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영국 금융 서비스 맥락에서 인간 중심 AI 부채 관리 기술을 위한 확장된 UXR PoV 피라미드 방법론을 제안합니다. 생성형 AI를 분석적 권위가 아닌 인식론적 지원 메커니즘으로 활용하여 해석 가능성과 윤리적 감독을 강화하는 프레임워크를 다룹니다.
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원문 바로가기영국의 가계 부채 증가와 생활비 압박은 신용 평가, 상환 구조화 및 부채 지원 서비스를 중재하는 AI 기반 금융 기술의 역할을 심화시켰습니다. 이러한 시스템은 점점 더 중대한 금융 결정을 형성하고 있지만, 규제 제약, 알고리즘의 불투명성(algorithmic opacity), 그리고 높아진 취약성 위험(vulnerability risk)으로 특징지어지는 복잡한 사회 기술적 환경 내에서 작동합니다. 사용자 경험 연구 (UXR, User Experience Research) 관점 (PoV, Points of View)은 이질적인 연구 증거를 제품 및 거버넌스 결정을 위한 전략적 방향으로 전환하는 데 매우 중요합니다. 그러나 기존의 UXR PoV 프레임워크는 해석 가능성(interpretability), 공정성(fairness), 그리고 책임성(accountability)이 핵심인 AI 매개 금융 시스템을 위해 설계되지 않았습니다. 본 논문은 영국의 금융 서비스 맥락에서 인간 중심 AI 부채 관리 기술을 위한 AI 증강 방법론적 프레임워크로 UXR PoV 피라미드를 확장합니다. 우리는 (1) AI 증강 PoV 피라미드, (2) 종합 및 가설 생성을 위한 구조화된 프롬프트 아키텍처 (prompt architecture), (3) 추적 가능성과 윤리적 감독을 유지하면서 UXR 워크플로에 생성형 AI (Generative AI)를 내장하는 AI 기반 플레이북 카드 (Playbook Card) 시스템을 공식화합니다. 생성형 AI는 분석적 권위가 아니라, 인간의 검증과 규제 인식을 필요로 하는 인식론적 지원 메커니즘 (epistemic support mechanism)으로 배치됩니다. 지불 능력 평가, 상환 계획 및 금융 스트레스 예측 시스템을 포함한 부채 관리 기술에 이 프레임워크를 적용함으로써, 본 연구는 고위험 금융 AI 환경을 위한 UXR 방법론을 발전시키고 CHI 커뮤니티 내에서 책임감 있는 AI 기반 UXR 관행의 진화에 기여합니다.