연세대학교 axlab(지도교수: 오창훈)은 신한은행 고객경험혁신센터의 의뢰를 받아 연세대학교 UXLab(지도교수: 최준호), Brex, Total Impact와 공동으로 “신한은행 AI 인터랙션 가이드라인” 구축 프로젝트를 수행했습니다.

Project Overview

• 프로젝트 기간: 2023년 9월 ~ 2024년 2월 (6개월)

• 클라이언트: 신한은행 고객경험혁신센터

• 참여 기관:

  • 연세대학교 axlab (지도교수: 오창훈)

  • 연세대학교 UXLab (지도교수: 최준호)

  • Brex, Total Impact

• 프로젝트 목표:

  • 신한은행 CX(Customer Experience) 철학 및 가치 요소 정립

  • 신한은행 AI 서비스 전반에서 고객 경험을 반영한 AI 인터랙션 가이드라인 구축

  • AI 기반의 금융 서비스(챗봇, 음성봇, 음성뱅킹, AI뱅커) 간 일관성 있는 UX 설계 원칙 수립

  • AI 서비스의 멀티모달 UX 개선을 위한 원칙 및 사용자 경험 설계

Methodology

본 프로젝트는 AI 기반 금융 서비스의 UX 개선을 위한 데이터 기반 연구로, AS-IS 분석(현황 분석) → AI UX 원칙 정립 → UX 인터랙션 가이드라인 설계의 3단계 프로세스로 진행되습니다.

1. 기존 AI 서비스 분석 (AS-IS 분석)

   • 신한은행의 AI 기반 금융 서비스(챗봇, 음성봇, 음성뱅킹, AI뱅커)에 대한 현황 분석

   • 사용자 여정 지도(Customer Journey Map) 및 페르소나(Persona) 정의

   • 고객 및 직원 인터뷰를 통해 AI 서비스 사용 시 주요 Pain Point 도출

   • 국내외 금융 AI 서비스 사례 분석 및 문헌 조사

2. AI UX 원칙 및 인터랙션 설계

   • 신한은행의 CX 철학과 연계된 AI UX 원칙(AI Interaction Principles) 정의

   • AI 서비스 간 Seamless한 경험을 위한 멀티모달 인터랙션 설계

   • AI 서비스별 Persona 설계 (AI뱅커, 챗봇, 음성봇 등)

   • 금융 서비스의 신뢰도와 사용성을 높이기 위한 UI/UX 디자인 방향성 도출

3. AI 인터랙션 가이드라인 구축

   • AI 서비스별 UX/UI 가이드라인 설계 (음성뱅킹, 챗봇, AI뱅커 등)

   • 사용자의 디지털 숙련도 및 의지에 따른 차별화된 AI 경험 설계

   • AI의 대화 스타일, 반응 속도, 피드백 방식 등 인터랙션 디자인 원칙 수립

   • 사용자 맞춤형 AI 경험을 위한 개인화(Personification) 전략 제안

UX Implications

본 연구에서는 AI 기반 금융 서비스 UX 개선을 위한 원칙과 방향성을 제안했습니다. 이는 AI 챗봇, 음성봇, AI뱅커 등 다양한 AI 인터페이스에서 사용자 경험을 향상시키는 데 초점을 맞추었습니다.

1. 사용자 중심의 AI 인터랙션 원칙

   • AI는 금융 업무에서 신뢰성과 정확성을 제공해야 하며, 사용자의 요구에 맞는 자연스러운 경험을 지원해야 함

   • AI Persona(AI뱅커, 챗봇, 음성봇)의 역할을 명확히 하여, 각 채널에서 기대되는 사용자 경험을 통일

   • 음성봇과 챗봇 간 일관된 UI/UX 원칙을 적용하여 사용자 혼란 최소화

2. 멀티모달 AI 인터랙션 설계

   • AI 서비스 간 seamless한 연결을 위해 채널 간 연속적인 경험 보장 (예: 챗봇 → 음성봇 → AI뱅커)

   • 음성 인터페이스 사용 시, 시각적 피드백 제공하여 사용자 불편 최소화 (예: 진행 상황 표시)

   • 금융 업무별 맞춤형 인터랙션 방식 적용 (예: 단순 정보 제공 시 텍스트, 복잡한 금융 업무 시 음성+시각적 안내 혼합)

3. 개인화된 AI 서비스 경험 강화

   • 사용자의 금융 활동 및 선호도를 기반으로 맞춤형 대화 제공 (예: 자주 사용하는 금융 업무 추천)

   • AI 서비스 이용 패턴을 분석하여, 사용자의 디지털 숙련도 및 니즈에 맞는 UI 제공

   • 신한은행 AI 서비스에서 사용자별 최적화된 고객 여정(Journey) 설계

4. 사용자 신뢰 확보를 위한 UX 개선

   • AI뱅커 및 챗봇이 제공하는 금융 정보의 투명성 및 신뢰성 강화

   • 민감한 금융 정보를 다룰 때, AI의 역할 명확화 및 보안 기능 강화

   • 오류 발생 시, 사용자가 쉽게 이해할 수 있도록 명확한 피드백 제공

본 프로젝트를 통해 AI 기반 금융 서비스 UX 개선을 위한 체계적인 가이드라인이 구축되었으며, AI 인터랙션의 원칙을 정립함으로써 사용자 친화적인 금융 AI 서비스 구현을 위한 기틀을 마련하였습니다.

본 연구로 제작된 신한은행 AI 가이드라인의 구체적인 결과물과 CHI 논문을 다음의 링크들을 통해 확인하실 수 있습니다.