Artificial intelligence for service personalization and operational efficiency in Vietnamese commercial banks

Abstract

This study examines the effects of technological, organizational, and environmental factors on the intention to adopt and the actual application of artificial intelligence (AI) in service personalization among Vietnamese commercial banks. Employing a quantitative research design, the study uses Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) with SmartPLS 3 to test the proposed hypotheses and assess the relationships among variables in the research model. The findings provide empirical evidence on the role of AI in enhancing personalized banking services, thereby contributing to the literature on digital transformation in the banking sector. The results also offer a scientific foundation for developing managerial implications and policy recommendations aimed at accelerating AI adoption and advancing digital transformation in Vietnamese commercial banking operations.
Keywords
artificial intelligence personalized services commercial banking operational efficiency PLS-SEM

References

1.
Lê Xuân Cù. (2022). Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến phát triển thương mại điện tử tại Việt Nam: Góc nhìn từ mô hình TOE, tinh thần khởi nghiệp và định hướng chuyển đổi số. Tạp chí Khoa học Thương mại - Trường Đại học Thương mại, 170, 92-102. https://tckhtm.tmu.edu.vn/upload/news/files/170-b8pdf-1675389965.pdf
2.
Lê Xuân Cù, & Hà Văn Sự. (2022). Các nhân tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận chuyển đổi số của doanh nghiệp bán lẻ Việt Nam. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 59(2), 242-252. https://doi.org/10.22144/ctu.jvn.2023.085
3.
Nguyễn Phúc Nguyên, Nguyễn Thị Bích Thủy, Nguyễn Trần Bảo Trân, & Cao Trí Dũng. (2022). Ứng dụng mô hình TOE để phân tích ý định chấp nhận và tiếp tục sử dụng công nghệ thông tin và truyền thông trong lĩnh vực du lịch tại Đà Nẵng. Tạp chí Khoa học và Công nghệ Đại học Đà Nẵng, 20(4), 39-45. https://jst-ud.vn/jst-ud/article/view/7867
4.
Nguyễn Thị Hồng Lam. (2025). Các nhân tố ảnh hưởng đến việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trong hoạt động kiểm toán: Bằng chứng thực nghiệm tại Việt Nam. Tạp chí Kinh tế - Luật và Ngân hàng, 284, 162-178. https://doi.org/10.59276/JELB.2025.11.2825
5.
Amini, M. (2014). The factors that influence on adoption of cloud computing for small and medium enterprises [Master’s dissertation, Universiti Teknologi Malaysia]. Institutional Repository. https://doi.org/10.13140/RG.2.1.5007.0889
6.
Gangwar, H., Date, H., & Ramaswamy, R. (2015). Understanding determinants of cloud computing adoption using an integrated TAM-TOE model. Journal of Enterprise Information Management, 28(1), 107-130. https://doi.org/10.1108/JEIM-08-2013-0065
7.
Ifinedo, P. (2011). An empirical analysis of factors influencing Internet/E-Business technologies adoption by SMEs in Canada. International Journal of Information Technology & Decision Making, 10(4), 731-766. https://doi.org/10.1142/S0219622011004543
8.
Luo, X., Gurung, A., & Shim, J. P. (2010). Understanding the determinants of user acceptance of enterprise instant messaging: An empirical study. Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce, 20(2), 155-181. https://doi.org/10.1080/10919391003709179
9.
Oliveira, T., Martins, R., Sarker, S., Thomas, M., & Popovič, A. (2019). Understanding SaaS adoption: The moderating impact of the environmental context. International Journal of Information Management, 49, 1-12. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.02.009
10.
Picoto, W. N., Bélanger, F., & Palma-dos-Reis, A. (2014). An organizational perspective on m-business: Usage factors and value determination. European Journal of Information Systems, 23(5), 571-592. https://doi.org/10.1057/ejis.2014.15
11.
Rogers, E.M. (1995). Diffusion of innovations (4th ed.). Free Press.
12.
Tornatzky, L. G., & Fleischer, M. (1990). The processes of technological innovation. Lexington Books.
13.
Wright, R. T., Roberts, N., & Thatcher, J. B. (2017). The role of context in IT assimilation: A multi-method study of a SaaS solution in nonprofit organization. European Journal of Information Systems, 26(5), 509-539. https://doi.org/10.1057/s41303-017-0053-2
14.
Wu, W. W. (2011). Mining significant factors affecting the adoption of SaaS using the rough set approach. Journal of Systems and Software, 84(3), 435-441. https://doi.org/10.1016/j.jss.2010.11.890
15.
Zhu, K., & Kraemer, K. L. (2005). Post-adoption variations in usage and value of e-business by organizations: Cross-country evidence from the retail industry. Information Systems Research, 16(1), 61-84. https://doi.org/10.1287/isre.1050.0045
16.
Zhu, K., Xu, S., & Kraemer, K. L. (2006). The process of innovation assimilation by firms in different countries: A technology diffusion perspective on e-business. Management Science, 52(10), 1557-1576. https://doi.org/10.1287/mnsc.1050.0487