CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG TỚI VIỆC TRIỂN KHAI ĐỊNH DANH KHÁCH HÀNG ĐIỆN TỬ (EKYC) TẠI NGÂN HÀNG SHINHAN VIỆT NAM

Dịch vụ viết thuê luận án tiến sĩ, luận văn thạc sĩ, chuyên đề khóa luận
Sdt/zalo 0967 538 624/0886 091 915 https://lamluanvan.net/
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG
LUẬN VĂN THẠC SĨ
CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG TỚI VIỆC TRIỂN
KHAI ĐỊNH DANH KHÁCH HÀNG ĐIỆN TỬ
(EKYC) TẠI NGÂN HÀNG SHINHAN VIỆT NAM
Ngành: Tài chính ngân hàng
NGUYỄN THỊ HUYỀN
Hà Nội- 2022

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG
LUẬN VĂN THẠC SĨ
CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG TỚI VIỆC TRIỂN
KHAI ĐỊNH DANH KHÁCH HÀNG ĐIỆN TỬ
(EKYC) TẠI NGÂN HÀNG SHINHAN VIỆT NAM
Ngành: Tài chính ngân hàng
Mã số: 8340201
Họ tên học viên: NGUYỄN THỊ HUYỀN
Người hướng dẫn: PGS, TS LÊ THỊ THU THỦY
Hà Nội- 2022

MỤC LỤC
Trang
LỜI CAM ĐOAN ...............................................................................................................................i
LỜI CẢM ƠN ....................................................................................................................................ii
DANH MỤC CÁC CHỮ VIÊT TẮT ...............................................................................................iii
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ BẢNG BIỂU ............................................................................. iv
Tóm tắt kết quả nghiên cứu luận văn ................................................................................................. v
PHẦN MỞ ĐẦU................................................................................................................................ 1
1. Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu....................................................................................... 1
2. Tổng quan tình hình nghiên cứu............................................................................................. 2
3. Mục đích nghiên cứu.............................................................................................................. 5
4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu .......................................................................................... 5
5. Phương pháp nghiên cứu........................................................................................................ 5
6. Kết cấu của đề tài ................................................................................................................... 6
CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VẾ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN VIỆC TRIỂN
KHAI ĐỊNH DANH KHÁCH HÀNG ĐIỆN TỬ EKYC TẠI NGÂN HÀNG ................................. 7
1.1. Giới thiệu công nghệ định danh khách hàng điện tử eKYC............................................... 7
1.1.1. Khái niệm cơ bản........................................................................................................... 7
1.1.2. Quy trình thực hiện eKYC............................................................................................. 8
1.1.3. Ứng dụng eKYC trong các lĩnh vực.............................................................................. 9
1.2. Triển khai định danh khách hàng điện tử tại ngân hàng........................................................10
1.2.1. Sự cần thiết..................................................................................................................10
1.2.2. Quy trình triển khai định danh khách hàng điện tử tại ngân hàng...............................13
1.3. Một số mô hình triển khai eKYC tại ngân hàng trên thế giới ...............................................17
1.3.1. Mô hình Hồng Kông....................................................................................................17
1.3.2. Mô hình của Đức.........................................................................................................19
1.3.3. Mô hình của Ấn Độ.....................................................................................................21
1.3.4. Mô hình của Anh.........................................................................................................23
1.4. Lý thuyết và mô hình liên quan.............................................................................................24
1.4.1. Mô hình lý thuyết chấp nhận công nghệ- TAM ...........................................................24
1.4.2. Mô hình lý thuyết hợp nhất về việc chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT)........27
1.5. Kinh nghiệm triển khai định danh khách hàng điện tử tại một số ngân hàng thương mại tại
Việt Nam......................................................................................................................................32
CHƯƠNG 2. NGHIÊN CỨU CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN TRIỂN KHAI EKYC TẠI
NGÂN HÀNG SHINHAN...............................................................................................................37
2.1. Giới thiệu về ngân hàng Shinhan bank .................................................................................37

2.2. Thực trạng triển khai eKYC tại ngân hàng Shinhan ............................................................ 39
2.3. Nghiên cứu ảnh hưởng của các nhân tố đến quá trình triển khai eKYC tại ngân hàng
Shinhan......................................................................................................................................... 43
2.3.1. Phương pháp nghiên cứu .............................................................................................. 43
2.3.2. Kết quả nghiên cứu ...................................................................................................... 55
2.3.3. Thảo luận kết quả nghiên cứu ...................................................................................... 67
CHƯƠNG 3: ĐỀ XUẤT CÁC GIẢI PHÁP TRIỂN KHAI HIỆU QUẢ ĐỊNH DANH KHÁCH
HÀNG ĐIỆN TỬ EKYC TẠI NGÂN HÀNG SHINHAN .............................................................. 70
3.1. Định hướng phát triển của Ngân hàng Shinhan trong giai đoạn 2021 đến 2025 .................. 70
3.2. Giải pháp nhằm triển khai hiệu quả EKYC tại ngân hàng Shinhan ...................................... 71
3.2.1. Biện pháp nâng cao tính bảo mật ................................................................................. 71
3.2.2. Biện pháp nâng cao tính hiệu quả ................................................................................ 73
3.2.3. Biện pháp nâng cao tính dễ dàng sử dụng .................................................................... 75
3.2.4. Biện pháp nâng cao hình ảnh ngân hàng ...................................................................... 76
KẾT LUẬN ...................................................................................................................................... 78
TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................................................ 79

i
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan Luận văn Thạc sĩ “Các nhân tố tác động tới việc triển khai định
danh khách hàng điện tử (eKYC) tại ngân hàng Shinhan Việt Nam” là công trình
nghiên cứu khoa học độc lập của tôi. Các số liệu nghiên cứu khoa học và kết quả
nghiên cứu của luận văn là trung thực và tài liệu tham khảo đã được ghi rõ nguồn trích
dẫn. Luận văn được thực hiện dưới sự hướng dẫn của PGS, TS Lê Thị Thu Thủy.

ii
LỜI CẢM ƠN
Tôi xin chân thành cảm ơn sự giúp đỡ tận tình của PGS, TS Lê Thị Thu Thủy
trong suốt quá trình nghiên cứu để tôi có thể hoàn thành đề tài luận văn thạc sĩ này.
Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới tất cả những thầy cô giáo đã giảng dạy và
giúp đỡ tôi trong suốt khóa học. Tôi cũng xin cảm ơn toàn thể các anh chị lãnh đạo
ngân hàng Shinhan Việt Nam đã giúp đỡ và hỗ trợ tôi rất nhiều trong quá trình thực
hiện luận văn.

iii
DANH MỤC CÁC CHỮ VIÊT TẮT
STT Chữ viết tắt Nghĩa đầy đủ
1 AI Artifical Intelligence- Trí tuệ nhân tạo
Anti-Money Laundering ordinances- Pháp lệnh
2 AMLO chống rửa tiền và chống tài trợ khủng bố
3 CMND Chứng minh nhân dân
Exploratory Factor Analysis- Phân tích nhân tố
4 EFA khám phá
5 eID Electronic Identification
6 eKYC Electronic Know Your Customer
Hong Kong Monetary Authority- Cơ quan tiền
7 HKMA tệ Hồng Kông
8 IB Internet banking
9 NHNN Ngân hàng nhà nước
Optical Character Recognition- Nhận dạng ký
10 OCR tự quang học
11 SPSS Statistical Package for the Social Sciences
Technology Acceptance Model- Mô hình chấp
12 TAM nhận công nghệ
The Unique Identification Authority of India-
13 UIDAI Cơ quan nhận dạng của Ấn Độ
Unified Theory of Acceptance and Use of
Technology- Mô hình lý thuyết hợp nhất về
14 UTAUT việc chấp nhận và sử dụng công nghệ

iv
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ BẢNG BIỂU
Danh mục bảng biểu: Trang
Bảng 2.1. Một số chỉ tiêu hoạt động của ngân hàng Shinhan Việt Nam tính đến 31/12/2020.........38
Bảng 2.2. Bảng kháo sát từ một số nghiên cứu trước đây................................................................52
Bảng 2.3. Bảng khảo sát các nhân tố trong mô hình nghiên cứu .....................................................54
Bảng 2.4. Cơ cấu về độ tuổi.............................................................................................................56
Bảng 2.5. Cơ cấu về trình độ............................................................................................................56
Bảng 2.6. Cơ cấu về thu nhập hàng tháng........................................................................................57
Bảng 2.7. Cronbach’s alpha của các biến quan sát thuộc nhân tố “Hiệu quả mong đợi” ................57
Bảng 2.8. Cronbach’s alpha của các biến quan sát thuộc nhân tố “Tính dễ dàng sử dụng” ............58
Bảng 2.9. Cronbach’s alpha của các biến quan sát thuộc nhân tố “Hình ảnh ngân hàng”...............59
Bảng 2.10. Cronbach’s alpha của các biến quan sát thuộc nhân tố “Bảo mật trong giao dịch”.......60
Bảng 2.11. Cronbach’s alpha của các biến quan sát thuộc biến phụ thuộc “triển khai eKYC tại ngân
hàng Shinhan”..................................................................................................................................60
Bảng 2.12. KMO and Bartlett's Test cho biến độc lập.....................................................................61
Bảng 2.13. Phân tích ma trận xoay cho biến độc lập .......................................................................62
Bảng 2.14. Phân tích EFA cho biến phụ thuộc ................................................................................63
Bảng 2.15. Bảng kết quả phân tích hồi quy đa biến.........................................................................65
Bảng 2.16. Bảng kiểm định mức độ phù hợp của mô hình..............................................................65
Bảng 2.17. Kết quả phân tích ANOVA............................................................................................66
Bảng 2.18. Mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lập......................................................................67
Danh mục hình:
Hình 1.1. Quy trình định danh khách hàng trực tuyến eKYC............................................................ 8
Hình 1.2. Chuyển dịch giao dịch thanh toán điện tử toàn cầu..........................................................12
Hình 1.3. Quy trình định danh khách hàng trực tuyến eKYC tại ngân hàng ...................................14
Hình 1.4. Mô hình chấp nhận công nghệ TAM ...............................................................................24
Hình 1.5. Mô hình chấp nhận công nghệ TAM 2 ............................................................................26
Hình 1.6. Mô hình UTAUT..............................................................................................................28
Hình 1.7. Đề xuất mô hình nghiên cứu ban đầu...............................................................................32
Hình 2.8. Quy trình mở tài khoản thông qua eKYC tại Ngân hàng Shinhan...................................40
Hình 2.9. Quy trình nghiên cứu........................................................................................................44
Hình 2.10. Mô hình nghiên cứu chính thức .....................................................................................49

v
Tóm tắt kết quả nghiên cứu luận văn
Sau khi phân tích các mô hình lý thuyết, bài luận văn xây dựng mô hình
nghiên cứu các nhân tố tác động tới việc triển khai định danh khách hàng điện tử
(eKYC) tại ngân hàng Shinhan Việt Nam. Các nhân tố được phân tích gồm: Tính
hiệu quả, tính dễ sử dụng, tính bảo mật trong giao dịch và hình ảnh ngân hàng. Số
liệu phân tích được lấy thông qua bảng khảo sát các khách hàng đã mở tài khoản
online bằng việc định danh eKYC tại Shinhan. Mẫu thu thập có kích thức là N=195,
phù hợp với yêu cầu phân tích 4 nhân tố. Kết luận phân tích cho thấy cả bốn nhân tố
nêu trên đều có tác động cùng chiều lên việc triển khai eKYC. Trong đó, mức độ tác
động từ cao đến thấp theo thứ tự là: tính bảo mật trong giao dịch, tính hiệu quả, tính
dễ sử dụng và hình ảnh ngân hàng. Từ đó, bài nghiên cứu đề xuất một số phương án
nhằm nâng cao việc triển khai eKYC gồm nâng cao tính bảo mật trong giao dịch,
nâng cao tính hiệu quả và dễ sử dụng cho khách hàng sử dụng dịch vụ đồng thời
không ngừng cải thiện hình ảnh ngân hàng để tạo niềm tin cho khách hàng khi đến
với Shinhan. Về cơ bản, kết quả nghiên cứu đáp ứng được mục tiêu nghiên cứu đề
ra ban đầu. Hướng nghiên cứu tiếp theo cần đi sâu phân tích nhiều nhân tố hơn,
đồng thời phát triển mẫu lớn hơn nhằm đưa ra kết quả có tính đại diện cao hơn.

1
PHẦN MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu
Trong hoạt động ngân hàng, việc thiết lập mối quan hệ với một khách hàng
yêu cầu phải thông qua một số thủ tục nhất định, trong đó, việc định danh khách
hàng (KYC- know your customer) là bước cơ bản đầu tiên. Theo phương thức
truyền thống, việc định danh khách hàng yêu cầu có sự gặp mặt trực tiếp giữa khách
hàng và nhân viên ngân hàng, ngân hàng thu thập các thông tin và chứng từ theo
quy định để xác định danh tính của khách hàng. Thủ tục định danh được áp dụng
cho khách hàng tại các ngân hàng, tổ chức tài chính để đánh giá cũng như giám sát
rủi ro, phòng chống gian lận, tránh các hoạt động liên quan đến tham nhũng, khủng
bố và các hoạt động phi pháp khác.
Trong bối cảnh hiện nay, khi công nghệ thông tin đang trên đà phát triển trong
mọi lĩnh vực của đời sống, ngân hàng số là vấn đề được đặc biệt quan tâm. Việc
triển khai định danh khách hàng điện tử (eKYC) được các chuyên gia đánh giá là
cửa ngõ giúp đẩy nhanh mô hình ngân hàng số ở Việt Nam. Thay vì trực tiêp tới
ngân hàng để định danh, eKYC với việc ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo tạo
điều kiện cho khách hàng tiến hành định danh ở bất cứ đâu, bất cứ lúc nào thông
qua điện thoại thông minh sử dụng ứng dụng nhận dạng. Theo Báo cáo của hệ thống
ngân hàng số (2017), 43% số người không hài lòng với quy trình mở tài khoản mới
cho biết họ sẽ đổi sang ngân khác hàng bởi họ phải điền thông tin quá nhiều lần,
nhất là khi chuyển giữa các kênh giao dịch, tốn thời gian và độ chính xác không
cao. Việc định danh khách hàng điện tử sẽ mang đến cho khách hàng một trải
nghiệm hoàn toàn mới đồng thời cải thiện khả năng cạnh tranh của ngân hàng.
Một số ngân hàng tại Việt Nam nói chung và ngân hàng Shinhan nói riêng đã và
đang triển khai thực hiện eKYC từ cuối năm 2020 và đã có những phản hồi tích cực.
Tuy nhiên, bên cạnh những lợi ích mà eKYC đem lại, một số thách thức được đặt ra
trong quá trình triển khai cần được giải quyết. Việc đánh giá chính xác các nhân tố tác
động đến quá trình triển khai eKYC trong giai đoạn sơ khai này có vai trò quan trọng
trong việc vạch ra phương hướng triển khai eKYC trong tương lại đạt hiệu quả.

2
Do vậy, tôi chọn đề tài “Các nhân tố tác động tới việc triển khai định danh khách
hàng điện tử (eKYC) tại ngân hàng Shinhan Việt Nam” làm đề tài nghiên cứu.
2. Tổng quan tình hình nghiên cứu
Năm 2020, công ty Jumio- công ty hàng đầu toàn cầu cung cấp dịch vụ xác minh
và xác thực danh tính dựa trên sinh trắc học, hiện đang là đối tác với một số thương
hiệu lớn như AirBnB, Coinbase, United Airlines và HSBC đã cung cấp 2 bản ebook
nghiên cứu về eKYC trong lĩnh vực ngân hàng mang tên “The ABCs of eKYC” và
“How eKYC is streamlining digital banking – an Asia-Pacific perspective”. Trong đó
ebook “The ABCs of eKYC” đề cập đến yêu cầu tuân thủ pháp chế trong việc triển
khai eKYC. Việc tuân theo các quy định về chống hoạt động rửa tiền, hỗ trợ khủng bố
thông qua xác thực danh tính khách hàng là vấn đề tối quan trọng trong triển khai
eKYC. Việc vi phạm các quy định quốc tế về vấn đề pháp chế có thể gây rủi ro lớn cho
ngân hàng với mức phạt lên đến hàng triệu đô la. Bên cạnh đó, đây còn là mối nguy hại
cho nền kinh tế, là cơ hội cho tội phạm tài chính lợi dụng để rửa tiền, tài trợ khủng
bố… Ebook cũng đề xuất chìa khóa nhằm đảm bảo sự tuân thủ gồm: thứ nhất, yêu cầu
khách hàng cung cấp thông tin để xác nhận danh tính; thứ hai, thực hiện xác thực khách
hàng theo từng cấp rủi ro từ thấp đến cao và thứ ba là đánh giá khách hàng định kì để
kịp thời phát hiện các trường hợp không đạt tiêu chuẩn. Ebook “How eKYC is
streamlining digital banking – an Asia-Pacific perspective” thì chỉ ra sự cần thiết của
việc ứng dụng eKYC trong việc chuyển đổi ngân hàng từ truyền thống sang ngân hàng
số hóa. Là một công ty cung cấp giải pháp công nghệ. Jumio phân tích những đặc điểm
của 3 công nghệ chính đang áp dụng trong eKYC: Full Stack eKYC Service,
Automated IDV Solution và OCR Solution. Trong đó, Full Stack eKYC Service được
đánh giá là tối ưu hơn cả khi không chỉ vượt trội về khả năng phân loại khách hàng,
nhận dạng bằng công nghệ trí tuệ nhân tạo, đối chiếu gương mặt, kiểm tra giả mạo mà
còn tiết kiệm thời gian và hỗ trợ tự động 24/7.
Claus Christensen, nhà đồng sáng lập kiêm CEO của công ty Know Your
Customer Ltd tại HongKong đã có bài viết đăng trên website regulationasia.com (tháng
5/2020) khái quát về 4 mô hình eKYC phổ biến hiện nay: Mô hình Hồng Kông, mô
hình của Đức, mô hình Ấn Độ và Thụy Điển, mô hình của Anh. Bài viết trình bày

3
sự khác biệt cơ bản trong việc triển khai 4 mô hình nêu trên. Khía cạnh so sánh các
mô hình trong bài viết chủ yếu liên quan đến công nghệ nhận dạng nào được áp
dụng, mức độ chặt chẽ của văn bản pháp luật và ảnh hưởng của việc số hóa thông
tin toàn dân trong quá trình triển khai eKYC.
Bản báo cáo mang tên “Digital banking in Vietnam- A guide to marke” bởi Ủy
ban đầu tư và thương mại Úc (2020) đã nghiên cứu về bức tranh toàn cảnh về việc triển
khai ngân hàng số và dịch vụ tài chính số tại Việt Nam. Bài báo cáo chỉ ra, với hơn
69% người Việt Nam trong độ tuổi trưởng thành chưa sử dụng tài khoản ngân hàng,
Việt Nam đang thiếu các sản phẩm tài chính phù hợp để tiếp cận từ xa với dân cư tại
vùng nông thôn, vùng sâu vùng xa. Các sản phẩm hiện tại mới chỉ tập trung tại thành
thị. Việc triển khai eKYC, internet banking, mobile banking là hết sức cần thiết cho sự
phát triển tài chính số tại Việt Nam. Việt Nam được dự đoán là sẽ có tốc độ phát triển
dịch vụ tài chính số cao nhất khu vực Đông Nam Á trong 5 năm tới. Với các điệu kiện
thuận lợi được nêu ra như: nền kinh tế của Việt Nam tăng trưởng ổn định, hệ sinh thái
khuyến khích các start-up công nghệ phát triển, các định chế tài chính cộng tác với các
công ty công nghệ để phát triển cùng nhau, Việt Nam có cơ sở hạ tầng tốt với mạng
3G/4G phủ sóng tới 95% vùng lãnh thổ. Đây là những điều kiện hết sức thuận lợi cho
việc triển khai eKYC cũng như ngân hàng số tại Việt Nam.
Trong báo cáo trình World Bank (4/2015), Bài nghiên cứu mang tên “Khuôn
khổ cung cấp dịch vụ nhận dạng điện tử”, dựa trên kinh nghiệm của các quốc gia
như Ấn Độ, Ét-xtô-nia và Bỉ đã đưa ra đề xuất về tầm nhìn, chiến lược triển khai
Khuôn khổ cung cấp dịch vụ định danh điện tử tại Việt Nam. Bài nghiên cứu chỉ ra
vai trò của các bên như: khu vực tư nhân, khu vực công trong lĩnh vực này. Tài liệu
cũng nêu ra những khuyến cáo về các loại hình dịch vụ định danh điện tử (eID) phù
hợp có thể áp dụng để chuyển đổi, nâng cao khả năng giải trình cũng như hiệu suất
cung ứng dịch vụ. Những khuyến nghị đó được đưa ra trên cơ sở các nghiên cứu
quốc tế và dựa vào hiện trạng trong nước để xác định khả năng. Nội dung tài liệu
quan tâm đến những hệ thống định danh điện tử (eID) vận hành trên điện thoại
thông minh và các hệ thống có khả năng phát triển rộng rãi ở cả khu vực công cũng
như khu vực tư nhân ở Việt Nam.

4
Tháng 5/2020, TS. Cấn Văn Lực và các tác giả Viện Đào tạo & Nghiên cứu
BIDV đã đưa ra báo cáo có tựa đề “Xác thực khách hàng điện tử - chìa khóa phát
triển ngân hàng số”, bài báo cáo chỉ ra lợi ích trong việc sử dụng phương thức xác
thực khách hàng điện tử (eKYC) trong nhiều lĩnh vực và đối tượng bao gồm cả nền
kinh tế, người sử dụng và ngân hàng thương mại. Cùng với đó là việc đẩy mạnh
hình thức thanh toán không dùng tiền mặt trong nền kinh tế. Các nhóm đối tượng
thu được lợi ích từ việc sửa đổi Thông tư 23 theo hướng cho phép eKYC có thể kể
đến như: Khách hàng có thể tiếp cận dịch vụ ngân hàng mọi lúc mọi nơi, thuận tiện,
linh hoạt, nhanh chóng. Đối với ngân hàng thương mại, eKYC cho phép tiết kiệm
thời gian, tiền bạc (đầu tư vào cơ sở vật chất và nguồn nhân lực), hạn chế các rủi ro
liên quan đến gian lận của khách hàng mà giao dịch viên khó phát hiện được (như
làm giả chứng minh thư, căn cước…). Đối với cơ quan quản lý, việc người dân tăng
cường sử dụng dịch vụ thanh toán qua ngân hàng cũng giúp NHNN giám sát dòng
tiền trong nền kinh tế tốt hơn và hỗ trợ cho công tác phòng chống rửa tiền và tội
phạm tài chính vì mức độ xác thực và định danh khách hàng đạt tỷ lệ chính xác khá
cao. Theo bài nghiên cứu, để triển khai eKYC cần chú trọng vào 2 yếu tố chính: độ
tin cậy và bảo mật thông tin khách hàng. Một số yêu cầu được đưa ra là: Một là, đẩy
nhanh tiến độ xây dựng cơ sở dữ liệu định danh cá nhân quốc gia. Hai là, các ngân
hàng thương mại nên được trao thêm quyền chủ động trong việc sử dụng các hình
thức, biện pháp cũng như các công nghệ phù hợp để xác thực định danh khách hàng.
Ba là, Chính phủ nên dẫn dắt các bên xây dựng cơ chế chia sẻ thông tin dữ liệu
khách hàng để cùng khai thác nhằm giảm chi phí giao dịch cho người tiêu dùng,
ngân hàng và các chủ thể khác sẽ tham gia trong tương lai.
Luận giải khoảng trống nghiên cứu
Từ tổng quan nghiên cứu trên cho thấy, các ngân hàng trên thế giới đã quan tâm
đến việc định danh khách hàng điện từ eKYC từ 6-7 năm trở lại đây. Tuy nhiên việc
ứng dụng ở mỗi quốc gia lại khác nhau và không phải quốc gia nào cũng có quy định
cụ thể cho việc triển khai hệ thống eKYC. Trên thế giới, các bài nghiên cứu hiện nay
đang tập trung ở việc tìm hiểu quy trình triển khai, nghiên cứu ưu nhược điểm của các
mô hình eKYC. Tại Việt Nam, chỉ trong vòng 1 năm trở lại đây, chúng ta mới có

5
quy định sơ khai về việc các ngân hàng được áp dụng phương pháp định danh khách
hàng điện tử. Bên cạnh một số ngân hàng đã triển khai eKYC thì vẫn còn một số
khác đang trong quá trình chuẩn bị. Việc đánh giá hiệu quả triển khai eKYC tại Việt
Nam cần có thời gian để các tổ chức tài chính, khách hàng và các chuyên gia làm
quen với công nghệ mới. Vì vậy đề tài này còn khá mới mẻ và chưa có nhiều bài
nghiên cứu chuyên sâu để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình triển khai
eKYC tại ngân hàng. Do vậy, tôi chọn đề tài luận văn này với mục đích mang đến
một cái nhìn cụ thể, rõ ràng về tác động của các nhân tố được chọn tới việc triển
khai định danh khách hàng điện tử tại Shinhan bank.
3. Mục đích nghiên cứu
Mục tiêu chung: Xác định các nhân tố tác động đến việc triển khai eKYC, từ
đó đưa ra các đề xuất giúp triển khai eKYC hiệu quả tại ngân hàng Shinhan.
Mục tiêu cụ thể:
- Xác định các nhận tố có tác động đến việc triển khai eKYC tại ngân hàng
Shinhan
- Phân tích mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố được chọn tới việc triển khai
eKYC tại ngân hàng Shinhan
- Đề xuất giải pháp triển khai eKYC hiệu quả trong tại ngân hàng Shinhan
tương ứng với các nhân tố đã phân tích.
4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu là những vấn đề lý luận và thực tiễn về các nhân tố có
tác động tới quá trình triển khai eKYC tại ngân hàng.
Phạm vi nghiên cứu
- Nội dung: phạm vi nghiên cứu là các nhân tố được chọn và mức độ ảnh
hưởng của chúng đối với quá trình triển khai định danh khách hàng điện tử tại ngân
hàng Shinhan Việt Nam.
- Thời gian: Nghiên cứu quá trình triển khai định danh khách hàng điện tử tại
ngân hàng Shinhan Việt Nam từ năm 2020 đến nay.
5. Phương pháp nghiên cứu

6
- Tổng hợp, so sánh và phân tích các nguồn tài liệu đến từ tạp chí khoa học,
luận án tiến sĩ, báo cáo của của Việt Nam tại Worldbank và các văn bản quy phạm
pháp luật.
- Tiến hành khảo sát đối với các khách hàng cá nhân mở tài khoản thông qua
định danh eKYC tại ngân hàng Shinhan. Kết quả sau khi thực hiện khảo sát là 195
mẫu dữ liệu có thông tin đáp ứng yêu cầu được sử dụng để phân tích.
- Thống kê mô tả và thống kê so sánh các nhân tố ảnh hưởng đến việc triển
khai eKYC tại ngân hàng Shinhan.
- Đánh giá độ tin cậy bằng chỉ số Crobach Alpha, phân tích nhân tố khám phá
sử dụng phần mềm thống kê SPSS 20.
Bài nghiên cứu này dựa trên các mô hình nghiên cứu có liên quan đến việc triển
khai eKYC tại ngân hàng là “Mô hình các nhân tố tác động tới việc sử dụng Internet
banking” để lựa chọn ra các nhân tố phù hợp với đề tài. Sau đó thực hiện phỏng vấn
chuyên gia để xác định nhân tố chính thức đưa vào mô hình nghiên cứu.
- Nghiên cứu sơ bộ: Mẫu khảo sát sơ bộ được xây dựng và thu thập khảo sát
sơ bộ trên 20 người là các chuyên gia trong lĩnh vực ngân hàng. Dựa trên câu trả lời
của những người được khảo sát và hướng dẫn của giảng viên, điểu chỉnh số lượng
và nội dung câu hỏi phù hợp với nội dung và mục tiêu nghiên cứu.
- Nghiên cứu chính thức: Bảng câu hỏi được sử dụng để khảo sát trên mẫu có
kích thước N= 195. Số liệu thu thập được sẽ được phân tích độ tin cậy Cronbach’s
alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tương quan và chạy mô hình hồi
quy trên phần mềm SPSS 20.
6. Kết cấu của đề tài
Ngoài phần mở đầu và kết luận, bài luận văn có kết cấu 3 chương gồm:
- Chương 1: Cơ sở lý thuyết vế các nhân tố ảnh hưởng đến việc triển khai định
danh khách hàng điện tử eKYC tại ngân hàng.
- Chương 2: Nghiên cứu các nhân tố tác động đến triển khai eKYC tại ngân hàng
Shinhan.
- Chương 3: Đề xuất các giải pháp triển khai hiệu quả định danh khách hàng điện
tử eKYC tại ngân hàng Shinhan.

7
CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VẾ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN
VIỆC TRIỂN KHAI ĐỊNH DANH KHÁCH HÀNG ĐIỆN TỬ EKYC TẠI
NGÂN HÀNG
1.1. Giới thiệu công nghệ định danh khách hàng điện tử eKYC
1.1.1. Khái niệm cơ bản
KYC (know your customer) là hoạt động đầu tiên được thực hiện trước khi
khách hàng sử dụng bất kỳ sản phẩm và dịch vụ nào của ngân hàng hay đơn vị cung
cấp dịch vụ. Đây là quá trình nhận biết, thu thập và xác minh thông tin khách hàng
của các tổ chức tài chính theo các quy định được ban hành. Trong đó, các quy định
về phòng, chống rửa tiền và tài trợ khủng bố phải được chấp hành nghiên ngặt.
Theo Lực lượng đặc nhiệm tài chính, các biện pháp KYC bao gồm: “(i) định danh
và xác thực khách hàng thông qua giấy tờ, dữ liệu hay thông tin độc lập, đáng tin
cậy nhằm đánh giá rủi ro tiềm tàng của khách hàng; (ii) xác định và định danh
người thụ hưởng/chủ sở hữu hưởng lợi; (iii) hiểu rõ và nắm được thông tin về bản
chất của mối quan hệ kinh doanh; và (iv) thực hiện đánh giá tăng cường khách hàng
liên tục, toàn diện trong toàn bộ quá trình khách hàng thực hiện giao dịch”.
Một quy trình KYC hiệu quả phải chú trọng vào những yếu tố sau: “(i) Nhận
biết khách hàng là ai; (ii) Xác minh khách hàng thông qua kiểm tra sự chính xác,
hợp lý đối với các thông tin trên giấy tờ tùy thân của khách hàng (hộ chiếu, chứng
minh thư, bằng lái xe) và sau đó so khớp những đặc điểm nhận dạng như khuôn
mặt, mống mắt, …trong giấy tờ đó với khách hàng là người tới làm việc trực tiếp
với nhân viên ngân hàng. Bằng KYC, các tổ chức sẽ xác định được chính xác khách
hàng nào đang thiết lập mối quan hệ với ngân hàng. Cũng nhờ quá trình KYC mà
khách hàng sẽ được phân loại theo cấp độ rủi ro, tạo ra tệp khách hàng cho việc
quản lý, giám sát, cung cấp dịch vụ phù hợp; đồng thời ngăn ngừa kịp thời các hành
vi gian lận, hỗ trợ phòng ngừa, ngăn chặn các hoạt động rửa tiền, tài trợ khủng bố
và các hành vi tham nhũng, phạm pháp khác”. (Theo Nguyễn Thị Thu, “eKYC
trong mở tài khoản thanh toán”, Tạp chí tài chính tiền tệ, 7/2021)
Định danh khách hàng điện tử eKYC (Electronic know your customer) là quá
trình xác định danh tính mà không cần gặp mặt khách hàng trực tiếp tại quầy giao

8
dịch. Xác nhận danh tính được thực hiện thông qua việc sử dụng công nghệ nhận
dạng ký tự quang học và công nghệ nhận diện khuôn mặt. Nhờ đó, khách hàng có
thể được định danh hoàn toàn online, giúp tối giản hóa giấy tờ trong thủ tục xác
minh, xác minh sinh trắc học khi không cần đến trực tiếp tại phòng giao dịch như
định danh truyền thống.
eKYC về cơ bản tạo ra nhiều thuận lợi cho người sử dụng hơn KYC truyền
thống. Tuy nhiên để triển khai được eKYC yêu cầu phải có sự kết hợp đồng bộ
nhiều yếu tố như: Công nghệ áp dụng phải đáp ứng được yêu cầu nhận dạng khách
hàng chính xác, đáng tin cậy, phát hiện được những dấu hiệu giả mạo, lừa đảo trong
chứng từ, hành vi giao dịch. Thông tin khách hàng phải được bảo mật. Tổ chức sử
dụng thông tin phải có biện pháp quản lý, giám sát và khai thác sử dụng hợp lý;
Pháp luật phải quy định rõ ràng, hướng dẫn cụ thể cho tổ chức và cá nhân áp dụng
triển khai, đảm bảo tuân thủ quy định chung về phòng chống rửa tiền, chống tài trợ
khủng bố, rửa tiền; Nên xây dựng cơ sở dữ liệu thống nhất toàn quốc để nhất quán
việc khai thác và so khớp thông tin người dùng; Nguồn nhân lực cần đáp ứng yêu
cầu am hiểu công nghệ nhận diện khách hàng, có kinh nghiệm phát hiện dấu hiệu
giả mạo để quá trình eKYC không bị kẻ gian lợi dụng.
1.1.2. Quy trình thực hiện eKYC
Hình 1.1. Quy trình định danh khách hàng trực tuyến eKYC
(Nguồn: Website Innotech Việt Nam)

9
Hiện nay, quy trình eKYC thường được thực hiện trong 3 bước như sau:
Bước 1: Khách hàng tiến hành điền các thông tin cần thiết trong ứng dụng của
tổ chức cung cấp dịch vụ. Sau đó, khách hàng chọn tài liệu để xác minh thông tin cá
nhân. Khách hàng sau đó sẽ được yêu cầu để chụp hai mặt của các tài liệu chứng
minh như: CMND, bằng lái xe, hộ chiếu… sau đó đăng tải lên hệ thống.
Bước 2: Tất cả thông tin của khách hàng sẽ được trích xuất tự động dựa trên
công nghệ OCR và khách hàng có thể kiểm tra và chỉnh sửa lại. Tiếp theo, khách
hàng được yêu cầu được xác minh bằng bằng hình selfie hoặc cuộc gọi video từ
nhân viên của tổ chức cung cấp dịch vụ.
Bước 3: Việc xác nhận khách hàng thành công sẽ được thông báo khi công
nghệ liveness detection và face matching xác minh được hình ảnh của khách hàng
cung cấp thông qua hoạt động selfie video khớp đúng với hình ảnh trên giấy tờ tùy
thân. Nếu không thành công, khách hàng sẽ được yêu cầu xác thực lại hoặc tiến
hành xác thực trực tiếp tại quầy giao dịch.
1.1.3. Ứng dụng eKYC trong các lĩnh vực
Việc định danh khách hàng qua eKYC không chỉ được ứng dụng trong lĩnh
vực ngân hàng mà các lĩnh vực khác hiện nay đều đang triển khai phương thức này
trong việc tiếp cận khách hàng mới.
- Trong lĩnh vực y tế: hướng tới mục tiêu mỗi người dân đều có sổ sức khỏe
điện tử. Từ đó, giải pháp đưa ra là quản lý bệnh viện thông minh bằng cách thu thập
thông tin liên quan đến bệnh nhân, địa điểm cư trú, lịch sử khám bệnh và điều tra
dịch tế. Thông qua đó, người bệnh có thể đặt khám từ xa, chăm sóc sức khỏe online,
hồ sơ bệnh án online. Cơ sở dữ liệu này cũng hữu ích cho đội ngũ y tế khi rà soát
bệnh nhân, phát hiện người bệnh F1, F2 trong tình hình dịch bệnh Covid hoặc các
dịch bệnh có tính lây nhiễm cao. Công nghệ hỗ trợ sàng lọc bệnh nhân cũng giúp
quá trình điều trị được thuận tiện và hiệu quả.
- Trong lĩnh vực giáo dục: Giải pháp quản lý trường học thông minh hướng tới cả
giáo viên và học sinh. Bài giảng online được thiết kế để giảm thời gian, công sức của
giáo viên trong công việc soạn bài có tính lặp đi lặp lại. Học sinh được điểm danh

10
online bằng cách định danh eKYC. Kết hợp trí tuệ nhân tạo trng giáo dục giúp phát
hiện các vấn đề nổi cộm trong trường học như không chú ý nghe giảng, gian lận
trong thi cử, bạo lực học đường.
- Trong dịch vụ công: hướng tới mỗi người dân đều có mã định danh điện tử,
quy trình định danh và xác minh điện tử được thực hiện ngày càng đơn giản, thuận
tiện, tin cậy, giá thành rẻ. Đảm bảo mỗi người dân đều được sống trong môi trường
an ninh, đảm bảo trật tự an toàn xã hội và được hưởng quyền riêng tư cá nhân trong
môi trường số được pháp luật bảo vệ.
- Trong lĩnh vực thương mại điện tử: định danh khách hàng trực tuyến trên các
ứng dụng Ví điện tử và các trang thương mại điện tử. Việc mua bán, giao hàng, kiểm
soát đơn hàng được thực hiện hoàn toàn trên máy tính và điện thoại thông minh. Đồng
thời, hành vi, thói quen mua sắm của người tiêu dùng được hệ thống cập nhật, phân tích
để đưa ra những lựa chọn phù hợp cho cả người mua và nhà cung cấp.
- Trong các ứng dụng giải trí hoặc tiện ích: Định danh người dùng qua eKYC
giúp tăng nhu cầu sử dụng của người dùng. Sau khi xác minh được người dùng kết
hợp, công nghệ AI có khả năng đề xuất những nội dung phù hợp, cá thể hóa theo sở
thích, độ tuổi, giới tính của khách hàng. Giúp tăng trải nghiệm tốt cho khách hàng,
tăng thời gian sử dụng dịch vụ từ đó gia tăng sự trung thành trong việc sử dụng dịch
vụ từ khách hàng.
Nói tóm lại, tất cả các lĩnh vực đời sống đều có yêu cầu đầu tiên khi tham gia
là xác minh người dùng. Do vậy, eKYC ngày càng được ứng dụng rộng rãi nhằm
tạo điều kiện thuận lợi cho người dùng dễ dàng tham gia, sử dụng dịch vụ mà vẫn
đảm bảo tính bảo mật, an toàn.
1.2. Triển khai định danh khách hàng điện tử tại ngân hàng
1.2.1. Sự cần thiết
Nhận biết khách hàng (KYC – Know Your Customer) là yêu cầu bắt buộc đối với
tổ chức tín dụng khi thiết lập mối quan hệ lần đầu với khách hàng. Đây cũng là cơ sở
để sàng lọc khách hàng và phân loại khác hàng theo các tiêu chí của ngân hàng. Từ đó
xây dựng các sản phẩm tài chính tiếp cận tới từng đối tượng khách hàng. Trong tương
lai, ngân hàng số sẽ dần thay thế ngân hàng truyền thống. Do vậy, eKYC giống

11
như cánh cửa đầu tiên mở ra sự phát triển cho ngân hàng điện tử. Nếu chỉ tiếp cận
bằng phương pháp gặp mặt trực tiếp, số lượng khách hàng được xử lý sẽ bị giới hạn
bởi nguồn nhân lực, thời gian làm việc, khu vực địa lý…Điều đó dẫn đến việc bỏ
sót số lượng lớn khách hàng đủ tiêu chuẩn và có nhu cầu tiếp cận dịch vụ tài chính.
Quản lý hồ sơ giấy của khách hàng cũng tạo ra gánh nặng về chi phí, kho quản lý và
nhân lực cần sử dụng. Không chỉ vậy, trong bối cảnh dịch bệnh ngày càng diễn biến
khó lường, việc dãn cách xã hội được thực hiện nhằm phục vụ công tác phòng
chống dịch thì việc giao dịch thông qua gặp mặt trực tiếp tại ngân hàng cũng trở nên
khó khăn hơn. Không chỉ vùng nông thôn, vùng sâu vùng xa khó tiếp cận tới dịch
vụ tài chính mà kể cả khu vực đô thị, việc tiếp xúc trực tiếp để giao dịch cũng bị hạn
chế. Từ đó đòi hỏi công nghệ mới ra đời sẽ hỗ trợ khách hàng tiếp cận với dịch vụ
ngân hàng ở mọi lúc, mọi nơi mà không cần có mặt tại ngân hàng. Cùng với sự phát
triển chung, công nghệ đang len lỏi vào từng ngóc ngách của đời sống xã hội trong
đó có ngân hàng. Các ngân hàng ở nhiều quốc gia với sự chấp thuận của các cơ
quan có thẩm quyền, đã và đang dần chuyển sang hình thức nhận biết khách hàng
qua phương thức điện tử – eKYC thay cho phương thức truyền thống để tối giản các
thủ tục, giấy tờ, tạo thuận lợi khi sử dụng cho khách hàng.
Ông Phạm Tiến Dũng – Vụ trưởng Vụ Thanh toán Ngân hàng Nhà nước đã nhận
định: “Nói đến Fintech là nói đến công nghệ, mà cái đầu tiên vướng ở tất cả các ngân
hàng mà chúng tôi biết chính là KYC điện tử. Nếu không làm được eKYC, dù là phát
triển trên mạng, nhưng với quy định hiện nay phải gặp mặt trực tiếp để xử lý, thì có thể
chục nghìn người nhập hồ sơ vào lĩnh vực của ngân hàng, nhưng chỉ hàng trăm, nghìn
người được xử lý bằng cách gặp mặt. Chúng ta sẽ bỏ lỡ nhiều cơ hội và không thể phát
triển được”. (Trích dẫn bài viết trên báo Tri thức trẻ về Hội thảo “Ngân hàng
& Fintech: Thách thức & Cơ hội”, 11/2017). Trong buổi hội thảo chuyên sâu về
công nghệ chuỗi khối Blockchain và eKYC đã được NHNN phối hợp với Ngân
hàng Phát triển Châu Á tổ chức vào tháng 04/2018, Ban chỉ đạo Fintech xác định
eKYC là một trong số những trọng tâm cần được ưu tiên nghiên cứu chuyên sâu.
Thay cho định danh khách hàng bằng gặp mặt trực tiếp, cùng với việc đối chiếu
chứng từ giấy mất nhiều thời gian và công sức, eKYC bản chất sẽ định danh khách

12
hàng thông qua phương thức điện tử không cần gặp mặt trực tiếp dưới sự hỗ trợ của
các công nghệ tiên tiến như xác thực sinh trắc học, nhận diện khách hàng nhờ trí tuệ
nhân tạo, kiểm tra, đối chiếu thông tin cá nhân tức thì với cơ sở dữ liệu tập trung về
danh tính người dùng, … giúp tiết kiệm được rất nhiều công sức, tiền bạc, thời gian
và nhân lực cho công tác này tại các ngân hàng, tổ chức tài chính. Việc phân loại
khách hàng, kiểm tra tính thật giả của giấy tờ được hỗ trợ bởi công nghệ mang lại
hiệu suất và độ chính xác cao hơn, giảm sai sót nhận dạng do con người gây ra.
Cùng với đó eKYC mang lại trải nghiệm mới mẻ, nhanh, tiết kiệm thời gian, công
sức cho khách hàng, từ đó thu hút khách hàng đến với dịch vụ ngân hàng. Các ngân
hàng sau khi triển khai dịch vụ eKYC nhận thấy rằng, kết quả kinh doanh của họ đạt
được những kết quả vượt trội khi số khách hàng mới tăng mạnh, số lượng giao dịch
thông qua kênh điện tử như moblie banking và internet banking cũng tăng vọt. Theo
công bố của NHNN: “Năm 2020, số lượng giao dịch thanh toán qua moblie banking
tăng gần 124% về số lượng và 126% về giá trị so với năm 2019; số lượng giao dịch
thanh toán qua Internet tăng gần 9% về số lượng và 26% về giá trị giao dịch so với
năm 2019” (Hà An,“Ứng dụng eKYC - tiến tới tất cả trong một”, Thời báo ngân
hàng Việt Nam, 3/2021)
Hình 1.2. Chuyển dịch giao dịch thanh toán điện tử toàn cầu
(Nguồn: Ngân hàng thế giới)

13
Tuy nhiên, việc áp dụng eKYC cũng cần xác định rằng cần phải thực hiện
từng bước bền vững, không thể triển khai quá ồ ạt vì phải đáp ứng được các điều
kiện về con người, cơ sở hạ tầng công nghệ, thông tin… Để triển khai eKYC, các
đơn vị phải chú trọng vào việc xây dựng cơ sở dữ liệu rất lớn và có sự chia sẻ, kết
nối không chỉ trong lĩnh vực Ngân hàng, mà còn cả các Bộ, ngành có liên quan để
có thể xác thực trực tuyến ngay lập tức, nhằm đảm bảo thông tin chính xác nhất có
thể. Một điểm đáng mong chờ là hệ thống Cơ sở dữ liệu quốc gia về dân cư đã được
Bộ Công an khai trương hôm 25/2/2021. Đây sẽ là nguồn dữ liệu hữu ích cho việc
định danh khách hàng điện tử trong tương lai.
Một vấn đề cần phải lưu tâm thêm là tài chính - ngân hàng luôn là mục tiêu
hàng đầu của tin tặc hay tội phạm công nghệ. Chúng có thể lợi dụng phương thức
không gặp mặt trực tiếp khách hàng để tấn công tài khoản người dùng. Khi mà hệ
thống dữ liệu quốc gia được sử dụng không chỉ trong lĩnh vực ngân hàng mà còn là
y tế, giáo dục, giao thông, … thì việc quản lý càng cần được siết chặt. Đồng thời,
các tổ chức tính dụng cần có cơ chế bảo mật thông tin khách hàng tối ưu nhằm ngăn
chặn rủi ro rò rỉ thông tin và mất cắp thông tin bởi tội phạm tài chính. Chúng ta cần
có khung pháp lý phân định rõ quyền và trách nhiệm cho các chủ thể tham gia sử
dụng và quản lý cơ sở dữ liệu.
1.2.2. Quy trình triển khai định danh khách hàng điện tử tại ngân hàng

Truy cập ứng
dụng internet
banking của
ngân hàng
hàng
Điền thông tin
khách hàng
vào mẫu đăng
ký mở tài
khoản online
14
Chụp
giấy tờ
tùy thân
(CMND)
Công
nghệ
ORC
Chụp ảnh
khuôn mặt
Công nghệ
xác định
thời gian
thực
Công nghệ
xác thực
danh tính
từ hình ảnh
kỹ thuật số
Xác
minh
dữ liệu
Thẩm
định dữ
liệu
Kích
hoạt tài
khoản
Hình 1.3. Quy trình định danh khách hàng trực tuyến eKYC tại ngân hàng
(Nguồn: Website Innotech Việt Nam)
Quy trình eKYC tại ngân hàng hiện nay cũng tương tự quy trình eKYC chung.
Bước 1: Khách hàng truy cập vào ứng dụng internet banking của ngân hàng
cung cấp dịch vụ. Lưu ý, việc thực hiện eKYC phải thông qua ứng dụng của ngân
hàng cài đặt trên điện thoại thông minh, không hỗ trợ thực hiện qua website của
ngân hàng. Lý do là các công nghệ xác thực được tích hợp vào ứng dụng di động
thay vì website ngân hàng, vì vậy sử dụng ứng dụng trên điện thoại sẽ có tính bảo
mật cao hơn.
Bước 2: Khách hàng nhập các trường thông tin cần thiết theo mẫu đăng ký mở tài
khoản online. Các thông tin cơ bản sẽ bao gồm họ tên, ngày tháng năm sinh, địa chỉ, số
chứng minh nhân dân, ngày cấp, ngày hết hạn, thông tin nghề nghiệp, thông tin liên hệ
(email, số điện thoại…). Việc nhập thiếu thông tin trong mẫu đăng ký sẽ được hệ thống
cảnh báo và người dùng không thực hiện được bước xác thực tiếp theo.
Bước 3: Khách hàng chụp ảnh giấy tờ chứng minh nhân thân của mình đủ 2 mặt
để tải lên hệ thống. Thông thường trong ngân hàng, giấy tờ yêu cầu là chứng minh nhân
dân/căn cước công dân hoặc hộ chiếu. Tất cả thông tin của khách hàng sẽ được trích
xuất tự động dựa trên công nghệ OCR thành dạng văn bản để so sánh đối chiếu.

15
Bước 4: Khác hàng chụp ảnh khuôn mặt hoặc cung cấp video gương mặt theo
hướng dẫn của hệ thống. Sử dụng công nghệ liveness detection và face matching để
chứng thực ảnh chụp là của người thực và khớp với giấy tờ được cung cấp hay
không. Các công nghệ được sử dụng ở bước này gồm:
Các công nghệ được sử dụng trong quy trình eKYC gồm:
Công nghệ OCR (Optical Character Recognition) đây là phần mềm nhận
diện ký tự quang học, áp dụng trong việc nhận dạng các ký tự trong một file ảnh
chup hoặc pdf, sau đó trích xuất các trường thông tin xuất hiện trong hình ảnh và
lưu trữ dưới dạng text nhằm số hóa tài liệu, cụ thể là các thông tin, dữ liệu trên ảnh
chụp đó thành văn bản.
Công nghệ Face matching: là một phương pháp xác định hoặc xác minh danh
tính của một cá nhân theo dữ liệu khuôn mặt của họ. Phương pháp dùng để xác định
người trong bức ảnh, video hoặc trong thời gian thực (như trong hệ thống giám sát
camera). Các hệ thống của Face matching ứng dụng thuật toán máy tính để chọn ra
các chi tiết cụ thể, đặc biệt về khuôn mặt của một người. Những chi tiết này, ví dụ
như khoảng cách giữa hai mắt hoặc hình dạng của cằm, sẽ được số hoá và được so
sánh với dữ liệu trên các khuôn mặt khác được thu thập trong cơ sở dữ liệu nhận
dạng khuôn mặt. Dữ liệu về một khuôn mặt cụ thể thường được gọi là mẫu khuôn
mặt và khác với một bức ảnh vì nó được thiết kế để chỉ bao gồm một số chi tiết nhất
định có thể được sử dụng để phân biệt khuôn mặt này với khuôn mặt khác.
Face matching là một phương thức sinh trắc học đặc biệt hữu ích cho quy trình
xác thực điện tử:
+ Gần như tất cả các thiết bị di động đều có camera tích hợp hỗ trợ nó.
+ Trải nghiệm người dùng khi chụp một bức ảnh tự sướng (ảnh / video) đặc
biệt trực quan và tiện lợi.
+ Nhận dạng khuôn mặt với độ chính xác 98%.
Công nghệ Liveness: giúp đo lường, phân tích các đặc điểm và phản ứng vật lý
nhằm xác định xem mẫu sinh trắc học có được chụp từ đối tượng sống có mặt tại điểm
chụp hay không. Nói cách khác, đây là phương thức xác minh người thật, đảm bảo tính
chính xác xuyên suốt trong quá trình định danh khách hàng điện tử (eKYC), giúp

16
ngăn chặn các hình thức giả mạo khuôn mặt bằng ảnh in, ảnh trên video, mặt nạ 3D….
Có nhiều cách để xác định thực thể sống. Ở cấp độ cao, công nghệ này có thể được
phân loại theo hình thức chủ động (Active) hoặc thụ động (Passive).
Active Liveness Detection (Xác định thực thể sống chủ động) yêu cầu người
dùng tham gia vào quá trình kiểm tra sự sống bằng cách thực hiện theo yêu cầu. Ví
dụ một số hệ thống sẽ yêu cầu người dùng:
+Quay đầu sang phải/trái
+Gật đầu
+Nhìn theo một điểm sáng chuyển động trên màn hình
+ Mỉm cười
+ Đọc một câu hay một dãy số…
Passive Liveness Detection (Xác định thực thể sống thụ động) sẽ không yêu
cầu hành động từ người dùng mà tự động xác định sự sống bằng các kỹ thuật, tự
động phân biệt được ảnh, video là giả, mặt người là thật. Ngoài ra công nghệ này có
thể phân định được qua chất lượng ảnh: ảnh blur (ảnh bị làm mờ), ảnh 3D TOF,
Infrared, Lidar đối với các camera có chất lượng cao.
Công nghệ Fraud detection: là công nghệ nghiên cứu dữ liệu trong quá khứ
và phân loại các dữ liệu đó theo mức độ rủi ro từ thấp đến cao. Bằng cá thuật toán
phân tích dữ liệu, công nghệ này sẽ trả về kết quả cảnh báo dữ liệu hay giao dịch
nào có khả năng liên quan đến mạo danh, lừa đảo hay nguy cơ vi phạm quy định
pháp chế về phòng chống rửa tiền. Công nghệ này cũng được dùng trong phân tích
dự đoán, đề xuất sản phẩm, nghiên cứu thị trường, v.v. Phát hiện gian lận là một
trong những ứng dụng quan trọng nhất của fraud detection. Sử dụng công nghệ này
mang lại nhiều lợi ích so với cách kiểm tra truyền thống như:
+ Tốc độ: Các thuật toán có thể đánh giá lượng dữ liệu khổng lồ trong một
khoảng thời gian ngắn. Hệ thống có khả năng liên tục thu thập và phân tích dữ liệu
mới trong thời gian thực. Tốc độ ngày càng quan trọng khi tốc độ và khối lượng dữ
liệu của ngân hàng tăng lên nhanh chóng
+ Hiệu quả: các thuật toán học máy có thể thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại và
phát hiện những thay đổi tinh vi trong các mẫu dữ liệu lớn. Điều này rất quan trọng

17
để phát hiện gian lận trong một thời gian ngắn hơn nhiều nhiều lần khi so với những
gì con người có thể thực hiện. Điều này làm giảm chi phí cũng như thời gian tiến
hành phân tích các giao dịch, từ đó làm tăng hiệu suất cho quá trình eKYC.
+ Chính xác và khả năng mở rộng: khi số lượng giao dịch tăng lên nếu chỉ phân
tích bởi con người kết quả tất yếu là sẽ làm tăng chi phí và thời gian, đồng thời giảm
độ chính xác. Tuy nhiên với công nghệ fraud detection thì ngược lại, càng nhiều dữ
liệu, các thuật toán cho phép phát hiện gian lận nhanh hơn và chính xác hơn.
Chữ ký điện tử (E- signature): Khái niệm Chữ ký điện tử được đề cập tại
khoản 1 Điều 21 Luật Giao dịch điện tử năm 2005.Chữ ký điện tử là dạng thông tin đi
kèm dữ liệu (văn bản, hình ảnh, video…) nhằm mục đích xác định người ký của dữ
liệu đó và xác nhận sự chấp thuận của người đó đối với nội dung thông điệp dữ liệu
được ký., nó có thể thay thế một chữ ký viết tay trong hầu hết mọi quy trình. Công
nghệ này cho phép các ngân hàng xử lý thủ tục trực tuyến hoàn toàn, giúp ngân
hàng tập trung vào việc thu hút khách hàng mới và phục vụ khách hàng tốt hơn.
Chữ ký điện tử đảm bảo các thủ tục được xử lý nhanh hơn, cho phép khách hàng ký
tài liệu từ mọi nơi, mọi lúc và trên mọi thiết bị. Nó cũng tăng tốc độ giao dịch và
đảm bảo trải nghiệm của người dùng.
Bước 5: Xác minh thông tin khách hàng với nguồn dữ liệu có sẵn như kiểm tra
khách hàng có nằm trong danh sách đen của ngân hàng (blacklist) hay danh sách
cung cấp bởi của các tổ chức Văn phòng kiểm soát tài sản nước ngoài (OFAC), lực
lượng đặc nhiệm tài chính quốc tế (FATF)…Ngoải ra trong một số mô hình eKYC,
các định chế tài chính được phép sử dụng dữ liệu dân cư quốc gia để so khớp với
thông tin khách hàng cung cấp. Nếu quá trình xác minh thành công, tài khoản của
khách hàng sẽ được kích hoạt. Trường hợp xác minh thất bại, khách hàng được yêu
cầu thực hiện lại hoặc tới chi nhánh ngân hàng để được hỗ trợ kiểm tra trực tiếp.
1.3. Một số mô hình triển khai eKYC tại ngân hàng trên thế giới
1.3.1. Mô hình Hồng Kông
Mô hình eKYC của Hồng Kông là mô hình xác thực và nhận diện danh tính.

18
Cơ sở pháp luật để triển khai eKYC ở Hồng Kông là pháp lệnh chống rửa tiền
và chống tài trợ khủng bố (AMLO) của Hồng Kông ban hành bởi Cơ quan tiền tệ
Hồng Kông (HKMA). Văn bản này quy định về việc giám sát việc tuân thủ các yêu
cầu pháp lý và giám sát được quy định trong AMLO và hướng dẫn về chống rửa
tiền và chống tài trợ khủng bố. Trong đó có quy định về việc thẩm định và lưu giữ
hồ sơ khách hàng đồng thời đưa ra các yêu cầu đặc biệt khi khách hàng không thể tự
đến điểm giao dịch để xác nhận danh tính.
Trong mô hình này, cơ quan chức năng không đưa ra quy trình chi tiết, cụ thể
trong triển khai eKYC tại ngân hàng mà chỉ đưa ra các hướng dẫn chung và để các
ngân hàng tự phân tích và đưa ra quy trình thẩm định của riêng mình. Theo hướng
dẫn quản lý khách hàng cá nhân từ xa bởi HKMA (ban hành ngày 1/2/2019), việc
định danh khách hàng điện tử cần đảm bảo 2 nguyên tắc:
(i) Xác thực giấy tờ tùy thân: theo đó HKMA quy định khi giấy tờ tùy thân của
khách hàng được thu thập qua kênh điện tử phải được thu thập thông qua ứng dụng
đã được cài đặt sẵn trên điện thoại thông minh. Ngân hàng hay các định chế tài
chính cần áp dụng được công nghệ phù hợp để xác minh được mức độ tin cậy của
chứng từ. Ví dụ sử dụng công nghệ sử dụng ảnh 3 chiều hay công nghệ xác định đặc
điểm bảo mật của giấy tờ tùy thân.
(ii) So khớp giấy tờ tùy thân của khách hàng: Các định chế tài chính cần sử dụng
công nghệ thích hợp để so khớp giấy tờ tùy thân và khách hàng (gợi ý sử dụng công
nghệ nhận diện phương diện và xác nhận vật thể sống để đảm bảo nguyên tắc này).
Các phiên bản của Mô hình từ Hồng Kông được ứng dụng tại Malaysia và các
nước trong Liên minh châu Âu. Tháng 12/2019, Ngân hàng Trung ương Malaysia
(BNM) ban hành dự thảo chỉ rõ yêu cầu đối với ngân hàng trong việc thực hiện
eKYC, trong đó bao gồm việc sử dụng công nghệ sinh trắc học (biometric
technology), phát hiện giả mạo (fraud detection) và xác minh người thật. Tuy nhiên,
việc lựa chọn công nghệ nào là do các ngân hàng tự quyết định.
Như vậy, mô hình từ Hồng Kông được triển khai khá linh hoạt, tạo cho các định
chế tài chính một môi trường thuận lợi, có thể tự lựa chọn các đơn vị cung cấp dịch vụ,
lựa chọn công nghệ được sử dụng nhằm đảm bảo xác thực được khách hàng. Tuy

19
nhiên, đây cũng chính là nhược điểm của mô hình này. Việc không quy định cụ thể
dẫn đến mỗi đơn vị có một công nghệ, một cơ chế quản lý riêng, dẫn đến việc khó
kiểm soát đồng bộ. Từ đó tiềm ẩn nhiều rủi ro đối với các tổ chức tín dụng, lỗ hổng
bảo mật có thể là mục tiêu tấn công của giới tội phạm công nghệ cao.
1.3.2. Mô hình của Đức
Mô hình của Đức là mô hình xác thực qua cuộc gọi video.
Cơ sở pháp lý đầu tiên của việc định danh khách hàng điện tử tại Đức được
quy định trong thông tư 01/2014 (GW) ban hành bởi Cơ quan giám sát tài chính của
Liên bang Đức (BaFin). Sau 3 năm triển khai, đến 2017, quy định này được thay thế
bởi Thông tư 3/2017 (GW)- một thông tư riêng về quy trình nhận diện bằng video
nhằm nâng cao tính bảo mật, khả thi và đáp ứng yêu cầu về luật phòng chống rửa
tiền đối với việc nhận dạng bằng video. So với mô hình của Hồng Kông, mô hình
của Đức đã quy định cụ thể về quy trình và điều kiện đối với tổ chức tài chính áp
dụng phương thức nhận dạng khách hàng qua video. Cụ thể:
- Về nhân viên phụ trách: phải được đào tạo chuyên môn và đáp ứng các yêu
cầu cần thiết cho quá tình nhận diện. Nhân viên này phải được cấp phép bởi cơ quan
phòng chống rửa tiền của Đức và không được phép ủy quyền cho người khác. Các nhân
viên được yêu cầu phải nắm được các đặc điểm nhận dạng của các loại giấy tờ tùy thân,
tài liệu sử dụng trong suốt quá trình nhận dạng và dấu hiệu làm giả phổ biến đối với cá
giấy tờ này. Đồng thời, họ cũng phải nắm được các quy định về luật phòng chống rửa
tiền và các quy định liên quan. Hàng năm, các nhân viên này tiếp tục được đào tạo để
năm được các thay đổi trong quy định pháp luật, có khả năng nhận biết các gian lận
mới, rủi ro tiềm ẩn và khắc phục thiếu sót trong quy trình triển khai.
- Về cơ sở hạ tầng: các nhận viên thực hiện nhận dạng khách hàng qua video
phải được sắp xếp trong cơ sở riêng biệt và hạn chế ra vào.
- Yêu cầu kỹ thuật và tổ chức: Việc nhận diện phải thực hiện trong thời gian thực
và không được gián đoạn. Tính bảo mật của cuộc gọi video phải được đảm bảo bằng
mã hóa đầu cuối. Giấy tờ cung cấp trong quá trình xác minh phải rõ ràng, không bị hư
hỏng, có thể nhận diện bằng mắt thường Để đánh giá chất lượng truyền hình

20
ảnh, cần xác định được hình ảnh có các đặc điểm phù hợp như cấu trúc lặp lại, họa
tiết siêu nhỏ. Hình ảnh của giấy tờ được nhân viên chụp lại mặt trước và mặt sau.
- Các giấy tờ nhận dạng được phép phải là các loại giấy tờ có tính năng bảo
mật đủ chống giả mạo, có chứa các đặc điểm an ninh quang học có thể nhận dạng
trức quan bằng mắt. Tùy thuộc vào loại giấy tờ, các tính năng bảo mật quang học
bao gồm: hình ảnh bóng ba chiều, cấu trúc động học, hình ảnh laser nghiêng, kiểu
chữ trên chứng từ, vật liệu được sử dụng như mực có thể thay đổi quang học, chuỗi
bảo mật, in bảo mật bằng họa tiết nổi, họa tiết siêu nhỏ. Ít nhất 3 trong số các tiêu
chí xác minh phải trùng khớp thì mới đáp ứng được mục đích nhận dạng. Bên cạnh
quan sát bằng mắt, các tổ chúc phải ứng dụng công nghệ thông tin phù hợp sao cho
nhận dạng video khớp với các nội dung đặc điểm riêng lẻ tìm thấy trên tài liệu nhận
dạng hoặc trùng khớp với các tham chiếu từ cơ sở dữ liệu tài liệu nhận dạng.
- Trong quá trình nhận dạng: người được nhận dạng phải nghiêng giấy tờ của
mình theo chiều ngang dọc trước máy ảnh và thực hiện bất kỳ chuyển động bổ sung
nào theo hướng dẫn của nhân viên. Cấu trúc của cuộc phỏng vấn với người được xác
định ít nhất phải đa dạng về trình tự và/hoặc loại câu hỏi mà nhân viên đặt ra. Việc xác
minh tính hợp lệ và hợp lý của dữ liệu và thông tin có trên tài liệu nhận dạng phải được
thực hiện như một phần của quy trình nhận dạng video (Ví dụ kiểm tra xem ngày cấp
và ngày hết hạn của tài liệu nhận dạng có khớp với nhau hay không. Đặc biệt, ngày
phát hành không được trong tương lai). Một yếu tố cần thiết khác của quá trình nhận
dạng là tính toán tự động tính toán vùng máy đọc được và kiểm tra chéo thông tin được
cung cấp ở đó với thông tin hiển thị trên tài liệu nhận dạng. Cùng với đó phải kiểm tra
tính chính xác của các chữ số, mã cơ quan và các kiểu chữ được sử dụng để đảm bảo
rằng thông tin chính xác. Ngoài ra, người được xác định phải chia sẻ số sê-ri đầy đủ của
tài liệu nhận dạng của họ trong quá trình truyền video.
- Kết thúc quá trình nhận dạng video: Nếu việc xác minh bằng mắt được mô tả
ở trên không thể thực hiện được- ví dụ như do điều kiện ánh sáng kém, chất lượng hình
ảnh hoặc đường truyền kém hoặc nếu không thể giao tiếp bằng lời nói với người
được nhận dạng, thì quy trình nhận dạng phải được hủy bỏ. Trong quá trình truyền
video, người được nhận dạng phải trực tiếp nhập trực tuyến một dãy số (TAN) được

21
nhân viên tạo và gửi qua email hoặc SMS theo phương thức điện tử. Sau khi người
được xác định đã nhập TAN, tùy thuộc vào xác nhận thành công của số TAN trong
hệ thống, thủ tục nhận dạng sẽ hoàn tất.
- Lưu trữ: Toàn bộ quy trình nhận dạng video phải được ghi lại và lưu giữ bởi
pháp nhân có thẩm quyền. Tài liệu đòi hỏi phải có cả hình ảnh và âm thanh ghi âm
và lưu giữ quy trình hoàn chỉnh. Hồ sơ không chỉ phải đáp ứng yêu cầu chung về
nhận dạng theo luật chống rửa tiền mà còn phải thỏa mãn được các yêu cầu tối thiểu
về nhận dạng video quy định trong Thông tư 3/2017 (GW). Hồ sơ phải được lưu giữ
trong năm năm.
Như vậy, so với mô hình của Hồng Kông, mô hình eKYC của Đức đã quy
định cụ thể phương thức nhận dạng là qua cuộc gọi video 2 chiều, hạn chế việc sử
dụng danh giánh giả để thực hiện eKYC. Những yêu cầu và cách thức thực hiện
được quy định cụ thể. Qua đó, các tổ chức tài chính có thể thống nhất áp dụng một
phương pháp nhận dạng chung, thuận tiện cho việc quản lý, giám sát.
Tuy nhiên nhược điểm của mô hình này là yêu cầu một đội ngũ nhân viên lớn
để tiếp nhận yêu cầu từ khách hàng. Cơ sở hạ tầng cũng cần được thiết lập riêng cho
quy trình eKYC. Chi phí xây dựng cơ sở hạ tầng và đào tạo nhân viên tạo ra gánh
nặng rất lớn cho hệ thống ngân hàng. Ngoài ra, việc không đồng đều về kiến thức,
kỹ năng của nhân viên có thể dẫn đến sai sót trong đánh giá khách hàng.
1.3.3. Mô hình của Ấn Độ
Mô hình của Ấn Độ là mô hình dựa trên cơ sở dữ liệu dân cư quốc gia số hóa.
Để xây dựng được mô hình này, Ấn Độ đã xây dựng được cơ sở dữ liệu dân cư đã
số hóa, chính thức và đáng tin cậy là Aadhaar (cơ sở).
Số Aadhaar là một số ngẫu nhiên gồm 12 chữ số do UIDAI (The Unique
Identification Authority of India) cấp cho các cư dân của Ấn Độ sau khi đáp ứng quy
trình xác minh do Cơ quan quản lý yêu cầu. Bất kỳ cá nhân nào, không phân biệt tuổi
tác và giới tính, là cư dân của Ấn Độ, đều có thể tự nguyện đăng ký để lấy số Aadhaar.
Cư dân đăng ký phải cung cấp thông tin sinh trắc học và nhân khẩu học. Mỗi cá nhân
chỉ cần đăng ký Aadhaar một lần và mỗi người chỉ được cấp duy nhất một số Aadhaar.

22
- Thông tin nhân khẩu gồm: Tên, Ngày sinh (đã xác minh) hoặc Tuổi (đã khai
báo), Giới tính, Địa chỉ, Số điện thoại di động (tùy chọn) và ID Email (tùy chọn),
trong trường hợp đăng ký dựa trên Người giới thiệu- Tên Người giới thiệu và Số
Aadhaar của Người giới thiệu, trong trường hợp Người đứng đầu Người đăng ký
dựa trên gia đình- Tên của Chủ gia đình, Mối quan hệ và Số Aadhaar của Trưởng
gia đình; trong trường hợp đăng ký ID đăng ký của trẻ hoặc số Aadhaar của bất kỳ
một phụ huynh nào, tài liệu Chứng minh mối quan hệ (PoR)
- Thông tin sinh trắc học: Mười dấu vân tay, hai lần quét mống mắt và chụp
ảnh khuôn mặt
- Số Aadhaar có thể xác minh theo cách trực tuyến, tiết kiệm chi phí. Hệ thống
được xây dựng đảm bảo loại bỏ các bản sao và danh tính giả, đồng thời có thể được
sử dụng làm cơ sở định danh chính để triển khai chương trình phúc lợi của Chính
phủ, thanh toán trực tuyến, nộp thuế điện tử, đăng ký dịch vụ SIM điện thoại di
động nhằm cung cấp dịch vụ hiệu quả, công bằng để thúc đẩy tính minh bạch và
công tác quản trị hiệu quả. Đây là cơ sở dữ liệu toàn dân đã được số hóa bằng nhận
dạng sinh trắc học lớn nhất thế giới với hơn 1 tỷ người dùng.
Số Aadhaar không có bất kỳ thông tin nào và không phân tích mọi người dựa
trên đẳng cấp, tôn giáo, thu nhập, sức khỏe và địa lý. Số Aadhaar là một bằng chứng
nhận dạng, tuy nhiên, nó không trao bất kỳ quyền công dân hoặc quyền cư trú nào
đối với người giữ số Aadhaar.
Nhờ có cơ sở dữ liệu Aahaar, quá trình eKYC để thực hiện việc mở tài khoản
ngân hàng tại Ấn Độ được thực hiện dễ dàng.
Bước 1: Khách hàng cung cấp số Aadhaar 12 chữ số thông qua ứng dụng của
ngân hàng.
Bước 2: Khách hàng tạo OTP trên số điện thoại di động chính chủ của họ hoặc
máy quét sinh trắc học dùng để quét vân tay hoặc võng mạc. OTP được xác minh
bởi UIDAI hoặc các kết quả đọc trên máy quét được xác minh bằng dấu vân tay và
quét võng mạc gốc
Bước 3: Sau khi quá trình xác minh hoàn tất, UIDAI sẽ công bố thông tin nhân
khẩu học cho đại lý hoặc tổ chức thực hiện eKYC. Thông tin này có thể được lưu trữ

23
trong một máy chủ từ xa để dễ dàng truy cập. Sau quá trình xác minh, khách hàng
sẽ được cấp số tài khoản online để thực hiện giao dịch. Tuy nhiên, tài khoản online
này có 1 số hạn chế so với tài khoản thông thường mở theo phương thức truyền
thống như sau:
- Số dư tối đa của tài khoản eKYC không được vượt quá 1 triệu Rupee
(khoảng 300 triệu VND)
- Trong một năm tài chính, tổng số tiền ghi có vào tài khoản không được vượt
quá 2 triệu Ruppe
- Một tài khoản eKYC chỉ có thời hạn trong một năm, sau đó phải hoàn thành
đầy đủ KYC để tiếp tục sử dụng
Các giới hạn đối với tài khoản eKYC sẽ được gỡ bỏ khi khách hàng tới trực
tiếp ngân hàng để cập nhật thông tin và xác nhận theo phương thức truyền thống.
1.3.4. Mô hình của Anh
Mô hình eKYC của Anh là mô hình thẩm định khách hàng giản đơn và Thẩm
định khách hàng chi tiết.
Theo hướng dẫn bởi Nhóm công tác chung về rửa tiền của Chính phủ Anh
JMLSG (Joint Money Laundering Steering Group), “ngân hàng phải sử dụng mô
hình 2+2 trong việc xác minh danh tính khách hàng, nghĩa là các ngân hàng phải
xác minh được tính trùng khớp của hai điểm dữ liệu đã được khách hàng cung cấp
(chẳng hạn, tên cùng với ngày sinh của một người, hoặc tên cùng với địa chỉ) với
hai điểm dữ liệu được cung cấp bởi 1 tổ chức đáng tín cậy khác”.
Năm 2019, Cơ quan Dịch vụ số Chính phủ Anh đưa ra các hướng dẫn chi tiết
về vấn đề xác nhận danh tính (The Good Practice Guide 45 (GPG45). Quy trình xác
nhận danh tính theo GPG45 gồm 5 bước: “(1) thu thập minh chứng danh tính của
khách hàng, (2) thẩm định minh chứng, (3) kiểm tra sự tồn tại ổn định theo thời gian
của danh tính, (4) kiểm tra xem danh tính của khách hàng có nguy cơ bị làm giả cao
không và (5) bước cuối cùng là chứng thực danh tính đó có trùng với khách hàng
yêu cầu xác nhận không. Dựa vào kết quả của quá trình xác thực, GPG45 sẽ có đủ
dữ liệu để phân loại danh tính theo các mức độ rủi ro Cao, Trung bình và Thấp từ đó
quyết định sẽ áp dụng mô hình thẩm định khách hàng giản đơn hay chi tiết”.

24
1.4. Lý thuyết và mô hình liên quan
Hiện nay, việc nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng tới eKYC tại ngân hàng
còn hạn chế. Do vậy, chưa có bài nghiên cứu một cách định lượng để khái quát hóa
mô hình ảnh hưởng của các nhân tố tới eKYC tại ngân hàng. Để triển khai eKYC,
khách hàng cần sử dụng ứng dụng Internet Banking (IB) trong quá trình thực hiện.
Do đó, các nhân tố ảnh hưởng đến việc sử dụng IB có sự liên quan mật thiết đến các
nhân tố ảnh hưởng đến việc triển khai eKYC.Trong khuôn khổ bài nghiên cứu này,
tôi sử dụng các mô hình có liên quan là “Mô hình các nhân tố tác động tới việc sử
dụng Internet banking tại ngân hàng” để làm cơ sở lý thuyết cho bài nghiên cứu.
1.4.1. Mô hình lý thuyết chấp nhận công nghệ- TAM
Vào năm 1986, Davis đã tiến hành nghiên cứu về vấn đề áp dụng công nghệ
nhằm mục đích xác định cấu trúc niềm tin đối với thái độ của một người khi sử dụng
công nghệ trong nhiều môi trường tổ chức khác nhau. Từ đó, Davis đã dùng lý thuyết
hành động hợp lý làm cơ sở lý thuyết cho mô hình chấp nhận công nghệ vào năm 1986,
theo đó "mục đích chính của TAM là cung cấp cơ sở để tìm kiếm tác động của các
nhân tố bên ngoài đối với niềm tin, thái độ và dự định bên trong" (Davis và cộng sự,
1989). TAM thừa nhận có 2 yếu tố quan trọng - cảm nhận sự hữu dụng và cảm nhận sự
dễ sử dụng - có liên quan đến hành vi chấp nhận công nghệ
.
Bi ến bên
ngoài
Nhận thức về
tính hữu dụng
(PU)
Thái độ sử
dụng (ATU)
Nhận thức về tính
dễ sử dụng
(PEOU)
Dự định
hành vi (BI)
Sử dụng thật
sự (AU)
Hình 1.4. Mô hình chấp nhận công nghệ TAM
(Nguồn: Davis, Bogozzi and Warshaw, 1989) Mô hình chấp nhận công nghệ trên
cho thấy, thái độ của người sử dụng đối với các công nghệ cụ thể là một hàm của
hai niềm tin chính: Nhận thức về tính hữu dụng

25
(Percieved usefulness - PU) và nhận thức về tính dễ sử dụng (Perceived ease of use
- PEOU).
- Nhận thức về tính hữu dụng là "mức độ mà một người tin rằng sử dụng một hệ
thống cụ thể sẽ làm tăng hiệu quả công việc của mình" (Davis, 1989). Cá nhân có thái
độ tích cực đối với một công nghệ (quan điểm tích cực) nếu như họ nghĩ rằng nó giúp
cải thiện hiệu suất công việc của họ, nghĩa là họ nhận thức được sự hữu dụng của công
nghệ đó. Từ đó họ sẽ phát triển một thái độ tích cực cũng như sẵn sàng tham
gia (có ý định) vào việc sử dụng công nghệ.
- Nhận thức về tính dễ sử dụng là "mức độ mà một người tin rằng sử dụng một
công nghệ cụ thể sẽ không cần phải nỗ lực" (Davis, 1989). Một công nghệ dễ sử dụng
sẽ có tác động 1 cách tích cực đến người sử dụng, giúp tăng cảm xúc của người sử
dụng đối với nó.
- Davis và cộng sự (1989) cho rằng có sự khác biệt rõ ràng và có ý nghĩa về mặt
thống kê giữa 2 vấn đề PU và PEOU. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng PU và PEOU
có tác động đẳng hướng lên ý định sử dụng của người sử dụng công nghệ, trong đó
yếu tố quyết định chủ yếu là PU và yếu tố quyết định thứ yếu là PEOU, thái độ chỉ
có một tác động trung gian vào quyết định sử dụng hay không. Đồng thời, PEOU
cũng ảnh hưởng khá lớn đến PU, một công nghệ khi mà dễ sử dụng chắc chắn sẽ
giúp hiệu suất công việc được cải thiện đáng kể.
- Venkatesh và Davis đã phát triển TAM và được gọi rộng rãi là TAM 2 (vào năm
2000) như trong hình 1.5. TAM 2 cho rằng việc đánh giá tinh thần người dùng khi kết
hợp giữa thực hiện mục tiêu trong công việc và kết quả của việc thực hiện công việc
bằng cách sử dụng hệ thống là cơ sở để hình thành nên các nhận thức về tính hữu dụng
của hệ thống. Vì vậy, vào năm 2000 Venkatesh và Davis đã phát triển TAM 2 bằng
cách bổ sung các yếu tố bên ngoài mô hình mà chưa được chỉ ra ở nghiên cứu trước
như các quy trình xã hội (tiêu chuẩn chủ quan, sự tự nguyện, hình ảnh); quy trình công
cụ nhận thức (cảm nhận dễ sử dụng, mức độ liên quan đến công việc, kết quả thể hiện,
chất lượng đầu ra). Nghiên cứu này được tiến hành trên 4 loại hình tổ chức cơ bản:
Ngân hàng, công ty tài chính, công ty dịch vụ và công ty sản xuất tại 3 thời điểm khác
nhau: Trước triển khai, một tháng sau triển khai và ba tháng

26
sau khi triển khai, với điều kiện là 2 tổ chức sử dụng hệ thống công nghệ mới tự
nguyện và 2 tổ chức sử dụng hệ thống mới 1 cách bắt buộc. Kết quả nghiên cứu
cũng chỉ ra PU là một nhân tố quyết định mạnh mẽ đến ý định sử dụng, và PEOU là
một nhân tố quan trọng thứ yếu. Bên cạnh đó, các yếu tố phụ thuộc quy trình xã hội
và quy trình nhận thức cũng có tác động một cách tích cực và trực tiếp đến PU và ý
định sử dụng. Trường hợp bắt buộc sử dụng hệ thống sẽ có mức độ tác động cao
hơn so với trường hợp tự nguyện. Riêng tiêu chuẩn chủ quan chỉ có tác động trong
trường hợp bắt buộc sử dụng, trường hợp tự nguyện sử dụng sẽ không bị tác động.
Năm 2008, Venkatesh và Bala tiếp tục kết hợp TAM 2 với các yếu tố quyết
định nhận thức dễ sử dụng để xây dựng nên mô hình tích hợp chấp nhận công nghệ
(hay còn được gọi là TAM 3). Mô hình TAM3 được phát triển bằng cách thêm vào
các yếu tố ảnh hưởng đến PEOU (cảm nhận sự thoải mái, cảm nhận sự kiểm soát
bên ngoài, sự lo ngại về máy tính, tính công hiệu của máy tính, sự hứng thú về máy
tính, khả năng sử dụng khách quan).
Tiêu chuẩn chủ
quan
Hình ảnh
Chất lượng đầu ra
Mức độ liên quan
công việc
Kết quả thể hiện
Kinh nghiệm Tự nguyện
Cảm nhận
tính hữu ích
Ý định sử Hành vi
(PU)
dụng sử dụng
Cảm nhận
dễ sử dụng
(PEOU)
Hình 1.5. Mô hình chấp nhận công nghệ TAM 2
(Nguồn: Venkatesh and Davis,2000)

27
TAM 3 chỉ ra ba mối quan hệ mới, được kiểm duyệt bởi biến kinh nghiệm: (i)
PEOU và PU; (ii) sự lo ngại về máy tính và PEOU; và (iii) PEOU và ý định sử
dụng. Nghiên cứu được triển khai bằng cách áp dụng hệ thống công nghệ thông tin
mới dựa trên 4 tổ chức đã được đề cập ở mô hình TAM 2, thời gian thu thập dữ liệu
là 5 tháng. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng tác động của các mối quan hệ giữa các
biến phụ lên PU là phù hợp với mô hình TAM2. Ngoài ra, nghiên cứu cũng chỉ ra
(i) ảnh hưởng của PEOU lên PU phụ thuộc rất lớn vào biến kinh nghiệm, kinh
nghiệm ngày càng tăng khiến cho hiệu ứng ảnh hưởng cành mạnh; (ii) ảnh hưởng
của sự lo ngại về máy tính lên PEOU cũng phụ thuộc vào kinh nghiệm, khi kinh
nghiệm càng tăng thì mức độ ảnh hưởng càng giảm; (iii) sự ảnh hưởng của PEOU
lên ý định sử dụng bị kiểm duyệt bởi kinh nghiệm, kinh nghiệm càng tăng thì mức
độ ảnh hưởng càng giảm. Kết quả mô hình nghiên cứu TAM3 đã được ứng dụng
trong thực tế bằng cách triển khai sử dụng công nghệ thông tin
Nói chung, các mô hình TAM là bắt nguồn cho việc áp dụng vào bất kỳ sự
nghiên cứu nào về sự tương tác giữa con người với máy tính nói riêng và công nghệ
thông tin nói chung. Các mô hình TAM chỉ ra rằng hai cấu trúc nổi bật là PU và
PEOU là hai nhân tố quan trọng của khuynh hướng hành vi sử dụng công nghệ
thông tin (Davis, Bogozzi and Warshaw, 1989). Theo sau đó, rất nhiều nhà nghiên
cứu đã thực nghiệm nghiên cứu để xác minh khả năng giải thích của các mô hình
TAM, kết quả cho ra là tương đối thống nhất về hành vi sử dụng, chấp nhận công
nghệ thông tin của người dùng, như: Igbaria, Zinatelli, Cragg & Cavaye, 1997;
Venkatesh & Davis, 2000; Horton, Buck, Waterson & Clegg, 2001.
1.4.2. Mô hình lý thuyết hợp nhất về việc chấp nhận và sử dụng công nghệ
(UTAUT)
Mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng Internet banking
của khách hàng được thiết lập, dựa trên cơ sở lí thuyết là mô hình lý thuyết hợp nhất về
việc chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT- Unified Theory of Acceptance and
Use of Technology) của Venkatesh và cộng sự (2003. Mô hình UTAUT được xây dựng
bởi các nhà nghiên cứu hàng đầu về sự chấp nhận công nghệ là Viswanath Venkatesh,
Michael G.Morris, Gordon B.Davis, Fred D. Davis dựa trên lý thuyết các

28
mô hình chấp nhận về công nghệ trước đây: “Thuyết hành vi dự định (TPB), Thuyết
hành động hợp lý (TRA), Mô hình động cơ thúc đẩy (MM), Mô hình kết hợp
(TAM&TPB), Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM, TAM2), Mô hình sử dụng máy
tính cá nhân (MPCU), Thuyết nhận thức xã hội (SCT) và Thuyết lan truyền sự đổi mới
(IDT)”. Trong đó ảnh hưởng nhiều và đáng chú ý nhất đến mô hình UTAUT là TRA,
TPB và TAM. Theo Venkatesh và cộng sự (2003), qua việc kiểm tra bằng cách sử dụng
lại dữ hiệu đầu vào, UTAUT cho ra độ chính xác cao hơn so với các mô hình riêng biệt.
Trong đó, 4 yếu tố đóng vai trò ảnh hưởng trực tiếp đến hành vi chấp nhận và sử dụng
của người dùng gồm: kỳ vọng hiệu quả, kỳ vọng dễ dàng, điều kiện thuận lợi và ảnh
hưởng xã hội. Bên cạnh đó các yếu tố ngoại vi như: giới tính, độ tuổi, kinh nghiệm và
sự tự nguyện cũng có tác động đến ý định sử dụng. Mô hình này được đánh giá là tích
hợp khá đầy đủ các yếu tố quan trọng của các mô hình khác, nghiên cứu ảnh hưởng của
các nhân tố lên ý định sử dụng cũng như các hành vi sử dụng có sự phân biệt bởi các
yếu tố ngoại vi: giới tính, trình độ, tuổi, sự tự nguyện và kinh nghiệm. Mô hình này đã
được thử nghiệm và chứng minh được nhiều đặc điểm nổi trội khi so sánh với các mô
hình khác (Venkatesh and Zhang, 2010).
Hiệu quả
mong đợi
Nỗ lực
Dự định Hành vi sử
hành vi dụng
mong đợi
Ảnh hưởng
xã hội
Điều kiện
thuận lợi
Giới tính Tuổi tác Kinh Tự nguyện
nghiệm sử dụng
Hình 1.6. Mô hình UTAUT
(Nguồn: Venkatesh et al, (2003)

29
Trong đó:
- Hiệu quả mong đợi được định nghĩa là mức độ tin tưởng của cá nhân về những
lợi ích có thể mang lại khi dùng Internet. Nghiên cứu của Venkatesh & ctg (2003) chỉ
ra rằng “những mong muốn mà cá nhân khi sử dụng hệ thống mong đợi là tăng năng
suất cho họ, hoặc hệ thống sẽ giúp họ hoàn thành nhiệm vụ nhanh chóng hơn”.
Những yếu tố đo lường gồm: những cải thiện thông qua sử dụng hệ thống mới, khả
năng nâng cao hiệu suất lao động, tác động tích cực đến kết quả làm việc, sự hữu
ích cho công ty và nhân viên.
- Nỗ lực mong đợi là “mức độ của một cá nhân tin rằng, họ sẽ không cần sự nỗ
lực nhiều và dễ dàng sử dụng hệ thống hay sản phẩm công nghệ thông tin, hay nói
cách khác đó là mức độ mà người dùng tiềm năng kỳ vọng sử dụng một hệ thống
mới mà không cần nhiều nỗ lực” (Davis et al, 1989). Nỗ lực mong đợi thể hiện ở sự
dễ dàng khi sử dụng sản phẩm, dịch vụ công nghệ. Bên cạnh hiệu quả mong đợi, nỗ
lực mong đợi là một yếu tố có vai trò quan trọng trong mô hình TAM để lí giải hành
vi dự định của người dùng công nghệ. Tuy nhiên, cũng theo Davis (1989), “sự ảnh
hưởng của nỗ lực mong đợi lên dự định hành vi sử dụng người dùng ít hơn so với
hiệu quả mong đợi, bởi vì đối với hệ thống mới, người dùng càng nỗ lực trong việc
tìm hiểu cách sử dụng thì hiệu quả thu được khi sử dụng lại càng cao”. Nhiều
nghiên cứu chỉ ra “nỗ lực mong đợi ngoài việc tác động 1 cách tích cực đến dự định
hành vi sử dụng mà còn có những tác động 1 cách gián tiếp trong việc kích thích sự
thỏa mãn của khách hàng, dẫn đến tác động đến dự định hành vi” (Priya, Vikas
Gandhi et al, 2018), Hanafizadeh (2014) đề xuất các ứng dụng ngân hàng điện tử
nên được các ngân hàng thiết kế dễ hiểu, dễ sử dụng cho nhiều nhóm khách hàng:
người trẻ, trung niên, người lớn tuổi. Những yếu tố đo lường gồm: sự dễ dàng khi
sử dụng, tương tác không gây căng thẳng, tầm quan trọng khi sử dụng hệ thống.
Những yếu tố đo lường gồm: Sự hữu ích khi sử dụng hệ thống đối với đồng
nghiệp/mọi người xung quanh, hệ thống được sử dụng bởi đồng nghiệp/ mọi người
xung quanh, khuyến khích sử dụng bởi mọi người xung quanh.
- Điều kiện thuận lợi là “mức độ cá nhân tin rằng một tổ chức cùng một hạ tầng
kỹ thuật tồn tại nhằm hỗ trợ việc sử dụng hệ thống”(Venkatech & David, 2003). Yếu

30
tố này còn trực tiếp tác động đến hành vi sử dụng của những người sử dụng hệ
thống. Nghiên cứu của Venkatesh & Devid (2003) chỉ ra, có phương tiện cần thiết,
có kiến thức cần thiết và có bộ phận hỗ trợ khi gặp khó khăn trong việc sử dụng hệ
thống là những điều kiện thuận lợi khi sử dụng hệ thống.
- Ảnh hưởng xã hội là mức độ ảnh hưởng từ những người quan trọng đối với một
cá nhân đưa ra những lời khuyên cho anh ta về việc nên sử dụng hệ thống. Nghiên cứu
của Venkatesh & ctg (2003) chỉ ra rằng trong cùng 1 nhóm, thái độ và niềm tin của một
cá nhân sẽ hình thành hành vi của anh ta đối với việc sử dụng hệ thống đó.
Ví dụ như hành vi của những người thân trong gia đình, bạn bè, đồng nghiệp và
những người xung quanh cũng có những ảnh hưởng nhất định đến hành vi sử dụng
của chính người đó.
- Các yếu tố kiểm duyệt gồm: Giới tính (nam hay nữ); tuổi tác; kinh nghiệm
(kinh nghiệm sử dụng công nghệ); sự tự nguyện sử dụng hệ thống mới.
- Dự định hành vi: đo lường khả năng người dùng sẽ sử dụng hệ thống.
- Kết quả của quá trình nghiên cứu chỉ ra rằng: Hiệu quả mong đợi, nỗ lực mong
đợi và ảnh hưởng xã hội ảnh hưởng trực tiếp lên dự định hành vi. Và đến lượt dự định
hành vi tác động tới hành vi sử dụng công nghệ của người dùng. Còn điều kiện thuận
lợi sẽ trực tiếp ảnh hưởng lên hành vi sử dụng. “Hiệu quả mong đợi” là yếu tố có ảnh
hưởng chủ yếu lên ý định hành vi. Mức độ ảnh hưởng này có thể thay đổi theo giới tính
và độ tuổi, ảnh hưởng lớn đối với nam giới và công nhân trẻ; Sự ảnh hưởng của “Nỗ
lực mong đợi” lên ý định hành vi cũng thay đổi theo giới tính và độ tuổi, nó tác động
lớn hơn đối với phụ nữ và công nhân lớn tuổi, và giảm dần theo kinh nghiệm; Sự ảnh
hưởng của nhân tố “Ảnh hưởng xã hội” lên ý định hành vi lại bị tác động từ cả bốn biến
(giới tính, độ tuổi, kinh nghiệm và tự nguyện), mối quan hệ sẽ không có ý nghĩa nếu
không có biến kiểm duyệt đưa vào; Cuối cùng, “điều kiện thuận lợi” chỉ có những tác
động nhất định khi mà nó được kiểm tra kết hợp với những tác động của tuổi tác và
kinh nghiệm. Chúng chỉ có ảnh hưởng chủ yếu đến với những công nhân thuộc nhóm
lớn tuổi trong các giai đoạn sau của trải nghiệm.
Tại Việt Nam, các bài nghiên cứu các nhân tố tác động đến việc sử dụng Internet
banking đã vận dụng lý thuyết từ mô hình TAM, UTAUT; đồng thời mở rộng mô

CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG TỚI VIỆC TRIỂN KHAI ĐỊNH DANH KHÁCH HÀNG ĐIỆN TỬ (EKYC) TẠI NGÂN HÀNG SHINHAN VIỆT NAM

CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG TỚI VIỆC TRIỂN KHAI ĐỊNH DANH KHÁCH HÀNG ĐIỆN TỬ (EKYC) TẠI NGÂN HÀNG SHINHAN VIỆT NAM

Recommended

Recommended

More Related Content

What's hot

What's hot (20)

Similar to CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG TỚI VIỆC TRIỂN KHAI ĐỊNH DANH KHÁCH HÀNG ĐIỆN TỬ (EKYC) TẠI NGÂN HÀNG SHINHAN VIỆT NAM

Similar to CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG TỚI VIỆC TRIỂN KHAI ĐỊNH DANH KHÁCH HÀNG ĐIỆN TỬ (EKYC) TẠI NGÂN HÀNG SHINHAN VIỆT NAM (20)

More from lamluanvan.net Viết thuê luận văn

More from lamluanvan.net Viết thuê luận văn (20)

CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG TỚI VIỆC TRIỂN KHAI ĐỊNH DANH KHÁCH HÀNG ĐIỆN TỬ (EKYC) TẠI NGÂN HÀNG SHINHAN VIỆT NAM