금융 챗봇 서비스 의인화 수준과 대화 유형이 금융상품 가입의도에 미치는 영향

Abstract

최근 챗봇 기술은 지속해서 발전하고 확대되고 있으며 다양한 분야와 응용 분야에서 사용되고 있다. 챗봇 기술이 계속해서 진화하면서 인공지능 및 자연어 처리(NLP: Natural Language Processing) 기술의 발전과 함께 더 다양한 응용 분야에서 활용되고 있다. 과거의 챗봇 기술은 주로 규칙 기반 접근과 제한된 자연어 처리 능력을 갖추고 있었으며, 주로 업무나 목적을 위해 사용됐다면 현재의 챗봇 기술은 의인화를 높여서 사용자들에게 친구처럼 다가가려고 노력하는 것을 인식하게 되었다. 다양한 연령층이 지속해서 사용하는 금융 분야에서 친구처럼 대화하는 챗봇에 대해 사용자가 어떻게 생각하는지 또는 만족할 수 있는지에 관한 질문에서 출발하였다. 하지만 금융 분야에서는 높은 의인화 수준의 챗봇이 많이 나타나지 않고 있다. 그 이유는 금융 분야는 사람들에게 민감한 부분 중 하나이고 개인과 가족의 재정 상황, 미래의 경제 안전성 및 생활 방식에 직접적으로 영향을 미치기 때문에 매우 중요한 부분이기 때문에 높은 의인화 수준의 챗봇이 많이 존재하고 있지 않으며, 이에 따라 많은 사람이 금융 챗봇과 대화하려고 하는 것보다 전화나 자신의 거주지 근처 은행을 찾아가서 직원과 대화하는 방법을 선택한다. 이러한 문제를 고찰하기 위해 본 연구에서는 의인과 수준(고/저)과 대화 유형(이모티콘 유형/사무형) 챗봇이 사용자의 금융 관여도, 친밀도, 신뢰성, 정보처리 과정, 금융상품 가입의도에 어떠한 영향을 미치는지를 탐구하는 것이다. 금융 분야에서는 의인화 챗봇을 필요하고 중요한 역할을 한다. 이를 위한 주요 이유 중 하나는 의인화된 서비스를 제공함으로써 친밀도가 나타난다. 금융 거래와 상담은 각 고객의 고유한 상황과 요구에 따라 다를 수 있으며, 의인화 챗봇은 이를 고려하여 개별 고객이 원하는 서비스를 제공할 수 있다. 또한 금융 업무는 24/7 서비스가 필요한 경우가 많으며, 의인화 챗봇은 시간 제약 없이 고객의 질문에 신속하게 응답할 수 있어 항상 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 챗봇은 또한 비용을 절감하고 빠른 응답과 처리를 통해 긍정적인 영향이 생긴다. 따라서, 의인화 챗봇은 금융 분야에서 고객 서비스의 혁신적인 개선과 효율성을 도모하는 중요한 수단으로 두드러진다. 이에 따라 본 연구는 첫째, 챗봇 사용 과정을 면밀히 살펴보고자 연구의 정확성을 높이기 위해 ‘카카오 I 오픈 빌더’를 활용해 챗봇을 자체 개발하였고 챗봇에 들어갈 시나리오를 계획하였다. 둘째, 본 연구의 주요 변인인 금융 관여도, 친밀도, 신뢰성, 정보처리 과정, 금융상품 가입의도를 설문을 통해 측정하였다. 셋째, 2(의인화 수준: 고/저) X 2(대화 유형: 이모티콘 유형/사무형) 개체 간 4개의 챗봇 중 무작위로 2개의 챗봇과 대화한 후, 설문 링크를 통해서 결과를 얻은 후, 주요 변인들을 측정하였다. 연구 결과로 금융 챗봇 의인화 수준과 대화 유형이 주요 변인들을 통해서 금융상품 가입의도에 어떠한 영향을 미치는지를 파악하였다. 본 연구는 전국의 20~60대 이상 사용자(N=416)의 설문조사를 실시한 후 통계적으로 분석한 결과 다음과 같다. 첫 번째, 챗봇 의인화 수준과 대화 유형이 금융상품 가입의도에 유의미한 영향을 미치고 있었다. 두 번째, 챗봇 의인화 수준과 대화 유형이 금융상품 가입의도 사이에 친밀도 측면에 유의미한 영향을 미치고 있었다. 세 번째, 챗봇 의인화 수준과 대화 유형이 금융상품 가입의도 사이에 신뢰성 측면에 유의미한 영향을 미치고 있었다. 네 번째, 금융 관여도는 챗봇 의인화 수준과 대화 유형이 친밀도와 금융상품 가입의도의 상호작용 관계에서 조절변인으로서 유의미하지 않았다. 다섯째, 금융 관여도는 챗봇 의인화 수준과 대화 유형이 신뢰성과 금융상품 가입의도의 상호작용 관계에서 조절변인으로서 유의미하지 않았다. 여섯째, 정보처리 과정은 챗봇 의인화 수준과 대화 유형이 친밀도와 금융상품 가입의도의 상호작용 관계에서 조절변인으로서 유의미한 영향을 미치고 있었다. 일곱째, 정보처리 과정은 챗봇 의인화 수준과 대화 유형이 신뢰성과 금융상품 가입의도의 상호작용 관계에서 조절변인으로서 유의미한 영향을 미치고 있었다. 금융 챗봇의 의인화 수준과 대화 유형이 친밀도, 신뢰성, 정보처리 과정, 그리고 금융상품 가입의도에 긍정적인 영향을 미치는 동시에 금융 관여도에는 부정적인 영향을 미쳤다는 결과는 고려해야 할 중요한 통찰이다. 이는 기술적으로 의인화된 챗봇과 이모티콘 대화 유형이 사용자들에게 높은 친밀감, 신뢰성, 정보처리 과정, 그리고 금융상품 가입의도에 대한 관심을 유도하는 데 효과적이지만, 사용자의 전반적인 금융 관여도 수준은 그 영향을 받지 않는다는 것을 의미한다. 금융 관여도에 부정적인 영향을 미치는 이유는 다양할 수 있다. 일부 사용자들은 챗봇을 통한 자동화된 서비스보다는 인간과의 상호작용을 선호할 수 있다. 금융에 대한 더 높은 관여를 원하는 사용자들은 자동화된 서비스보다는 개인적이고 맞춤화된 상담을 선호할 가능성이 있다. 따라서 이러한 사용자들은 챗봇을 통한 서비스가 기존의 은행 방문이니 전문가 상담과는 다르게 느껴질 수 있으며, 그로 인해 금융 관여도에 부정적인 영향을 줄 수 있다. 이러한 결과는 챗봇 서비스를 개발하거나 마케팅하는 데 있어, 기존의 고객들과 새로운 고객들의 선호도와 기대치를 고려하는 중요성을 강조한다. 금융 챗봇은 일부 사용자에게는 효과적일 수 있지만, 다른 사용자에게는 부적합할 수 있다. 그렇기에 사용자의 다양한 요구사항과 선호도를 고려하여 챗봇의 가능과 서비스를 조정하고 제공함으로써 금융서비스 전반에 걸친 긍정적인 영향을 극대화할 수 있다는 것을 의미한다. ;Recent advancements in chatbot technology continue to evolve and expand across various fields and applications. As chatbot technology progresses, along with the development of artificial intelligence (AI) and natural language processing (NLP), it is being utilized in a wider array of applications. In the past, chatbot technology mainly relied on rule-based approaches and limited natural language processing capabilities, primarily used for tasks or specific purposes. However, present-day chatbot technology is increasingly focused on anthropomorphism, striving to approach users in a more personified manner, resembling a friend. The inquiry into users’ perceptions and satisfaction with chatbot designed to converse like a friend in the continuously utilized financial sector triggered this research. However, highly anthropomorphized chatbots are not prevalent in the financial field. This scarcity could be attributed to the sensitivity of financial matters, directly influencing individuals and families’ financial situations, future economic security, and lifestyle, making it a crucial aspect. Consequently, the scarcity of highly anthropomorphized chatbots leads many individuals to opt for methods like calling or visiting bank near their residences to converse with personnel, rather than engaging with financial chatbots. To delve into this issue, this study explores how high and low level of anthropomorphism and conversational styles (emoji-based/formal) in chatbots influence users’ financial engagement, intimacy, trust, information processing, and intent to adopt financial products. In the financial sector, anthropomorphized chatbots play a crucial role. One of the primary reasons is their ability to provide personalized services, fostering intimacy. Financial transactions and consultations can vary based on each customer’s unique situation and requirements, and anthropomorphized chatbot can cater to individual customer service needs. Furthermore. Financial services often require 24/7 availability, and anthropomorphized chatbots can promptly respond to customer queries without time constraints, ensuring constant service provision. Additionally, these chatbots contribute positively by reducing costs and facilitating quick responses and processing. Hence, anthropomorphized chatbots stand out as a significant tool for innovating and enhancing customer service efficiency in the financial sector. Considering this, the study focused on various aspects: firstly, scrutinizing the chatbot usage process to enhance research accuracy by developing a chatbot using ‘Kakao I Open Builder’ and planning scenarios for the chatbot. Secondly, measuring the key variables of financial engagement, intimacy, trust, information processing, and intent to adopt financial products through surveys. Thirdly, engaging in conversations with two out of four randomly selected chatbots based on two factors: anthropomorphism level (high/low) and conversation types (emoji-based/formal) and collecting results through survey links. The research results identified the influence of anthropomorphism levels and conversation types in financial chatbots on the intent to adopt financial products through the major variables studied. This study conducted a survey of users aged 20 to 60 with experience using chatbots (N=416) and statistically analyzed the results as follows: firstly, the level of anthropomorphism and conversational style of the chatbot had a significant positive impact of the intent to adopt financial products. Secondly, the level of anthropomorphism and conversational style significantly influenced the aspect of familiarity between users and their intent to adopt financial products. Thirdly, the level of anthropomorphism and conversational style significantly affected the aspect of trust between users and their intent to adopt financial products. Fourthly, the degree of financial engagement did not significantly moderate the relationship between the level of anthropomorphism and conversational style regarding intimacy and the intent to adopt financial products. Fifthly, the degree of financial engagement did not significantly moderate the relationship between the level of anthropomorphism and conversational style concerning trust and intent to adopt financial products. Sixthly, the information processing factor significantly influenced the interaction between the level of anthropomorphism and conversational style regarding intimacy and the intent to adopt financial products. Lastly, the information processing factor significantly influenced the interaction between the level of anthropomorphism and conversational style concerning trust and the intent to adopt financial products. The insight that the level of anthropomorphism and conversational style in financial chatbots positively influences intimacy, trust, information processing, and the intent to adopt financial products while negatively impacting financial engagement is a crucial consideration. Technically, this indicates that technologically anthropomorphized chatbots and emoji-based conversational styles effectively induce high levels of intimacy, trust, information processing, and intent to adopt financial products among users, yet do not significantly affect users’ overall financial engagement. There could be various reasons for the negative impact on financial engagement. Some uses may prefer interaction with humans rather than automated services through chatbots. Those seeking higher involvement in finance might prefer personalized consultations over automated services. Hence, such users might perceive chatbot services differently from traditional bank visit or expert consultations, leading to a negative impact on their financial engagement. These findings underscore the importance of considering the preferences and expectations of both existing and new customers when developing or marketing chatbot services. While financial chatbots may be effective for some users, they may not be suitable for others. Therefore, by considering may be effective diverse user demands and preferences, adjusting, and providing chatbot capabilities and services, we can maximize positive impacts across the spectrum of financial services.