AI 금융 챗봇의 오류 메시지 유형이 사용성, 신뢰도, 선호도, 지속적 사용의도에 미치는 영향

• 영문명: The Impact of Error Message Types in AI Financial Chatbots on Usability, Trust, Preference, and Continued Use Intention
• 발행기관: 한국디자인리서치학회
• 저자명: 지한울(Han Ul Ji) 윤재영(Jae Young Yun)
• 간행물 정보: 『한국디자인리서치』Vol10, No. 3(통권 36권), 22~33쪽, 전체 12쪽
• 주제분류: 예술체육 > 미술
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.09.30

국문 초록

금융 산업 전반으로 AI 챗봇 도입이 확대되면서, 챗봇이 오류 상황에서 전달하는 메시지 유형에 따라 사용자 경험에 영향을 미치고 있다. 본 연구는 금융 챗봇의 대표적 오류 상황인 상품 안내, 자산 조회, 대출 심사에서 이성적 메시지와 감성적 메시지가 사용자 경험에 미치는 효과를 비교·분석하였다. 이를 위해 챗봇 사용 경험이 있는 362명을 대상으로 설문조사를 실시하고, 10명을 대상으로 심층 인터뷰를 진행하였다. 분석 결과, 사용자는 오류 원인과 해결 방안을 명확히 제시하는 이성적 메시지에 더 긍정적으로 반응하였다. 특히 이러한 반응은 오류 상황에 따른 선호도와 지속적 사용 의도 항목에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 따라서, 금융 챗봇의 오류 메시지 설계 시 상황별 특성을 반영하여 메시지 소구 유형을 적절히 활용하는 전략이 필요함을 시사한다. 본 연구는 금융 챗봇의 사용자 경험을 실질적으로 향상시킬 수 있는 메시지 설계 방향을 제안한다는 점에서 의의가 있다.

영문 초록

As the adoption of AI chatbots continues to expand across the financial industry, the type of message delivered during error situations has been found to influence user experience. This study compared and analyzed the effects of rational and emotional messages in three typical error scenarios of financial chatbots: product guidance, asset inquiry, and loan review. A survey was conducted with 362 individuals who had experience using chatbots, and in-depth interviews were carried out with 10 participants. The analysis revealed that users responded more positively to rational messages that clearly presented the cause of the error and how to resolve it. In particular, statistically significant differences were found in preference and continued use intention depending on the error context. These findings suggest that when designing error messages for financial chatbots, it is important to apply message appeal types appropriately based on the specific context of the situation. This study is meaningful in that it proposes a practical message design strategy to enhance user experience with financial chatbots.

목차

1. 서론

2. 이론적 배경

3. 연구 방법

4. 연구 결과 및 분석

5. 결론

참고문헌

키워드

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