Ứng dụng Fintech cho dịch vụ ngân hàng di động tác động tới kết quả tài chính ngân hàng
Nghiên cứu - Trao đổi - Ngày đăng : 08:52, 19/06/2022
Tóm tắt: Với bộ dữ liệu mảng của 22 ngân hàng thương mại (NHTM) trong nước giai đoạn 2015-2019, các phát hiện chính của nghiên cứu là: (i) Thu nhập từ phí của các ngân hàng nhỏ đều tăng lên thông qua áp dụng công nghệ ngân hàng di động; (ii) Công nghệ di động đến hoạt động tài chính lớn hơn đối với các ngân hàng nhỏ so với các ngân hàng lớn; (iii) Các khoản cho vay tiêu dùng của các ngân hàng nhỏ tăng lên thông qua ứng dụng công nghệ di động, trong khi các ngân hàng lớn không bị ảnh hưởng; (iv) Fintech có tác động tích cực đến kết quả tài chính của các NHTM được lựa chọn tại Việt Nam. Từ đó, một số khuyến nghị chính được đưa ra đối với các NHTM Việt Nam nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của ngân hàng trong bối cảnh công nghệ ngày càng phát triển.
Từ khóa: dịch vụ ngân hàng di động, Fintech, ngân hàng thương mại, kết quả tài chính
IMPACT OF FINTECH APPLICATION FOR MOBILE BANKING ON Banks’ FINANCIAL PERFORMANCE
Abstract: By using longitudinal panel data of 22 Vietnam commercial banks from 2015 to 2019, the main findings of our empirical study are: (i) Small banks 'fee-based income has increased because of the adoption of mobile banking technologies; (ii) The effect of mobile technologies on financial performance has been much stronger for small banks than large banks; (iii) Consumer loans by small banks has gone up by the mobile banking application while large banks did not; (iv) Fintech innovations has a positive impact on financial performance of selected commercial banks in Vietnam. This study will propose some recommendations for Vietnam commercial banks in order to enhance bank performance in the midst of technological golden age.
Keywords: mobile banking, Fintech, commercial banks, financial performance
1. GIỚI THIỆU
Fintech là ứng dụng các đổi mới công nghệ để cung cấp các dịch vụ tài chính (Gomber, Koch, & Siering, 2017). Các dịch vụ này có thể được hình thành dựa trên những ý tưởng sáng tạo mới hoặc có thể đã cũ nhưng được cung cấp theo cách mới với mục đích đơn giản hóa các thủ tục giao dịch và giúp cải thiện khả năng tiếp cận các dịch vụ tài chính của khách hàng (Gomber và cộng sự, 2017; Milian, Spinola, & Carvalho, 2019; Phan, Nguyen & Bui, 2019). Vì vậy, Fintech đóng vai trò không nhỏ đối với sự phát triển của ngành Ngân hàng. Xu hướng ứng dụng công nghệ trong lĩnh vực tài chính đang diễn ra mạnh mẽ mang lại nhiều cơ hội cũng như thách thức cho hoạt động kinh doanh nói chung, hoạt động phát triển dịch vụ thanh toán dựa trên công nghệ ngân hàng số nói riêng của các ngân hàng thương mại. Các hình thức giao dịch tài chính mới như Fintech đã xuất hiện để cạnh tranh với các ngân hàng truyền thống (Lee, 2015).
Đặc biệt, ứng dụng ngân hàng trên thiết bị di động (mobile banking) thời gian qua đã phát triển mạnh mẽ trong kỷ nguyên số của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, đặc biệt là trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng. Trên thế giới, có khá nhiều nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng về tác động của ứng dụng ngân hàng di động đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Tuy nhiên, các nghiên cứu thực nghiệm về cách ứng dụng M-banking ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động chung của ngành Ngân hàng vẫn còn rất ít, đặc biệt là ở Việt Nam - nơi chưa có nghiên cứu thực nghiệm. Hơn nữa, trong cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 4, điều quan trọng là phải điều tra tác động của các ứng dụng ngân hàng di động đến các chỉ số ngân hàng.
Hồi quy bảng đa biến được chọn để kiểm tra thực nghiệm các giả thuyết nghiên cứu về việc liệu có bất kỳ mối tương quan nào giữa các biến nghiên cứu khác nhau về các đổi mới Fintech và hiệu quả hoạt động của ngân hàng hay không. Công cụ STATA 14 và Excel được sử dụng để chạy các mô hình hồi quy bảng đa biến. Để ước tính các tham số trong phương trình hồi quy và các hệ số được đánh giá độc lập, phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) thông thường được sử dụng.
2. THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
2.1. Giả thuyết
Các giả thuyết được thực hiện dựa trên phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) và Các lý thuyết về đổi mới công nghệ (Schumpeter, 1934):
Giả thuyết 0: Việc áp dụng công nghệ di động không ảnh hưởng đến tất cả các chỉ số tài chính của các ngân hàng.
Giả thuyết 1: Việc áp dụng công nghệ di động sẽ có tác động lớn hơn đến các ngân hàng nhỏ so với các ngân hàng lớn về thu nhập phí.
Giả thuyết 2: Việc áp dụng công nghệ di động sẽ có tác động lớn hơn đến các khoản cho vay khách hàng của các ngân hàng nhỏ so với các ngân hàng lớn.
Giả thuyết 3: Việc áp dụng công nghệ di động sẽ có tác động lớn hơn đến ROA của các ngân hàng nhỏ so với các ngân hàng lớn.
Giả thuyết 4: Việc áp dụng công nghệ di động sẽ có tác động lớn hơn đến ROE của các ngân hàng nhỏ so với các ngân hàng lớn.
2.2. Mô tả biến
Nghiên cứu này được rút ra các nghiên cứu thực nghiệm trước đây về hiệu ứng Internet, di động và ngân hàng kỹ thuật số bằng cách xem xét toàn diện 10 chỉ số tài chính riêng biệt, chẳng hạn như dòng thu nhập, cơ cấu chi tiêu, phí, thành phần bảng cân đối kế toán và khả năng sinh lời như được trình bày trong Bảng 1.
Bảng 1: Tóm tắt các biến số nghiên cứu trong mô hình
Tên biến số |
Công thức |
Các biến độc lập cho các đổi mới Fintech |
|
MBA_AGE |
Tuổi của ứng dụng ngân hàng di động được các ngân hàng cung cấp từ năm phát hành đầu tiên đến năm 2019 |
GDP_PC |
GDP bình quân đầu người của Việt Nam từ 2015-2019 |
MPP_RATE |
Tỷ lệ thâm nhập điện thoại di động của Việt Nam từ 2015-2019 |
Các biến phụ thuộc cho kết quả tài chính ngân hàng |
|
a. Báo cáo kết quả kinh doanh |
|
INIC_ASS
|
Tổng thu nhập lãi / Tổng tài sản |
INEX_ASS |
Tổng chi phí lãi vay / Tổng tài sản |
FEIN_ASS
|
Tổng Thu nhập ngoài lãi (Thu nhập Phí) / Tổng tài sản |
b. Bảng cân đối kế toán( Tài sản) |
|
CASH_ASS |
Tổng tiền mặt / Tổng tài sản |
SEC_ASS |
Tổng số chứng khoán / Tổng tài sản |
LOAN_ASS
|
Tổng cho vay / Tổng tài sản |
CONSLO_LOAN |
Tổng cho vay tiêu dùng / Tổng cho vay |
Adj_ROA |
Tỷ suất lợi nhuận trên tài sản được điều chỉnh cho thấy tỷ lệ lợi nhuận ròng trung bình trên tài sản bình quân |
c. Bảng cân đối kế toán ( Nợ phải trả và Vốn chủ sở hữu) |
|
DEPO_ASS |
Tổng tiền gửi / Tổng tài sản |
Adj_ROE
|
Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu điều chỉnh cho thấy tỷ lệ lợi nhuận ròng trung bình cho các cổ đông |
Tiêu chí phân nhóm |
|
SIZE_VND |
Kích thước mẫu đầy đủ của 22 ngân hàng. Được phân chia theo quy mô tài sản trung bình; Ngân hàng lớn> 200 nghìn tỷ đồng |
Nguồn: Tổng hợp của nhóm nghiên cứu (2021)
2.3. Mô hình
Bài nghiên cứu sử dụng mô hình nghiên cứu dưới đây, thể hiện mối quan hệ tuyến tính giữa công nghệ ngân hàng di động và hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
Yit = c + α * MBA_AGEit + εit
Y thể hiện khả năng sinh lời của ngân hàng cũng như các thước đo khác về hoạt động của ngân hàng tại thời điểm t
c là một số hạng không đổi
α là hệ số cung cấp thử nghiệm tĩnh chính. Giá trị có ý nghĩa thống kê α thể hiện hiệu quả của ngân hàng. Sử dụng phương pháp hồi quy OLS để ước tính hệ số các mẫu của tất cả các ngân hàng.
MBA_AGE là một biến độc lập đại diện cho độ tuổi ứng dụng ngân hàng di động của các NHTM Việt Nam.
MPP_RATE là một biến độc lập của tỷ lệ sử dụng điện thoại di động
GDP_PC là GDP bình quân đầu người là một biến độc lập
t đã lập chỉ mục các quan sát cấp ngân hàng và t lập chỉ mục khoảng thời gian trong những năm áp dụng
KÍCH THƯỚC là ảnh hưởng của quy mô ngân hàng
𝑛i là hiệu ứng cố định của tên ngân hàng
Tt là hiệu ứng cố định năm / thời gian
Mô hình nghiên cứu và các giả thuyết được thực hiện dựa trên phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) và Các lý thuyết về đổi mới công nghệ (Schumpeter, 1934)
3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu này thực hiện phân tích hồi quy bảng đa biến bao gồm dữ liệu bảng về tài chính ngân hàng từ năm 2015-2019, trong đó nhiều chỉ số tài chính được hồi quy dựa trên các biến nghiên cứu đầu vào biểu thị trạng thái áp dụng công nghệ ngân hàng di động của mỗi ngân hàng. Hồi quy bảng đa biến được chọn để kiểm tra thực nghiệm các giả thuyết nghiên cứu về việc liệu có bất kỳ mối tương quan nào giữa các biến nghiên cứu khác nhau về các đổi mới Fintech, kết quả tài chính của ngân hàng hay không. Công cụ STATA 14 được sử dụng để chạy các mô hình hồi quy bảng đa biến. Liên quan đến các kỹ thuật chuyên sâu, các hệ số được đánh giá độc lập cho mọi dấu tiền tệ bằng cách sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS).
4. KẾT QUẢ XỬ LÝ MÔ HÌNH
Phân tích hồi quy
Bảng điều khiển mô hình hồi quy được chạy riêng cho toàn bộ mẫu 22 NHTM tại Việt Nam (110 quan sát) trong giai đoạn 2015-2019. Đối với các biến độc lập của nghiên cứu, một ứng dụng ngân hàng di động đã được sử dụng (MBA_AGE). Ngoài ra, các biến nghiên cứu độc lập bổ sung của GDP Per Capita và tỷ lệ thâm nhập điện thoại di động được đưa vào hồi quy bảng để đo lường ảnh hưởng của các điều kiện kinh tế vĩ mô và thị trường. Hệ số được chỉ ra trong bảng với giá trị xác suất (p-value) như sau: * p <0,1; ** p <0,05; *** p <0,01. Nghiên cứu này đặc biệt xem xét các hệ số có giá trị p nhỏ hơn 0,01 và 0,05 với R bình phương hiệu chỉnh trên 50% có ý nghĩa thống kê.
Bảng 2: Ảnh hưởng của công nghệ di động đến hoạt động tài chính của các ngân hàng
Phương pháp tính: OLS |
||
Mẫu đầy đủ (2015-2019: 110 quan sát) |
||
Biến độc lập |
MBA_AGE |
Adj R-sq |
Biến phụ thuộc |
||
Báo cáo kết quả kinh doanh |
||
INIC_ASS |
0.253*** |
0.742 |
INEX_ASS |
0.091*** |
0.698 |
FEIN_ASS |
0.067** |
0.725 |
Bảng cân đối kế toán ( Tài sản) |
||
CASH_ASS |
2.736 |
0.389 |
SEC_ASS |
7.850 |
0.411 |
LOAN_ASS |
-0.485 |
0.236 |
CONSLO_LOAN |
1.762** |
0.85 |
Adj_ROA |
0.956** |
0.563 |
Bảng cân đối kế toán( Nợ phải trả và Vốn chủ sở hữu) |
||
DEPO_ASS |
-0.037 |
0.0441 |
Adj_ROE |
-0.535*** |
0.623 |
*p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01 |
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của nhóm nghiên cứu (2021)
Từ kết quả xử lý dữ liệu ở trên, có thể thấy: Thu nhập phí của mẫu đầy đủ (FEIN_ASS) bị ảnh hưởng tích cực bởi ứng dụng ngân hàng ở mức 0,067 ** với R bình phương hiệu chỉnh ở mức 72,5%. Thu nhập từ phí bao gồm phí giao dịch chứng khoán, phí dịch vụ tài khoản, phí chuyển đổi ngoại tệ, phí sử dụng vốn vay và tín dụng.
Tính đến năm 2019, tất cả các NHTM trong nước được chọn nghiên cứu đều đã áp dụng ứng dụng ngân hàng di động. Các ngân hàng này được chia thành hai nhóm theo quy mô tài sản trung bình; ngân hàng nhỏ dưới 200 nghìn tỷ đồng và ngân hàng lớn trên 200 nghìn tỷ đồng.
Về mặt tài sản của bảng cân đối kế toán, các khoản cho vay tiêu dùng bị ảnh hưởng nhiều nhất bởi các ứng dụng ngân hàng di động (CONSLO_LOAN, 1.762 **) với R2 điều chỉnh cao hơn ở mức 85%. Ứng dụng ngân hàng di động ngày càng có nhiều tiện ích hơn. Điều này khuyến khích phát triển cho vay tiêu dùng và đầu tư.
Bảng 3: Ảnh hưởng của công nghệ di động đối với các ngân hàng nhỏ
Phương pháp tính: OLS |
||
Ngân hàng nhỏ (2015-2019: 55 quan sát) |
||
Biến độc lập |
MBA_AGE |
Adj R-sq |
Biến phụ thuộc |
||
Báo cáo kết quả kinh doanh |
||
INIC_ASS |
-0.017 |
0.517 |
INEX_ASS |
-0.024 |
0.748 |
FEIN_ASS |
0.225*** |
0.612 |
Bảng cân đối kế toán ( Tài sản ) |
||
CASH_ASS |
5.215 |
0.512 |
SEC_ASS |
7.320 |
0.314 |
LOAN_ASS |
2.96 |
0.277 |
CONSLO_LOAN |
4.288*** |
0.718 |
Adj_ROA |
0.192*** |
0.672 |
Bảng cân đối kế toán( Nợ phải trả và Vốn chủ sở hữu) |
||
DEPO_ASS |
-0.981 |
0.403 |
Adj_ROE |
1.583* |
0.678 |
*p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01 |
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của nhóm nghiên cứu (2021)
Từ kết quả mô hình ở bảng trên, phát hiện chính rút ra là: công nghệ di động không ảnh hưởng đến thu nhập lãi và chi phí lãi vay ở các ngân hàng lớn và nhỏ. Thay vào đó, thu nhập phí của các ngân hàng nhỏ bị ảnh hưởng tích cực bởi công nghệ di động ở mức 0,225 *** với R bình phương hiệu chỉnh ở mức 61,2%, ủng hộ giả thuyết đầu tiên.
Trong số các biến, phát hiện quan trọng nhất đến từ các khoản cho vay tiêu dùng bị ảnh hưởng tích cực bởi ứng dụng ngân hàng di động và ảnh hưởng của nó lớn hơn nhiều đối với các ngân hàng nhỏ, ủng hộ giả thuyết thứ hai (CONSLO_LOAN, 4,288 ***; 71,8%- kết quả của R bình phương hiệu chỉnh). Đây là hệ số cao nhất, theo đó việc áp dụng ứng dụng ngân hàng di động tăng hàng năm sẽ làm tăng khoản vay tiêu dùng của các ngân hàng nhỏ lên 4,288%, ủng hộ giả thuyết thứ hai.
Nhìn chung, tài sản tiền mặt và tài sản chứng khoán bị ảnh hưởng tích cực bởi ứng dụng ngân hàng di động. Tài sản cho vay bị ảnh hưởng tích cực bởi các ứng dụng ngân hàng di động. Tỷ suất lợi nhuận trên tài sản (ROA) điều chỉnh của các ngân hàng lớn bị ảnh hưởng tích cực bởi ứng dụng ngân hàng ở mức 0,096 ** thấp hơn hệ số của các ngân hàng nhỏ là 0,192 ***, ủng hộ giả thuyết thứ ba.
Bảng 4: Ảnh hưởng của công nghệ di động đối với các ngân hàng lớn
Phương pháp tính: OLS |
||
Ngân hàng lớn (2015-2019: 55 quan sát) |
||
Biến độc lập |
MBA_AGE |
Adj R-sq |
Biến phụ thuộc |
||
Báo cáo kết quả kinh doanh |
||
INIC_ASS |
0.008 |
0.625 |
INEX_ASS |
-0.024 |
0.761 |
FEIN_ASS |
-0.041* |
0.882 |
Bảng cân đối kế toán ( Tài sản) |
||
CASH_ASS |
0.937** |
0.98 |
SEC_ASS |
0.755*** |
0.862 |
LOAN_ASS |
-1.133*** |
0.723 |
CONSLO_LOAN |
0.047 |
0.79 |
Adj_ROA |
0.096** |
0.753 |
Bảng cân đối kế toán( Nợ phải trả và Vốn chủ sở hữu) |
||
DEPO_ASS |
-2.183** |
0.867 |
Adj_ROE |
-0.780** |
0.66 |
*p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01 |
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của nhóm nghiên cứu (2021)
DEPO_ASS bị ảnh hưởng tiêu cực bởi ứng dụng ngân hàng ở mức -2,183 ** với R bình phương hiệu chỉnh là 86,7%. Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) điều chỉnh bị ảnh hưởng tiêu cực bởi ứng dụng ngân hàng di động ở mức 0,780 ** với R bình phương hiệu chỉnh là 66%. Những kết quả này chứng minh rằng công nghệ di động không ảnh hưởng tích cực đến hoạt động tài chính của các ngân hàng lớn, ủng hộ giả thuyết thứ tư về tác động công nghệ lớn hơn đối với các ngân hàng nhỏ.
Bảng 5: Tác động của các biến vĩ mô tới kết quả tài chính của các ngân hàng
Giả thuyết |
Ảnh hưởng |
Tất cả các ngân hàng |
Ngân hàng nhỏ |
Ngân hàng lớn |
Biến độc lập: Ứng dụng ngân hàng |
||||
GDP bình quân đầu người và ROA |
Không |
X |
X |
X |
GDP bình quân đầu người & ROE |
Tích cực |
O |
O |
O |
Tỷ lệ thâm nhập điện thoại di động & ROE |
Tích cực |
X |
O |
X |
Tỷ lệ thâm nhập điện thoại di động & ROA |
Tích cực |
O |
O |
X |
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của nhóm nghiên cứu (2021)
Báo cáo thu nhập của các ngân hàng lớn phần lớn không bị ảnh hưởng, ủng hộ giả thuyết về tác động của công nghệ di động đối với các ngân hàng nhỏ.
Như vậy, mô hình hồi quy cho thấy ảnh hưởng tổng thể của GDP bình quân đầu người đến ROE. GDP và ROE có mối quan hệ chặt chẽ. Khi nền kinh tế phát triển với tốc độ nhanh hơn, sẽ đòi hỏi lượng vốn nhiều hơn, từ đó tạo ra các khoản tín dụng và tính thanh khoản lớn hơn trên thị trường. Điều này thúc đẩy hoạt động kinh doanh ngân hàng và sự thâm nhập của nó vào nền kinh tế Việt Nam về dòng vốn đầu tư vào thị trường chứng khoán, do đó mang lại mức lợi nhuận cao hơn cho ngành ngân hàng và ROE sẽ lớn hơn. ROE bị ảnh hưởng nhiều hơn ROA vì ROE phản ánh đòn bẩy tài chính / nợ / đầu tư có thể bị ảnh hưởng nhiều hơn bởi môi trường kinh tế vĩ mô bên ngoài. Bên cạnh đó, tỷ lệ thâm nhập ngân hàng di động tác động tích cực đến ROA và ROE của các ngân hàng nhỏ. Dựa vào các kết quả trên, có thể kết luận hiệu quả hoạt động của ngân hàng bị ảnh hưởng bởi khả năng của các ngân hàng trong việc tận dụng các công nghệ mới để đổi mới - trong nghiên cứu này, các cải tiến về ngân hàng di động, mở rộng cơ sở khách hàng ngân hàng di động và kích hoạt việc sử dụng của họ.
5. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Bảng 6 : Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết |
So sánh kết quả với giả thuyết nghiên cứu |
Tất cả các ngân hàng |
Ngân hàng nhỏ |
Ngân hàng lớn |
Biến độc lập : Apps điện thoại |
|
|
|
|
H0: Việc áp dụng công nghệ di động không ảnh hưởng đến tất cả các chỉ số tài chính của ngân hàng |
Từ chối |
X |
X |
X |
H1: Việc áp dụng công nghệ di động sẽ có tác động lớn hơn đến các ngân hàng nhỏ so với các ngân hàng lớn về thu nhập phí. |
Chấp nhận |
O |
O |
X |
H2: Việc áp dụng công nghệ di động sẽ có tác động lớn hơn đến các khoản cho vay khách hàng của các ngân hàng nhỏ so với các ngân hàng lớn. |
Chấp nhận |
O |
O |
X |
H3: Việc áp dụng công nghệ di động sẽ có tác động lớn hơn đến ROA của các ngân hàng nhỏ so với các ngân hàng lớn. |
Chấp nhận |
X |
O |
X |
H4: Việc áp dụng công nghệ di động sẽ có tác động lớn hơn đến ROE của các ngân hàng nhỏ so với các ngân hàng lớn. |
Chấp nhận |
X |
O |
X |
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của nhóm nghiên cứu (2021)
Kết quả phân tích hồi quy bảng đa biến đã chứng minh: (i) Thu nhập chi phí của các ngân hàng nhỏ, chẳng hạn như chi phí đầu tư chứng khoán, phí dịch vụ, phí ngoại hối bị ảnh hưởng tích cực từ việc áp dụng công nghệ ngân hàng di động; (ii) Tác động của công nghệ di động đến hoạt động tài chính đối với các ngân hàng nhỏ có sự khác biệt rõ ràng (mạnh hơn) so với các ngân hàng lớn; (iii) Về mặt tài sản của bảng cân đối kế toán, các khoản cho vay tiêu dùng của các ngân hàng nhỏ bị ảnh hưởng tích cực bởi ứng dụng công nghệ di động trong khi các ngân hàng lớn không bị ảnh hưởng; (iv) Về GDP bình quân đầu người, một tác động có ý nghĩa thống kê được quan sát thấy trên ROE của cả ngân hàng nhỏ và ngân hàng lớn; (v) Fintech có tác động tích cực đến các NHTM được lựa chọn để nghiên cứu.
6. MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ VÀ KẾT LUẬN
Để nâng cao hiệu quả hoạt động ngân hàng trong bối cảnh công nghệ ngày càng phát triển, các NHTM ở Việt Nam cần: (1) Tăng cường đầu tư vào ứng dụng ngân hàng di động và toàn bộ công nghệ ngân hàng di động. Khuyến nghị các NHTM ở Việt Nam nên vạch ra một chiến lược về cách họ có thể chuyển vốn theo hướng đầu tư công nghệ vì điều này sẽ làm tăng hiệu quả hoạt động của họ; (2) Tăng cường đầu tư vào công nghệ tài chính, tập trung nhiều hơn vào người dùng dịch vụ ngân hàng di động và toàn bộ dịch vụ ngân hàng di động. Điều này là do nghiên cứu chỉ ra rằng sự gia tăng người sử dụng dịch vụ ngân hàng di động sẽ nâng cao hoạt động ngân hàng tài chính trong các NHTM; (3) Tranh thủ sự hỗ trợ, tư vấn kỹ thuật của các tổ chức quốc tế và hợp tác song phương với các cơ quan chức năng của các nước trong việc quản lý các doanh nghiệp Fintech. Các cơ quan quản lý bao gồm ngân hàng trung ương, cơ quan chính phủ, nhà cung cấp và các phương tiện truyền thông có nhiệm vụ kết nối và tập hợp các bên liên quan lại với nhau để tạo điều kiện thuận lợi cho việc áp dụng Fintech nhằm tạo ra một hệ sinh thái tài chính với khả năng tương tác và phát triển tối đa; (4) Học hỏi các NHTM các nước để rút kinh nghiệm, phát triển trong bối cảnh riêng. Ví dụ, Ngân hàng DBS ở Singapore có các phương pháp đo lường tác động tài chính của quá trình số hóa, chẳng hạn như lợi tức đầu tư và tỷ lệ chi phí trên thu nhập dựa trên việc sử dụng các khách hàng kỹ thuật số. Các ứng dụng ngân hàng di động giúp tăng lượng khách hàng và giao dịch trên đó đang khuyến khích các NHTM đánh giá giá trị tài chính được tạo ra thông qua kênh này ; (5) Đào tạo nguồn nhân lực ngành tài chính - ngân hàng không chỉ có kiến thức chuyên môn, khả năng phân tích dữ liệu mà còn phải thành thạo vận hành công nghệ số. Trải nghiệm dịch vụ khách hàng phải được nâng cao với sự tiến bộ của ngân hàng di động. Vì vậy, việc đào tạo nguồn nhân lực phải đạt chuẩn kỹ năng 3 trong 1, bao gồm kiến thức về công nghệ thông tin, tài chính và chuyên môn về tiếng Anh. Về nghiên cứu trong tương lai, các nghiên cứu có thể xem xét dài hơn 5 năm so với nghiên cứu này, mở rộng phạm vi nghiên cứu để xác định ảnh hưởng của dịch vụ ngân hàng di động lên tình hình tài chính của các NHTM theo thời gianu
Bài viết là một phần kết quả của Đề tài khoa học và công nghệ cấp Bộ “Nghiên cứu điều kiện phát triển hệ sinh thái Fintech thúc đẩy tài chính toàn diện ở Việt Nam”, mã số B2021.KHA.04
TÀI LIỆU THAM KHẢO
- Abbasi, T., & Weigand, H.,.The Impact of Digital Financial Services on Firm’s Performance: a Literature Review, Tilburg School of Economics and Management, Tilburg University, the Netherlands,2017.
- Aburime, U.,. Determinants of Bank Profitability: Company-Level Evidence from Nigeria. Nigeria: University of Nigeria, Enugu Campus,2005.
- Al-Tamimi, H., Hassan, A.,. Factors Influencing Performance of the UAE Islamic and Conventional National Banks. Department of Accounting, Finance and Economics, College of Business Administration, University of Sharjah,2018.Athanasoglou,P.P.,Brissimis,S.N.& Delis,M.,.‘Bank-specific, industry-specific and macroeconomic determinants of bank profitability’, Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, Vol. 18, No. 2,2008, pp.121–136
- Bank of New York Mellon., Innovation in Payments: The Future is Fintech, 2016.
- Baron, R. M., & Kenny, D. A.,.The moderator-mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic and statistical considerations. Journal of Personality and Social Psychology, 51,1986, 1173- 1182.
- Berger. A. N., Nathan H. M., Mitchell. A. P., Raghuram. G. R., & Jeremy C. S.,. “Does Function Follow Organizational Form? Evidence from the Lending Practices of Large and Small Banks,” Journal of Financial Economics, Elsevier, vol. 76, no. 2,2005, pp. 237–269.
- Berraies, S. B. Y. K. &. H. M.,. Identifying the effects of perceived values of mobile banking applications on customers: Comparative study between baby boomers, generation X and generation Y. International Journal of Bank Marketing, 35(6),2017, pp. 1018-1038.
- Chen, M., Wu, Q., and Yang, B.,. ‘How valuable is Fintech innovation?’, The Review of Financial Studies,2019, 32 (5): 2062–2106.
- Cam Nhung & Mai Phuong.,. Fintech và xu hướng hợp tác với hệ thống ngân hàng thương mại tại Việt Nam,2021.
- Del Giudice, Manlio ; Campanella, Francesco ; Dezi, Luca.,. The bank of things: An empirical investigation on the profitability of the financial services of the future, Emerald Group Publishing Limited,2016, ISSN 1463-7154, ZDB-ID 1379961-7. - Vol. 22.
- DeYoung, R., & Hunter, W. C.Deregulation.,. The Internet and the competitive viability of large banks and community banks, The Future of Banking, Benton Gup Greenwood Press Quorum Books,2001.
- DeYoung, R., & Rice, T.,. Noninterest income and financial performance at US commercial banks. Financial Review, 2004,39(1), 101-127. 157.
- DeYoung, R., & Rice, T.,.How do banks make money? The fallacies of fee income. Economic Perspectives-Federal Reserve Bank of Chicago, 2003,28(4), 34.
- DeYoung, R., Lang, W., and Nolle, D.,.How the Internet affects output and performance at community banks, Journal of Banking & Finance 31, 2007, pp. 1033-1060.
- Financial Stability Board, “Fintech and market structure in financial services: Market developments and potential financial stability implications”, February,2019
- Flamini, V., McDonald, C. and Schumacher, L.,. ‘The determinants of commercial bank profitability in Sub-Saharan Africa’, International Monetary Fund Working papers,2009.
- Fries, S., and Taci, A.,.Cost Efficiency Of Banks In Transition Evidence From 289 Banks In 15 Post Communist Countries, Journal of Banking and Finance,2005 pp. 55-81.
- Gomber, P., Koch, J. A., and Siering, M.,.“Digital Finance and Fintech: current research and future research directions”, Journal of Business Economics, Vol. 87, No. 5,2017, pp. 537-580.
- Gemechu B. Kusa, Vincent O. Ongore.,.Determinants of Financial Performance of Commercial Banks in Kenya, International journal of economics and financial issuesVol. 3, No. 1, 2013, pp.237-252
- Guru, B., Staunton, J. and Balashanmugam, B.,.Determinants of commercial bank profitability in Malaysia, University Multimedia Working paper,2002.
- Hai T. Phan , Tien N. Hoang , Linh V. Dinh , Dat N. Hoang.,2020. The Determinants of Listed Commercial Banks’ Profitability in Vietnam, Hai T. Phan , Tien N. Hoang , Linh V. Dinh , Dat N. Hoang.,. The Determinants of Listed Commercial Banks’ Profitability in Vietnam,Vo.7 No.11,2020, p.219-229
- Hauwa D. Bagudu, Shazida J.M Khan, Roslan A. Hakim.,.The Effect of Mobile Banking on the Performance of Commercial Banks in Nigeria. International Research Journal of Management, IT & Social Sciences,2017,Vol. 4 No. 2, p.74-80.
- Harrison Stewart., Jan Jürjens.,.Data security and consumer trust in Fintech innovation in Germany, Information & computer security, 2018,No.1, pp.109-128.ISSN: 2056-4961
- Henderson, R,. & Clark, K.,. Architectural Innovation: The Reconfiguration of Existing Product Technologies and the Failure of Established Firms. Administrative Science Quarterly,1990, Vol. 35, No. 1, Special Issue: Technology, Organizations, and Innovation , pp. 9-30
- Hornuf, L., Klus, M. F., Lohwasser, T. S., & Schwienbacher, A.,. How Do Banks Interact with Fintechs? Forms of Alliances and their impact on Bank Value, 2018No. 7170.
- Hong Thanh., Số hóa hoạt động ngân hàng - Cần một tư duy phát triển mới,2020
Hai Nam,. Sandbox cho Fintech: Cần một bước đi thận trọng, 2020.
- Lee, K. & Chung, N.,. Understanding factors affecting trust in and satisfaction with mobile banking in Korea: A modified DeLone and McLean’s model perspective. Interacting with computers, 2009,21(5/6), pp. 385-392.
- Lee, S., 2015. Fintech and Korea’s financial investment industry.
- Ilyas Akhisar, K. Batu Tunay, Necla Tunay.,. The Effects of Innovations on Bank Performance: The Case of Electronic Banking Services. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 2015,Vol. 195, pp. 369-375.
- Li, Y.,2007. Determinants of Banks. Profitability and its Implication on Risk Management Practices: Panel Evidence from the UK in the Period 1999–2006.
- Japparova, I. & Rupeika-Apoga, R.,.Banking Business Models of the Digital Future: The Case of Latvia, European Research Studies Journal, Volume XX, Issue 3A, 2017, pp.846-860.
- Kiesnoski, K.,. Wireless Banking. Bank Systems & Technology, 2020,7(2), pp. 40-43
- Khanh N.Nguyen., Revenue Diversification, Risk and Bank Performance of Vietnamese Commercial Banks, Journal of Risk and Financial Management, 2019,12(3),138.
- KPMG., Fintech in India A global growth story,2016.
- Kuo Chuen, D. L., & Teo, E. G.,. Emergence of Fintech and the LASIC principles. Journal of Financial Perspectives, 2015,3(3), 24-36.
- Kim Chi.,. Quản lý công ty công nghệ tài chính ở các nước và triển vọng phát triển tại Việt Nam,2021.
- Mongid, A.,. Business efficiency of the commercial banks in ASEAN. Investment Management and Financial Innovations,2016, 13(1), 67-76.
- Mongid, A., Tahir, I. M., & Haron, S., The determinants of bank cost inefficiency in ASEAN Banking. Jurnal Pengurusan,2012., 36, 69-76.
- Minh Phuong., Ngân hàng số giúp giảm chi phí giao dịch và gia tăng lợi nhuận,2021
- Ngoc Thuy, Great potential to promote development of digital banking in Vietnam: Brokerage,2019.
- Nguyen V., Phát triển, Fintech: Chất hay lượng? Thời Báo Ngân Hàng,2020.
- Pegueros, V.,.Security of Mobile Banking and Payments. SANS Institute Information Security Reading Room, 2012.
- Prateek Saxena, 2020. What Type of Mobile Apps Will Tech Investors Fund in 2020.
- Priya, R., Gandhi, A. V. & Shaikh, A., Mobile banking adoption in an emerging economy: An empirical analysis of young Indian consumers. Benchmarking: An International Journal,2018, 25(2), pp. 743-762.
- Phan Linh, Ứng dụng công nghệ tài chính trong chuyển đổi số của ngân hàng hiện nay., 2019.
- Rega, F.,. The bank of the future, the future of banking – An empirical analysis of European banks, Department of Economics, Second University of Naples, 2017.
- Regehr, K., & Sengupta, R.,. Has the relationship between bank size and profitability changed?, Economic Review (01612387), 2016,p.101.
- Schumpeter, J., The Theory of Economic Development, Cambridge Mass, Harvard University Press,1934.
- Son T.Nghiem.,Fintech tại Vietnam: Nắm bắt xu hướng để “chuyển mình” phát triển,2019.
- Shen, Z., Liao, H. and Weyman-Jones, T.,.Cost Efficiency Analysis in Banking Industries of Ten Asian Countries and Regions, Journal of Chinese Economics and Business Studies, 2009,7 (2), pp. 199-218.
- Tin H.Ho.,.Financial Performance and Income Diversity: Does Ownership Matter? Evidence from Vietnamese Commercial Banks, International Journal of Economics and Finance Archives,2020,Vol. 12, No.8.
- Trang, ĐH.,Vietinbank - Ngân hàng điện tử tiêu biểu nhất Vietnam, 2018.
- Tunay, K. B., Tunay, N., & Akhisar, İ.,. Interaction between Internet banking and bank performance: The case of Europe. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 2015,195, 363-368.
- VCB News, Thanh toán di động - Xu hướng thanh toán hiện đại nhiều tiện ích.,2019.
Bài đăng trên Tạp chí Thị trường Tài chính Tiền tệ số 21 năm 2021