NHỮNG YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN Ý ĐỊNH SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ QUẢN TRỊ TUÂN THỦ QUY TRÌNH NGHIỆP VỤ CỦA NHÂN VIÊN TẠI HỆ THỐNG CHI NHÁNH NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN CÔNG THƯƠNG VIỆT NAM Ở THỪA THIÊN HUẾ
Tập 133 Số 5B (2024), Nghiên cứu
Tập 133 Số 5B (2024)

NHỮNG YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN Ý ĐỊNH SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ QUẢN TRỊ TUÂN THỦ QUY TRÌNH NGHIỆP VỤ CỦA NHÂN VIÊN TẠI HỆ THỐNG CHI NHÁNH NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN CÔNG THƯƠNG VIỆT NAM Ở THỪA THIÊN HUẾ

Nghiên cứu
https://doi.org/10.26459/hueunijed.v133i5B.7369
Đã xuất bản 2024-06-28
Hà Ngọc Long
Trường Đại học Kinh tế, Đại học Huế, 99 Hồ Đắc Di, Huế, Việt Nam
Lê Văn Phúc
Công ty TNHH Thách thức Sáng tạo MBI, 107A Tôn Đức Thắng, Hà Nội, Việt Nam
Trương Tấn Quân
Trường Đại học Kinh tế, Đại học Huế, 99 Hồ Đắc Di, Huế, Việt Nam
Đỗ Sông Hương
Trường Đại học Kinh tế, Đại học Huế, 99 Hồ Đắc Di, Huế, Việt Nam
Nguyễn Hoàng
Trường Đại học Kinh tế, Đại học Huế, 99 Hồ Đắc Di, Huế, Việt Nam
Thái Thị Vân Anh
Trường Đại học Kinh tế, Đại học Huế, 99 Hồ Đắc Di, Huế, Việt Nam
PDF

Từ khóa

quản trị quy trình nghiệp vụ
quản trị tuân thủ quy trình nghiệp vụ
ngân hàng Việt Nam
ý định sử dụng
TAM business process management
business process compliance management
Vietnamese bank
intention to use
TAM

Tóm tắt

Tuân thủ quy trình nghiệp vụ là yếu tố then chốt cho sự phát triển lành mạnh của thị trường tài chính. Việc áp dụng giải pháp quản trị tuân thủ quy trình nghiệp vụ (BPCM) là cần thiết để nâng cao năng lực cạnh tranh và đảm bảo minh bạch trong quản lý. Nghiên cứu này xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng hệ thống BPCM tại chi nhánh VietinBank ở Thừa Thiên Huế, dựa trên mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) mở rộng. Các yếu tố mở rộng bao gồm nhận thức tính hữu ích, nhận thức tính dễ sử dụng, mức độ đổi mới và nhận thức rủi ro. Dữ liệu thu thập từ nhân viên ngân hàng được phân tích bằng các phương pháp thống kê mô tả, Cronbach's alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA), và phân tích hồi quy. Kết quả cho thấy nhận thức về tính hữu ích và dễ sử dụng tác động tích cực đến ý định sử dụng BPCM, trong khi nhận thức rủi ro ảnh hưởng tiêu cực. Đặc biệt, mức độ đổi mới là yếu tố quan trọng nhất trong việc xác định ý định sử dụng.

https://doi.org/10.26459/hueunijed.v133i5B.7369
PDF

Tài liệu tham khảo

  1. M. Hashmi, G. Governatori, H. P. Lam, and M. T. Wynn (2018), Are we done with business process compliance: state of the art and challenges ahead, Knowledge and Information Systems, 57(1), 79–133, doi: 10.1007/s10115-017-1142-1.
  2. Phạm Hồng Linh, Nguyễn Thị Diễm Hương, (2021), Nghiên cứu ảnh hưởng của các sự kiện tổn thất hoạt động đến các ngân hàng thương mại Việt Nam, Tạp Chí Công Thương, 13, 402–407.
  3. Trần Việt Dũng (2022), Hiệp ước quốc tế Basel và thực trạng kỷ luật thị trường ngành ngân hàng Việt Nam, Tạp chí Kinh tế Châu Á - Thái Bình Dương, 613, 10–12.
  4. G. Governatori and S. Sadiq (2008), The Journey to Business Process Compliance, Handbook of Research on Business Process Modeling, 426–454, doi: 10.4018/978-1-60566-288-6.ch020.
  5. P. Küng and C. Hagen (Jul. 2007), The fruits of Business Process Management: an experience report from a Swiss bank, Business Process Management Journal, 13(4), 477–487, doi: 10.1108/14637150710763522.
  6. G. Governatori (Jun. 2005), Representing Business Contracts In RuleML, International Journal of Cooperative Information Systems, 14(2-3), 181–216, doi: 10.1142/S0218843005001092.
  7. Phạm Ngọc Phong, Nguyễn Thị Diễm, Nguyễn Thị Ái Ngọc (2022), Suptech: Công nghệ giám sát bảo vệ tính toàn vẹn của thị trường, Tạp Chí Ngân Hàng, 5, 37–45.
  8. M. Dumas, M. La Rosa, J. Mendling, and H. A. Reijers (2018), Fundamentals of Business Process Management, Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. doi: 10.1007/978-3-662-56509-4.
  9. OMG (2011), Business process model and notation (version 2.0), OMG Specification, Object Management Group.
  10. F. Corradini, C. Muzi, B. Re, L. Rossi, and F. Tiezzi (2018), Global vs. Local Semantics of BPMN 2.0 OR-Join, in In: Tjoa A., Bellatreche L., Biffl S., van Leeuwen J., Wiedermann J. (eds) SOFSEM 2018: Theory and Practice of Computer Science. SOFSEM 2018. Lecture Notes in Computer Science, vol 10706. Edizioni della Normale, Cham, 321–336. doi: 10.1007/978-3-319-73117-9_23.
  11. Hà Ngọc Long, Nguyễn Thanh Tuấn, Đỗ Sông Hương (2021), Ứng Dụng Công Nghệ Tuân Thủ Quy Trình Nghiệp Vụ Trong Hoạt Động Chuyển Đổi Số Của Ngành Tài Chính: Góc Nhìn Từ Fintech Và Regtech, Tạp Chí Khoa học Quản Lý Và Kinh tế, Trường Đại học Kinh Tế, Đại học Huế, 18, [Online]. Available: https://tapchi.hce.edu.vn/index.php/sjme/article/view/73.
  12. Hà Ngọc Long, Đỗ Sông Hương, Nguyễn Hoàng (2023), Đề Xuất Mô Hình Quản Trị Tuân Thủ Quy Trình Dựa Trên Nền Tảng Điện Toán Đám Mây, Tạp Chí Khoa học Và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng, 21, số p.h 1, 43–50 [Online]. Available: https://jst-ud.vn/jst-ud/article/view/8117.
  13. N. L. Ha and T. M. Prinz (2021), Partitioning Behavioral Retrieval: An Efficient Computational Approach With Transitive Rules, IEEE Access, 9, 112043–112056, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3102634.
  14. M. H. Kalayou, B. F. Endehabtu, and B. Tilahun (Dec. 2020), The Applicability of the Modified Technology Acceptance Model (TAM) on the Sustainable Adoption of eHealth Systems in Resource-Limited Settings, Journal of Multidisciplinary Healthcare, 13, 1827–1837, doi: 10.2147/JMDH.S284973.
  15. W. A. Harsanto, N. Matondang, and R. P. Wibowo (Sep. 2023), The Use of Technology Acceptance Model (TAM) to Analyze Consumer Acceptance Towards E-Commerce Websites. A Case of the Plantage.id Digital Transformation Solution, Journal of Environmental and Development Studies, 4(2), 206–213, doi: 10.32734/jeds.v4i2.13144.
  16. S. Koul and A. Eydgahi (Dec. 2018), Utilizing Technology Acceptance Model (TAM) for driverless car technology Adoption, Journal of technology management & innovation, 13(4), 37–46, doi: 10.4067/S0718-27242018000400037.
  17. G. Nuryyev et al., (Feb. 2020), Blockchain Technology Adoption Behavior and Sustainability of the Business in Tourism and Hospitality SMEs: An Empirical Study, Sustainability, 12(3), 1256, doi: 10.3390/su12031256.
  18. F. Shahzad, G. Xiu, J. Wang, and M. Shahbaz (Nov. 2018), An empirical investigation on the adoption of cryptocurrencies among the people of mainland China, Technology in Society, 55, 33–40, doi: 10.1016/j.techsoc.2018.05.006.
  19. Q. Guo, D. Zhu, F. (Sam) Li, X. Wang, and Y. Shu (Mar. 2024), Tourists’ Adoption of Extended Reality Technologies: A MetaAnalytical Structural Equation Modeling, Journal of Hospitality & Tourism Research, 48(3), 450–463, doi: 10.1177/10963480221108906.
  20. F. D. Davis, R. P. Bagozzi, and P. R. Warshaw (Aug. 1989), User Acceptance of Computer Technology: A Comparison of Two Theoretical Models, Management Science, 35(8), 982–1003, doi: 10.1287/mnsc.35.8.982.
  21. K. J. Patel and H. J. Patel (Feb. 2018), Adoption of internet banking services in Gujarat, International Journal of Bank Marketing, 36(1), 147–169, doi: 10.1108/IJBM-08-2016-0104.
  22. Venkatesh, Morris, Davis, and Davis (2003), User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View, MIS Quarterly, 27(3), 425, doi: 10.2307/30036540.
  23. P. Legris, J. Ingham, and P. Collerette (Jan. 2003), Why do people use information technology? A critical review of the technology acceptance model, Information & Management, 40(3), 191–204, doi: 10.1016/S0378-7206(01)00143-4.
  24. J.-F. Chen, J.-F. Chang, C.-W. Kao, and Y.-M. Huang (Feb. 2016), Integrating ISSM into TAM to enhance digital library services, The Electronic Library, 34(1), 58–73, doi: 10.1108/EL-01-2014-0016.
  25. R. A. Bauer (1960), Consumer behavior as risk taking, in Proceedings of the 43rd National Conference of the American Marketing Assocation, June 15, 16, 17, Chicago, Illinois, 1960.
  26. M. S. Featherman and P. A. Pavlou (Oct. 2003), Predicting e-services adoption: a perceived risk facets perspective, International Journal of Human-Computer Studies, 59(4), 451–474, doi: 10.1016/S1071-5819(03)00111-3.
  27. K. Dankwa and K. Nakata (2018), Getting it Right: A Model for Compliance Assessment, in In: Liu, K., Nakata, K., Li, W., Baranauskas, C. (eds) Digitalisation, Innovation, and Transformation. ICISO 2018. IFIP Advances in Information and Communication Technology, 2018, 228–237. doi: 10.1007/978-3-319-94541-5_23.
  28. Y. C. Cho and E. Sagynov (Jan. 2015), Exploring Factors That Affect Usefulness, Ease Of Use, Trust, And Purchase Intention In The Online Environment, International Journal of Management & Information Systems (IJMIS), 19(1), 21, doi: 10.19030/ijmis.v19i1.9086.
  29. B. Ly and R. Ly (Aug. 2022), Internet banking adoption under Technology Acceptance Model—Evidence from Cambodian users, Computers in Human Behavior Reports, 7, 100224, doi: 10.1016/j.chbr.2022.100224.
  30. F. Sonmez (Mar. 2018), Technology Acceptance of Business Intelligence and Customer Relationship Management Systems within Institutions Operating in Capital Markets International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, 8(2), doi: 10.6007/IJARBSS/v8-i2/3882.
  31. Z. Hu, S. Ding, S. Li, L. Chen, and S. Yang (Mar. 2019), Adoption Intention of Fintech Services for Bank Users: An Empirical Examination with an Extended Technology Acceptance Model, Symmetry, 11(3), 340, doi: 10.3390/sym11030340.
  32. T. Zhang, C. Lu, and M. Kizildag (Sep. 2018), Banking ‘on-the-go’: examining consumers’ adoption of mobile banking services, International Journal of Quality and Service Sciences, 10(3), 279–295, doi: 10.1108/IJQSS-07-2017-0067.
  33. R. Thakur and M. Srivastava (May 2014), Adoption readiness, personal innovativeness, perceived risk and usage intention across customer groups for mobile payment services in India, Internet Research, 24(3), 369–392, doi: 10.1108/IntR-12-2012-0244.
  34. D. J. Kim, D. L. Ferrin, and H. R. Rao (Jan. 2008), A trust-based consumer decision-making model in electronic commerce: The role of trust, perceived risk, and their antecedents, Decision Support Systems, 44(2), 544–564, doi: 10.1016/j.dss.2007.07.001.
  35. D. Littler and D. Melanthiou, (Nov. 2006), Consumer perceptions of risk and uncertainty and the implications for behaviour towards innovative retail services: The case of Internet Banking, Journal of Retailing and Consumer Services, 13(6), 431–443, doi: 10.1016/j.jretconser.2006.02.006.
  36. S. A. Kamal, M. Shafiq, and P. Kakria (Feb. 2020), Investigating acceptance of telemedicine services through an extended technology acceptance model (TAM), Technology in Society, 60, 101212, doi: 10.1016/j.techsoc.2019.101212.
  37. J. J. F. Hair, R. E. Anderson, R. L. Tatham, and W. C. Black (2006), Multivariate Data Analysis. in Pearson international edition. Pearson Prentice Hall, [Online]. Available: https://books.google.com.vn/books?id=WESxQgAACAAJ.
  38. N. L. Leech, K. Barrett, and G. Morgan (2005), SPSS for intermediate statistics; use and interpretation lawrence erlbaum associates, New Jersey London, England: Publishers Mahwah.
  39. V. Venkatesh and F. D. Davis (Feb. 2000), A Theoretical Extension of the Technology Acceptance Model: Four Longitudinal Field Studies, Management Science, 46(2), 186–204, doi: 10.1287/mnsc.46.2.186.11926.
Creative Commons License

công trình này được cấp phép theo Creative Commons Ghi công-Chia sẻ tương tự 4.0 License International .

Bản quyền (c) 2024 Array