[논문]챗봇 사용 의도에 영향을 미치는 요인 탐색 - 금융 서비스에서의 챗봇

이민규; 박희준

doi:10.7469/jksqm.2019.47.4.755

[국내논문] 챗봇 사용 의도에 영향을 미치는 요인 탐색 - 금융 서비스에서의 챗봇
Exploring Factors Influencing Usage Intention of Chatbot - Chatbot in Financial Service 원문보기

品質經營學會誌 = Journal of Korean society for quality management, v.47 no.4, 2019년, pp.755 - 765

이민규 (연세대학교 일반대학원 융합기술경영공학 협동과정) , 박희준 (연세대학교 산업공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

Purpose: Chatbots are widely diffusing across various industries to substitute human manpower in the industry. However as researchers only develop technology that is applied to chatbot, the diffusion is slow in progress. The purpose of this study is to propose useful implications to accelerate diffusion of chatbots across industries by analyzing the perception of customers. To achieve the research purpose this study analyzes causal effect relationship between characteristics of chatbot character, service quality, individual difference, and intention to use chatbot. Methods: This study developed a survey that contains various questionnaires for each construct based on literature review. Data collected through survey was tested for convergent validity and discriminant validity and further analyzed the relationship using PLS-SEM method to verify hypotheses. Results: Trustworthiness of the chatbot character, ease of use, application design, responsiveness, customization, assurance, inertia, and previous experience have significant influence on forming user satisfaction, consumer trust, and intention to use. The others, likability, appropriateness, technology anxiety, and need for interaction were not significant in this research. Conclusion: Although the constructs of the research model was significant in previous literatures, some do not have significant effect on intention to use chatbots. Based on the results, chatbot managers will be able to develop chatbot systems which are more appealing to users and more academic researchers will focus on analyzing user perception and intention.

주제어

표/그림 (4)

표 Table 1. Survey Questionnaires
표 Table 2. Convergent Validity
표 Table 3. Discriminant Validity
그림 Figure 1. Research Model with Results

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

따라서 본 연구는 사용자가 챗봇 서비스를 사용하려는 사용 의도에 영향을 미치는 요인들을 규명하고자 한다. 문헌고찰을 바탕으로 사용자와 상호작용하는 인터페이스의 특징, 챗봇 서비스의 품질, 사용자의 특징을 모두 고려할 수 있는 연구 모형을 설계하였으며 이를 설문을 통해 실증적으로 분석하였다.
본 연구를 통해서 사용자의 챗봇 서비스 사용 의도를 신장시킬 수 있는 방안을 제시할 것이며 이를 통해 연구자들과 챗봇 서비스 설계자들에게 기술 발전 방향과 서비스 설계 방향을 제시하여 챗봇 서비스의 확산을 가속화하고자 한다.
이 연구에서는 분석에 필요한 데이터를 수집하기 위해 설문을 작성하였다. 현재 한국에서는 은행, 금융사 등 다양 한 금융계열 회사들에서 챗봇 시스템을 운영하고 있기 때문에 본 설문은 특정 카드사의 챗봇 시스템 사용 경험을 바탕으로 설문을 진행하였다.

제안 방법

따라서 본 연구는 사용자가 챗봇 서비스를 사용하려는 사용 의도에 영향을 미치는 요인들을 규명하고자 한다. 문헌고찰을 바탕으로 사용자와 상호작용하는 인터페이스의 특징, 챗봇 서비스의 품질, 사용자의 특징을 모두 고려할 수 있는 연구 모형을 설계하였으며 이를 설문을 통해 실증적으로 분석하였다. 다음 장에서는 챗봇의 정의, 관련 문헌 고찰 그리고 이를 바탕으로 본 연구에서 분석하고자 하는 가설들을 제안한다.
본 연구에서는 챗봇 사용의도에 영향을 미치는 요인들을 탐색하기 위해 세가지 이론을 함께 분석에 이용한다. 사용자와 상호작용하는 인터페이스 및 캐릭터의 특징, 제공되는 챗봇 서비스의 품질, 챗봇 사용자의 특징에 대한 분석을 실시한다.
본 연구에서는 챗봇 사용의도에 영향을 미치는 요인들을 탐색하기 위해 세가지 이론을 함께 분석에 이용한다. 사용자와 상호작용하는 인터페이스 및 캐릭터의 특징, 제공되는 챗봇 서비스의 품질, 챗봇 사용자의 특징에 대한 분석을 실시한다.
(2006)는 전자 상거래 맥락에서 결제를 캐릭터와 채팅을 통해 진행하는 과정을 분석하였다. 캐릭 터의 생김새와 성별 등에 의하여 사람들이 캐릭터에 대해 느끼는 호감도, 적합도, 신뢰도가 어떻게 변하는지 측정하 였고 이것이 시스템 및 제공자에 대한 신뢰도에 어떻게 영향을 미치는지 분석하였다. 캐릭터의 호감도는 매력, 자연 스러움, 공손함, 우아함, 친근함 등의 개념을 포함하고, 적합도는 도움이 되는, 유익한, 유능한, 전문적인 등의 개념을 포함하며, 신뢰도는 성실한, 신뢰성, 정직한 등의 개념을 포함한다 (Luo et al.
이 연구에서는 분석에 필요한 데이터를 수집하기 위해 설문을 작성하였다. 현재 한국에서는 은행, 금융사 등 다양 한 금융계열 회사들에서 챗봇 시스템을 운영하고 있기 때문에 본 설문은 특정 카드사의 챗봇 시스템 사용 경험을 바탕으로 설문을 진행하였다. 설문의 항목들은 타당성을 위해서 선행 연구에서 사용된 설문 항목들을 사용하였다.

대상 데이터

모든 설문항목은 5점 척도의 라이커트(Likert) 평가방법을 사용하였다. 전문설문조사 기관을 통해 설문이 실시되었 으며 총 464개의 유효한 설문응답을 수집하였다.

이론/모형

설문의 항목들은 타당성을 위해서 선행 연구에서 사용된 설문 항목들을 사용하였다. 모든 설문항목은 5점 척도의 라이커트(Likert) 평가방법을 사용하였다. 전문설문조사 기관을 통해 설문이 실시되었 으며 총 464개의 유효한 설문응답을 수집하였다.
현재 한국에서는 은행, 금융사 등 다양 한 금융계열 회사들에서 챗봇 시스템을 운영하고 있기 때문에 본 설문은 특정 카드사의 챗봇 시스템 사용 경험을 바탕으로 설문을 진행하였다. 설문의 항목들은 타당성을 위해서 선행 연구에서 사용된 설문 항목들을 사용하였다. 모든 설문항목은 5점 척도의 라이커트(Likert) 평가방법을 사용하였다.
수집된 설문조사 자료에 대해 PLS 기법을 이용한 SEM 분석방법을 이용하여 분석을 진행하였다. 분석과정은 SmartPLS 3.

성능/효과

설문응답자의 인구통계학적 특성을 보자면 남성 233명, 여성 231명; 20대 112명, 30대 115명, 40대 115명, 50 대 이상 122명; 대학생 및 대학원생 40명, 일반 사무직 267명, 생산직 7명, 자영업 27명, 주부 51명, 전문직 45명, 무직 19명, 기타 8명; 중졸 이하 1명, 고졸 80명, 대졸 316명, 대졸 이상 67명으로 나타났다. 응답자들이 챗봇을 사 용하는 빈도를 살펴보자면 0-20%가 173명, 20-40%가 164명, 40-60% 102명, 60-80% 22명, 80-100% 3명으로 대부분 챗봇을 많이 사용하는 것으로 나타났다.
가장 많은 응답을 받은 사용 이유는 생산성이다. 응답자들은 챗봇이 도움과 정보를 제공하며 사용하기 용이하며 빠르고 편리하다고 대답하였다. 사용자들은 검색 엔진 대신 챗봇을 통해 정보를 얻는다고 대답하였으며 피드백이 빠른 것이 가장 큰 장점이라 기술하였다.

후속연구

그렇기 때문에 현재는 챗봇이 빈도수가 높고 구조화 된 금융업무를 자동화되는 데에만 사용해야 한다는 의견도 있다 (Suk 2018). 그러나 이러한 한계들은 지속적인 기술의 개발로 극복 이 될 것이며, 이와 더불어 챗봇 사용자들의 인식에 대한 연구가 함께 동반된다면 챗봇의 확산은 가속화 될 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	챗봇이란?	챗봇은 청각 또는 텍스트 방법을 통해 대화를 수행하는 컴퓨터 프로그램 또는 인공지능을 뜻한다. 챗봇은 스파이, 대화형 봇, 채터 봇(chatterbot), 대화형 에이전트, 대화형 인터페이스, 대화형 인공지능, 토크 봇(talkbot), 인공 스파 이로 불리기도 한다 (Rouse 2017).
	Brandtzaeg and Følstad (2017)에서 조사한 자료에 의하면 검색 엔진 대신 챗봇을 통해 정보를 얻을 때 느끼는 가장 큰 장점은?	응답자들은 챗봇이 도움과 정보를 제공하며 사용하기 용이 하며 빠르고 편리하다고 대답하였다. 사용자들은 검색 엔진 대신 챗봇을 통해 정보를 얻는다고 대답하였으며 피드백 이 빠른 것이 가장 큰 장점이라 기술하였다. 다음은 챗봇과 대화하는 것이 즐겁다고 생각하여 오락의 용도로 챗봇을 사용한다는 답변이다.
	챗봇의 대화 서비스에서 챗봇 제공자에 의해 설계된 외모, 성별, 말투 등을 가진 캐릭터를 통해 제공되는데 이러한 캐릭터가 중요한 이유는?	첫째, 챗봇의 대화 서비스는 챗봇 제공자에 의해 설계된 외모, 성별, 말투 등을 가진 캐릭터를 통해 제공된다. 사용 자가챗봇 시스템을 사용하게 될 경우 이러한 캐릭터를 직접적으로 대면하게 되기 때문에 중요하다 (Egger Florian 2000). Luo et al.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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