생성형 인공지능의 사용동기가 서비스 경험 및 성과에 미치는 영향 - 테크노 스트레스의 조절효과를 중심으로

• 영문명: Effect of Motivation to Use Generative AI on Service Experiences and Outcomes : Focusing on the Moderating Effect of Technostress
• 발행기관: 한국물류학회
• 저자명: 백호월(Hao-Yue Bai) 김정희(Jung-Hee Kim)
• 간행물 정보: 『물류학회지』제35권 제4호, 85~100쪽, 전체 16쪽
• 주제분류: 경제경영 > 무역학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.08.30

국문 초록

본 연구는 생성형 인공지능의 다양한 사용 동기가 서비스 경험을 통해 사용자 성과에 미치는 영향과 이들 변수들간의 매개효과를 분석하고, 이 과정에서 기술 스트레스가 서비스 경험과 성과 간 관계에 미치는 조절 효과를 검증하고자 하였다. 본 연구는이용과 충족 이론을 이론적 기반으로 한국과 중국의 응답자를 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였으며, 수집된 자료는 AMOS 24와 process Macro Model 14번을 활용하여 가설검증을 하였다. 분석 결과, 업무 효율, 정보 획득, 개인화 추구 등의 사용 동기는서비스 경험에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 서비스 경험은 이러한 사용 동기와 성과 간의 관계에서 유의미한 매개변수로 작용하였으며, 기술 스트레스는 서비스 경험이 사용자 성과에 미치는 영향에서 유의미한 조절 변수로 작용하는 것으로 나타났다. 특히, 높은 수준의 기술 스트레스는 서비스 경험의 긍정적 효과를 약화시키는 경향이 있었다. 본 연구는 생성형 인공지능사용자의 동기, 경험, 성과 간의 관계를 통합적으로 분석함으로써 AIGC 관련 소비자 행동 연구에 이론적 기여를 하였으며, 사용자중심의 인공지능 서비스 설계와 마케팅 전략 수립에 실무적인 시사점을 제공한다. 특히, 기술 스트레스라는 조절 변수를 적용함으로써 실무적으로 적용 가능한 소비자–AI 상호작용 모델을 제시하였다.

영문 초록

This study investigates how different usage motivations of generative artificial intelligence influence users’ perceived performance through the mediating role of service experience. Additionally, it examines the moderating effect of techno-stress in the relationship between service experience and outcomes. Grounded in the Uses and Gratifications Theory, the study employs a quantitative research design based on an online survey conducted in China and South Korea. Data were analyzed using structural equation modeling and moderation mediation analysis. The results reveal that most AIGC usage motivations, such as task efficiency, information seeking, and personalization motivation, enhance service experience. In turn, service experience mediates the effect of these motivations on user outcomes. Furthermore, techno-stress was found to moderate the relationship between service experience and performance, such that high levels of techno-stress weaken the positive impact of service experience. This study contributes to the growing literature on AIGC by offering a comprehensive model that links user motivation, experiential interaction, and performance outcomes. It provides both theoretical insight into the consumer-AI interaction mechanism and practical implications for AI product designers and marketers seeking to enhance service value in the era of intelligent automation.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구방법

Ⅳ. 실증 분석

Ⅴ. 결 론

참고문헌

키워드

사용 동기 서비스 경험 성과 테크노 스트레스 Motivation to Use Service Experience Outcome Techno-Stress