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온라인 리뷰와 이에 대한 관리자 응답은 호텔 산업에서 소비자의 구매 의사결정과 디지털 평판 형성에 핵심적인 역할을 한다. 최근 생성형 AI의 발전으로 호텔 리뷰 응답 생성의 자동화 가능성이 크게 확대되었으나, 생성된 응답을 실제로 게시할지 여부를 판단하는 문제와 그에 따른 위험 관리에 대한 연구는 충분히 이루어지지 않았다. 본 연구는 AI가 생성한 리뷰 응답의 활용 여부를 판단하는 과정에 decision deferral 개념을 도입하여, 자동 게시 과정에서 발생할 수 있는 위험을 체계적으로 완화하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 디자인 사이언스 방법론에 입각하여, 상반된 관점을 비교·통합하는 LLM 기반 변증법적 추론 구조를 적용한 의사결정 아티팩트(artifact)를 설계하고, 실제 호텔 리뷰 데이터를 활용하여 자동 게시 여부를 판별하는 프로세스를 구현하였다. 평가 결과, 제안된 아티팩트는 자동 게시 위험을 유의하게 감소시키면서도 높은 수준의 자동화를 유지하고, 시간 및 비용 효율성 측면에서도 기존 수작업 대비 개선된 성과를 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 생성 성능 중심의 기존 호텔 리뷰 연구를 넘어 AI 결과물의 활용 의사결정을 체계적으로 다루는 새로운 연구 방향을 제시하며, 실무적으로는 관리자 개입을 최소화하면서도 위험을 통제할 수 있는 리뷰 응답 운영 전략을 제공한다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
2.1 온라인 리뷰 응답 및 AI 기반 자동화
2.2 Decision Deferral
2.3 리뷰 응답 판단의 중요 요소
2.4 변증법적 추론을 통한 의사결정
3. 연구 방법
3.1 디자인 사이언스 방법론
3.2 Meta-Requirements
3.3 Design-Principles
3.4 프레임워크 설계
3.5 검증가능한 명제
4. 연구 결과
4.1 실험 설계
4.2 실험 결과
5. 결론
References

키워드

저자

• 최준철 [ 경희대학교 일반대학원 빅데이터응용학과 ]
• 윤상혁 [ 동국대학교 경영대학 경영정보학과 ]
• 양성병 [ 경희대학교 경영대학 경영학과 & 빅데이터응용학과 ]

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]

• 간기

  반년간

• 수록기간

  1990~2026

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658