은행 AI 챗봇 서비스의 품질 속성에 관한 연구: 카노(KANO) 모델을 기반으로*

초록

거대언어모델(Large Language Model, LLM)의 발전으로 금융권에서 챗봇이 고객 문의, 금융 상담, 거래 지원 등 다양한 핵심 역할을 수행하고 있다. 본 연구는 이러한 은행 챗봇 서비스의 사용자 경험과 서비스 품질 개선을 위하여 카노(KANO) 모델과 Timko의 고객만족계수를 활용해 은행 챗봇의 서비스 품질 속성을 다각도로 분석하였다. AI 챗봇 서비스 품질의 핵심 요소를 식별하였으며, 7개의 차원과 23개의 세부 설문 항목을 설계 및 체계적으로 조사하고 그 결과를 바탕으로 각 요소를 매력력, 일원적, 당연적, 무관심 품질 요소 등으로 분류 작업을 시행하였다. 추가적으로 인간 은행원 서비스에 대한 조사를 시행하여 AI 챗봇과 인간의 서비스를 비교 분석하고 각 서비스 간의 차이점과 공통점을 도출하였다. 분석 결과, AI 챗봇의 서비스 품질 차원 중 ‘사회적 실재감’, ‘인지된 유희성’, ‘공감성’ 등에서 매력적 품질 요소가 다수 발견되었으나 무관심 품질 요소 또한 관찰되어 해당 차원의 개선 이전에 고객의 요구사항에 대한 심층적인 분석이 필요함이 확인되었다. ‘안전성’에 해당하는 보안 유지와 시스템 장애 대응 등은 가장 기본적인 서비스 품질 요소로 간주되었으며, 고객의 요구를 정확히 이해하고 전문적인 답변을 제공하며 불확실한 경우 재질문하는 능력은 이제 특별한 능력이 아닌 기본적인 요구 사항으로 자리 잡았음을 보여주었다. 같은 품질 차원에 속해있는 요소라도 각기 다른 품질 속성을 지닐 수 있다는 점 또한 확인되었다.

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