ХИЙМЭЛ ОЮУН УХААН (AI)-Д СУУРИЛСАН БАНКНЫ ҮЙЛЧИЛГЭЭНИЙ ХЭРЭГЛЭГЧИЙН ТУРШЛАГАД ҮЗҮҮЛЭХ НӨЛӨӨЛЛИЙН СУДАЛГАА

Abstract

Энэхүү судалгааны ажлын зорилго нь хиймэл оюун ухаан (AI)-д суурилсан банкны үйлчилгээ нь хэрэглэгчийн туршлагад хэрхэн нөлөөлж байгааг тодорхойлох, түүнд нөлөөлөгч гол хүчин зүйлсийг танин мэдэхэд оршино. Судалгааны онолын үндэс нь Технологийг хүлээн зөвшөөрөх онол (TAM), Хэрэглэгчийн туршлагын онол (CX), Өдөөлт–Организм–Хариу үйлдлийн онол (SOR)-ыг нэгтгэн ашигласан бөгөөд эдгээр нь хэрэглэгчийн AI-д суурилсан үйлчилгээний талаарх ойлголт, үнэлгээ, хариу үйлдлийг системтэйгээр тайлбарлах боломжийг бүрдүүлсэн. Судалгааны хүрээнд AI-тай холбоотой үйлчилгээний хэрэглээ, AI-д суурилсан банкны үйлчилгээний чанар, хэрэглэхэд хялбар байдал, хувь хүнд тохируулсан байдал, итгэлцэл, үнэнч байдал, сэтгэл ханамж зэрэг хүчин зүйлсийн хэрэглэгчийн туршлагад үзүүлэх нөлөөллийг Монголын арилжааны банкуудын бодит хэрэглэгчдийн өгөгдөлд тулгуурлан шинжилсэн. Түүврийн нэгжийг AI-д суурилсан үйлчилгээ ашиглаж байсан 385 хэрэглэгчээр бүрдүүлж, өгөгдлийг Google Forms ашиглан цуглуулж, SPSS болон Excel программуудаар боловсруулсан. Судалгааны арга зүйд найдвартай байдлын шинжилгээ, фактор шинжилгээ, корреляци, регресс, t-test, ANOVA, Кластер зэрэг олон талт статистикийн шинжилгээг ашиглав. Эмпирик үр дүнгээс харахад үйлчилгээний ашиглахад хялбар байдал, хэрэглэгчийн үнэнч зан төлөв, сэтгэл ханамж нь AI-д суурилсан хэрэглэгчийн туршлагад хамгийн хүчтэй эерэг нөлөө үзүүлж байна. Харин хувь хүнд тохируулсан үйлчилгээ болон AI-н талаарх ерөнхий ойлголт нь хэрэглэгчийн туршлагад статистикийн хувьд утга багатай нөлөөг үзүүлсэн. Мөн хэрэглэгчийн орлого, боловсрол зэрэг демографик үзүүлэлтүүд нь AI-д суурилсан үйлчилгээний хүлээн авах байдалд тодорхой нөлөөтэй болохыг баталлаа. Судалгааны гол дүгнэлт нь банкны AI үйлчилгээг амжилттай нэвтрүүлэхэд хэрэглэгчийн итгэлцэл, сэтгэл ханамж, үнэнч зан төлөв, интерфейсийн ойлгомжтой байдал зэрэг хэрэглэгч төвтэй хүчин зүйлсийг нэн тэргүүнд сайжруулах шаардлагатай гэдгийг харуулж байна. Практик зөвлөмжийн хувьд банкууд AI системийн ашиглахад хялбар байдлыг нэмэгдүүлэх, хэрэглэгчийн сэтгэл ханамжийг тасралтгүй хэмжих, үнэнч хэрэглэгчдэд чиглэсэн нэмэлт үйлчилгээ хөгжүүлэх шаардлагатай. Цаашдын судалгаанд банкны ажилтнуудын үнэлэмжийг хамруулах, зорилтот түүвэрлэлт ашиглан сегмент бүрийн онцлогийг нарийвчлан судлах боломжтой. The objective of this study is to determine how AI-based banking services influence customer experience and to identify the key factors affecting it. The theoretical foundation of the research integrates the Technology Acceptance Model (TAM), Customer Experience (CX) theory, and the Stimulus–Organism–Response (SOR) model, which together provide a systematic explanation of customers’ perceptions, evaluations, and responses toward AI-based services. Within the scope of the study, the effects of factors such as the usage of AI-related services, service quality of AI-based banking services, convenience of use, personalization, trust, customer loyalty, and customer satisfaction on customer experience were analyzed based on data from actual users of Mongolian commercial banks. The sample consisted of 385 customers who had used AI-based services, and the data were collected using Google Forms and processed with SPSS and Excel software. The research methodology employed multiple statistical analyses, including Cronbach’s Alpha analysis, factor analysis, correlation, regression, t-test, ANOVA, and cluster analysis. Empirical results indicate that convenience of use, customer loyalty, and customer satisfaction have the strongest positive effects on AI-enabled customer experience. In contrast, personalization and customer perception of AI showed statistically insignificant effects on customer experience. Additionally, demographic variables such as income and education level were confirmed to have a certain influence on the acceptance of AI-based services. The main conclusion of the study is that, for the successful implementation of banking AI services, customer-centered factors such as trust, satisfaction, loyalty behavior, and interface clarity must be prioritized for improvement. In terms of practical recommendations, banks need to enhance the convenience of use of AI systems, continuously measure customer satisfaction, and develop additional services targeting loyal customers. Future research may include the perceptions of bank employees and apply targeted sampling methods to examine the characteristics of each segment in greater detail.