Штучний інтелект порівняно з людьми у роздрібному банкінгу США: пілотне дослідження задоволеності клієнтів та досконалості обслуговування
DOI:
https://doi.org/10.15421/cims.4.321Ключові слова:
штучний інтелект, людська взаємодія, задоволеність клієнтів, роздрібний банкінг, досконалість обслуговування, гібридні моделі ШІ–людинаАнотація
Мета. Це пілотне дослідження спрямоване на вивчення сприйнятої ефективності моделей взаємодії штучного інтелекту (ШІ) та людини у вибірці, пов’язаній з університетським середовищем, із фокусом на задоволеності клієнтів роздрібного банкінгу США та досконалості обслуговування. Дизайн / Метод / Підхід. Пілотне дослідження охопило 50 учасників університетської спільноти — клієнтів роздрібного банкінгу США, пов’язаних з Університетом Райта. Проведено структуроване анкетування, а отримані дані проаналізовано із застосуванням описової статистики, предиктивної аналітики, ANOVA, регресійного аналізу та t-тестів для оцінювання рівнів задоволеності, часу реагування та уподобань у сервісних моделях. Результати. Виявлено, що взаємодія з людьми стабільно перевищує ефективність ШІ: середній бал задоволеності становив 4,14 проти 3,56 для ШІ (p<0,05). Чоловіки оцінювали ШІ вищими балами, тоді як жінки надавали перевагу людській взаємодії. Регресійний аналіз показав, що задоволеність ШІ визначається насамперед послідовністю обслуговування (p=0.035, R²=0.176), тоді як людська задоволеність — персоналізованим підходом (p=0.009, R²=0.220). Отримані результати свідчать, що емпатія та індивідуалізація залишаються ключовими для високої якості сервісу, а послідовність ШІ сприяє підвищенню ефективності процесів. Теоретичне значення. Дослідження поглиблює розуміння компромісу між людським і ШІ-обслуговуванням, враховуючи поведінкові та демографічні чинники у проєктуванні сервісів. Практичне значення. Рекомендовано підвищити послідовність роботи систем ШІ та інвестувати у підготовку персоналу для розвитку емпатії й персоналізованого обслуговування, що разом зміцнює довіру та лояльність клієнтів. Оригінальність / Цінність. Робота надає емпіричні підтвердження доцільності поєднання технологічної ефективності з людською емпатією, підкреслюючи переваги гібридного підходу «людина – ШІ» для банківського сектору. Обмеження дослідження / Майбутні дослідження. Обмеженість вибірки та її однорідність знижують рівень узагальнення результатів; подальші дослідження мають охопити ширші та різноманітніші вибірки із застосуванням лонгітюдних методів і вивченням таких чинників, як довіра та культурний контекст. Тип статті. Прикладне дослідження / Пілотне дослідження.
Завантажити
Посилання
Ameen, N., Tarhini, A., Shah, M. H., & Nusair, K. (2021). A cross cultural study of gender differences in omnichannel retailing contexts. Journal of Retailing and Consumer Services, 58, 102265. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2020.102265
Calabrese, A., Costa, R., & Rosati, F. (2016). Gender differences in customer expectations and perceptions of corporate social responsibility. Journal of Cleaner Production, 116, 135–149. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2015.12.100
Deloitte Network. (2024). New Deloitte Survey: Increasing Consumer Privacy and Security Concerns in the Generative AI Era. Deloitte Touche Tohmatsu Limited. https://e.surl.li/xuzbdz
Huang, M.-H., & Rust, R. T. (2022). A Framework for Collaborative Artificial Intelligence in Marketing. Journal of Retailing, 98(2), 209–223. https://doi.org/10.1016/j.jretai.2021.03.001
McKinsey & Company. (2021). Building the AI bank of the future: Global Banking Practice. McKinsey & Company. https://e.surl.li/tnwpvw
Méndez-Suárez, M., Monfort, A., & Hervas-Oliver, J.-L. (2023). Are you adopting artificial intelligence products? Social-demographic factors to explain customer acceptance. European Research on Management and Business Economics, 29(3), 100223. https://doi.org/10.1016/j.iedeen.2023.100223
Pattanayak, S. K. (2021). The Impact of Artificial Intelligence on Operational Efficiency in Banking: A Comprehensive Analysis of Automation and Process Optimization. International Research Journal of Engineering and Technology, 8(10), 2049–2061. https://www.irjet.net/archives/V8/i10/IRJET-V8I10315.pdf
Scheffler, P. & Puczyk, A. (2025). AI in Retail Banking: Use Cases, Challenges, and Trends. Neontri. https://neontri.com/blog/ai-retail-banking/
The Contentstack Team. (2024). Personalized experiences: How emotional intelligence improves customer experience. Contentstack Inc. https://e.surl.li/lkguqv
Завантаження
Додаткові файли
Опубліковано
Номер
Розділ
Категорії
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Sifat Mahmud (Author)
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Всі статті, опубліковані в журналі Challenges and Issues of Modern Science, ліцензовані за ліцензією Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY). Це означає, що ви можете:
- Поширювати, копіювати та передавати статтю
- Адаптувати, реміксувати та створювати похідні роботи на основі статті
за умови, що ви надаєте належне посилання на оригінальну роботу, вказуєте ім'я авторів, назву статті, журнал та наявність ліцензії CC BY. Будь-яке використання матеріалів не повинно припускати схвалення авторами або журналом використаного матеріалу.
