DOI QR코드

DOI QR Code

인공지능 시스템 도입에 있어서 기술 준비도가 콜센터 상담사들의 사용 의도에 미치는 구조적인 영향: AICC(인공지능 컨택 센터)를 중심으로

The Structural Impact of Technology Readiness on Call Center Counselors' Intention to Use in the Introduction of Artificial Intelligence Systems: Focusing on AICC(Artificial Intelligence Contact Center)

  • 백성식 (국립강릉원주대학교 경영학과) ;
  • 이준섭 (국립강릉원주대학교 경영학과, 해람제빵연구소)
  • 투고 : 2023.06.09
  • 심사 : 2023.07.17
  • 발행 : 2023.08.31

초록

This study is a study on the effect of technical readiness factors on counselors' intention to use when applying AICC. AICC counselors experience improved customer service and emotional stability by receiving various monitor notification window services based on artificial intelligence algorithms such as customer counseling history, prohibited word control system, and customized counseling system. Accordingly, this study tried to verify using factors derived from technology readiness theory and technology acceptance theory among the factors affecting the intention to continue using AICC provided to counselors. To verify the research hypothesis, the causal relationship between variables such as Optimism, Innovativeness, Discomfort, Insecurity, and Technology Acceptance Theory, such as Team Support, Ease of Usage, and Innovation Resistance, was verified. As a result of empirical analysis, first, it was verified that Optimism has a positive (+) effect on Team Support and Ease of Usage, and Discomfort and Insecurity have a negative (-) effect on Ease of Usage and Team Support. Second, it was confirmed that Team Support and Ease of Usage had a positive effect on the Intention to use AICC. Based on the above empirical analysis results, the concepts of Technical Readiness were clearly proved, and in practical terms, AICC helped inquiry, quality evaluation, recording, and management of counseling history, ultimately increased corporate work efficiency.

키워드

참고문헌

  1. 강선희, 김하균, "간편결제 서비스 수용 의도와 이용에 관한 연구: 혁신 저항의 조절 성과를 중심으로", 경영과 정보연구, 제35권 제2호, 2016, 167-183.
  2. 국경완, "인공지능 기술 및 산업 분야별 적용사례", 주간 기술 동향, 2019.03.20.
  3. 김선미, 손영두, "통합기술 수용 이론을 이용한 금융소비자들의 인공지능 서비스 수용 의도 연구", 품질경영학회지, 제50권, 제1호, 2022, 43-61. https://doi.org/10.7469/JKSQM.2022.50.1.43
  4. 김수지, 김채복, "기술 준비도와 기대 일치 모형을 적용한 간편 결제 지속 의도에 관한 연구", 경영연구, 제33권, 제3호, 2018, 51-72. https://doi.org/10.22903/JBR.2018.33.3.51
  5. 김순협, "음성인식 기술 현황 및 실용화 전망", 한국음향학회지, 제13권, 제2호, 1994, 86-95.
  6. 김진우, 조혜인, 이봉규, "금융권 챗봇 서비스 수용 의도에 영향을 미치는 요인 연구: UTAUT 모형을 중심으로", 디지털 콘텐츠 학회논문지, 제20권, 제1호, 2019, 41-50. https://doi.org/10.9728/dcs.2019.20.1.41
  7. 김춘산, 박상범, "기술 준비도 및 수용모델과 기술 패러독스 이론에 기한 소비자 만족 모델의 통합 모델에 관한 연구", 산경연구논집, 제8권, 제7호 호, 2017, 39-49. https://doi.org/10.13106/IJIDB.2017.VOL8.NO7.39.
  8. 김홍기, 손재열, 서길수, "트위터를 통한 기업과 고객과의 소통: 지속적인 팔로윙과 구전 의도에 영향을 미치는 요인에 관한 연구", Asia Pacific Journal of Information Systems, 제22권, 제3호, 2012, 1-27.
  9. 이채완, "'인공지능 대부'의 경고… "AI 발전 속도 너무 빨라, 개발자 윤리성 인증해야", 동아일보 2023년 6월 1일자 기사
  10. 류기동, 박종필, 김영민, 이동훈, 김우제, "AI 기반 콜센터 실시간 상담 도우미 시스템 개발: N 은행 콜센터 사례를 중심으로", 한국산학기술학회 논문지, 제20권, 제2호, 2019, 750-762.
  11. 맹범기, 박경수, 오승원, "기술 기반 셀프서비스 사용 태도 및 사용 의도에 관한 기술 준비도, 사용자 특성, 상황적 요인의 조절 효과, 서비스경영학회지, 제18권, 제3호, 2017, 69-104. https://doi.org/10.15706/JKSMS.2017.18.3.004
  12. 박영배, 박현지, "UTAUT 모델을 이용한 사용자 수용 연구", 한국산업정보학회논문지, 제22권, 제1호, 2017, 11-21. https://doi.org/10.9723/JKSIIS.2017.22.1.011
  13. 박찬선, 정기주, 김소라, "유일 고객 서비스 조직의 지적자본과 조직성과 간의 구조적 관계: 동적 역량의 역할을 중심으로", 한국콘텐츠학회 논문지, 제14권, 제12호, 2014, 911-923. https://doi.org/10.5392/JKCA.2014.14.12.911
  14. 박형곤, "AI의 사업적 적용 및 전개", 인더스트리 포커스 69호, 2019.
  15. 서영복, "스마트팩토리 도입에 있어서 기술 준비도가 혁신지각 요인과 혁신 저항에 미치는 영향: 중견 기업을 중심으로", 경영연구, 제37권, 제3호, 2022, 39-61. https://doi.org/10.22903/JBR.2022.37.3.39
  16. 손정민, 이준섭, 김영찬, 김동훈, "온라인 구전의 심리적 거리와 감정 사이의 적합성이 선호도와 재 추천 의도 변화에 미치는 효과에 관한 연구", 마케팅연구, 제29권, 2014, 45-67.
  17. 안수호, 조웅, 정두희, "인공지능 기반 음성쇼핑의 수용 의도에 영향을 미치는 요인 연구: 확장된 통합 기술 수용모델을 중심으로", 기술혁신연구, 제27권, 제4호, 2019, 111-144. https://doi.org/10.14386/SIME.2019.27.4.111
  18. 안운석, "기술 준비도 수용모형에 기반한 SNS 지속적 이용에 관한 연구", 서비스경영학회지, 제17권, 제1호, 2016, 257-280. https://doi.org/10.15706/JKSMS.2016.17.1.012
  19. 오종철, "인터넷 서비스 수용의 영향 요인: UTAUT 모델에 대한 재평가", 경영학 연구, 제39권, 제1호, 2010, 55-79.
  20. 우지환, "인공지능 기술 최신 동향", 정보통신기획평가원 기획 시리즈, 2020.
  21. 유범가, 최은경, "웹툰을 활용한 트랜스 미디어가 충성도 및 지각된 즐거움에 미치는 영향: 몰입의 매개 효과 및 성별의 조절 효과를 중심으로", 한국콘텐츠학회 논문지, 제22권, 제6호, 2022, 295-306.
  22. 윤상오, "인공지능 기반 공공서비스의 주요 쟁점에 관한 연구: Chatbot 서비스를 중심으로", 한국공공 관리학보, 제23권, 제2호, 2018, 83-104.
  23. 이금숙, "정보통신기술의 발달과 출판업의 입지 및 물류체계에 나타나는 변화", 로지스틱스 연구, 제12권, 제2호, 2004, 1-23.
  24. 이문봉, "SNS 사용 만족에 영향을 미치는 요인 연구", 한국산업정보학회논문지, 제17권, 제5호, 2012, 61-73. https://doi.org/10.9723/JKSIIS.2012.17.5.061
  25. 이은곤, "음성인식 기반 가상비서 서비스의 수용성에 관한 연구: UTAUT모델의 적용", 상품학 연구, 제38권, 제5호, 2020, 111-120.
  26. 이준섭, "국내 시중은행 영업점 직원의 eCRM 시스템 활용이 CRM 성과 인식에 미치는 효과에 관한 실증연구", 무역연구, 제16권, 제4호, 2020, 533-547. https://doi.org/10.16980/jitc.16.4.202008.533
  27. 이준섭, 손정민, "영업 통제 시스템(SFCs)이 영업사원의 영업 성과에 미치는 영향과 메커니즘에 관한 연구: 리더: 구성원의 교환관계와 팀 지원 분위기의 매개효과 검증", 경영학 연구, 제47권, 제2호, 2018, 403-423. https://doi.org/10.17287/kmr.2018.47.2.403
  28. 이한신, 김판수, "소비자의 기술 수용과 저항이 인공지능 사용에 미치는 영향", 경영학 연구, 제48권, 제5호, 2019, 1195-1198. https://doi.org/10.17287/kmr.2019.48.5.1195
  29. 이호기, 한문성, "인터넷전문은행 이용 의도에 관한 실증적 연구: 통합기술 수용 이론(UTAUT)을 응용하여", 산업교육연구, 제33권, 제1호, 2019, 59-87.
  30. 임지은, "기업의 문제 해결 관점에서의 AI 도입: AICC(Artificial Intelligence Contact Center) 사례", 한국서비스경영학회 학술대회 논문집, 2022.
  31. 장인창, 박미경, 김태수, 박면웅, "감정변화에 따른 음성정보 분석에 관한 연구", 한국정밀공학회 추계학술대회 논문집, 2004, 25-28.
  32. 정직한, "인공지능과 빅데이터가 시장진입 기업에 미치는 영향 관계 분석: 게임이론 적용을 중심으로", Journal of Digital Convergence, 제19권, 제7호, 2021, 95-111. https://doi.org/10.14400/JDC.2021.19.7.095
  33. 정천수, 정지환, "포스트 코로나19 언택트 시대 대응을 위한 AI 챗봇 구축 방법에 관한 연구", 한국IT서비스학회지, 제19권 제4호, 2020, 31-47. https://doi.org/10.9716/KITS.2020.19.4.031
  34. 한국통신(KT), "AI 차세대 컨택 센터 콘퍼런스" 발표내용, 2022.
  35. 한상린, 신영지, "SNS 이용 고객의 기술 준비도가 온라인 오피니언 리더 활동에 미치는 영향", Telecommunications Review, 제21권, 제1호, 2011, 26-36.
  36. 현호섭, 김주형, "KT AICC 추진 사례분석", 2020년 한국서비스경영학회 하계학술대회, 2020, 43.
  37. Agarwal, R. and E. Karahanna, "Time flies when tou're having fun: Cognitive absorption and beliefs about information technology usage", MIS Quarterly, Vol.24, No.4, 2000, 665-694. https://doi.org/10.2307/3250951
  38. Bae, J.K., "A study on the determinant factors of innovation resistance and innovation acceptance on internet primary bank services: Combining the theories of innovation diffusion and innovation resistance", The e-Business Studies, Vol.19, No.2, 2018, 91-104. https://doi.org/10.20462/TeBS.2018.4.19.2.91
  39. Bhattacherjee, A., "Understanding information systems continuance: An expectation confirmation model", MIS Quarterly, Vol.25, No.3, 2001, 351-370. https://doi.org/10.2307/3250921
  40. Cambell & Stanley, Experimental and quasi-experimental designs for research, Houghton Mifflin Company Boston Dallas Geneva, III. Hopewell, N.J. Palo Alto London, 1963.
  41. Chin, W.W., The partial least squares approach for structural equation modeling, in Methodology for Business and Management. Modern Methods for Business Research. NJ: Lawrence Erlbaum Associates Publisher, 1998.
  42. Cowie, R. and E. Douglas-Cowie, "Automatic statistical analysis of the signal and prosodic signs of emotion in speech", ICSLP '96, Vol.3, 1989-1992, Philadelphia, Pa, USA, 1996.
  43. Coyle-Shapiro, J.A.M. and N. Conway, "Exchange relationships: Examining psychological contract and perceived organizational support", Journal of Applied Psychology, Vol.90, No.4, 2005, 774-781. https://doi.org/10.1037/0021-9010.90.4.774
  44. Davis, F. D., "Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology", MIS Quarterly, Vol.13, No.3, 1989, 319-339. https://doi.org/10.2307/249008
  45. Dellaert, F., T. Polzin, and A. Waibel, "Recognizing emotion in speech", Conference Paper Proceedings of 4th International Conference on Spoken Language Processing (ICSLP '96), 1996, 1970-1973.
  46. DeLone, W. and E. McLean, "The DeLone and McLean model of information systems success: A ten-year update", Journal of Management Information Systems, Vol.19, No.4, 2003, 9-30. https://doi.org/10.1080/07421222.2003.11045748
  47. Eisnberger, R., R. Huntington, S. Hutchison, and D. Sowa, "Survey of perceived organizational support", Journal of Applied Psychology, Vol.71, 1986, 500-507. https://doi.org/10.1037/0021-9010.71.3.500
  48. Gefen, D., E. Karahanna, and D.W. Straub, "Trust and TAM in online shopping: An integrated model", MIS Quarterly, Vol.27, No.1, 2003, 51-90. https://doi.org/10.2307/30036519
  49. Hoffman, D.L., M.P. Novak, and M. Peralta, "Building contrust online", Communication of ACM, Vol.42, No.4, 1999, 80-85. https://doi.org/10.1145/299157.299175
  50. Im, I., S.T. Hong, and M.S. Kang, "An international comparison of technology adoption: Testing UTAUT model", Information and Management, Vol.48, 2011, 1-8. https://doi.org/10.1016/j.im.2010.09.001
  51. Jiang, Z. and I. Benbasat, "Investigating the influence of the functional mechanisms of online product presentations", Information Systems Research, Vol.18, No.4, 2007, 454-470. https://doi.org/10.1287/isre.1070.0124
  52. Jo, J.W., "Case studies for insurance service marketing using artificial intelligence (AI) in the InsurTech Industry", Journal of Digital Convergence, Vol.18, No.10, 2020, 175-180.
  53. Kim, Y.G. and J.W. Moon, "Extending the TAM for a World-Wide Web context", Information & Management, Vol.38, No.4, 2001, 217-230. https://doi.org/10.1016/S0378-7206(00)00061-6
  54. Kleinberg, J., J. Ludwig, S. Mullainathan, and Z. Obermeyer, "Prediction policy problems", American Economic Review, Vol.105, No.5, 2015, 491-495. https://doi.org/10.1257/aer.p20151023
  55. Kwon, K.I., "A study on the semantic characteristic of Korean emotional idioms", Journal of Grammar Education, Vol.11, 2009, 119-140.
  56. Lee, Y.W., K.A. Kozar, and K.R.T. Larsen, "The technology acceptance model: Past, present, and future", Communication of the Association for Information Systems, Vol.12, 2003, Article 50.
  57. Lin, J.S.C. and P. Hsieh, "The role of technology readiness in customer's perception and adoption of self-service technologies", A International Journal of Service Industry Management, Vol.17, No.5, 2006, 497-517. https://doi.org/10.1108/09564230610689795
  58. Luo, X., H. Li, J. Zhang, and J.P. Shim, "Examining multi-dimentional trust and multi-faceted risk in initial acceptance of emerging technologies: An emprical study of mobile banking services", Decision Support Systems, Vol.49, No.2, 2010, 222-234. https://doi.org/10.1016/j.dss.2010.02.008
  59. Mick, D.G. and S. Fournier, "Paradoxes of technology: Consumer cognizance, emotions, and coping strategies", Journal of Consumer Research, Vol.25, No.2, 1998, 123-143. https://doi.org/10.1086/209531
  60. Oliver, R.L., "Satisfaction: A behavioral perspective on the consumer", Journal of Consumer Marketing, Vol.14, No.4-5, 1997.
  61. Parasuraman, A., "Technology Readiness Index (TRI) a multiple-item scale to measure readiness to embrace new technologies", Journal od Service Research, Vol.2, No.4, 2000, 307-320. https://doi.org/10.1177/109467050024001
  62. Rhie, J.H., "Imagination into reality - Artificial Intelligence Marketing Changes", Journal of the Korea Society of Computer and Information, Vol.24 No.12, 2049, 183-190.
  63. Rogers, E.M., "Diffusion of innovation", Free Press, New York, 2003.
  64. Varian, H., "Artificial intelligence, economics, and industrial organization", National Bureau of Economic Research Working Papers 24839, 2018.
  65. Venkatesh, V., "User acceptance of information technology: Toward a unified view", Mis Quarterly, Vol.27, No.3, 425-478, 2003. https://doi.org/10.2307/30036540
  66. Zhou, T., "An empirical examination of initial trust in mobile banking", Internet Research, Vol.21, No.5, 2011, 527-540. https://doi.org/10.1108/10662241111176353