Comprender el comportamiento de quejas en la banca móvil: un análisis psicológico y basado en IA de los impulsores...

Área de la Ciencia:

• La inteligencia artificial es la inteligencia artificial.
• Psicología Psicología Psicología.
• Interacción hombre-computadora Interacción hombre-computadora.

Sus antecedentes:

• Las aplicaciones de banca móvil generan una gran cantidad de comentarios de los usuarios.
• Comprender las emociones del usuario es crucial para la mejora del servicio.
• Los métodos existentes carecen de la integración de la inteligencia emocional y la IA para la clasificación de problemas.

Objetivo del estudio:

• Clasificar los problemas reportados por los usuarios en las aplicaciones de banca móvil minorista utilizando IA e inteligencia emocional.
• Examinar las asociaciones entre las emociones del usuario y el comportamiento de notificación de problemas.
• Ofrecer ideas para el diseño de servicios bancarios emocionalmente inteligentes.

Principales métodos:

• Utilizado más de 216.000 comentarios de usuarios de la aplicación de banca móvil de Bank of America.
• Extrajo sentimiento y ocho dimensiones emocionales usando el léxico de emociones del NRC.
• Clustering empleado de K-Means para la identificación de problemas y modelos de aprendizaje automático / aprendizaje profundo (MLP, CNN, RNN) para la predicción con >93% de precisión.

Principales resultados:

• Los modelos de aprendizaje automático lograron una precisión de más del 93% en la predicción de tipos de problemas.
• El sentimiento negativo se correlacionó fuertemente con el aumento de los informes de problemas.
• Las emociones como la confianza y la ira se asociaron con una menor probabilidad de reportar problemas.

Conclusiones:

• La inteligencia emocional y la IA clasifican efectivamente los problemas de los usuarios de la banca móvil.
• Las emociones del usuario influyen significativamente en el comportamiento de notificación de problemas.
• Los hallazgos proporcionan ideas prácticas para desarrollar servicios financieros digitales emocionalmente inteligentes y avanzar en la comprensión del comportamiento afectivo en las interacciones mediadas por la tecnología.