Để trả lời hoặc tương tác hiệu quả, AI có thể tự học từ môi trường xung quanh. Cho nên, có thể thấy sự hài lòng của khách hàng có thể khuyến khích họ có ý định chấp nhận sử dụng, sử dụng nhiều hơn với công nghệ AI. Như vậy, để tìm hiểu mối quan hệ đa chiều giữa nhận thức, sự hài lòng của khách hàng và ý định chấp nhận AI của họ, 2 giả thuyết sau đây được đề xuất:

H3: Nhận thức có tác động tích cực đến Sự hài lòng của người dùng AI.

H4: Sự hài lòng có tác động tích cực đến Ý định chấp nhận của người dùng AI.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng thông qua khảo sát bảng câu hỏi và được đo bằng thang đo Likert 5 điểm để lượng hoá cho tất cả các biến độc lập, biến trung gian lẫn biến phụ thuộc. Mẫu khảo sát được tiếp cận theo phương pháp phi xác xuất theo hình thức thuận tiện với kích thước là 330 khách hàng đã trải nghiệm dịch vụ AI tại các ngân hàng thương mại khu vực TP. Hồ Chí Minh. Thời gian khảo sát được tiến hành từ tháng 4/2025 đến hết tháng 6/2025.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Kết quả nghiên cứu Bảng 1 cho thấy, tất cả các nhân tố đều đạt độ tin cậy với hệ số CA > 0,7 và hệ số CR cho mỗi cấu trúc > 0,8 thoả tiêu chí kiểm định. Đồng thời, kết quả cho thấy hệ số tổng phương sai trích (AVE) của các yếu tố đều > 0,5. Ngoài ra, sử dụng phương pháp chỉ số Heterotrait-Monotrait để đánh giá trị phân biệt, kết quả chỉ ra rằng các chỉ số đối với tất cả các cặp biến nghiên cứu của yếu tố bậc một là < 0,9, thỏa mãn điều kiện tính giá trị phân biệt. Do đó, thang đo đạt được độ tin cậy và tính giá trị.

Bảng 1: Tóm tắt các hệ số trong mô hình

Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả

Kết quả phân tích (Bảng 1) cũng cho thấy kết quả của VIF đều dưới ngưỡng 5 và > 0,2 cho thấy các biến tiềm ẩn không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Chất lượng của mô hình đề xuất được đánh giá thông qua hệ số R² của các biến tiềm ẩn nội sinh, với các giá trị R² là 0,536; 0,525 và 0,551 đều > 0,5. Do đó, mô hình đủ khả năng giải thích cho tất cả các biến tiềm ẩn nội sinh. Ngoài ra, chất lượng của mô hình còn được đo bằng chỉ số Stone-Geisser (Q²) cũng như chỉ số mức độ phù hợp toàn cầu (GoF). Các giá trị Q² đều > 0 với giá trị nhỏ nhất là 0,3 và giá trị GoF bằng 0,61 chỉ ra độ phù hợp của mô hình trong mức từ vừa đến lớn. Mặt khác, SRMR = 0,053 < 0,08 và NFI = 0,88 > 0,85. Các kết quả chỉ ra rằng mô hình nghiên cứu là có chất lượng và phù hợp với dữ liệu khảo sát.

Bảng 2: Kết quả ước lượng qua mô hình PLS - SEM

Mức ý nghĩa: *** < 0,001.

Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả

Kết quả nghiên cứu (Bảng 2) cho thấy có tác động đáng kể của Chất lượng thông tin, Chất lượng dịch vụ của AI đến Nhận thức của người dùng và Nhận thức của người dùng tác động đến Sự hài lòng của họ. Từ đó, Sự hài lòng có tác động tích cực đến Ý định chấp nhận sử dụng AI của khách hàng trong bối cảnh tại các ngân hàng thương mại tại TP. Hồ Chí Minh. Do đó, tất cả các giả thuyết nghiên cứu đề xuất đều được hỗ trợ.

Ngoài ra, nghiên cứu cũng cho thấy, yếu tố Chất lượng dịch vụ AI có ảnh hưởng mạnh nhất đến Nhận thức của khách hàng. Nói cách khác, khách hàng sẽ cảm nhận hài lòng hơn khi chất lượng dịch vụ AI được cung cấp bởi ngân hàng được xem là tốt hơn và điều này quan trọng hơn là chất lượng thông tin, từ đó dẫn đến ý định chấp nhận AI của khách hàng.

HÀM Ý QUẢN TRỊ

Trong bối cảnh hiện nay, xu hướng triển khai AI vào hoạt động ngân hàng là tất yếu nhằm tạo ra lợi thế cạnh tranh, giảm chi phí hoạt động cũng như tối ưu lợi. Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, tác giả đề xuất một số hàm ý chính sách như sau:

Thứ nhất, khi triển khai đầu tư hệ thống, các ngân hàng cần thiết phải quan tâm đầu tư hệ thống công nghệ AI mang tính cảm xúc nhằm tạo ra việc giao tiếp gần gũi hơn với khách hàng. Ngoài ra, công nghệ xử lý phải mang tính thân thiện, thuận tiện và đồng thời cho người dùng cảm nhận họ như đang giao tiếp với một nhân viên thật của ngân hàng hơn là thuật toán máy học.

Thứ hai, ứng dụng thông tin phong phú, chính xác từ các nguồn dữ liệu tích hợp vào hệ thống và cập nhật thường xuyên nhằm tạo ra một AI mang tính thông minh và luôn phát triển theo thời gian.

Thứ ba, nhà quản lý các ngân hàng phải thường xuyên khảo sát ý kiến người dùng nhằm hoàn thiện và khắc phục những hạn chế trong giao tiếp, giao diện của hệ thống nhằm mục đích nâng cao cảm nhận hài lòng của khách hàng để góp phần tăng cường hiệu suất hoạt động.

Tài liệu tham khảo:

1. Bansal, H., & Khan, R. (2018). A review paper on human computer interaction. International Journals of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering, 8, 53-56.

2. Chen, Q., Gong, Y., Lu, Y., & Tang, J. (2022). Classifying and measuring the service quality of AI chatbot in frontline service. Journal of Business Research, 145, 552-568.

3. Rodríguez Cardona, D., Janssen, A., Guhr, N., Breitner, M. H., & Milde, J. (2021). A matter of trust? Examination of chatbot usage in insurance business. Paper presented at the proceedings of the 54th Hawaii international conference on system sciences.

4. Veeramootoo, N., Nunkoo, R., & Dwivedi, Y. K. (2018). What determines success of an e-government service? Validation of an integrative model of e-filing continuance usage. Government information quarterly, 35(2), 161-174.