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초록

영어

As generative artificial intelligence (GenAI) becomes deeply embedded in search, creation, service, and decision-making contexts, traditional linear models centered on satisfaction–loyalty– behavioral intention are inadequate to explain trust formation and diffusion in uncertain technological environments. This study develops and empirically validates an integrative framework linking Generative AI’s functional attributes to consumer trust and subsequent word-of-mouth intention, with extraversion and openness as boundary conditions. The results show that transparency and explainability, personalization and relevance, decision-support capability, anthropomorphism and social presence, and retrieval-augmented generation (RAG) experiences positively influence consumer trust, which mediates their effects on word-of-mouth intention. Extraversion and openness positively moderate the functional attributes–trust relationship. These findings enhance the theoretical understanding of trust-based diffusion mechanisms in the context of Generative AI and offer practical insights for AI design and strategic trust management.

한국어

생성형 인공지능 (GenAI) 이 검색, 창작, 서비스 및 의사결정 전반에 깊이 통합됨에 따라, 전통적인 ‘만족도–충성도–행동의도’ 중심의 선형 모형은 높은 불확실성과 복잡성을 지닌 기술 환 경에서 사용자 신뢰 형성과 확산 행동을 충분히 설명하기 어려워지고 있다. 이에 본 연구는 생성형 AI 맥락에서 ‘기능적 특성–소비자 신뢰–구전의도’의 전달 메커니즘을 검증하고, 외향성과 개방성 을 핵심 경계 조건으로 포함한 통합 모형을 제시하였다. 실증분석 결과, 투명성·설명가능성, 개인 화·적합성, 의사결정 지원, 의인화·사회적 존재감, 검색 및 RAG 경험은 소비자 신뢰에 유의한 정 (+)의 영향을 미쳤으며, 소비자 신뢰는 기능적 특성과 구전의도 간 관계를 안정적으로 매개하였다. 또한 외향성과 개방성은 기능적 특성에서 신뢰로 이어지는 경로를 긍정적으로 조절하는 것으로 나 타났다. 본 연구는 생성형 AI 환경에서 기능적 단서–신뢰–구전의도의 확산 메커니즘과 성격 차이의 역할을 실증적으로 규명함으로써, 신뢰 기반 AI 확산 전략에 대한 이론적·실무적 시사점을 제공한다.

목차

[요약]
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구
2.1 생성형 인공지능
2.2 소비자 신뢰
2.3 구전의도
2.4 외향성
2.5 개방성
Ⅲ. 연구방법
3.1 연구모형
3.2 연구가설
3.3 자료의 수집 및 변수의 측정
Ⅳ. 실증분석
4.1 인구통계학적 특성
4.2 신뢰성 및 타당성 검증
4.3 주가설 검정
4.4 조절효과 검증
Ⅴ. 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 쑹밍웨이 [ Ming-Wei Song | 호남대학교 대학원 경영학과 석사 ]
• 전성준 [ Cheng-Jun Quan | 호남대학교 경영학부 조교수 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  창업융합컨설팅연구 [Journal of Startup Convergence & Consulting]

• 간기

  계간

• eISSN

  2950-8967

• 수록기간

  2022~2026

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658