Kunstig Intelligens i Banktjenester: En studie av forbrukernes tillit og personvernsforventninger på tvers av kundesegmenter

Abstract

Denne masteravhandlingen utforsker hvordan bruken av KI-baserte verktøy i banktjenester påvirker forbrukernes tillit og personvernforventninger, samt hvordan ulike kundesegmenter forholder seg til slike tjenester. Problemstillingen baserer seg på utfordringene og mulighetene banksektoren står overfor i den digitale hverdagen, særlig knyttet til tillit og personvern. Studiens teoretiske rammeverk bygger på Social Exchange Theory (SET) for å analysere forbrukernes vurdering av risiko og tillit i banktjenester, og Privacy Paradox for å utforske gapet mellom personvernsholdninger og faktisk atferd. I tillegg anvendes kundesegmentering for å forstå variasjoner i disse forholdene. Gjennom en kvalitativ forskningsmetode basert på dybdeintervjuer med åtte informanter, segmentert etter alder og teknologisk kompetanse, er det samlet inn data som er analysert ved hjelp av tematisk analyse. Metoden søker en dypere forståelse av forbrukernes meninger, opplevelser og forventninger knyttet til KI i banken. Funnene avdekker et nyansert bilde av forbrukernes respons på KI i banktjenester. Tilliten til KI er delt; noen ser potensial for økt effektivitet, mens andre uttrykker skepsis knyttet til usikkerhet, ansvarsfraskrivelse og tap av den personlige kontakten. Personvernets betydning i finansielle transaksjoner vurderes som svært høy, men funnene illustrerer også Privacy Paradox ved at kunder føler seg presset til å dele mer informasjon enn de ønsker i digitale prosesser. Videre finner vi bekymringer for fremtidige sikkerhetsutfordringer og etiske dilemmaer som diskriminering knyttet til KI sine beslutningsprosesser. En sentral innsikt er at disse oppfatningene varierer betydelig på tvers av kundesegmentene definert av alder og teknologisk kompetanse. Yngre og mer teknologisk kompetente segmenter er generelt mer komfortable med KI, mens eldre med lavere teknologisk kompetanse uttrykker større utrygghet og har en preferanse for menneskelig kontakt. Diskusjonen analyserer funnene i lys av SET, Privacy Paradox og segmenteringsteori. Den viser hvordan KI endrer dynamikken i den sosiale utvekslingen ved å skape en asymmetrisk relasjon og ubalanse i makt, samt hvordan Privacy Paradox utspiller seg ulikt på tvers av segmenter basert på opplevd nytte, risiko og systemisk press. Studien bidrar til en mer nyansert teoretisk forståelse og har praktiske implikasjoner for banker. Dette innebærer å utvikle segmentspesifikke strategier for implementering av KI, kommunikasjon og tillitsbygging for å møte de ulike forventningene og behovene i kundebasen. Fremtidig forskning bør blant annet omfatte større kvantitative studier og utforske flere segmenteringsvariabler for å generalisere funnene.This masters thesis explores how the use of AI-based tools in banking services affects consumer trust and privacy expectations, as well as how different customer segments relate to such services. The research question is based on the challenges and opportunities the banking sector faces in the digital age, particularly concerning trust and privacy. The studys theoretical framework is built on Social Exchange Theory (SET) to analyze consumers assessment of risk and trust in banking services, and the Privacy Paradox to explore the gap between privacy attitudes and actual behavior. In addition, customer segmentation is used to understand variations in these relationships. Through a qualitative research method based on in-depth interviews with eight informants, segmented by age and technological competence, data has been collected and analyzed using thematic analysis. The method seeks a deeper understanding of consumers opinions, experiences, and expectations related to AI in banking. The findings reveal a nuanced picture of consumer response to AI in banking services. Trust in AI is divided; some see the potential for increased efficiency, while others express skepticism related to uncertainty, abdication of responsibility, and the loss of personal contact. The importance of privacy in financial transactions is considered very high, but the findings also illustrate the Privacy Paradox in that customers feel pressured to share more information than they want in digital processes. Furthermore, we find concerns about future security challenges and ethical dilemmas such as discrimination related to AI's decision-making processes. A central insight is that these perceptions vary significantly across the customer segments defined by age and technological competence. Younger and more technologically competent segments are generally more comfortable with AI, while older individuals with lower technological competence express greater insecurity and have a preference for human contact. The discussion analyzes the findings in light of SET, the Privacy Paradox, and segmentation theory. It shows how AI changes the dynamic in social exchange by creating an asymmetrical relationship and imbalance of power, as well as how the Privacy Paradox plays out differently across segments based on perceived utility, risk, and systemic pressure. The study contributes to a more nuanced theoretical understanding and has practical implications for banks. This involves developing segment-specific strategies for AI implementation, communication, and trust-building to meet the varying expectations and needs of the customer base. Future research should, among other things, include larger quantitative studies and explore additional segmentation variables to generalize the findings