Earticle

초록

영어

This study aims to examine how the intelligence of artificial intelligence (AI) service robots affects customers’ perceptions of fairness and to identify how these perceptions influence transaction satisfaction, overall journey satisfaction, and loyalty across different stages of the customer journey. The intelligence of AI service robots is categorized into mechanical, analytical, intuitive, and empathetic dimensions, each hypothesized to correspond to distributive, procedural, informational, and interactional fairness, respectively. Structural equation modeling was used to empirically test these relationships while dividing the customer journey into four stages: pre-purchase, service use, service recovery, and relationship maintenance. The results show that each type of AI intelligence has a significant positive effect on its corresponding dimension of fairness perception and that these fairness perceptions have differentiated influences on transaction satisfaction depending on the service stage. Interactional fairness exhibited a full mediation effect through transaction satisfaction in predicting overall journey satisfaction. Moreover, informational fairness moderated the relationship between interactional fairness and transaction satisfaction, indicating a substitution effect whereby adequate and transparent information reduces the need for interpersonal fairness in AI-based interactions. Finally, transaction satisfaction significantly predicted overall satisfaction, which in turn positively affected loyalty, validating the traditional satisfaction–loyalty relationship in the AI service context. These findings extend fairness theory into the domain of human–AI interaction by revealing the multidimensional mechanisms through which customers perceive fairness in AI service environments. Practically, the results provide strategic implications for designing AI service robots and managing customer experiences by specifying which types of fairness should be emphasized at each stage of the service journey.

한국어

본 연구는 인공지능(AI) 서비스 로봇의 지능적 특성이 고객의 공정성 지각에 미치는 영향과, 공정성 지각이 고객 여정 단계별 거래 만족, 전 과정 만족, 충성도로 이어지는 구조적 관계를 규명하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 AI 서비스 로봇의 지능을 기계지능, 분석지능, 직관지능, 공감지능으로 구분 하고, 각 지능이 분배적·절차적·정보적·상호작용적 공정성에 미치는 영향을 구조방정식 모형으로 분석 하였다. 또한 고객 여정을 구매 전, 서비스 이용, 서비스 실패 회복, 장기 관계 유지의 네 단계로 구분하 여 공정성 지각의 상대적 영향과 거래 만족의 매개효과, 정보적 공정성의 조절효과를 실증적으로 검증 하였다. 분석 결과, 네 가지 지능은 각각 대응하는 공정성 차원에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으며, 공정성 지각은 고객 여정 단계별로 거래 만족에 차별적으로 작용하였다. 상호작용 공정성은 거래 만족을 매개로 전 과정 만족에 영향을 미치는 완전매개 구조를 보였으며, 정보적 공정성은 상호작용 공정성과 거래 만족 간의 관계를 조절하는 대체효과(substitution effect)를 나타냈다. 마지막으로 거래 만족은 전 과정 만족을 유의하게 예측하고, 전 과정 만족은 충성도를 유의하게 예측함으로써, AI 서비스 로봇 맥 락에서도 전통적 고객 만족–충성도 경로가 유효함을 확인하였다. 이러한 결과는 AI 서비스 환경에서 고객이 공정성을 인식하는 다차원적 매커니즘을 밝혀, 공정성 이론의 적용 범위를 인간–기계 상호작용 (Human–AI Interaction) 영역으로 확장하였다는 학문적 의의를 갖는다. 아울러 서비스 단계별로 강화 해야 할 공정성 차원을 제시함으로써, AI 서비스 로봇의 인공지능 설계와 고객 경험 관리 전략에 실무 적 시사점을 제공한다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
2.1 고객 여정과 AI 서비스 로봇
2.2 공정성 지각
2.3 고객 여정에서 공정성 지각이 고객경험에 미치는 영향
Ⅲ. 연구설계
3.1 연구모형
3.2 조사대상 및 자료수집
Ⅳ. 연구가설 검증
4.1 신뢰성 및 타당성 검증
4.2 가설검증
Ⅴ. 요약 및 결론
5.1 연구 결과의 요약 및 시사점
5.2 연구의 한계점 및 향후 연구방향
참고문헌
Abstract

키워드

AI서비스 로봇 로봇 지능 공정성 지각 고객여정 정보적 공정성 고객 충성도 AI service robot Fairness perception Customer journey Transaction satisfaction Informational fairness Customer loyalty

저자

• 배세하 [ Bae, Se-Ha | 전남연구원 전남탄소중립지원센터 팀장, 경영학 박사 ]

참고문헌

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