Hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong bối cảnh chuyển đổi số

TÓM TẮT:

Công nghệ 4.0 đang phát triển vượt bậc, tham gia vào hầu hết khu vực trên thế giới cũng như mọi ngóc ngách của đời sống xã hội, trong đó ngành kinh tế hiện đại như tài chính - ngân hàng cũng không nằm ngoài xu thế này. Các ứng dụng của công nghệ thông tin được ví như những “con sóng” mới, làm thay đổi toàn bộ hệ thống mô thức cung ứng và vận hành của các dịch vụ tài chính đã có từ hàng trăm năm nay. Bài viết nhằm đánh giá ảnh hưởng của các nhân tố đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại (NHTM) trong bối cảnh chuyển đổi số.

Từ khóa: hiệu quả hoạt động, chuyển đổi số, ngân hàng thương mại.

1. Đặt vấn đề

Việt Nam là một quốc gia đầy tiềm năng cho phát triển ngân hàng số, với 96,9 triệu dân, cơ cấu dân số trẻ với độ tuổi trung bình khoảng 32,5 tuổi. Đồng thời , Việt Nam hiện đứng thứ 15 về thị trường có số người sử dụng smartphone cao nhất thế giới vào năm 2020, trong đó khoảng dân số 43% người trên 15 tuổi đã có tài khoản ngân hàng. Do đó, việc các NHTM đầu tư mạnh hơn vào công nghệ chuyển đổi số là xu hướng tất yếu, có thể góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động của các ngân hàng.

2. Tổng quan nghiên cứu

Egland và cộng sự (1998) đã ước tính số lượng ngân hàng Hoa Kỳ cung cấp dịch vụ ngân hàng qua Internet và phân tích cấu trúc, đặc điểm hoạt động của các ngân hàng này. Không tìm thấy bằng chứng về sự khác biệt lớn trong hiệu quả hoạt động của nhóm ngân hàng cung cấp hoạt động ngân hàng qua Internet so với không cung cấp các dịch vụ đó về lợi nhuận, hiệu quả hoặc chất lượng tín dụng. Tuy nhiên, ngân hàng Internet giao dịch khác với các ngân hàng khác chủ yếu theo quy mô. Ngược lại, với kết quả của Egland và cộng sự (1998), Furst và cộng sự (2000) nhận thấy rằng các ngân hàng ở mọi quy mô cung cấp dịch vụ ngân hàng qua Internet nhìn chung có lợi nhuận cao hơn và có xu hướng phụ thuộc ít hơn vào các hoạt động ngân hàng truyền thống so với các ngân hàng không sử dụng Internet.

Sử dụng thông tin rút ra từ các ngân hàng ở Ý, Hasan và cộng sự (2002) nhận thấy rằng Internet các tổ chức ngân hàng hoạt động tốt hơn đáng kể so với các nhóm không sử dụng Internet. Ngoài ra, các biến rủi ro liên quan đến nhóm Internet tiếp tục thấp hơn so với nhóm không sử dụng Internet. Các biến tài sản-nợ phải trả cho thấy trung bình các ngân hàng trong nhóm Internet này lớn hơn và có giao dịch và đầu tư cao hơn đáng kể hoạt động và ít phụ thuộc hơn vào tiền gửi bán lẻ (cả tiền gửi không kỳ hạn và tiền gửi tiết kiệm) so với nhóm không sử dụng Internet. Danh mục duy nhất mà nhóm Internet cho thấy mức thấp hơn hiệu suất là hạng mục chi phí không lãi suất. Nó tìm thấy một liên kết quan trọng và tích cực giữa việc cung cấp các hoạt động ngân hàng qua Internet, lợi nhuận của các ngân hàng và một tiêu cực nhưng mối liên hệ đáng kể giữa việc áp dụng ngân hàng Internet và rủi ro ngân hàng đặc biệt là do sự đa dạng hóa ngày càng tăng.

Hernando và Nieto (2005) đã kiểm tra hoạt động của các ngân hàng đa kênh ở Tây Ban Nha từ năm 1994 đến năm 2002. Nghiên cứu cho thấy khả năng sinh lời cao hơn đối với các ngân hàng đa kênh thông qua tăng thu nhập hoa hồng, tăng phí môi giới và (cuối cùng) giảm nhân sự và kết luận rằng kênh Internet là sự bổ sung cho ngân hàng vật lý kênh truyền hình. Trái ngược với các nghiên cứu trước đó, các ngân hàng đa kênh ở Tây Ban Nha dựa nhiều hơn vào các kinh doanh ngân hàng (cho vay, nhận tiền gửi và kinh doanh chứng khoán). Việc chấp nhận Internet như một kênh phân phối có tác động tích cực đến lợi nhuận của các ngân hàng sau một năm rưỡi nhận “con nuôi”. Điều này được giải thích là do chi phí chung thấp hơn và đặc biệt là chi phí nhân viên, công nghệ thông tin sau cùng một khoảng thời gian.

Sathye (2005) đã điều tra tác động của việc ra đời ngân hàng Internet giao dịch đối với hồ sơ hoạt động và rủi ro của các công đoàn tín dụng lớn ở Úc. Tương tự với kết quả của Sullivan (2000), biến Internet banking không cho thấy mối liên hệ đáng kể với hiệu suất cũng như với biến rủi ro hoạt động. Do đó, ngân hàng trực tuyến không được chứng minh là một công cụ nâng cao hiệu suất trong bối cảnh của các công đoàn tín dụng lớn ở Úc.

Các ngân hàng có thể đánh giá hoạt động ngân hàng trực tuyến của họ bằng cách sử dụng các phương pháp tiếp cận trực tuyến đo lường hiệu suất. Chẳng hạn như hồi quy tuyến tính (Mô hình logit trong Furst và cộng sự, 2000), DEA (Zenios, 1999). Cheruiyot (2010) đã thực hiện một nghiên cứu về tác động của ngân hàng trực tuyến đối với hoạt động tài chính của các NHTM ở Kenya. Bài nghiên cứu đo lường biến số internet bằng cách sử dụng cường độ ngân hàng như bắt nguồn từ dữ liệu tính năng website được thu thập từ các website ngân hàng. Ông ấy đo hiệu suất sử dụng các biến ROA và ROE. Ông đã quan sát từ các kết quả hồi quy bội rằng lợi nhuận và việc cung cấp dịch vụ ngân hàng qua Internet có một mối liên hệ nhỏ đáng kể. Điều này nghiên cứu tìm cách đo lường hiệu suất bằng cách sử dụng 4 biến số, lợi nhuận/vốn chủ sở hữu trung bình, lợi tức tài sản bình quân, tỷ lệ chi phí/thu nhập và tỷ lệ chi phí đầu tư/lợi nhuận trước thuế. Ngoài ra, nó tìm cách điều tra tác động của số tiền đầu tư vào ngân hàng trực tuyến bao gồm số các sản phẩm internet do các NHTM cung cấp về hoạt động tài chính.

Nghiên cứu của Wadesango và Magaya (2020) bằng phương pháp định lượng cùng với mô hình phân tích hồi quy và sử dụng phần mềm SPSS, nghiên cứu về tác động của ngân hàng kỹ thuật số đến hoạt động của NHTM tại Zimbabwe cho thấy giao dịch ngân hàng trực tuyến dự đoán ROA đáng kể, tích cực và sự gia tăng các giao dịch ngân hàng trực tuyến dẫn đến tăng ROA.

3. Phương pháp nghiên cứu, dữ liệu

3.1. Dữ liệu nghiên cứu

Nghiên cứu này sử dụng loại dữ liệu thứ cấp cho giai đoạn 2016 - 2020. Dữ liệu được thu thập trên trang web của Quỹ Tiền tệ Quốc tế, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Tổng cục Thống kê Việt Nam, báo cáo thường niên của các NHTM và khảo sát thực tế tại một vài NHTM. Tất cả các dữ liệu được lấy theo tần suất năm từ năm 2010 đến năm 2020.

Dữ liệu bảng được tác giả lựa chọn cho nghiên cứu này, vì ngày càng được sử dụng nhiều trong nghiên cứu kinh tế do loại dữ liệu kết hợp giữa dữ liệu chuỗi thời gian và dữ liệu chéo, nó còn có các ưu điểm như: (1) Việc theo dõi, đo lường các tác động mà dữ liệu theo không gian/thời gian thuần túy chưa quan sát được hết và cho phép chúng ta nghiên cứu các mô hình phức tạp hơn; (2) Khi kết hợp nhiều dữ liệu của nhiều đối tượng nghiên cứu khác nhau sẽ làm số quan sát tăng lên, do đó sẽ làm giảm sai số ngẫu nhiên có thể xảy ra; (3) Quan sát theo thời gian khác nhau cho nhiều đối tượng khác nhau là sự kết hợp làm cho dữ liệu chứa đựng nhiều thông tin giá trị hơn, biến đổi hơn, bậc tự do cao hơn, giảm hiện tượng tương quan trong các biến và hiệu quả hơn chi việc xử lý các mô hình (Baltagi, 2008).

3.2. Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu định lượng và phương pháp điều tra suy luận sẽ được áp dụng cho đề tài nghiên cứu này. Cụ thể, trong nghiên cứu sử dụng hồi quy dữ liệu bảng, theo đó các phương pháp sẽ được sử dụng để kiểm định lựa chọn mô hình và đánh giá sự phù hợp của các biến công cụ, sự phù hợp của mô hình kiểm định các khuyết tật của mô hình gồm: phương pháp bình phương nhỏ nhất (Pooled OLS), phương pháp tác động cố định (FEM), phương pháp tác động ngẫu nhiên (REM), phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS). Nghiên cứu sử dụng phần mềm Stata phiên bản 16 để hỗ trợ xử lý dữ liệu và thực hiện các kiểm định và ước lượng mô hình trên.

4. Kết quả nghiên cứu

Trên cơ sở kiểm định Hausman đều cho ta thấy giá trị kiểm định P-value của cả 3 mô hình ROA, ROE và NIM đều có giá trị lớn hơn alpha 0.05 (α = 5%) nên mô hình tác động ngẫu nhiên REM là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu để phân tích ảnh hưởng của ngân hàng số đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2011 đến năm 2020.

Từ các mô hình được thực hiện để kiểm định khiếm khuyết định lượng của dữ liệu đã cho thấy mô hình với biến phụ thuộc ROA, ROE, NIM có sự tương đồng với những khiếm khuyết định lượng ở hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan bậc 1. Vì vậy, tác giả đi tới sử dụng ước lượng theo phương pháp FGLS để khắc phục những khiếm khuyết mô hình được nêu trên và đưa ra kết quả ước lượng có tính tin cậy cao. (Bảng 1)

Bảng 1. Kết quả hồi quy mô hình

Biến độc lập		Hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại
		ROA	ROE	NIM
AGE	Hệ số β	0.0000584	0.00125**	-0.0000286
	t-Statistic	1.60	2.26	-0.39
CAP	Hệ số β	0.0967***	0.261	0.141***
	t-Statistic	7.26	1.48	7.65
LIQ	Hệ số β	0.0191***	0.248***	0.0102
	t-Statistic	4.42	4.31	1.24
LOAN	Hệ số β	0.0117***	0.171***	0.0410***
	t-Statistic	2.63	2.78	4.89
DIG	Hệ số β	0.00180***	0.0166*	0.00118
	t-Statistic	2.73	1.89	1.07
SIZE	Hệ số β	0.000802	0.0128	-0.000728
	t-Statistic	0.53	0.56	-0.28
INF	Hệ số β	0.0198***	0.265***	0.0612***
	t-Statistic	3.67	3.73	6.86
GDP	Hệ số β	0.0100	0.211	0.00545
	t-Statistic	0.60	0.97	0.20
Hệ số chặn	Hệ số β	-0.0160***	-0.160***	-0.0127*
	t-Statistic	-4.64	-3.44	-1.82
N		220	220	220
Wald chi2		115.06	3.20	136.11
Prob > chi2		0.0000	0.0020	0.0000

Ghi chú: *, **, *** tương ứng với các mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% và 1%

Nguồn: Kết quả tác giả tính toán từ phần mềm Stata 16.0

Mô hình ROA:

ROA_it = -0.0160 + 0.0000584AGE_it + 0.0967CAP_it + 0.0191LIQ_it + 0.0117LOAN_it + 0.00180DIG_it + 0.000802SIZE_it + 0.0198INF_it + 0.0100GDP_it + ε_it

Biến độc lập AGE, SIZE và GDP không có ý nghĩa thống kê giải thích tác động đến biến phụ thuộc ROA.

Các biến độc lập còn lại đều có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc và cùng có mức ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều này nói lên rằng, khi biến các nhân tố này tăng lên sẽ tác động đến ROA theo chiều hướng tích cực và ngược lại. Cụ thể là tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP), tính thanh khoản (LIQ), tỷ lệ cho vay (LOAN), yếu tố tồn tại ngân hàng số (DIG) và tỷ lệ lạm phát (INF) tăng 1% sẽ tác động làm ROA tăng tương ứng 9.67%, 1.91%, 1.17%, 0.18% và 1.98%

Mô hình ROE:

ROE_it = -0.160 + 0.00125AGE_it + 0.261CAP_it + 0.248LIQ_it + 0.171LOAN_it + 0.0166DIG_it + 0.0128SIZE_it + 0.265INF_it + 0.211GDP_it + ε_it

Các biến độc lập không có ý nghĩa thống kê giải thích tác động đến biến phụ thuộc ROE gồm biến CAP, SIZE và GDP.

Những biến độc lập còn lại cùng tác động thuận chiều đến biến độc lập ROE và có mức ý nghĩa thống kê lần lượt 1%, 5%, 10%. Tức là khi một trong các nhân tố này tăng lên sẽ tác động đến ROE theo chiều hướng tỷ lệ thuận và ngược lại. Theo đó, khi tính thanh khoản (LIQ), tỷ lệ cho vay (LOAN), tỷ lệ lạm phát (INF) tăng 1% sẽ tác động làm ROE tăng lần lượt 24.8%, 17.1%, 26.5%; tuổi đời ngân hàng (AGE), yếu tố tồn tại ngân hàng số (DIG) tăng lên 5%, 10% sẽ làm ROE tăng tương ứng là 0.125%, 1.66%.

Mô hình NIM:

NIM_it = -0.0127 + (-0.0000286)AGE_it + 0.141CAP_it + 0.0102LIQ_it + 0.0410LOAN_it + 0.00118DIG_it + (-0.000728)SIZE_it + 0.0612INF_it + 0.00545GDP_it + ε_it

Không có ý nghĩa thống kê giải thích tác động đến biến phụ thuộc ROE gồm các biến độc lập AGE, LIQ, DIG, SIZE và GDP.

Các biến độc lập còn lại CAP, LOAN, INF có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc NIM và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1%. Điều này nghĩa là khi một trong các nhân tố này tăng lên sẽ tác động đến NIM theo xu hướng tăng theo và ngược lại. Trong đó, tỷ lệ quy mô vốn chủ sở hữu (CAP), tỷ lệ dư nợ tín dụng (LOAN), tỷ lệ lạm phát tăng 1% sẽ làm NIM tăng lần lượt là 14.1%, 4.1%, 6.12%. (Bảng 2)

Bảng 2. Tổng hợp kết quả tác động

Biến độc lập	Kỳ vọng	ROA		ROE		NIM
		Kết quả	Mức ý nghĩa thống kê	Kết quả	Mức ý nghĩa thống kê	Kết quả	Mức ý nghĩa thống kê
AGE	+	Không có ý nghĩa thống kê		+	5%	Không có ý nghĩa thống kê
CAP	+	+	1%	Không có ý nghĩa thống kê		+	1%
LIQ	-	+	1%	+	1%	Không có ý nghĩa thống kê
LOAN	+	+	1%	+	1%	+	1%
DIG	+/-	+	1%	+	10%	Không có ý nghĩa thống kê
SIZE	+	Không có ý nghĩa thống kê		Không có ý nghĩa thống kê		Không có ý nghĩa thống kê
INF	-	+	1%	+	1%	+	1%
GDP	+/-	Không có ý nghĩa thống kê		Không có ý nghĩa thống kê		Không có ý nghĩa thống kê

Nguồn: Kết quả tác giả tính toán từ phần mềm Stata 16.0

Yếu tố thuộc về đặc điểm ngân hàng

Tuổi đời ngân hàng (AGE) có tương quan dương đến hiệu quả hoạt động của các NHTM được đo lường bằng biến phụ thuộc ROE, với mức ý nghĩa thống kê 5% và không tìm thấy mối quan hệ có ý nghĩa thống kê thông qua biến phụ thuộc ROA, NIM. Kết quả từ nghiên cứu này có dấu phù hợp với kỳ vọng ban đầu đặt ra, kinh nghiệm của ngân hàng có tác động đến hiệu quả hoạt động, bởi nó góp phần khẳng định uy tín và từ đó tạo độ tin cậy trong lòng khách hàng; một yếu tố quan trọng trong việc thu hút và giữ chân khách hàng.

Quy mô vốn chủ sở hữu (CAP) cùng có mức ý nghĩa thống kê 1% với biến đo lường ROA, NIM nhưng không xuất hiện ý nghĩa thống kê đến ROE. Chiều tác động thuận chiều đến hiệu quả hoạt động của các NHTM, đồng thời cũng khớp với kỳ vọng dấu đặt ra và phù hợp với nghiên cứu trước đó của Syafi (2012), Noman và cộng sự (2015), Hirindu Kawshala và cộng sự (2017). Thực tế tại Việt Nam, tâm lý của khách hàng khi gửi tiền tại ngân hàng là quan tâm tới lượng vốn nắm giữ của ngân hàng đó, ngân hàng có vốn chủ sở hữu nhiều hơn sẽ có được niềm tin cao hơn, thu hút các khoản tiền gửi với lãi suất thấp hơn và ổn định hơn; tác động tích cực đến lợi nhuận.

Tính thanh khoản (LIQ) tác động ngược chiều theo mong đợi trước đó với mức ý nghĩa thống kê 1% đối với biến phụ thuộc ROA, ROE và chưa tìm thấy mối quan hệ với ý nghĩa thống kê với biến phụ thuộc NIM. Thông thường, ngân hàng luôn đối mặt với hai trạng thái thanh khoản là thặng dư hoặc thâm hụt, tức cung - cầu thanh khoản của ngân hàng thường không cân bằng và nếu nguồn vốn giữ lại để đáp ứng thanh khoản thì ngân hàng sẽ tạo ra ít lợi nhuận. Tuy nhiên, kết quả từ nghiên cứu lại cho thấy điều ngược lại, nếu nguồn vốn giữ lại ít mà liên tục được đáp ứng thanh khoản sẽ tạo ra lợi nhuận cao hơn.

Tỷ lệ cho vay (LOAN) đúng như dự tính của nghiên cứu là sẽ tác động đáng kể đến hiệu quả hoạt động của các NHTM. Tỷ lệ dư nợ tín dụng có mối quan hệ đồng biến với cả 3 biến phụ thuộc ROA, ROE, NIM ở mức ý nghĩa 1%. NHTM được biết đến với hoạt động mạnh mẽ là cấp tín dụng, duy trì sự ổn định trong hoạt động tín dụng và thu hút nhiều khách hàng sẽ gia tăng lợi nhuận, nâng tầm thương hiệu cho ngân hàng.

Yếu tố tồn tại ngân hàng số (DIG) theo kỳ vọng của tác giả là sẽ tác động dương, kết quả cho thấy yếu tố ngân hàng số tác động mạnh đến hiệu quả hoạt động của NHTM ở mức 10% với biến phụ thuộc ROE và 1% với biến ROA, tuy nhiên với biến phụ thuộc NIM thì chưa tìm thấy mối quan hệ ý nghĩa thống kê. Yếu tố ngân hàng số của NHTM đã mở ra một hướng phát triển mới để thuận tiện cho việc tiếp cận với khách hàng, phù hợp với nhu cầu chung và thực sự là tiếng nói cho hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam.

Yếu tố vĩ mô

Mặc dù tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) chưa được tìm thấy mức ý nghĩa thống kê nhưng tỷ lệ lạm phát (INF) lại cho tác động dương đối với cả ROA, ROE và NIM của các NHTM dù mức ý nghĩa thống kê đều ở 1%. Perry (1992); Athanasoglou và cộng sự (2008) chỉ ra rằng tác động của lạm phát chỉ tích cực trong trường hợp lạm phát là “khả đoán”. Một chính sách kiểm soát lạm phát minh bạch và rõ ràng giúp các NHTM thu được lợi ích từ việc chủ động điều chỉnh lãi suất tín dụng và huy động và ngược lại. Trong những năm gần đây, chính sách kiểm soát lạm phát được Ngân hàng Nhà nước ngày càng công khai mục tiêu, các công cụ sử dụng và được thừa nhận ngày càng tích cực. Điều này đem đến lợi ích cho các NHTM trong việc điều hành lãi suất của mình. Kết quả này tương đồng với các kết quả của Kosmidou và Pasiouras (2008); Sufian (2011); Sufian và Habibullah (2012); Caporale và cộng sự (2017).

5. Kiến nghị

- Đối với các ngân hàng thương mại

Các ngân hàng cần có chiến lược tận dụng hợp tác với các công ty Fintech cũng như kết nối với doanh nghiệp thương mại điện tử trong thực hiện chiến lược phát triển số hóa sản phẩm dịch vụ và kênh cung cấp hiện đại cho khách hàng một cách an toàn, tiện lợi và phí hợp lý. Xét cho cùng, tất cả những bước chuyển mình của NHTM đều xoay quanh nhu cầu của khách hàng, đặt khách hàng làm trọng tâm, do đó, lợi ích ngân hàng số mang lại cũng phải ưu tiên hướng đến góc nhìn từ phía khách hàng rồi mới đi tới các hành động cụ thể.

Đặc biệt là khi đại dịch Covid-19 xuất hiện đã khẳng định thêm lợi ích, cũng như sự cần thiết của ngân hàng số trong hoạt động của đời sống xã hội. Xu hướng thanh toán của người tiêu dùng ở Việt Nam với những thay đổi trong hành vi thanh toán trong đại dịch Covid-19, hướng đến một nền kinh tế không dùng tiền mặt.

- Đối với Ngân hàng Nhà nước

Các cơ quan quản lý cần sớm hoàn thiện khung khổ pháp lý về định danh khách hàng trực tuyến (eKYC) có giới hạn; hệ thống đại lý ủy thác của ngân hàng về dịch vụ thanh toán không dùng tiền mặt, dịch vụ ngân hàng số; chính sách về an toàn, bảo mật thông tin trong giao dịch điện tử; quy trình nghiệp vụ giao dịch điện tử qua ngân hàng, giám sát hoạt động ngân hàng số. Công nhận giá trị pháp lý khi triển khai công nghệ mới như QR code, Blockchain, tiêu chuẩn thẻ chip. Để việc thực hiện đạt hiệu quả, cần một lộ trình rõ ràng hơn về triển khai công nghệ chủ chốt CMCN 4.0 đến năm 2025, định hướng đến 2030 như: AI, BigData, điện toán đám mây, Blockchain,…

Đẩy mạnh phát triển thanh toán không dùng tiền mặt, tối ưu hóa mạng lưới ATM, POS và giảm dần tỷ trọng tiền mặt trên tổng phương tiện thanh toán. Thiết lập hệ sinh thái chung, trong hệ thống ngân hàng đóng vai trò trung tâm cung cấp dịch vụ tài chính, điều phối để đáp ứng các nhu cầu của cuộc sống.

Ưu tiên xây dựng có lộ trình mô hình ngân hàng số hoàn toàn và ngân hàng chuyển đổi số. Tái cấu trúc hệ thống ngân hàng với vai trò là tổ chức cung cấp và tư vấn dịch vụ tài chính đáng tin cậy, định hướng lấy khách hàng làm trung tâm.

Cần xem xét quy định về việc nhà đầu tư nước ngoài mua cổ phần tại các tổ chức tín dụng Việt Nam theo hướng tăng tỷ lệ sở hữu của nhà đầu tư nước ngoài, đối với từng loại hình tổ chức tín dụng phù hợp với cam kết quốc tế đã ký kết nhằm tăng cường huy động nguồn lực về vốn, năng lực quản trị điều hành và đặc biệt là công nghệ của nhà đầu tư nước ngoài để có thể đẩy nhanh tiến trình số hóa nền kinh tế nói chung và hệ thống ngân hàng nói riêng.

- Đối với Chính phủ và các ban ngành

Sớm ban hành cơ chế quản lý thử nghiệm có kiểm soát cho hoạt động công nghệ tài chính - Fintech trong lĩnh vực ngân hàng hướng tới đổi mới, sáng tạo, tạo thuận lợi cho sự phát triển của Fintech, dịch vụ ngân hàng số tại Việt Nam.

Ưu tiên, tạo điều kiện thuận lợi cho ngành Ngân hàng trong việc đầy mạnh ứng dụng công nghệ vào hoạt động. Chỉ đạo Ngân hàng Nhà nước cùng các ban ngành có liên quan sớm xây dựng đầy đủ khung pháp lý cần thiết để Chính phủ xem xét trình Quốc hội thông qua.

Các Ban ngành như Bộ Thông tin và Truyền thông cần có kế hoạch triển khai việc thực hiện đồng bộ với các doanh nghiệp, chú trọng đến giải pháp hạ tầng băng thông rộng và tăng cường công tác truyền thông, tuyên truyền, giáo dục tài chính, nâng cao nhận thức, hiểu biết cho người dân về ứng dụng kỹ thuật số và những lưu ý để phòng, tránh rủi ro khi thực hiện giao dịch trên môi trường điện tử.

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

1. Baltagi, B. (2008). Econometric analysis of panel data. Hoboken, New Jersey, United States: John Wiley &Sons.
2. Cheruiyot, S. K. (2010). Impact of internet banking on financial performance of commercial banks in Kenya. Nairobi: University of Nairobi.
3. Egland, K. L., Furst, K., Nolle, D., E. & Robertson, D. (1998). Banking over the Internet. Quarterly Journal of Office of Comptroller of the Currency, 124-156.

4. Furst, K., Lang, W. & Nolle, D. E. (2000). Who offers Internet Banking? Quarterly Journal, Office of the Comptroller of the Currency, 27-46.
5. Hasan, I., Maccario, A., & Zazzara, C. (2002). Do Internet activities add value? The Italian bank experience. RIETUMU BANK GROUP (2003), Consolidated and Bank Financial Statements and Auditor’s Report for the year ended, 31.
6. Hernando, I. and Nieto, M. J. (2005). Is the Internet Delivery Channel Changing Banks’
7. Sathye, M. (2005). The Impact of Internet Banking on Performance and Risk Profile: Evidence from Australian Credit Unions. The Journal of International Banking Regulation, 789-895.
8. Wadesango, N., & Magaya, B. (2020). The impact of digital banking services on performance of commercial banks. Journal of Management Information and Decision Sciences, 23, 343-353.

The business performance of Vietnamese commercial joint stock banks in the context of digital transformation

Ph.D Le Thanh Ngoc¹

Le Thi Huong Giang²

¹Ho Chi Minh City University of Banking

²Kien Long Commercial Joint Stock Bank

Abstract:

4.0 technology is growing rapidly and is impacting all socio-economic aspects including the financial and banking sector. Information technology applications have changed the entire operation of financial services which have existed for hundreds of years. This paper is to evaluate the impacts of factors on the performance of commercial banks in the context of digital transformation.

Keywords: business performance, digital transformation, commercial bank.

[Tạp chí Công Thương - Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ, Số 11, tháng 5 năm 2022]