Mức độ chấp nhận công nghệ tài chính của sinh viên các trường đại học tại Hà Nội

ThS. Nguyễn Hải Yến

Khoa Kinh tế số - Học viện Chính sách và phát triển

Email: haiyen.kts@apd.edu.vn

Tóm tắt

Trong bối cảnh chuyển đổi số và sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ tài chính, đặc biệt là sự gia tăng của các dịch vụ ví điện tử, ngân hàng số và các nền tảng đầu tư trực tuyến, sinh viên – nhóm đối tượng trẻ và năng động, có khả năng tiếp cận cao với công nghệ – là một thị trường tiềm năng cho các dịch vụ Fintech. Tuy nhiên, mức độ chấp nhận và sử dụng công nghệ tài chính của sinh viên tại Việt Nam còn nhiều hạn chế, chịu ảnh hưởng bởi các yếu tố, như: nhận thức về lợi ích, yếu tố xã hội và niềm tin vào tính bảo mật của các dịch vụ. Bài nghiên cứu áp dụng mô hình UTAUT để xác định các yếu tố tác động đến mức độ chấp nhận Fintech của sinh viên, từ đó đưa ra các đề xuất nhằm nâng cao mức độ chấp nhận này trong cộng đồng sinh viên tại Hà Nội.

Từ khóa: Fintech, công nghệ tài chính, mức độ chấp nhận, sinh viên

Summary

In the context of digital transformation and the rapid development of financial technology, particularly the rise of e-wallet services, digital banking, and online investment platforms, students, as a young and dynamic group with high accessibility to technology, represent a potential market for Fintech services. However, the level of acceptance and use of financial technology among students in Vietnam remains limited and is influenced by several factors, such as perceived benefits, social influence, and trust in service security. This study applies the UTAUT model to identify the factors affecting students' acceptance of Fintech, thereby proposing recommendations to enhance Fintech adoption within the student community in Hanoi.

Keywords: Fintech, financial technology, acceptance level, students

GIỚI THIỆU

Trong bối cảnh công nghệ tài chính – Fintech (Financial Technology) đã và đang trở thành một trong những xu hướng phát triển nổi bật và mạnh mẽ, góp phần thay đổi cách thức con người tiếp cận, sử dụng và quản lý các dịch vụ tài chính. Fintech không chỉ mang lại sự tiện lợi mà còn thúc đẩy tài chính toàn diện, đặc biệt là với những nhóm người dùng trẻ, năng động và am hiểu công nghệ. Tại Việt Nam, sự phát triển mạnh mẽ của ví điện tử, ngân hàng số, ứng dụng chuyển tiền và đầu tư trực tuyến đã cho thấy tiềm năng lớn của thị trường Fintech. Đặc biệt, sinh viên – nhóm người trẻ đang trong quá trình học tập và hình thành thói quen tài chính cá nhân – được xem là đối tượng có mức độ tiếp cận cao với công nghệ và dễ thích nghi với các hình thức thanh toán, quản lý tài chính hiện đại. Tuy nhiên, dù có tiềm năng phát triển lớn, mức độ chấp nhận và sử dụng Fintech của sinh viên tại Việt Nam vẫn còn nhiều hạn chế và chưa đồng đều, chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như nhận thức về lợi ích, trải nghiệm sử dụng, yếu tố xã hội và niềm tin vào tính bảo mật của dịch vụ. Bài viết này tiến hành đánh giá mức độ chấp nhận Fintech của sinh viên các trường đại học tại Hà Nội, đồng thời xác định những yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng Fintech trong nhóm đối tượng này.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Fintech là một ngành công nghiệp sử dụng công nghệ để cung cấp các dịch vụ tài chính, bao gồm thanh toán điện tử, cho vay trực tuyến, quản lý đầu tư, và các giải pháp tài chính sáng tạo khác. Nó bao gồm việc tích hợp các công nghệ tiên tiến như blockchain, trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn (Big Data), và điện toán đám mây vào các hoạt động tài chính, nhằm cải thiện hiệu quả, giảm chi phí và tăng cường trải nghiệm người dùng (Schindler, 2017).

UTAUT là một mô hình lý thuyết tổng hợp được phát triển để giải thích hành vi sử dụng công nghệ, đặc biệt là trong bối cảnh các công nghệ mới như Fintech. Mô hình này bao gồm bốn yếu tố chính: Kỳ vọng về hiệu suất (Performance Expectancy), Kỳ vọng về nỗ lực (Effort Expectancy), Ảnh hưởng xã hội (Social Influence), và Điều kiện hỗ trợ (Facilitating Conditions). Các yếu tố này giúp xác định những động lực thúc đẩy người dùng quyết định sử dụng Fintech (Venkatesh et al., 2003).

Tổng quan các nghiên cứu liên quan

Trong thời đại công nghệ 4.0, nhiều nghiên cứu quốc tế đã phân tích hành vi chấp nhận Fintech của sinh viên. Theo Bermeo-Giraldo và cộng sự, dù sinh viên chưa hiểu rõ về Fintech, họ vẫn sử dụng thường xuyên; yếu tố giáo dục tài chính và ảnh hưởng xã hội đóng vai trò trung gian. Kalinga & Senarathna (2023) xác định ba yếu tố chính thúc đẩy hành vi chấp nhận: truy cập kỹ thuật số, tiện lợi, và đổi mới cá nhân. Nghiên cứu của Prastiwi (2024) cho thấy hành vi tiêu dùng của Gen Z bị ảnh hưởng mạnh bởi lối sống hiện đại và mạng xã hội.

Tại Việt Nam, nghiên cứu về Fintech còn hạn chế, chủ yếu từ một số trường đại học như Học viện Ngân hàng, Kinh tế Quốc dân, và Ngoại thương. Nguyễn Đăng Tuệ (2020) chỉ ra rằng hành vi chấp nhận Fintech chịu tác động bởi nhận thức lợi ích, tính dễ dùng, ảnh hưởng xã hội, thói quen và niềm tin. Phạm Thị Trúc Quỳnh (2025) nhấn mạnh vai trò của sinh viên trẻ trong tiếp cận công nghệ, nhưng cho thấy sự ảnh hưởng đa dạng từ tiện ích, hiểu biết công nghệ đến bảo mật. Các nghiên cứu hiện nay chưa tập trung nhiều vào phân tích định lượng trong nhóm sinh viên – nhóm tiềm năng cho phát triển tài chính số. Do đó, tác giả thực hiện nghiên cứu định lượng theo mô hình UTAUT để tìm hiểu về mức độ chấp nhận Fintech của các sinh viên tại Hà Nội nhằm cung cấp dữ liệu thực tiễn giúp các bên liên quan thúc đẩy Fintech hiệu quả hơn trong giới trẻ.

Phương pháp và mô hình nghiên cứu

Tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng với dữ liệu được thu thập thông qua khảo sát bảng hỏi ngẫu nhiên sinh viên các trường đại học tại Hà Nội – những sinh viên có nhận thức hoặc đã từng sử dụng ít nhất một dịch vụ Fintech (ví dụ: ví điện tử, ngân hàng số, đầu tư tài chính trực tuyến…), sau đó xử lý và phân tích bằng phần mềm SPSS với mô hình hồi quy tuyến tính bội. Mô hình hồi quy dự kiến có dạng:

BI = β0 + β1*PE + β2*EE + β3*SI + β4FC + ε

Trong đó:

BI: Ý định sử dụng Fintech (biến phụ thuộc)

PE, EE, SI, FC: Các biến độc lập

βi: Hệ số hồi quy

ε: Sai số ngẫu nhiên

KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

Phân tích thống kê mô tả

Nghiên cứu được tác giả thực hiện trên 357 sinh viên đến từ các trường đại học tại Hà Nội. Mẫu khảo sát có đặc điểm như sau:

Giới tính: Trong tổng số sinh viên khảo sát, 78.7% là nữ và 21.3% là nam, cho thấy tỷ lệ sinh viên nữ chiếm ưu thế trong mẫu.

Năm học: Sinh viên năm 2 và năm 3 chiếm tỷ lệ lớn, phù hợp với độ tuổi đang hình thành thói quen tài chính cá nhân và tiếp cận dịch vụ công nghệ.

Ngành học: Phần lớn sinh viên thuộc các ngành liên quan đến kinh tế, một số ít sinh viên đến từ các ngành như giáo dục, kĩ thuật. Điều này cho thấy mẫu khảo sát phù hợp với mục tiêu nghiên cứu về hành vi tài chính và công nghệ.

Về nhận thức và hành vi đối với Fintech, các biến đo lường chính bao gồm:

Kỳ vọng hiệu suất (PE) có giá trị trung bình cao nhất là 3.97, phản ánh sinh viên đánh giá cao hiệu quả và lợi ích của Fintech trong việc hỗ trợ tài chính cá nhân.

Mức độ chấp nhận Fintech (FT) cũng đạt mức khá cao (trung bình 3.76), thể hiện sự quan tâm và sẵn sàng sử dụng các dịch vụ tài chính số trong sinh viên.

Ảnh hưởng xã hội (SI) có trung bình 3.72, cho thấy bạn bè, người thân, và mạng xã hội có ảnh hưởng vừa phải đến hành vi sử dụng Fintech.

Điều kiện hỗ trợ (FC) và kỳ vọng nỗ lực (EE) lần lượt có trung bình là 3.65 và 3.47, cho thấy sinh viên phần nào vẫn gặp khó khăn trong trải nghiệm sử dụng hoặc tiếp cận công nghệ, dù nhìn chung là tích cực.

Độ lệch chuẩn các biến dao động từ 0.73 đến 0.91, cho thấy mức độ phân tán trong phản hồi là trung bình, phản ánh sự khác biệt nhất định trong thái độ của sinh viên.

Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha

Tác giả tiến hành kiểm định Cronbach's Alpha cho các nhân tố liên quan đến mức độ chấp nhận Fintech của sinh viên tại một số trường đại học ở Hà Nội, thu được kết quả giá trị Cronbach's Alpha cho các biến bao gồm: Mong đợi nỗ lực , Ảnh hưởng xã hội, Điều kiện hỗ trợ, biến phụ thuộc Mức độ chấp nhận Fintech đều ở mức lý tưởng ( > 0.7), từ đó ta thấy tính đồng nhất nội bộ khá tốt của nhóm này. Đối với nhóm biến PE - Mong đợi hiệu suất, giá trị Cronbach's Alpha tuy ở dưới mức lý tưởng (0,7) nhưng chênh lệch không quá nhiều cho thấy có thể cải thiện tính nhất quán trong nội bộ nhóm biến này. Và khi tiến hành phân tích kiểm định Cronbach's Alpha, tác giả thu được kết quả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 chứng tỏ các biến mà tác giả tiến hành quan sát đều có đóng góp trong mô hình nghiên cứu.

Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Phân tích nhân tố EFA cho 12 biến độc lập với factor loading là 0,3 nhận được kết quả bảng ma trận xoay nhân tố, các biến đều có hệ số KMO lớn hơn 0,5 với giá trị sig = 0.000 50%, chứng tỏ 4 nhân tố được trích đã giải thích được 69.474% sự biến thiên dữ liệu của 12 biến quan sát tham gia vào EFA.

Sau khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA, từ các nhân tố ban đầu mà tác giả đã đề xuất là có tác động đến mức độ chấp nhận Fintech của sinh viên các trường đại học tại Hà Nội, gồm Mong đợi hiệu suất, Mong đợi nỗ lực, Ảnh hưởng xã hội, Điều kiện hỗ trợ, và kết quả thu được 4 nhân tố như trong bảng . Ngoài biến PE1 tải mạnh lên cả hai nhân tố FC và PE cho thấy đây là một biến không rõ ràng vì giải thích cùng lúc cho cả hai yếu tố, cần loại bỏ đi. Sau khi loại bỏ, tác giả tiến hành chạy lại và thu được kết quả phù hợp.

Tương tự, tác giả tiến hành với nhóm biến phụ thuộc, thu được giá trị KMO = 0.762 với giá trị sig

Bảng 1: Kết quả phân tích EFFA tổng hợp

Nguồn: Kết quả phân tích tác giả tự tổng hợp

Phân tích hồi quy

Khi tiến hành kiểm định tính phù hợp của mô hình, tác giả tính toán được R bình phương hiệu chỉnh của mô hình là 0.552 cho thấy biến độc lập giải thích được 55.2% sự biến thiên của biến phụ thuộc. Hệ số Durbin – Watson là 1.953, thuộc khoảng từ 0 – 4 chứng tỏ mô hình không xuất hiện hiện tượng tự tương quan. Theo kết quả phân tích ANOVA, giá trị sig

Bảng 2: Kết quả hệ số hồi quy

Nguồn: Kết quả phân tích tác giả tự tổng hợp

Theo kết quả trên, tác giả sẽ loại bỏ những biến có giá trị p-value > 0.05 và giữ lại những biến có ý nghĩa thống kê nghĩa là các biến có giá trị p-value

BI = 0.202 * PE + 0.257 * EE + 0.057 * SI + 0.461*FC + ε

Thảo luận kết quả

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng mức độ chấp nhận Fintech của sinh viên các trường đại học tại Hà Nội phụ thuộc nhiều yếu tố, cụ thể có phụ thuộc vào kỳ vọng về hiệu suất (PE), kỳ vọng về nỗ lực (EE), ảnh hưởng xã hội (SI), và điều kiện hỗ trợ (FC). Trong đó, điều kiện hỗ trợ (FC) là yếu tố có tác động mạnh nhất đến ý định sử dụng Fintech, cho thấy rằng sinh viên có xu hướng chấp nhận Fintech cao hơn khi họ cảm thấy có đủ cơ sở hạ tầng, thiết bị công nghệ và sự hỗ trợ kỹ thuật phù hợp. Kỳ vọng nỗ lực (EE) và kỳ vọng hiệu suất (PE) cũng đóng vai trò quan trọng, phản ánh rằng sinh viên đánh giá cao sự tiện lợi, dễ sử dụng và hiệu quả khi ứng dụng Fintech. Trong khi đó, ảnh hưởng xã hội (SI) có tác động yếu hơn, cho thấy sự chấp nhận Fintech của sinh viên ít bị chi phối bởi bạn bè hay người xung quanh.

Nghiên cứu của tác giả vẫn còn hạn chế vì chỉ dựa trên khảo sát 358 sinh viên của một số trường đại học tại Hà Nội, chưa phản ánh được toàn bộ ý kiến sinh viên của toàn bộ các trường đại học tại Hà Nội cũng như còn mang tính chủ quan của người được khảo sát nên có thể không phản ánh chính xác về mức độ chấp nhận Fintech của sinh viên các trường đại học tại Hà Nội.

MỘT SỐ GIẢI PHÁP

Qua kết quả khảo sát các sinh viên tại một số trường đại học tại Hà Nội, và kết quả từ phân tích trên, tác giả xin được đưa ra một số giải pháp nhằm cải thiện và nâng cao mức độ chấp nhận Fintech của sinh viên các trường đại học tại Hà Nội trong thời đại số hiện nay như sau:

Một là, tăng cường giáo dục và nâng cao nhận thức về Fintech: Cung cấp các khóa học, chương trình đào tạo về Fintech trong chương trình học chính thức của các trường đại học, và tổ chức các buổi hội thảo, tọa đàm về Fintech với sự tham gia của các chuyên gia trong ngành, giúp sinh viên tiếp cận thông tin cập nhật về xu hướng công nghệ tài chính mới. Thúc đẩy mối liên kết giữa trường học và doanh nghiệp Fintech bằng cách tạo các cuộc thi, hackathon về Fintech để sinh viên thể hiện khả năng sáng tạo và tìm ra giải pháp mới cho ngành công nghiệp tài chính.

Hai là, khuyến khích thử nghiệm và sử dụng dịch vụ Fintech: Tạo điều kiện cho sinh viên trải nghiệm các sản phẩm và dịch vụ Fintech, như: thanh toán trực tuyến, ví điện tử, cho vay qua nền tảng Fintech, và các dịch vụ đầu tư trực tuyến. Các công ty Fintech có thể hợp tác với các trường đại học để cung cấp các chương trình khuyến mãi đặc biệt cho sinh viên, từ đó thúc đẩy sự tham gia của họ.

Ba là, xây dựng cơ sở hạ tầng công nghệ hiện đại và an toàn: Đảm bảo rằng các ứng dụng Fintech được thiết kế có tính bảo mật cao, đáng tin cậy, và dễ sử dụng. Tạo môi trường thuận lợi, chẳng hạn như các điểm truy cập Wi-Fi miễn phí hoặc các dịch vụ hỗ trợ công nghệ tại khuôn viên trường để sinh viên dễ dàng tiếp cận các dịch vụ Fintech./.

Tài liệu tham khảo

1. Alalwan, A. A., Dwivedi, Y. K., & Rana, N. P. (2017). Factors influencing adoption of mobile banking by Jordanian bank customers: Extending UTAUT2 with trust, International Journal of Information Management, 37(3), 99–110.

2. Kalinga, P., & Senarathna, I. (2023). Digital accessibility, convenience, and innovation as drivers of Fintech adoption among university students, Journal of Business Studies 10(4), 1-19

3. Liébana-Cabanillas, F., Molinillo, S., & Ruiz-Montañez, M. (2019). Explanatory and predictive modeling of mobile payment acceptance: Integrating UTAUT and TPB, Computers in Human Behavior, 96, 19–30.

4. Nguyễn, T. M. H., & Trần, P. H. (2021). Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Fintech của sinh viên tại TP. Hồ Chí Minh, Tạp chí Kinh tế và Dự báo, 23, 56–62.

5. Phạm, T. T. Q., & cộng sự. (2025). Hành vi chấp nhận Fintech của sinh viên đại học tại Việt Nam, Nghiên cứu học thuật tại Đại học Kinh tế Quốc dân.

6. Phan, T. Q. H., & Lê, M. Q. (2022). Thái độ và hành vi của sinh viên đại học đối với việc sử dụng ví điện tử tại Việt Nam, Tạp chí Công thương, 12, 25–30.

7. Schindler, J. W. (2017). FinTech and financial innovation: Drivers and depth, Washington, DC: Board of Governors of the Federal Reserve System.

8. Umakanth, S., Reganti, A. M., Lahoti, M., Sethia, T., Bafna, D., Jain, T., & Chetan, G. V. (2025). Digital finance and Gen Z: The impact of Fintech on modern money management, International Journal of Research Publication and Reviews, 6(3), 7352–7362.

9. 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.

10. Zhou, T. (2012). Understanding users’ initial trust in mobile banking: An elaboration likelihood perspective, Computers in Human Behavior, 28(4), 1518–1525.