핀테크 서비스에서 AI 도입에 대한 개인특성의 영향: 인지요인, 혁신 수용 및 지속 의도

1-1 연구의 배경 및 필요성

금융 산업은 핀테크(FinTech)의 등장과 인공지능(AI) 기술의 급격한 발전으로 혁신적인 변화의 중심에 서 있다. AI 기반 핀테크 서비스는 개인화된 금융 상품 추천, 자동화된 자산 관리 등 다양한 형태로 사용자 편의성을 극대화하며 빠르게 확산되고 있다. 이러한 서비스의 성공적인 시장 안착과 지속적인 성장을 위해서는 사용자의 '지속적 이용 의도'를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 그러나 기존 연구들은 AI 핀테크 서비스가 지닌 고유한 특성, 즉 데이터 기반의 고도화된 개인화나 자동화된 의사결정 지원 등을 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다.

1-2 선행 연구 검토 및 연구의 차별성

본 연구는 이러한 기존 연구의 한계점을 극복하고자 한다. AI 활용능력(AI Utilization Capability)은 개인이 AI 기술을 이해하고 효과적으로 활용하며, 비판적으로 평가하고 관련 지식을 학습하려는 의지 및 능력을 포괄하는 다차원적 개념으로 AI 시대의 필수 역량으로 부상하고 있다. 또한 혁신 수용성(Personal Innovation)은 개인이 새로운 아이디어나 기술, 제품 등 혁신을 받아들이고 활용하려는 의지, 즉 혁신에 대한 개인의 개방성과 긍정적 태도를 의미한다. 본 연구는 AI 핀테크 서비스의 특성을 반영한 사용자 인지 요인들(고객 가치, 고객 경험, 사회적 영향, 촉진 조건)과 함께, 이러한 개인적 특성이 지속적 이용 의도에 미치는 영향을 통합적으로 분석했다. 특히, 기존 기술수용 모델(TAM, UTAUT 등)을 넘어 AI 활용능력과 혁신 수용성이 사용자 인지 요인과 지속적 이용 의도 간의 관계를 조절하는 효과까지 심층적으로 검증함으로써, AI 핀테크 서비스의 성공적인 시장 안착을 위한 보다 정교하고 다차원적인 이해를 제공하고자 한다.

1-3 연구의 목적 및 구성

본 연구는 AI 핀테크 서비스 이용 경험자 300명을 대상으로 설문조사를 실시했으며, 구조방정식 모델(SEM)을 통해 가설을 검증했다. 이를 통해 관련 분야의 이론적 확장에 기여하고 실무적 시사점을 제공하는 데 목적이 있다. 본 논문은 다음과 같이 구성된다. 제1장 서론에서는 연구의 배경 및 필요성, 목적을 제시한다. 제2장 이론적 배경에서는 AI 핀테크 서비스의 지속적 이용 의도에 영향을 미치는 주요 변수들의 개념을 정의한다. 제3장에서는 연구 모형 및 가설을 수립하고, 제4장에서는 실증분석을 위한 연구 방법론을 설명한다. 제5장에서는 가설 검증 결과를 제시하며, 제6장에서는 분석 결과에 대한 논의를 진행하고, 제7장에서는 연구의 요약, 이론적 및 실무적 시사점, 그리고 연구의 한계와 향후 연구방향을 제시한다.

2-1 AI 활용능력

지속적 이용 의도에 영향을 미치는 주요 변수중 AI 활용능력은 [1]에 의해 개인이 AI 기술을 이해하고, 효과적으로 활용하며, 비판적으로 평가하고, 관련 지식을 학습하려는 의지 및 능력을 포괄하는 다차원적 개념으로 정의된다. [2],[18]등 최근 연구에서도 AI 활용능력의 중요성이 강조되고 있다. AI 활용능력은 AI 기반 기술을 효과적으로 이해하고 활용할 수 있는 개인의 역량을 의미한다. 이는 AI 핀테크와 같은 새로운 기술의 수용 과정을 이해하는 데 중요한 개인적 특성으로 최신 연구에서도 다루어지고 있다[4]. 이는 단순한 기술 사용을 넘어 AI가 제공하는 정보를 이해하고, AI와의 상호작용을 통해 문제를 해결하는 능력을 포괄한다[19]. AI 기술이 금융 서비스에 접목되면서, 사용자의 AI 활용능력은 서비스 수용 및 지속 이용에 중요한 선행 요인으로 작용한다. AI 활용능력이 높은 사용자는 AI 핀테크 서비스의 복잡한 기능을 쉽게 이해하고, 서비스 이용 과정에서 긍정적인 경험을 형성할 가능성이 높다. AI 시대의 필수 역량으로 부상하며, 금융 분야에서는 AI 기반 도구를 활용한 금융 이해력 향상 및 의사결정 지원에 기여할 수 있다[19]. AI 핀테크 맥락에서는 AI 기반 금융 서비스의 작동 원리 이해, 관련 기술 활용 능력, AI 관련 정보 습득 능력 등을 포함한다. 기존 연구들은 사용자의 기술 활용 능력이 신기술 수용에 긍정적인 영향을 미친다고 보고 있으나, AI 핀테크라는 특수한 환경에서 사용자의 AI 활용능력이 사용자 인지 요인과 지속 이용 의도 간의 관계에 어떠한 유의성이 있는지에 대한 심층적인 연구는 여전히 요구된다.

2-2 혁신 수용성

혁신 수용성은 [3]이 언급한 바와 같이, 개인이 새로운 아이디어, 기술, 제품, 프로세스 등의 혁신을 받아들이고, 채택하며, 활용하려는 의지나 능력, 즉 혁신에 대한 개인의 개방성 및 긍정적 태도를 의미한다. 혁신 수용성이 높은 사용자는 새로운 AI 핀테크 서비스에 대한 심리적 저항이 낮고, 새로운 기술이 제공하는 가치를 빠르게 인식할 수 있다. 이러한 성향은 기술 수용 및 지속 이용 의도에 긍정적인 영향을 미치는 주요 변수로 여러 선행 연구에서 검증되었다. [2]의 연구에서도 혁신 수용성의 개념이 논의되었다. 저자는 AI 핀테크와 같은 새로운 기술이나 서비스의 도입과 확산을 촉진하는 중요한 개인적 특성으로 간주했다. 금융 소비자가 AI 핀테크 서비스에 대해 높은 혁신 수용성을 가질 경우, 서비스의 가치나 긍정적 경험을 더 적극적으로 수용하여 지속적 이용 의도가 강화될 수 있다. 그러나 이러한 혁신 수용성이 AI 핀테크 서비스의 다양한 사용자 인지 요인과 결합하여 지속 이용 의도에 미치는 효과에 대한 탐구는 최신 AI 기술 환경을 고려하여 더욱 면밀히 이루어질 필요가 있다.

2-3 고객 가치

고객 가치는 [5]에 의해 사용자가 특정 제품이나 서비스를 사용함으로써 얻는 전반적인 편익에 대한 주관적인 평가로 정의되며, 이는 지각된 유용성, 시간 절약, 비용 절감, 새로운 가치 등을 포함한다. AI 핀테크 맥락에서는 맞춤형 금융 상품 추천, 자동화된 자산 관리 등을 통해 고객 가치가 창출된다. AI 기술을 활용하여 금융 서비스의 가치를 높이려는 시도는 최근 연구에서도 중요하게 다루어지고 있다[6],[7]. [20]은 가치 기반 수용 모델(VAM)을 통해 인지된 가치가 모바일 인터넷 지속 사용 의도에 영향을 미친다고 밝혔다. AI 핀테크 서비스가 제공하는 다양한 가치가 사용자의 지속적 이용 의도에 직접적으로 기여하는지, 그리고 다른 개인적 특성에 의해 그 영향이 어떻게 달라지는지, 특히 최신 AI 기술의 발전에 따른 가치 변화를 고려한 연구가 필요하다.

2-4 고객 경험

고객 경험은 [8]이 주장한 바와 같이, 사용자가 특정 서비스나 기술을 이용하는 전 과정에서 겪는 총체적인 경험(편리성, 즐거움, 요구 충족, 개인화 등)을 의미한다. AI 핀테크 맥락에서는 사용자 인터페이스(UI), 사용자 경험(UX) 디자인, AI 챗봇 상담 품질, 서비스 응답 속도 등이 고객 경험에 영향을 미친다. [7]은 AI 기반 서비스에서 상호작용 품질 및 개인화된 서비스 제공이 만족도와 지속 이용 의도에 중요하다고 언급했다. 특히 AI 로보어드바이저와 같은 자동화된 서비스에서의 긍정적 사용자 경험은 기술 수용에 핵심적인 역할을 한다[7],[9]. AI 핀테크 서비스가 제공하는 경험이 사용자의 지속적 이용을 이끌어낼 만큼 충분히 긍정적인지, 그리고 이러한 경험의 효과가 사용자의 특성에 따라 달라지는지에 대한 검증이, 특히 고도화된 AI 상호작용 환경을 중심으로 요구된다.

2-5 사회적 영향

사회적 영향은 [10]의 통합기술수용이론(UTAUT)에서 중요한 변수로 제시된 바와 같이, 사용자의 AI 핀테크 서비스 이용 의도에 영향을 미치는 주변 사람들(가족, 친구, 동료)의 인식, 태도, 행동을 의미한다. AI 핀테크 맥락에서는 주변인의 추천, 소셜 미디어 리뷰, 전문가 의견 등이 사회적 영향 요인으로 작용한다. 이러한 영향은 핀테크 서비스 채택에 있어 중요한 요인임이 최신 연구를 통해서도 확인되고 있다[11]. [21]의 최근 연구에서도 새로운 기술 및 핀테크 서비스 수용에 사회적 영향이 유의미한 역할을 한다고 보고되었다. AI 핀테크 서비스와 같이 비교적 새로운 서비스의 경우, 이러한 사회적 영향이 지속적 이용 의도에 미치는 직접적인 효과와 다른 요인들과의 상호작용 효과를 파악하는 것이 중요하다.

2-6 촉진 조건

촉진 조건 또한 [10]의 UTAUT에서 제시된 개념으로, 사용자의 AI 핀테크 서비스 이용을 돕거나 방해하는 외부 요인, 즉 기술적, 조직적 인프라 및 자원의 지원 정도를 의미한다. 여기에는 스마트폰 보유 여부, 인터넷 환경, 기술 지원, 보안 우려, 개인 정보 보호 문제 등이 포함된다. [7],[22]등의 최근 연구들은 촉진 조건이 모바일 기술 및 핀테크 채택과 지속 사용 의도에 영향을 미친다고 하였다. AI 핀테크 서비스를 이용하는 데 필요한 환경적 지원이 충분하다고 사용자가 인식하는 정도가 지속적 이용 의도에 어떠한 영향을 미치는지, 그리고 이 영향이 사용자의 개인적 특성에 따라 어떻게 달라지는지 분석할 필요가 있다.

선행 연구들을 종합해 보면, AI 핀테크 서비스의 지속적 이용 의도에는 기술적 요인 외에도 사용자의 인지적, 심리적, 사회적 요인들이 복합적으로 작용함을 알 수 있다. [23]의 핀테크 문헌 연구에서도 다양한 수용 요인이 논의되었다.

그러나 기존 연구들은 주로 일반적인 기술 수용 모델(TAM, TPB 등)을 적용하여 핀테크 서비스 이용 의도를 설명하려는 경향이 있었으며, AI 핀테크 서비스가 지닌 고유한 특성, 즉 데이터 기반의 고도화된 개인화, 자동화된 의사결정 지원 등을 충분히 반영한 연구는 상대적으로 부족하다.

특히, AI 핀테크 서비스의 특성을 반영한 사용자 인지 요인(고객 가치, 고객 경험, 사회적 영향, 촉진 조건)과 개인의 혁신 수용성 및 AI 활용능력과 같은 심리적, 사회적 요인을 통합적으로 고려하여 이들의 상대적 중요도와 상호작용 효과를 분석한 연구는 아직 부족한 실정이다. 사용자의 AI 활용능력이나 혁신 수용성 수준에 따라 동일한 AI 핀테크 서비스라도 그 가치나 경험을 다르게 인식하고, 이것이 지속적 이용 의도에 미치는 영향 또한 달라질 수 있다.

따라서 본 연구는 AI 핀테크 서비스의 특성을 반영한 사용자 인지 요인들과 함께, 사용자의 개인적 특성인 AI 활용능력과 혁신 수용성이 지속적 이용 의도에 미치는 영향을 통합적으로 분석했다. 특히, 기존 기술수용 모델을 넘어 개인 특성 요인이 인지 요인과 지속적 이용 의도 간의 관계를 조절하는 효과까지 심층적으로 검증함으로써, AI 핀테크 서비스의 성공적인 시장 안착을 위한 보다 정교하고 다차원적인 이해를 제공하고자 한다. 이러한 접근은 기존 연구의 한계를 극복하고 AI 핀테크 분야의 이론적 확장에 기여할 것이다.

3-1 AI 활용능력(AI Utilization Capability)

AI 활용능력은 개인이 AI 기술을 이해하고, 효과적으로 활용하며, 비판적으로 평가하고, 관련 지식을 학습하려는 의지 및 능력을 포괄하는 다차원적인 개념이다[1],[2].

AI 활용능력은 AI 시대의 필수 역량으로 부상하고 있으며, 금융 분야에서는 AI 기반 도구를 활용한 금융 이해력 향상 및 의사결정 지원에 기여할 수 있다[19]. AI 핀테크 맥락에서는 AI 기반 금융 서비스의 작동 원리 이해, 관련 기술 활용 능력, AI 관련 정보 습득 능력 등이 AI 활용능력에 포함된다. AI 활용능력은 사용자가 AI 핀테크 서비스의 가치나 경험을 더 긍정적으로 인식하고 이를 지속적 이용 의도로 연결하는 관계를 강화하는 조절 역할을 할 수 있다.

금융 소비자가 AI 기술 및 관련 서비스에 대한 이해와 활용 능력이 높을수록, AI 핀테크 서비스가 제공하는 혜택을 더 잘 인지하고 활용하여 지속적으로 이용하려는 경향이 강해질 것이다.

따라서, 본 연구는 다음의 가설을 상정한다.

• H1a: AI 활용능력(AI Utilization Capability)은 AI 핀테크 서비스 지속적 이용 의도에 긍정적인(+) 영향을 미친다.
• H1b: AI 활용능력은 고객 가치에 유의한 영향을 미친다.
• H1c: AI 활용능력은 고객 경험에 유의한 영향을 미친다.
• H1d: AI 활용능력은 사회적 영향에 유의한 영향을 미친다.
• H1e: AI 활용능력은 촉진 조건에 유의한 영향을 미친다.

• H1f: AI 활용능력은 고객 가치가 지속적 이용 의도에 미치는 영향을 조절한다.
• H1g: AI 활용능력은 고객 경험이 지속적 이용 의도에 미치는 영향을 조절한다.
• H1h: AI 활용능력은 사회적 영향이 지속적 이용 의도에 미치는 영향을 조절한다.
• H1i: AI 활용능력은 촉진 조건이 지속적 이용 의도에 미치는 영향을 조절한다.

3-2 혁신 수용성(Personal Innovation)

혁신 수용성은 개인, 조직, 또는 사회 전체가 새로운 아이디어, 기술, 제품, 프로세스 등의 혁신을 받아들이고, 채택하며, 활용하려는 의지나 능력, 즉 혁신에 대한 개인의 개방성 및 긍정적 태도를 의미한다[3]. 혁신 수용성은 AI 핀테크와 같은 새로운 기술이나 서비스의 도입과 확산을 촉진하는 중요한 개인적 특성으로[2], 사용자가 AI 핀테크 서비스의 가치나 경험을 긍정적으로 평가했을 때, 혁신 수용성이 높은 사용자는 이러한 긍정적 평가를 지속적 이용 의도로 연결하는 경향이 더 강할 것으로 예상된다. 금융 소비자가 AI 핀테크 서비스에 대해 높은 혁신 수용성을 가질 경우, 서비스가 제공하는 가치나 긍정적인 경험을 더 적극적으로 받아들이고 활용하여, 결과적으로 해당 서비스를 지속적으로 이용하려는 의도가 더욱 강화될 것이다.

따라서, 본 연구는 다음의 가설을 상정한다.

• H2a: 혁신 수용성(Personal Innovation)은 AI 핀테크 서비스 지속적 이용 의도에 긍정적인(+) 영향을 미친다.
• H2b: 혁신 수용성(Personal Innovation)은 고객 가치에 유의한 영향을 미친다.
• H2c: 혁신 수용성은 고객 경험에 유의한 영향을 미친다.
• H2d: 혁신 수용성은 사회적 영향에 유의한 영향을 미친다.
• H2e: 혁신 수용성은 촉진 조건에 유의한 영향을 미친다.

• H2f: 혁신수용성은 고객 가치가 지속적 이용 의도에 미치는 영향을 조절한다.
• H2g: 혁신수용성은 고객 경험이 지속적 이용 의도에 미치는 영향을 조절한다.
• H2h: 혁신수용성은 사회적 영향이 지속적 이용 의도에 미치는 영향을 조절한다.
• H2i 혁신수용성은 촉진 조건이 지속적 이용 의도에 미치는 영향을 조절한다.

3-3 고객가치(Customer Value)

고객가치는 사용자가 특정 제품이나 서비스를 사용하면서 얻는 총체적인 혜택에 대한 주관적인 평가를 의미하며, 이는 지각된 유용성, 편의성, 즐거움 등의 혜택과 비용 간의 균형으로 이해될 수 있다[5]. AI 핀테크 서비스 맥락에서는 사용자가 얻는 유용성, 시간 절약, 비용 절감, 새로운 가치 등이 포함된다.

고객가치는 모바일 인터넷, 모바일 결제 서비스, AI 기반 스마트 제품 등 다양한 기술 서비스의 수용 및 지속적 사용 의도에 중요한 영향을 미치는 핵심 선행 요인으로 연구되어 왔다[20]. AI 핀테크의 맞춤형 금융 상품 추천, 자동화된 자산 관리 등은 고객 가치를 창출하여 서비스 이용을 촉진할 수 있다.

금융 산업에서 AI 핀테크 서비스가 제공하는 비용 절감, 시간 절약, 개인화된 금융 추천 등은 고객이 지각하는 가치를 높여, 해당 서비스에 대한 긍정적 태도 형성과 지속적인 이용으로 이어질 것이다.따라서, 본 연구는 다음의 가설을 상정한다.

• H3: 고객 가치(Customer Value)는 AI 핀테크 서비스 지속적 이용 의도에 긍정적인(+) 영향을 미친다.

3-4 고객 경험(Customer Experience)

고객 경험은 사용자가 특정 서비스나 기술을 이용하는 전 과정에서 겪게 되는 인지적, 감성적, 총체적인 경험을 의미하며, 편리성, 즐거움, 요구 충족, 개인화 등을 포함한다[8].

고객 경험은 브랜드와의 상호작용을 통해 형성되며, 특히 AI 기반 서비스에서는 상호작용 품질, 개인화된 서비스 제공 등이 만족도 및 지속 이용 의도에 중요한 영향을 미친다[7]. AI 핀테크 맥락에서는 사용자 인터페이스(UI), 사용자 경험(UX) 디자인, AI 챗봇 상담 품질, 서비스 응답 속도 등이 고객 경험의 주요 구성 요소이다.

금융 산업에서 AI 핀테크 서비스의 직관적인 인터페이스, 빠른 응답 속도, 개인화된 상호작용 등 긍정적인 고객 경험은 사용자의 서비스 만족도를 높이고, 결과적으로 지속적인 이용 의도를 강화할 것이다.

따라서, 본 연구는 다음의 가설을 상정한다.

• H4: 고객 경험(Customer Experience)은 AI 핀테크 서비스 지속적 이용 의도에 긍정적인(+) 영향을 미친다.

3-5 사회적 영향(Social Influence)

사회적 영향은 개인이 특정 기술이나 서비스를 사용하는 결정에 있어 준거 집단(가족, 친구, 동료 등)이나 사회적 인식, 태도, 행동으로부터 받는 영향을 의미한다[10].

사회적 영향은 특히 핀테크 서비스나 AI 기반 서비스와 같은 새로운 기술의 수용 및 지속 사용 의도에 유의미한 영향을 미치는 요인으로 다수의 연구에서 확인되었다[21]. AI 핀테크 맥락에서는 주변인의 추천, 소셜 미디어 리뷰, 전문가 의견 등이 해당된다.

금융 산업에서 AI 핀테크 서비스에 대한 긍정적인 사회적 분위기나 주변 사람들의 사용 및 추천은 잠재 사용자의 서비스 사용 결정을 촉진하고, 기존 사용자의 지속적인 이용 의도를 강화하는 데 기여할 것이다.

따라서, 본 연구는 다음의 가설을 상정한다.

• H5: 사회적 영향(Social Influence)은 AI 핀테크 서비스 지속적 이용 의도에 긍정적인(+) 영향을 미친다.

3-6 촉진 조건(Facilitating Conditions)

촉진 조건은 개인이 특정 기술이나 서비스를 사용하는 데 필요하다고 인식하는 기술적, 조직적 인프라 및 자원의 지원 정도를 의미한다[10].

촉진 조건은 사용자의 기술 이용을 용이하게 하거나 방해하는 환경적 요인으로, 모바일 기술이나 핀테크 플랫폼의 채택 및 지속적 사용 의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다[22]. AI 핀테크 맥락에서는 스마트폰 보유 여부, 인터넷 환경, 기술 지원, 보안 우려, 개인 정보 보호 문제 등이 관련된다.

금융 산업에서 AI 핀테크 서비스를 원활하게 이용할 수 있는 기술적 환경(예: 안정적인 인터넷, 호환되는 기기)과 충분한 지원(예: 고객센터, 사용 가이드)이 제공된다고 인식할수록 사용자는 서비스를 지속적으로 이용할 가능성이 높다.

따라서, 본 연구는 다음의 가설을 상정한다.

• H6: 촉진 조건(Facilitating Conditions)은 AI 핀테크 서비스 지속적 이용 의도에 긍정적인(+) 영향을 미친다.

3-7 지속적 이용 의도(Continuance Intention)

지속적 이용 의도는 사용자가 특정 정보 시스템이나 서비스를 초기 수용 이후에도 계속해서 사용하려는 의향을 의미한다[16]. 이는 사용자의 만족도, 신뢰, 지각된 유용성, 즐거움, AI 상호작용 품질 등 다양한 인지적, 감성적 요인에 의해 영향을 받으며 [24], 서비스 제공자의 성공에 필수적이다. 본 연구에서는 AI 핀테크 서비스 사용자들이 해당 서비스를 지속적으로 사용하고 타인에게 추천하려는 의향을 종속 변수로 설정한다.

4-1 척도개발

본 연구는 핀테크 서비스에서 사용자의 혁신수용성과 AI 사용 능력이 사용자 인지 요인인 고객가치, 고객경험, 사회적 영향, 촉진조건등에 미치는 유의성과 AI 핀테크 서비스의 지속 이용 의도에 미치는 영향을 분석하기 위해 설문조사를 통한 양적 연구 방법론을 사용하였다. 2024년 12월에 약 8일간에 걸쳐 온라인 Survey를 통해 수집된 자료를 바탕으로 변수 간의 관계를 검증하기 위하여 실증 분석을 실시하였다. 설문조사 척도는 AI 관련하여 연구한 기존문헌에서 참고하였고, 설문 문항들은 연구 취지에 맞게 표현, 내용, 속성이나 특징에 맞게 최적화하여 조정하였다. 주요 변수들중 AI Utilization Capability 와 Personal Innovation은 [2]를 참고하였고, 핀테크 서비스에 대한 성과 기대와 노력기대 관련 Customer Value와 Customer Experience는 [7]을 참고하였으며, Social Influence는 Vencatesh의 UTAUT 방법론에서 주요변수를 참고[10]하였고, Facilitating Conditions은 [7],[10]을 참고하였다.

Table 1.

Questionnaire on variables affecting the intention to continue using fintech services

4-2 설문조사 수행 및 표본

설문 대상은 국내 AI 기반 핀테크 서비스 이용 경험이 있는 사용자로 한정하여 AI 핀테크 서비스에 대한 사용자의 실제경험과 인식을 묻는 설문 문항에 대한 응답의 정확성과 신뢰성을 높이기 위함이었으며, 온라인플랫폼을 활용하여 설문조사를 진행하였다. 설문 링크는 온라인 플랫폼 앱 및 웹사이트내 리서치 설문 탭에 게시하고, 푸시 발송을 통해 핀테크 서비스 사용자로 추정되는 설문 참여가 가능한 회원 수 400만명 대상으로 푸시 발송이 총 3회 진행되었으며, 3차 푸시 발송을 통해 설문 링크를 접한 총회원 수는 75천명이며, 접촉수 중 최종적으로 설문을 완료한 응답자 수는 300명이다. 응답 시도자 570명 중 AI 핀테크 서비스 이용 경험이 없는 250여명은 설문 대상에서 제외되었고, 설문을 시작했으나 중간에 포기한 응답자 수는 약 20명 수준이다. 설문지는 성별, 연령, 직업, 핀테크 서비스 이용 경험 등 응답자의 특성을 파악하기 위한 인구통계학적 정보 문항과 AI 기반 핀테크 서비스 이용에 대한 이용여부, 이용빈도, 이용서비스등 이용경험에 대해 묻는 문항 그리고 Customer Value와 Customer Experience, Social Influence, Facilitating Conditions, Personal Innovation, AI Literacy와 지속적 이용 의도등 핵심 변수를 측정하기 위한 문항들로 구성하여 각 변수에 대해 7점 Likert 척도(1점: 전혀 아니다 ~ 7점: 매우 그렇다)를 사용하였고, AI 기반 핀테크 서비스 경험에 대한 장‧단점, 개선 사항 등 전반적인 생각이나 의견등을 주관식으로 기술하는 개방형 질문 문항으로 구성하였다.

Table 2.

Demographic data of the survey subjects

5-1 측정모형

측정모형의 신뢰성과 타당성을 평가하기 위해 확인적 요인분석(Confirmatory Factor Analysis, CFA)을 실시했다. 연구에 사용된 측정 항목들의 내적 일관성 신뢰도를 평가하기 위해 Cronbach's Alpha 계수와 복합 신뢰도(Composite Reliability, CR)를 확인했다. 또한, 수렴 타당도(Convergent Validity)를 검증하기 위해 요인 적재량(Factor Loadings)과 평균 분산 추출(Average Variance Extracted, AVE) 값을 살펴보았다.

Table 3.

Review of measurement variables (descriptive statistics)

신뢰도측정에서는 대부분의 변수에서 Cronbach's Alpha 값이 일반적인 권장 기준인 0.7 이상으로 나타나 내적 일관성이 확보된 것으로 판단했다. 촉진 조건(FC)의 Cronbach's Alpha 값은 0.677로 나타났으나, 복합 신뢰도(CR) 값이 0.857로 기준치인 0.7 이상을 충족하여 신뢰도를 확보한 것으로 간주했다. 모든 구성개념의 복합 신뢰도(CR) 값은 0.857에서 0.933 사이로 나타나 양호한 신뢰도를 보였다.

수렴 타당도 측정에서는 각 측정항목의 표준화된 요인 적재량은 모두 0.804 이상으로 나타나 통계적으로 유의미했다. 평균 분산 추출(AVE) 값 또한 모든 구성개념에서 기준치인 0.5를 상회하여 수렴 타당도가 확보된 것으로 판단했다. 판별 타당도(Discriminant Validity)를 검증하기 위해 Fornell-Larcker 기준을 적용하였다. 이 기준은 각 구성개념의 AVE 제곱근 값이 해당 구성개념과 다른 구성개념 간의 상관계수보다 커야 함을 의미한다. 표 4에 제시된 바와 같이, 각 구성개념의 AVE 제곱근 값(대각선 값: AUC 0.886, PI 0.908, CV 0.825, CE 0.867, SI 0.863, FC 0.867)은 다른 구성개념과의 상관계수 값(비대각선 값)보다 모두 큰 것으로 나타나, 본 연구의 측정모형은 판별 타당도를 만족하는 것으로 확인되었다.

Table 4.

Analysis of correlation between variables (Fornell-Larcker criterion)

이상의 분석 결과를 종합해 볼 때, 본 연구의 측정모형은 신뢰도, 수렴 타당도, 판별 타당도 측면에서 모두 양호한 것으로 판단하였다.

5-2 구조모형

구조모형 분석은 표 5에서와 같이 각 가설에 대한 경로계수(β), t값, 유의수준(p-value)을 바탕으로 가설 채택 여부를 결정하였다. 경로계수 (Path Coefficient, β)는 두 변수 간의 직접적인 관계의 강도와 방향을 나타내는 값으로 값이 클수록 관계가 강하며, 양수(+)는 정적인 관계, 음수(-)는 부적인 관계를 의미한다. t값 (t-value)은 경로계수가 통계적으로 유의미한지, 즉 0과 얼마나 다른지를 검정하는 통계량이다. 일반적으로 t값의 절댓값이 클수록 해당 경로계수가 0이 아닐 확률이 높다고 본다. p-value (유의수준)는 관찰된 데이터가 특정 가설(보통 귀무 가설, 즉 '변수 간에 관계가 없다'는 가설) 하에서 실제로 나타날 확률을 의미하는 것으로 p-value가 미리 설정한 유의수준(예: 0.05 또는 0.01)보다 작으면, 귀무 가설을 기각하고 해당 관계가 통계적으로 유의미하다고 판단한다. 즉, p-value가 작을수록 우연히 발생한 결과가 아니라고 해석할 수 있다.

• H1a: AI 활용능력이 지속적 이용 의도에 직접적인 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다(β=0.119, t=2.393, p=0.017). 따라서 H1a는 채택되었다.
• H1b: AI 활용능력이 고객 가치에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다(β=0.230, t=3.681, p=0.000). 따라서 H1b는 채택되었다.
• H1c: AI 활용능력이 고객 경험에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다(β=0.292, t=4.883, p=0.000). 따라서 H1c는 채택되었다.
• H1d: AI 활용능력이 사회적 영향에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다(β=0.311, t=5.005, p=0.000). 따라서 H1d는 채택되었다.
• H1e: AI 활용능력이 촉진 조건에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다(β=0.152, t=2.277, p=0.023). 따라서 H1e는 채택되었다.
• H1f: AI 활용능력이 고객 가치와 지속적 이용 의도 간의 관계를 조절하는 효과는 통계적으로 유의미하지 않았다(β=−0.106, t=0.926, p=0.355). 따라서 H1f는 기각되었다.
• H1g: AI 활용능력이 고객 경험과 지속적 이용 의도 간의 관계를 조절하는 효과는 통계적으로 유의미하지 않았다(β=0.164, t=1.361, p=0.174). 따라서 H1g는 기각되었다.
• H1h: AI 활용능력이 사회적 영향과 지속적 이용 의도 간의 관계를 유의하게 조절하는 것으로 나타났다(β=−0.281, t=3.271, p=0.001). 이 효과는 부(-)의 방향이었다. 따라서 H1h는 채택되었다.
• H1i: AI 활용능력이 촉진 조건과 지속적 이용 의도 간의 관계를 조절하는 효과는 통계적으로 유의미하지 않았다(β=0.076, t=1.076, p=0.282). 따라서 H1i는 기각되었다.

• H2a: 혁신 수용성이 지속적 이용 의도에 직접적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다(β=0.007, t=0.166, p=0.868). 따라서 H2a는 기각되었다.
• H2b: 혁신 수용성이 고객 가치에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다(β=0.168, t=2.453, p=0.014). 따라서 H2b는 채택되었다.
• H2c: 혁신 수용성이 고객 경험에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다(β=0.218, t=3.237, p=0.001). 따라서 H2c는 채택되었다.
• H2d: 혁신 수용성이 사회적 영향에 미치는 영향은 통계적으로 유의미하지 않았다(β=0.123, t=1.685, p=0.092). 따라서 H2d는 기각되었다.
• H2e: 혁신 수용성이 촉진 조건에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다(β=0.318, t=5.040, p=0.000). 따라서 H2e는 채택되었다.
• H2f: 혁신수용성이 고객 가치와 지속적 이용 의도 간의 관계를 조절하는 효과는 통계적으로 유의미하지 않았다(β=0.166, t=1.722, p=0.085). 따라서 H2f는 기각되었다.
• H2g: 혁신수용성이 고객 경험과 지속적 이용 의도 간의 관계를 조절하는 효과는 통계적으로 유의미하지 않았다(β=−0.032, t=0.309, p=0.758). 따라서 H2g는 기각되었다.
• H2h: 혁신수용성이 사회적 영향과 지속적 이용 의도 간의 관계를 조절하는 효과는 통계적으로 유의미하지 않았다(β=0.063, t=0.756, p=0.450).따라서 H2h는 기각되었다.
• H2i: 혁신수용성이 촉진 조건과 지속적 이용 의도 간의 관계를 조절하는 효과는 통계적으로 유의미하지 않았다(β=−0.091, t=1.382, p=0.167).따라서 H2i는 기각되었다.

• H3: 고객 가치가 지속적 이용 의도에 미치는 직접적인 영향은 통계적으로 유의미하지 않았다(β=0.074, t=1.092, p=0.275). 따라서 H3은 채택되었다.

• H4: 고객 경험이 지속적 이용 의도에 유의한 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다(β=0.169, t=2.199, p=0.028). 따라서 H4는 채택되었다.

• H5: 사회적 영향이 지속적 이용 의도에 매우 유의한 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다(β=0.446, t=6.946, p=0.000). 따라서 H5는 채택되었다.

• H6: 촉진 조건이 지속적 이용 의도에 유의한 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다(β=0.110, t=2.003, p=0.045). 따라서 H6은 채택되었다.

Table 5.

Results of structural model analysis of the research model

Fig. 1.

Path analysis and P-value analysis in research models

7-1 연구 요약

본 연구는 AI 핀테크 서비스 이용 경험자 300명을 대상으로 AI 활용능력 및 혁신 수용성이라는 개인 특성이 사용자 인지 요인과 지속적 이용 의도에 미치는 영향을 구조방정식 모델(SEM)을 통해 검증했다. 분석 결과, AI 활용능력은 지속적 이용 의도에 직접적인 긍정적 영향을 미치는 핵심 변수임이 입증되었다. 또한, 사회적 영향, 고객 경험, 촉진 조건 역시 지속적 이용 의도에 직접적인 긍정적 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 특히, 사회적 영향이 가장 강력한 영향을 미치는 요인으로 분석되었다. 흥미롭게도 기존 기술수용모델에서 중요하게 다루었던 고객 가치의 직접적인 영향은 유의미하지 않았다.

7-2 학술적 공헌

본 연구는 다음과 같은 학술적 공헌을 제공했다.

첫째, 기존의 여러 기술 수용 연구에서 중요하게 다루어진 고객 가치와 고객 경험이 AI 핀테크 서비스 맥락에서는 지속적 이용 의도에 직접적인 영향을 미치지 않을 수 있음을 보여주었다. 이는 해당 요인들의 영향이 AI 활용능력이나 혁신 수용성과 같은 개인적 특성과 결합될 때 발현될 수 있음을 시사한다.

둘째, AI 핀테크와 같은 새로운 기술 서비스의 경우, 주변 사람의 추천이나 사회적 평판 등 사회적 영향이 사용자의 지속적 이용 의도를 결정하는 가장 강력한 예측 요인임을 다시 한번 확인했다.

셋째, 스마트폰 보급과 인터넷 접근성이 보편화된 환경에서는 서비스 이용에 필요한 기술적, 조직적 지원을 의미하는 촉진 조건의 직접적인 영향이 미미할 수 있음을 제시했다. 넷째, AI 활용능력과 혁신 수용성이라는 개인 특성이 AI 핀테크 서비스의 지속적 이용 의도에 직접적인 긍정적 영향을 미치는 핵심 변수임을 실증적으로 규명했다.

7-3 실무적 시사점

본 연구는 다음과 같은 실무적 시사점을 제공한다.

첫째, AI 활용능력이 지속적 사용의 중요 동력이므로, 기업은 서비스의 작동 원리나 데이터 처리 방식을 사용자가 쉽게 이해할 수 있도록 돕는 콘텐츠를 제공하고, 사용자의 AI 기술 활용 능력을 높이는 교육적 접근을 고려해야 한다.

둘째, 새로운 기술에 개방적인 혁신 수용성이 높은 사용자는 서비스의 잠재적 가치를 적극적으로 탐색하므로, 이들을 초기 핵심 타겟으로 설정하여 긍정적인 사용 경험을 유도하고 이를 통해 입소문을 확산시키는 전략이 효과적이다.

셋째, 사회적 영향이 가장 큰 영향을 미치는 요인으로 나타난 만큼, 긍정적인 사용자 후기나 소셜 미디어 리뷰를 적극적으로 노출하고, 인플루언서나 전문가의 추천을 활용하는 등 서비스에 대한 신뢰와 긍정적 평판을 구축하는 마케팅 전략이 매우 중요하다.

넷째, 단순히 비용 절감이나 시간 절약과 같은 기능적 가치를 강조하기보다는, 사용자들이 서비스를 신뢰하고 주변의 긍정적 평판을 통해 안심하고 사용할 수 있도록 하는 데 마케팅의 초점을 맞출 필요가 있다.