Nghiên cứu này phân tích tác động của phát triển công nghệ tài chính (FinTech) đến hiệu quả hoạt động của 214 ngân hàng thuộc năm quốc gia Đông Nam Á trong giai đoạn 2010–2023, đồng thời xem xét vai trò điều tiết của chất lượng quản trị quốc gia trong mối quan hệ này. Bằng cách kết hợp các phương pháp hồi quy Pooled OLS và GMM, kết quả cho thấy FinTech có ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận ngân hàng, đặc biệt đối với các ngân hàng quy mô nhỏ do áp lực cạnh tranh gia tăng. Tuy nhiên, FinTech góp phần làm giảm tỷ lệ nợ xấu nhờ mở rộng khả năng tiếp cận tín dụng cho các nhóm khách hàng rủi ro thấp. Hơn nữa, tác động tích cực của FinTech đến hiệu quả hoạt động ngân hàng được ghi nhận rõ rệt hơn ở các quốc gia có chất lượng quản trị cao. Các kết quả vẫn duy trì độ tin cậy sau khi kiểm soát vấn đề nội sinh giữa FinTech và hiệu quả hoạt động ngân hàng. <br><br> Abstract <br> This paper examines how financial technology (FinTech) influences the performance of 214 commercial banks across five Southeast Asian countries between 2010 and 2023, with a particular emphasis on the moderating role of national governance quality. Using Pooled OLS and GMM estimations, the results indicate that an increase in FinTech startups is associated with lower bank profitability, especially among smaller banks, due to intensified market competition. Nevertheless, FinTech development helps reduce non-performing loan ratios by expanding credit access to underserved segments. Moreover, the study finds that the beneficial impact of FinTech on bank performance is significantly stronger in countries with higher governance quality. These results remain robust after accounting for dynamic endogeneity within the FinTech–bank performance nexus.

Nghiên cứu này tiếp cận theo phương pháp trắc lượng thư mục toàn diện về quá trình chuyển đổi carbon-khí hậu trong lĩnh vực ngân hàng. Dựa trên sơ đồ tổng quan tài liệu hệ thống PRISMA, tác giả đã tổng hợp được 42 nghiên cứu chính từ 193 tài liệu từ Scopus trong giai đoạn 2010 đến 2024. Từ đó, thông qua công cụ VOSviewer, nghiên cứu đã xác định 06 cụm nghiên cứu mới nổi: (1) Đánh giá rủi ro khí hậu, (2) Hệ thống tài chính và ổn định, (3) Tài chính carbon, (4) Biến đổi khí hậu và chuyển đổi (5) Hoạt động ngân hàng và (6) Chính sách và quy định. Các xu hướng nghiên cứu này làm nổi bật sự đa dạng của lĩnh vực này đồng thời nhấn mạnh sự nhấn mạnh hàm ý chính sách ứng dụng cho khu vực cũng như vấn đề rủi ro hệ thống. Ngoài ra, các khoảng trống nghiên cứu được xác định trong nghiên cứu cung cấp một lộ trình cho nghiên cứu trong tương lai, nhấn mạnh nhu cầu đổi mới phương pháp liên tục và các ứng dụng thực tế để giải quyết hiệu quả các rủi ro tài chính liên quan đến khí hậu. <br><br> Abstract <br> This study takes a comprehensive bibliometric approach to the carbon-climate transition in the banking sector. Using the PRISMA screening process to ensure the systematicity of the data, the author synthesized 42 main studies from 193 publications in Scopus during the period 2010 to 2024. From there, through the VOSviewer tool, the study has identified 06 emerging research clusters: (1) Climate risk assessment, (2) Financial system and stability, (3) Carbon finance, (4) Climate change and transition (5) Banking operations and (6) Policy and regulation. These research trends highlight the diversity of the field while emphasizing the emphasis on policy implications for the region as well as systemic risk issues. Additionally, the emerging research themes identified from the intersection of topic clusters suggest future directions, highlighting the need for continuous methodological innovation and practical applications to effectively address climate-related financial risks.

Nghiên cứu này sử dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu giao dịch để phân khúc khách hàng trong lĩnh vực bán lẻ trực tuyến. Tích hợp khuôn khổ CRISP-DM với mô hình RFM, nghiên cứu đánh giá sáu thuật toán phân cụm bao gồm K-Means, Spectral Clustering, Mean Shift, Gaussian Mixture Model, DBSCAN và Fuzzy C-Means nhằm tối ưu hóa giải pháp phân khúc khách hàng. Các chỉ số định lượng bao gồm Davies-Bouldin, Calinski-Harabasz, Dunn và điểm Silhouette, chứng minh K-Means đạt hiệu quả tốt nhất trên dữ liệu thực nghiệm. Kết quả tối ưu hóa bốn phân khúc khách hàng riêng biệt: khách hàng tốt nhất, khách hàng trung thành, khách hàng tiềm năng và khách hàng rời bỏ dịch vụ. Phát hiện này cung cấp bằng chứng ra quyết định dựa trên dữ liệu, thiết lập và thực hiện các chiến lược tiếp thị có mục tiêu thông qua tích hợp hệ thống CRM, tối ưu hóa phân bổ nguồn lực và giữ chân khách hàng. Đáng chú ý, các phân khúc khách hàng được xác định tạo điều kiện cá nhân hóa, tăng cường tiềm năng doanh thu và đạt lợi thế cạnh tranh. Nghiên cứu cũng chỉ rõ những hạn chế và đề xuất các hướng phát triển trong tương lai, chẳng hạn như kết hợp dữ liệu nhân khẩu học và các kỹ thuật học sâu để nâng cao chất lượng phân khúc khách hàng. <br><br> Abstract <br> This study utilizes transactional data mining techniques to segment customers in the online retail sector. Integrating the CRISP-DM framework with the RFM model, the study evaluates six clustering algorithms including K-Means, Spectral Clustering, Mean Shift, Gaussian Mixture Model, DBSCAN, and Fuzzy C-Means to optimize the customer segmentation solution. Quantitative metrics including Davies-Bouldin, Calinski-Harabasz, Dunn, and Silhouette scores demonstrate that K-Means performs best on the experimental data. The results optimize four distinct customer segments: best customers, loyal customers, potential customers, and churners. The findings provide evidence for data-driven decision making, establishing and implementing targeted marketing strategies through CRM system integration, optimizing resource allocation, and customer retention. Notably, the identified customer segments facilitate personalization, increase revenue potential, and gain competitive advantage. The study also highlights limitations and suggests future directions, such as combining demographic data and deep learning techniques to improve customer segmentation.

Download

Bài nghiên cứu này đánh giá tác động của hoạt động đổi mới sáng tạo (ĐMST) đến kết quả kinh doanh (KQKD) của 18 ngân hàng niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) và sàn giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) trong giai đoạn từ năm 2010 đến thời điểm ngày 31/12/2020. Kết quả mô hình hồi quy đa biến của bài nghiên cứu đã chỉ ra rằng ĐMST quy trình có tác động tích cực đến KQKD của các ngân hàng. Tuy nhiên, hoạt động ĐMST tổ chức có tác động ngược chiều đến KQKD. Trong khi đó, hoạt động ĐMST sản phẩm không thể hiện mối quan hệ với KQKD của ngân hàng.

Download

Sự ổn định của hệ thống ngân hàng bị đe dọa bởi hậu quả của đại dịch COVID-19 khi nợ xấu tăng, doanh thu giảm và các rủi ro phá sản tiềm ẩn của doanh nghiệp. Các ngân hàng thương mại Việt Nam đang chịu ảnh hưởng của dịch bệnh khi nguồn vốn huy động tồn dư và nhu cầu vay vốn giảm dần. Bài viết này nhằm mục đích đo lường hiệu quả của hệ thống ngân hàng Việt Nam trong hai giai đoạn, trước và trong đại dịch COVID-19 bằng phương pháp phân tích bao dữ liệu. Ngoài ra, các yếu tố ảnh hưởng đến sự hiệu quả của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn này được phân tích bằng mô hình hồi quy Tobit. Bài nghiên cứu chỉ ra rằng, hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả kỹ thuật thuần và hiệu quả quy mô của 31 ngân hàng thương mại Việt Nam giảm mạnh trong giai đoạn dịch bệnh. Hơn thế nữa, bài viết đã tìm ra mối liên hệ giữa hiệu quả của hệ thống ngân hàng và số ngày giãn cách xã hội tại Việt Nam.

Download