기술수용모델(TAM)을 이용한 RPA의 지각된 특성이 수용의도에 미치는 영향

Abstract

컴퓨팅 파워(Computing power)와 네트워크(Network)의 발전과 더불어 다양한 채널을 통해 획득된 데이터를 기반으로, 관련 기술들이 비약적으로 고도화 되고 있다. 4차 산업 혁명은 인공지능(Artificial Intelligence), 빅데이터(BigData), 사물인터넷(Internet of Things)과 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing) 같은 다양한 요소기술(要素技術)을 바탕으로 국가와 기업뿐만 아니라 개인도 적극적으로 이를 활용하고 적용하고자 한다. 이러한 상황에서 기업은 현존하는 다양한 비즈니스와 IT 프로세스 개선을 위해서 많은 시간과 비용을 들이지 않고도, 선제적으로 4차 산업 혁명에 대응하기 위해 최근 각광받고 있는 것이 RPA(Robotic Process Automation)기술이다. 본 연구는 RPA에 대한 기존 선행연구들이 RPA의 긍정적인 효과가 기반인 연구가 대부분이며, 특히 고용불안 등과 같은 부정적인 부분에 대한 연구는 많이 필요할 것으로 보여, 본 연구에서는 RPA의 수용의도에 영향을 미치는 변인들을 긍정적인 요인 세 가지와 부정적인 요인 세 가지로 대표성 있게 식별하고, 이러한 변인들이 실제 RPA 수용의도에 미치는 영향을 인과관계로 살펴보고자 한다. 일반 사무근로자를 대상으로 인터넷 설문사이트를 통해 이메일 설문조사를 실시한 후, SPSS 22.0와 AMOS 22.0 통계 툴을 이용하였으며, 분석으로는 기술통계량 분석 및 빈도분석, 신뢰성 및 확인적 요인분석, 그리고 측정모형분석 및 구조방정식모형분석을 실시하였다. 연구 결과를 요약 정리하면 다음과 같다. 첫째, 지각된 긍정요인 세 가지 보안성, 정확성, 효율성 모두 지각된 유용성에 유의미한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, TAM 이론의 독립변수인 지각된 용이성은 독립변수인 지각된 유용성에 유의미한 정의 영향을 주는 것으로 나타났다. 지각된 용이성이 종속변수인 수용의도에는 유의미한 영향관계가 없는 것으로 나타났다. 셋째, TAM 이론의 독립변수인 지각된 유용성은 종속변수인 수용의도에 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 지각된 부정요인 세 가지 고용불안, 실행오류, 도입실패염려 중 고용불안과 실행오류는 수용의도의 매개변수인 수용갈등에 유의미한 영향관계가 없는 것으로 나타났지만, 도입실패염려는 수용갈등에 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 수용갈등은 수용의도에 유의미한 영향을 미쳤다. 즉 갈등이라는 부정적인 요인은 수용의도에 부의 영향을 미친 것이다. 여섯째, RPA 유경험 집단과 RPA 무경험 집단을 비교하는 다집단 분석에서는 유경험자는 보안성이 지각된 유용성에 영향을 유의하게 미치지 않은 반면, 무경험자는 보안성이 지각된 유용성에 영향을 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났고, 유경험자는 효율성이 지각된 유용성에 유의한 영향을 미치지만 무경험자는 효율성이 지각된 유용성에 유의한 영항을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 유경험자는 지각된 용이성이 수용의도에 유의한 영향을 미치지 않은 반면, 무경험자는 지각된 용이성이 수용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 유경험자에게는 도입실패염려가 수용갈등에 영향을 미치지 않았지만, 무경험자에게는 도입실패염려가 수용갈등에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 유경험자는 수용갈등이 수용의도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났지만 무경험자는 수용갈등이 수용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

상기의 연구결과로 각 기업 및 산업에서는 RPA의 기술발전과 도입 활성화를 위하여 인지했던 긍정요인 뿐만 아니라, 도입후 실패할 것에 대한 에 염려에도 집중하여 도입시점에 다각적으로 신중히 고려해야 함을 시사하고 있다.

본 연구는 최근 확대되고 있는 RPA가 각 산업에 어떠한 요인들이 수용의도에 적용되는가를 실증 분석하였고, TAM 이론에 추가 변수를 도출하고자 시도하였으며, 수용의도에 영향을 미치는 변인들이 긍정요소 뿐만 아니라 부정요소의 선행변수를 검증하여 향후 RPA 확대적용하고 발전시키는데 시사 하는바가 크다고 본다.