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[연구목적]로보어드바이저는 인공지능을 기반으로 온라인에서 투자자문이나 투자관리를 제공하는 자동화된 투자관리서비스로 최근 들어 로보어드바이저 시장이 성장하고 있는 것에 비해 로보어드바이저 사용자 관점에서의 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 로보어드바이저 사용자의 사용의사결정에 대한 심층적인 이해를 위해 심층 인터뷰를 수행하여 로보어드바이저 사용행동의 맥락을 이해하는 것이 목적이다. [연구방법]로보어드바이저 사용자를 대상으로 진행한 심층 인터뷰 텍스트는 NVivo Release 1을 활용하여 분석하였으며, 근거이론을 기반으로 축 코딩 패러다임모형을 시행하였다. 패러다임모형은 인과적 조건, 맥락적 조건, 중심현상, 중재적 조건, 전략, 결과로 구성된다. [연구결과]로보어드바이저 사용자는 로보어드바이저의 특수성(객관성, 수익성, 다양성, 편의성, 전문성)에 대한 인식을 통해 로보어드바이저를 사용하게 되며, 사용에 이르는 구조적 상황은 시장 변동성, 저금리, 전통 금융권에 대한 불신 및 로보어드바이저 정보의 접근성, 투자대안부재인 것으로 나타났다. 로보어드바이저 업체 및 기술에 대한 인식, 사용자 자신감이 로보어드바이저 사용전략을 촉진하거나 억제하는 조건으로 도출되었으며, 전략으로는 상업적 정보원천 및 사용자 주도적 정보원천을 활용하는 것으로 나타났다. 이후 로보어드바이저 유지, 해지, 정보제공 및 추천과 같은 사용 후 행동과 산업 성장에 대한 기대감 형성이 결과로 나타났다. [연구의 시사점]본 연구의 학문적 의의는 로보어드바이저 사용자의 인지적 및 행동적 측면을 고려한 탐색적 연구로서 사용의사결정모형을 도출하고자 한 데 있다. 실무적으로는 로보어드바이저와 상호작용하는 사용자의 관점에서 로보어드바이저 사용의사결정의 맥락을 파악함으로 로보어드바이저에 대한 인식을 제고하고, 도출된 요인들을 통해 사용자 친화적 서비스로 개선하는데 실질적인 시사점을 제공한다.
[Purpose]Robo－advisor is an automated investment management using algorithms that provides financial investment advice or investment management online. It became more popular with low interest rate and advances in artificial intelligence technology. This study explores the decision making process of robo－advisor users in Korea. [Methodology]We interviewed 15 robo－advisor users, and analyzed the text using NVivo Release 1 software. Based on paradigm analysis of the axial coding, we identified causal conditions, contextual conditions, central phenomenon, intervention conditions, strategies and consequence in robo－advisor users’ decision making process. [Findings]Our results show robo－advisor users started using robo－advisor services because of the specific features of robo－advisor such as objectivity, profitability, diversity, convenience, and expertise. Contextual conditions are identified as market volatility, low interest rate, distrust of traditional investment institutions, access to information on robo－advisors, and lack of investment alternatives. User’s strategy includes searching for commercial and user－driven information. Consequences include maintaining or terminating robo－advisor subscription, providing information or recommending robo－advisor to others. Based on these, a model of robo－advisor users’ decision making process was constructed. [Implications]Our results provide implications to the robo－advisor service providers with information on robo－advisor users decision making process. With our results, robo－advisor service providers can improve their services more user－friendly, and focus on gaining trust by users. Regulators need to consider more on user－protection while regulating robo－advisor industry.
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Robo－advisor, Fintech, In－depth interview, Grounded Theory, User Decision Making
