人工智能 (AI) 是否提高了数字银行用户满意度? 整合预期确认模型和人工智能的先例使数字银行成为可能

科学领域:

• 银行技术 银行技术
• 金融领域的人工智能
• 人与计算机的交互

背景情况:

• 人工智能 (AI) 正在彻底改变银行业务,成为满足客户期望的关键.
• 虽然人工智能驱动的数字银行提供了效率,但用户接受仍处于早期阶段.
• 了解用户行为对于在金融服务中广泛采用人工智能至关重要.

研究的目的:

• 开发一个综合研究框架,将预期确认模型与人工智能先例结合起来.
• 检查影响数字银行用户对人工智能服务满意度的因素.
• 分析用户对人工智能驱动的数字银行平台的接受度.

主要方法:

• 一项使用结构化问卷分发给数字银行用户的定量研究.
• 从251个有效答案中收集的数据使用结构方程建模 (SEM) 进行分析.
• 研究框架将预期确认理论与AI特定因素整合在一起.

主要成果:

• 用户满意度受到预期确认,感知性能,视觉吸引力,解决问题的能力和沟通质量 (R2 = 51.1%) 的显著影响.
• 用户接受人工智能支持的数字银行业务在很大程度上是由满意度和企业声誉 (R2 = 48.3%) 预测的.
• 该模型在用户满意度 (Q2 = 0.449) 和接受度 (Q2 = 0.493) 方面表现出强大的预测能力.

结论:

• 政策制定者应该专注于改善预期确认,感知绩效,视觉吸引力,沟通质量和企业声誉.
• 这些改进将增强用户的满意度和信心,从而促进人工智能支持的数字银行业务的接受度.
• 该研究通过将预期确认与人工智能先例集成,提供了原始的见解,以了解数字银行业中的用户行为.