Nghiên cứu hành vi sử dụng ví điện tử: Góc nhìn từ mô hình chấp nhận công nghệ và khả năng của trí tuệ nhân tạo
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Mục tiêu của bài viết nhằm phân tích vai trò của trí tuệ nhân tạo (AI) trong khuếch tán hành vi sử dụng ví điện tử Momo của người dùng. Một mô hình nghiên cứu được thiết lập dựa trên sự kết hợp giữa mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) và các yếu tố đặc trưng của AI. Phương pháp nghiên cứu định lượng được sử dụng để đánh giá mô hình đề xuất. Bảng hỏi được thiết kế để thu thập dữ liệu của 273 người dùng thông qua phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Dữ liệu được phân tích thông qua phương pháp mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM). Kết quả chỉ ra tính bảo mật và chất lượng thông tin là điều kiện thúc đẩy niềm tin. Niềm tin và tính dễ sử dụng ảnh hưởng ý nghĩa đến nhận thức sự hữu ích, trong khi chất lượng thông tin và tính cá nhân hóa không ảnh hưởng. Tính cá nhân hóa và tính phản hồi thúc đẩy nhận thức tính dễ sử dụng. Nhận thức sự hữu ích và tính dễ sử dụng tác động tích cực đến ý định sử dụng ví điện tử. Bài viết mang lại giá trị lý thuyết khi kết hợp TAM và khả năng của AI để giải thích nhận thức, niềm tin và hành vi thanh toán ví điện tử. Cuối cùng, bài viết đề xuất các hàm ý nhằm tối ưu hiệu quả AI trong thanh toán trực tuyến.
Abstract
This study analyzes the role of artificial intelligence (AI) in facilitating user adoption of the Momo e-wallet. The research model integrates the Technology Acceptance Model (TAM) with AI-specific attributes. A quantitative research method is utilized to evaluate the model. Data were collected from 273 respondents using a structured questionnaire and convenience sampling. Structural Equation Modeling (SEM) was applied for data analysis. The results show that perceived security and information quality positively affect trust. Trust and perceived ease of use significantly influence perceived usefulness, whereas information quality and personalization do not. Personalization and responsiveness positively affect perceived ease of use. In line with TAM, both perceived usefulness and perceived ease of use significantly promote user adoption of the e-wallet. This study contributes theoretically by combining TAM with AI-specific attributes to elucidate users’ perceptions, trust, and behaviors toward e-wallet payments. The study concludes by presenting key implications for cementing the effectiveness of AI applications in online payment systems.
Từ khóa
Mô hình TAM; Tính phản hồi; Trí tuệ nhân tạo; Hành vi sử dụng; Ví điện tử
Chi tiết bài viết
Lĩnh vực kinh tế (JEL Codes)
L86 - Information and Internet Services • Computer Software - Industry Studies: Services, O32 - Management of Technological Innovation and R&D - O33 - Technological Change: Choices and Consequences • Diffusion Processes - Innovation • Research and Development • Technological Change • Intellectual Property Rights
Tài liệu tham khảo
Ashfaq, M., Yun, J., Yu, S., & Loureiro, S. M. C. (2020). I, Chatbot: Modeling the determinants of users’ satisfaction and continuance intention of AI-powered service agents. Telematics and Informatics, 54, 101473. https://doi.org/10.1016/j.tele.2020.101473
Chen, J.-S., Le, T.-T.-Y., & Florence, D. (2021). Usability and responsiveness of artificial intelligence chatbot on online customer experience in e-retailing. International Journal of Retail & Distribution Management, 49(11), 1512-1531. https://doi.org/10.1108/IJRDM-08-2020-0312
Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.): Routledge.
Cu, L. X., & Nguyen, T. H. (2025). Exploring customer stickiness toward banking chatbots: Focus on agility capability and emotional receptivity. Telematics and Informatics Reports, 19, 100247. https://doi.org/10.1016/j.teler.2025.100247
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340. https://doi.org/10.2307/249008
Elkhatibi, Y., Guelzim, H., & Benabdelouahed, R. (2025). In-depth exploration of the factors influencing trust in chatbot integration: An exhaustive investigation within the banking sector. International Journal of Electronic Commerce Studies, 16(1), 43-82. https://doi.org/10.7903/ijecs.2392
Hair, J. F., Black, W. C., Barbin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate Data Analysis. New Jersey: Prentice Hall.
Harman, H. H. (1976). Modern Factor Analysis. U.S: University of Chicago Press.
Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115-135. https://doi.org/10.1007/s11747-014-0403-8
Hoàng Đan. (2025). MoMo xây nền tảng tài chính an toàn phục vụ 30 triệu người dùng. Retrieved from https://vnexpress.net/momo-xay-nen-tang-tai-chinh-an-toan-phuc-vu-30-trieu-nguoi-dung-4996912.html
Hu, S., Liu, J., Li, H., Yin, J., & Liu, X. (2025). Exploring the mechanism of AI-powered personalized product recommendation on generation Z users’ spontaneous buying intention on short-form video platforms: A perceived evaluation perspective. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 20(4), 290. https://doi.org/10.3390/jtaer20040290
Le, X. C. (2023). Inducing AI-powered chatbot use for customer purchase: The role of information value and innovative technology. Journal of Systems and Information Technology, 25(2), 219-241. https://doi.org/10.1108/JSIT-09-2021-0206
Le, X. C. (2025a). Determinants of customer willingness toward chatbot-based online banking services: Do perceived values and chatbot characteristics matter? Asia-Pacific Journal of Business Administration, ahead-of-print(ahead-of-print), 1-24. https://doi.org/10.1108/APJBA-10-2024-0555
Le, X. C. (2025b). Older consumers’ positive word-of-mouth toward m-banking: Evidence from an emerging market. Journal of Science and Technology Policy Management, ahead-of-print(ahead-of-print). https://doi.org/10.1108/JSTPM-06-2023-0103
Le, X. C., Nguyen, T. H., & Vu, T. T. L. (2025). Understanding AI chatbot utilization in Vietnam: An extended elaboration likelihood model perspective. Thammasat Review, 28(1), 152-178. https://doi.org/10.14456/tureview.2025.7
Lê Xuân Cù. (2023a). Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng chatbot của khách hàng: Góc nhìn tại Việt Nam. Tạp chí Khoa học - Đại học Mở TP Hồ Chí Minh, 18(5), 32-46. https://doi.org/10.46223/HCMCOUJS.econ.vi.18.5.2407.2023
Lê Xuân Cù. (2023b). Nghiên cứu ý định sử dụng chatbot và mua sắm trực tuyến của khách hàng: Tiếp cận từ lý thuyết chấp nhận công nghệ và đặc trưng của chatbot. Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á, 34(9), 37-53. https://doi.org/10.24311/jabes/2023.34.9.4
Magno, F., & Dossena, G. (2022). The effects of chatbots’ attributes on customer relationships with brands: PLS-SEM and importance–performance map analysis. The TQM Journal, 35(5), 1156-1169. https://doi.org/10.1108/tqm-02-2022-0080
Mehra, A., Paul, J., Rajput, S., Soni, G., & Ata, S. (2026). Determinants of chatbot continuance intention in airlines: Theory and evidence. Journal of Research in Interactive Marketing, 1-23. https://doi.org/10.1108/jrim-07-2025-0386
Molinillo, S., Aguilar-Illescas, R., Anaya-Sánchez, R., & Liébana-Cabanillas, F. (2021). Social commerce website design, perceived value and loyalty behavior intentions: The moderating roles of gender, age and frequency of use. Journal of Retailing and Consumer Services, 63, 102404. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2020.102404
Mustofa, R. H., Kuncoro, T. G., Atmono, D., Hermawan, H. D., & Sukirman. (2025). Extending the technology acceptance model: The role of subjective norms, ethics, and trust in AI tool adoption among students. Computers and Education: Artificial Intelligence, 8, 100379. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100379
Nguyen, D. M., Chiu, Y.-T. H., & Le, H. D. (2021). Determinants of continuance intention towards banks’ chatbot services in Vietnam: A necessity for sustainable development. Sustainability, 13(14), 7625. https://doi.org/10.3390/su13147625
Pillai, R., & Sivathanu, B. (2020). Adoption of AI-based chatbots for hospitality and tourism. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 32(10), 3199-3226. https://doi.org/10.1108/IJCHM-04-2020-0259
Sarstedt, M., Hair, J., Pick, M., Liengaard, B., Radomir, L., & Ringle, C. (2022). Progress in partial least squares structural equation modeling use in marketing research in the last decade. Psychology & Marketing, 39, 1035-1064. https://doi.org/10.1002/mar.21640
Silva, F. A., Shojaei, A. S., & Barbosa, B. (2023). Chatbot-based services: A study on customers’ reuse intention. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 18(1), 457-474. https://doi.org/10.3390/jtaer18010024
Siyal, A. W., Ding, D., & Siyal, S. (2019). M-banking barriers in Pakistan: A customer perspective of adoption and continuity intention. Data Technologies and Applications, 53(1), 58-84. https://doi.org/10.1108/DTA-04-2018-0022
Tran, H. T. B., Nguyen, T. H., & Le, X. C. (2026). What boosts users’ intention to follow generative artificial intelligence-assisted recommendations in tourism. Tourism and Hospitality, 7(3), 64. https://doi.org/10.3390/tourhosp7030064