메타버스 기반 로보어드바이저의 특성이 자산관리서비스 이용의도에 영향을 미치는 요인에 관한 연구

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The 4th Industrial Revolution refers to a new industrial era based on information and communication technology in which cutting-edge information and communication technologies such as metaverse, artificial intelligence, big data, IOT, and mobile are integrated with the economy and society and innovative changes occur (Sa Jae-hoon, 2017) . In this era, in the financial field, robo-advisor conversational artificial intelligence has emerged as a fintech service that combines finance and technology, and artificial intelligence communicates with people and manages assets on behalf of human judgment. We provide financial services.
Robo-advisor technology is a compound word of the two words robot and advisor, and is an automated asset management service in which a robot provides personalized asset management and advice (Sa Jae-hoon, 2017). Following the rapid growth of digital technology and COVID-19, the introduction of artificial intelligence (AI) is rapidly spreading across all industries. Bughin et al. (2018) predicted that about one-third of jobs will be replaced by artificial intelligence technology by 2030, and as a result of evaluating the performance of artificial intelligence introduction in 12 countries, the introduction of artificial intelligence Productivity was expected to increase by more than 40%.
In fact, it is understood that the intention to adopt artificial intelligence is very high in domestic industries as well. According to Kim Jeong-hoon (2021), 100% of respondents said they were willing to continue using artificial intelligence technology in the financial field. In addition, approximately 60% of these companies responded that they would consider additional introduction of artificial intelligence at the current level of artificial intelligence use. Meanwhile, even among companies that are not currently introducing artificial intelligence technology in the financial sector, 33.3% responded that they plan to introduce it in the future. This is the second highest response rate among the five sectors (healthcare, manufacturing, finance, public/safety transportation/logistics) where artificial intelligence has a large economic impact, after the public/safety sector (41.4%). Such positive responses appear to be due to positive management performance, such as increased sales and increased operating expenses, in organizations that have adopted artificial intelligence.
In order for the Metaverse industry to develop, an environment must be created where people can freely create, share, and trade value while conducting social, economic, and cultural activities conveniently in the digital space, as is the goal of Metaverse. Artificial intelligence technology must be used to support Metaverse services. It will help realize and improve various ideas (Bang Jun-seong, 2022). Strategy Analytics predicts that the market size of extended reality (XR: eXtended Reality) hardware, one of the core technologies for metaverse services, will increase more than six times from $46 billion in 2021 to $280 billion in 2025. It is expected to increase, and PwC (Price waterhouse Coopers) predicts that the XR industry will contribute to raising the global economic scale to 1.4 trillion pounds by 2030 (Bang Jun-seong, 2022).
Although metaverse and artificial intelligence-based financial services are attracting attention as innovative technologies and have many advantages such as contributing to the popularization of asset management, there is a lack of academic and systematic research other than introduction of algorithms or data on industry trends (Sa Jae-hoon, 2017). Therefore, this study intends to conduct an empirical study using research models and data on the factors that influence the characteristics of metaverse-based robo-advisors on the intention to use asset management services.
This study conducted a data survey on robo-advisors and metaverse to understand the characteristics of the technology, and analyzed the Technology Acceptance Model (TAM) and previous studies related to new technology acceptance to complete the research model and hypothesis. The research model was based on the Technology Acceptance Model (TAM).
The independent variables section selected reliability, playfulness, interactivity, and social presence as the characteristic variables of the metaverse, and cost reduction, objectivity, and convenience as the characteristic variables of the robo-advisor.
The parameters were composed of ease and usability. The dependent variable was composed of intention to use. In addition to these variables, the adjustment effect section consisted of prior experience, income, age, occupation, investment experience, and gender.
For empirical analysis, a survey was conducted targeting digital banking asset management service users who were using digital banking services. A total of 400 surveys were collected, but 379 were collected excluding those that checked the same answers and 21 with insincere responses. It was verified by final analysis. SPSS and R were used as analysis tools.
Structural equation modeling was used to verify each hypothesis. As a result of the analysis, it was found that among the metaverse characteristics, interactivity and social presence influenced ease of use, and that among the robo-advisor characteristics, cost reduction, objectivity, and convenience affected ease of use. In addition, among the metaverse characteristics, interactivity and social presence were found to affect usefulness, and among the robo-advisor characteristics, cost reduction and objectivity were found to affect usefulness. Additionally, ease of use influenced usability. Regarding the factors that influence the characteristics of Metaverse-based robo-advisors on the intention to use asset management services, both ease of use and usefulness were found to affect the intention to use the asset management service.
The moderating effect showed that the group with prior experience showed higher results showing that usefulness affects intention to use and that convenience affects usability than the group without prior experience. In the group with no prior experience, the results of the effect of ease of use on usability, the effect of ease of use on usability, and the effect of interaction on usability were higher than those in the group with prior experience. In terms of age, the middle-aged group showed a higher level of playfulness influencing usefulness than the young group, and the young group showed a higher level of social presence influencing usefulness than the middle-aged group. In the occupation section, the results showed that the self-employed group had a higher influence on convenience than the office workers and professional groups. In the investment experience section, the group without investment experience had higher results showing the effect of reliability on ease of use, the effect of social presence on usability, and the effect of convenience on ease of use than the group with investment experience. The results showed a high impact. In the group with investment experience, the results showed that trust had a higher impact on usefulness than in the group without investment experience.
This study conducted an exploratory study on financial services that combine metaverse and artificial intelligence technology in the early stages of the market that have not yet been commercialized, provided reference materials from various perspectives on ways to utilize the financial sector, and derived limitations of the study. The direction of future research was presented.

국문 초록 (Abstract)

4차 산업혁명은 메타버스, 인공지능, 빅데이터, IOT, 모바일 등 최첨단 정보통신기술이 경제와 사회와 융합되며 혁신적 변화가 나타나는 정보통 신기술기반의 새로운 산업시대를 의미한다(사재훈, 2017). 이러한 시대에 금융 분야에서는 금융(Finance)과 기술(Technology)이 결합한 핀테크 (Fintech) 서비스로 로보어드바이저 대화형 인공지능이 등장하여 인공지 능이 사람과 소통하며, 사람의 판단을 대신해 자산을 관리해 주는 금융 서비스를 제공하고 있다. 로보어드바이저 기술은 로봇과 자문가 두 단어의 합성어로 로봇이 개인 맞춤 자산운용 및 관리를 자문해 주는 자동화된 자산관리 서비스이다(사 재훈, 2017). 디지털 기술의 급성장과 코로나19 이후 전 산업에서 인공지 능(Artificial Intelligence : AI) 도입이 빠르게 확산되고 있다. Bughin et al.(2018)은 2030년까지 직업의 약 3분의 1이 인공지능 기술로 대체될 것 으로 전망했고, 12개 국가를 대상으로 인공지능 도입에 대한 성과를 평 가한 결과 인공지능의 도입으로 생산성이 40% 이상 향상될 것으로 보았 다. 실제 국내 산업에서도 인공지능 도입 의향은 매우 높은 것으로 파악되 고 있다. 김정훈(2021)에 따르면 금융 분야에서 인공지능 기술을 지속적 으로 사용할 의향이 있다는 답변이 100%로 나타났다. 또한 이 중 약 60%의 기업들은 현재의 인공지능 활용 수준에서 추가적인 도입도 고려 한다고 응답했다. 한편, 현재 금융 분야에서 인공지능 기술을 도입하지 않고 있는 기업들의 경우에도 향후 도입 계획이 있다고 응답한 비율이 33.3%인 것으로 나타났다. 이는 인공지능의 경제적 파급효과가 큰 5개 부문(의료, 제조, 금융, 공공·안전 교통·물류) 중 공공·안전 부문(41.4%) 다음으로 높은 응답 비율이다. 이와 같은 긍정적인 답변은 인공지능을 도입한 기관에서 매출 증가, 영업비용 증가 등 긍정적인 경영성과를 보 여주는데 기인하는 것으로 보인다. 메타버스 산업이 발전하려면 메타버스의 지향점처럼 디지털 공간에서 편리하게 사회·경제·문화 활동을 하며 자유롭게 가치를 창출하고 공유, 거래 할 수 있는 환경이 마련되어야 하며, 인공지능 기술은 메타버스 서 비스에 대한 다양한 아이디어들을 실현하고 개선하는데 도움이 될 것이 다(방준성, 2022). 스트래티지 애널리틱스(Strategy Analytics)는 메타버 스 서비스를 위한 핵심 요소 기술 중에 하나인 확장현실(XR: eXtended Reality) 하드웨어의 시장규모가 2021년에 460억 달러에서 2025년에 2,800억 달러로 6배 이상 증가할 것으로 전망하고 있으며, PwC(Price waterhouse Coopers)는 XR 산업이 2030년까지 글로벌 경제규모를 1.4조 파운드로 끌어올리는데 일조할 것으로 예상하고 있다(방준성, 2022). 메타버스, 인공지능 기반 금융서비스가 혁신기술로 주목받고 있고 자산 관리의 대중화에 기여하는 등 많은 이점이 있음에도 불구하고 알고리즘 소개나 업계 동향에 대한 자료 외에는 학문적이고 체계적인 연구가 부족 한 상황이다(사재훈, 2017). 따라서 본 연구는 메타버스 기반 로보어드바 이저의 특성이 자산관리서비스의 이용의도에 영향을 미치는 요인에 관하 여 연구모델과 데이터를 활용하여 실증적인 연구를 진행하려고 한다. 본 연구는 로보어드바이저, 메타버스에 대하여 자료조사를 실시하여 기 술의 특성을 파악하고, 기술수용이론(TAM : Technology Acceptance Model)과 신기술 수용 관련된 선행연구를 분석하여 연구모형과 가설을 완성 하였다. 연구모형은 기술수용모델(TAM)을 바탕으로 하였다. 독립변수 부분은 메타버스의 특성 변수로 신뢰성, 유희성, 상호작용성, 사회적실재감을 선정하고, 로보어드바이저의 특성 변수로 비용절감, 객관 성, 편리성으로 구성 하였다. 매개변수는 용이성과 유용성으로 구성 하였다. 종속변수는 이용의도로 구성 하였다. 또한 이러한 변수 외에 조절효과 부분에는 사전경험, 소득, 연령, 직업, 투자경험, 성별로 구성 하였다. 실증분석을 위해 디지털뱅킹 서비스를 이용하고 있는 디지털뱅킹의 자 산관리서비스 사용자를 대상으로 설문조사를 실시하였고, 설문은 총 400 부를 취합하였으나, 동일한 답변을 체크한 설문과 불성실한 응답 21부를 제외한 379부를 최종 분석으로 검증하였다. 분석 도구는 SPSS와 R을 사용하였다. 각각의 가설에 대한 검증을 위해서 구조방정식 모형을 이용하였다. 분 석결과 메타버스 특성 중 상호작용성, 사회적실재감이 용이성에 영향을 미치고, 로보어드바이저 특성 중 비용절감, 객관성, 편리성이 용이성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 메타버스 특성 중 상호작용성과 사회적실재감이 유용성에 영향을 미치고, 로보어드바이저의 특성 중 비 용절감, 객관성이 유용성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 추가적으로 용이성은 유용성에 영향을 미쳤다. 메타버스 기반 로보어드바이저의 특 성이 자산관리서비스 이용의도에 미치는 요인에 관하여 용이성과 유용성 모두 이용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 조절효과는 사전경험이 있는 그룹이 사전경험이 없는 그룹보다 유용성 이 이용의도에 영향을 미치는 결과와 편의성이 유용성에 영향을 미치는 결과가 높게 나왔다. 사전경험이 없는 그룹에서는 사전경험이 있는 그룹 보다 용의성이 유용성에 미치는 영향, 용의성이 유용성에 미치는 영향, 상호작용이 유용성에 영향을 미치는 결과가 높게 나왔다. 연령 부분에서 는 중장년층이 청년층보다 유희성이 유용성에 영향을 미치는 결과가 높 게 나왔고, 청년층이 중장년층보다 사회적실재감이 유용성에 영향을 미 치는 결과가 높게 나왔다. 직업 부분에서는 자영업 그룹이 직장인 및 전 문직 그룹보다 편리성이 용의성에 영향을 미치는 결과가 높게 나왔다. 투자경험 부분에서는 투자경험이 없는 그룹이 투자경험이 있는 그룹보다 신뢰성이 용이성에 미치는 영향, 사회적실재감이 유용성에 미치는 영향, 편리성이 용의성에 영향을 미치는 결과가 높게 나왔고, 편의성이 용이성 에 영향을 미치는 결과가 높게 나왔다. 투자경험이 있는 그룹에서는 투 자경험이 없는 그룹보다 신뢰성이 유용성에 영향을 미치는 결과가 높게 나왔다. 본 연구는 아직 상용화되지 않은 시장 초기 단계의 메타버스와 인공지 능 기술이 결합한 금융서비스에 대한 탐구적인 연구를 수행하고, 금융권 활용 방안에 대하여 다양한 관점의 참고자료를 제공 하였으며, 연구의 한계점을 도출하여 향후 연구의 방향에 대한 제시를 진행 하였다.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론 1
• 1.1 연구 목적 및 배경 1
• 1.2 연구의 필요성 6
• 1.3 연구의 범위 및 방법 8
• 제 2 장 이론적 배경 9
• 2.1 자산관리서비스 9
• 2.1.1 자산관리서비스의 현황 9
• 2.1.2 자산관리서비스의 특성 11
• 2.1.3 자산관리서비스의 발전단계 25
• 2.1.4 자산관리서비스 관련 선행연구 29
• 2.2 메타버스와 로보어드바이저 34
• 2.2.1 메타버스 기반 금융서비스 34
• 2.2.1.1 메타버스 특성 및 금융서비스 41
• 2.2.1.2 메타버스 관련 선행연구 51
• 2.2.2 로보어드바이저 53
• 2.2.2.1 로보어드바이저 특성 및 자산관리서비스 63
• 2.2.2.2 로보어드바이저 관련 선행연구 78
• 2.2.3 메타버스와 로보어드바이저의 결합 82
• 2.3 기술수용모델 86
• 2.3.1 기술수용모델의 개념 86
• 2.3.2 기술수용모델 관련 선행연구 92
• 제 3 장 연구 설계 97
• 3.1 연구모형 97
• 3.2 연구가설 99
• 3.2.1 메타버스의 특성 변수 99
• 3.2.1.1 신뢰성 100
• 3.2.1.2 유희성 100
• 3.2.1.3 상호작용성 101
• 3.2.1.4 사회적 실재감 102
• 3.2.2 로보어드바이저의 특성 변수 103
• 3.2.2.1 비용절감 104
• 3.2.2.2 객관성 105
• 3.2.2.3 편리성 106
• 3.2.3 기술수용모델 특성 변수 108
• 3.2.3.1 용이성 108
• 3.2.3.2 유용성 109
• 3.2.4 조절 효과 110
• 3.2.4.1 사전경험 111
• 3.2.4.2 소득 111
• 3.2.4.3 연령 111
• 3.2.4.4 직업 111
• 3.2.4.5 투자경험 111
• 3.2.4.6 성별 111
• 3.3 변수의 정의 112
• 3.3.1 변수의 조작적 정의 112
• 3.3.2 변수의 측정 항목 114
• 제 4 장 실증분석 119
• 4.1 자료수집 및 분석방법 119
• 4.2 표본의 특성 120
• 4.3 정규성 검정 122
• 4.4 구조방정식 분석 125
• 4.4.1 외부모형 평가 126
• 4.4.1.1 신뢰도 평가 128
• 4.4.1.2 타당도 평가 131
• 4.4.2 내부모형 평가 133
• 4.4.2.1 경로분석 결과 133
• 4.4.2.2 모형설명력 평가 137
• 4.4.2.3 모형적합도 평과 137
• 4.5 조절효과 분석 138
• 4.5.1 조절효과 분석 결과 138
• 제 5 장 결론 142
• 5.1 연구결과 및 시사점 142
• 5.2 연구의 한계점 및 방향 146