Knowledge Management Research (지식경영연구)

The Knowledge Management Society of Korea (한국지식경영학회)
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A Study on Conative IS Use Behavior of RPA under Mandatory IS Use Environment

강제적 사용환경 하의 RPA 능동적 사용행동에 관한 연구

  • Jungeun Lee (Graduate School of Business IT, Kookmin University) ;
  • Hyunchul Ahn (Graduate School of Business IT, Kookmin University)
  • 이정은 (국민대학교 비즈니스IT전문대학원) ;
  • 안현철 (국민대학교 비즈니스IT전문대학원)
  • Received : 2023.02.08
  • Accepted : 2023.02.27
  • Published : 2023.03.31
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Abstract

RPA is implemented through management policy and enforced in mandatory environments to enhance performance and efficiency in various fields. However, the success of RPA implementation depends on the level of active engagement from organization members, even in a mandatory setting. This study identifies perceived ease of use, usefulness, accountability, perceived risk, and self-efficacy as variables that influence conative use behavior, which consists of reflective secondary factors such as immersion, reinvention, and learning. Data was collected from 207 office workers in various industries who have experience with RPA to test the proposed research model. The structural equation was verified using SPSS 20.0 and SmartPLS 4.0, and the analysis showed that all the proposed variables had a significant impact on conative use behavior. Our research findings provide theoretical and practical implications in knowledge management, enabling companies that implement RPA to recognize and address factors that encourage their members to actively use RPA.

RPA는 다양한 분야에서 업무 효율성 및 생산성 향상을 위해 적용되고 있다. 그러나 RPA 도입은 경영정책에 의해 강제적인 환경에서 이루어지고 있다. 따라서 RPA를 도입한 결과는 조직원들이 이를 능동적으로 사용하는 정도에 따라 결정될 것이다. 본 연구에서는 능동적 사용행동에 영향을 미치는 요인으로 지각된 사용 용이성, 지각된 유용성, 책임성, 지각된 위험, 자기효능감을 제시하고, 능동적 사용행동은 몰입, 재발명, 학습으로 이루어진 반영적 2차요인으로 구성하였다. 이러한 연구모델을 검증하기 위해 RPA 사용 경험이 있는 다양한 업종의 직장인 207명을 대상으로 데이터를 수집하였다. 이후 SPSS 20.0 및 SmartPLS 4.0을 통해 구조 방정식으로 분석하였다. 분석 결과, 제시된 모든 변수들이 능동적 사용행동에 유의한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 RPA 도입 기업에서 조직원들이 능동적으로 RPA를 사용하는 행동을 이끌어내는 요인이 어떤 것이 있는지 인지하고 대응할 수 있도록 한다는 점에서, 지식경영 관점의 유의미한 이론적 및 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대된다.

Keywords

References

  1. IBM (2019). 앞선 기업들의 선택 RPA, 잘 고르고 잘 쓰는 방법. IDGTechDossier. 
  2. KT경영경제연구소 (2018). RPA, Office에 가져다 줄 변화 국내외 RPA 적용 현황 및 시사점. 디지털에코보고서. 
  3. 구자철, 이상철, 김남희, 서영호 (2006). 모바일뱅킹에서의 사용자 수용요인: 확장된 TAM 과 Trust 를 이용한 실증연구. Asia Pacific Journal of Information Systems, 16(2), 159-181. 
  4. 권영식, 안현철 (2021). 블록체인 기반 공급사슬관리 서비스 활용의 결정요인 연구. 지식경영연구, 22(2), 119-144.  https://doi.org/10.15813/KMR.2021.22.2.007
  5. 김경규, 류성렬, 김문오, 김효진 (2009). 모바일 웹 브라우징 서비스의 사용 의도에 영향을 미치는 요인: 자기효능감과 사회적 영향. Journal of Information Technology Applications & Management, 16(1), 149-168. 
  6. 김대환, 한정희, 장활식 (2010). 강제적 사용 환경에서 정보시스템 지속에 대한 상황요인의 영향에 관한 연구. 경영학연구, 39(2), 341-373. 
  7. 김동윤, 문미진, 김준석 (2022). 통합기술수용모델을 활용한 로봇 프로세스 자동화 수용 의도에 관한 연구. 한국 SCM 학회지, 22(1), 19-32. 
  8. 김민국, 박병호 (2019, 11월). RPA 기술의 기업 실무 도입에 대한 엔지니어의 기술 저항 및 수용 요인 분석. In KMIS International Conference, 234-241. 
  9. 김배성, 우형진 (2019). 인공지능 (AI) 스피커 사용의도에 관한 연구: 확장된 기술수용모델을 중심으로. 한국콘텐츠학회 논문지, 19(9), 1-10. 
  10. 김준우, 문형도 (2008). 비자발적 사용 환경에서의 기술 수용 모델(TAM)에 관한 연구. 한국경영정보학회 2008년 추계학술대회 논문집, 706-722. 
  11. 배성일 (2018). 외식기업 스마트폰 애플리케이션의 콘텐츠 품질과 지각된 위험이 지각된 유용성.용이성 및 행동의도에 미치는 영향. 관광연구저널, 32(6), 179-195. 
  12. 배재권 (2010). 모바일 애플리케이션 마켓 (앱스토어) 의 수용의도 영향요인에 관한 연구. 대한경영학회지, 23(5), 2399-2422. 
  13. 서현석, 나윤규 (2018). 비콘기반 모바일 패션 O2O 서비스 활성화를 위한 정보품질특성 연구. e-비즈니스연구, 19(1), 205-225. 
  14. 서현식, 송인국 (2012). 반강제적 환경에서 정보시스템 의존에 미치는 영향요인 연구: 공공기관 KMS 활용 사례와 전환비용의 매개적 역할을 중심으로. 정보시스템연구, 21(2), 45-71. 
  15. 소현정 곽기영 (2021). 모바일 헬스 앱 사용의도 동기요인: 조절초점성향과 프라이버시계산이론을 중심으로. 지식경영연구, 22(2), 33-53.  https://doi.org/10.15813/KMR.2021.22.2.003
  16. 송선정, 이형용 (2021). RPA의 지각된 특성이 수용의도에 미치는 영향에 대한 연구. 지식경영연구, 22(4), 283-301.  https://doi.org/10.15813/KMR.2021.22.4.015
  17. 신건권 (2018). 석박사학위 및 학술논문 작성 중심의 SmartPLS 3.0구조방정식모델링. 서울: 청람. 
  18. 윤성철, 노종극, 이정우 (2021). 혁신저항, 만족 및 도입 성과에 대한 연구: 로보틱 프로세스 자동화 사례. 디지털융복합연구, 19(7), 129-138.  https://doi.org/10.14400/JDC.2021.19.7.129
  19. 정보통신정책연구원 (2021). 주요 산업별 인공지능(AI) 도입현황 및 시사점. AI TREND WATCH, 2021-12호. 
  20. 정성립, 이재광, 조현 (2013). IS 성공 모형과 TAM 관점에서 의 ERP 성공요인: 조선해양산업을 중심으로. 인터넷전자상거래연구, 13(2), 85-103. 
  21. 최세경, 곽규태, 이원태 (2014). N 스크린 서비스의 능동적 이용에 대한 영향: 이용동기, 지각된 유용성 그리고 애착. 한국언론학보, 58(4), 371-401. 
  22. 허병준, 이형용 (2021). 창업의도에 대한 연구: 기업가정신과 업무만족의 조절효과를 중심으로. 지식경영연구, 22(1), 121-138.  https://doi.org/10.15813/KMR.2021.22.1.007
  23. Bandura, A. (1977). Self-efficacy: Toward a unifying theory of behavioral change. Psychological Review, 84(2), 191-215.  https://doi.org/10.1037/0033-295X.84.2.191
  24. Bandura, A. (1986). The explanatory and predictive scope of self-efficacy theory. Journal of Social and Clinical Psychology, 4(3), 359-373.  https://doi.org/10.1521/jscp.1986.4.3.359
  25. Baumeister, R. F. (1982). A self-presentational view of social phenomena. Psychological Bulletin, 91(1), 3-26.  https://doi.org/10.1037/0033-2909.91.1.3
  26. Bueno, S., & Salmeron, J. L. (2008). TAM-based success modeling in ERP. Interacting with Computers, 20(6), 515-523.  https://doi.org/10.1016/j.intcom.2008.08.003
  27. Chin, W. W. (1998). The partial. least squares approach to structural equation modeling. Modern Methods for Business Research, 295(2), 295-336. 
  28. Chuang, L. M., Liu, C. C., & Kao, H. K. (2016). The adoption of fintech service: TAM perspective. International Journal of Management and Administrative Sciences, 3(7), 1-15. 
  29. Cornell, R. M., Eining, M. M., & Hu, P. J. H. (2011). The effects of process accountability on individuals' use of a familiar technology. Journal of Information Systems, 25(1), 109-128.  https://doi.org/10.2308/jis.2011.25.1.109
  30. Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340.  https://doi.org/10.2307/249008
  31. Deloitte Consulting. (2017). The robots are ready. Are you? (Untapped advantage in your digital workforce). London. 
  32. Geisser, S. (1974). A predictive approach to the random effect model. Biometrika, 61(1), 101-107.  https://doi.org/10.1093/biomet/61.1.101
  33. Hair Jr, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2021). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). Sage Publications. 
  34. Hair Jr, J. F., Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Gudergan, S. P. (2017). Advanced issues in partial least squares structural equation modeling. Sage Publications. 
  35. Henseler, J., Ringle, C. M., & Sinkovics, R. R. (2009). The use of partial least squares path modeling in international marketing. In New challenges to international marketing. Emerald Group Publishing Limited. 
  36. Hong, J. W. (2022). I was born to love AI: The influence of social status on AI self-efficacy and intentions to use AI. International Journal of Communication, 16, 20. 
  37. Kwahk, K. Y., Ahn, H., & Ryu, Y. U. (2018). Understanding mandatory IS use behavior: How outcome expectations affect conative IS use. International. Journal of Information Management, 38(1), 64-76.  https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2017.07.001
  38. Lee, M. C. (2009). Factors influencing the adoption of internet banking: An integration of TAM and TPB with perceived risk and perceived benefit. Electronic Commerce Research and Applications, 8(3), 130-141.  https://doi.org/10.1016/j.elerap.2008.11.006
  39. Siegel-Jacobs, K., & Yates, J. F. (1996). Effects of procedural. and outcome accountability on judgment quality. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 65(1), 1-17.  https://doi.org/10.1006/obhd.1996.0001
  40. Sternad, S., & Bobek, S. (2013). Impacts of TAM-based external factors on ERP acceptance. Procedia Technology, 9, 33-42.  https://doi.org/10.1016/j.protcy.2013.12.004
  41. Stone, M. (1974). Cross-validatory choice and assessment of statistical predictions. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), 36(2), 111-133.  https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1974.tb00994.x
  42. Taylor, J. W. (1974). The role of risk in consumer behavior: A comprehensive and operational theory of risk taking in consumer behavior. Journal of Marketing, 38(2), 54-60.  https://doi.org/10.1177/002224297403800211
  43. Tetlock, P. E. (1983). Accountability and complexity of thought. Journal of Personality and Social Psychology, 45(1), 74. 
  44. Thakur, R. (2014). What keeps mobile banking customers loyal? International Journal of Bank Marketing, 32(7), 628-646.  https://doi.org/10.1108/IJBM-07-2013-0062
  45. Venkatesh, V., & Bala, H. (2008). Technology acceptance model 3 and a research agenda on interventions. Decision Sciences, 39(2), 273-315.  https://doi.org/10.1111/j.1540-5915.2008.00192.x
  46. Venkatesh, V., & Davis, F. D. (2000). A theoretical. extension of the technology acceptance model: Four longitudinal field studies. Management Science, 46(2), 186-204.  https://doi.org/10.1287/mnsc.46.2.186.11926
  47. Automation Anywhere. (2019). http://www.automationanywhere.co.kr/robotic-process-automation 
  48. DigitalDaily. (2022). http://m.ddaily.co.kr/m/m_article/?no=241114 
  49. DigitalTimes. (2022). http://www.dt.co.kr/contents.html?article_no=2022082402101131650001 
  50. SDS Insights. (2022). https://www.samsungsds.com/kr/insights/intelligent_rpa.html