Akzeptanz und Nutzung generativer Künstlicher Intelligenz im Bankensektor

Inhaltsverzeichnis

• 1 Einleitung
• 2 Theoretische Grundlagen und Forschungskontext
  • 2.1 Akzeptanztheorie nach dem UTAUT-Modell
  • 2.2 Grundlagen generativer KI
  • 2.3 Generative KI im Markt- und Forschungskontext
  • 2.4 Hürden bei der Einführung von generativer KI in Banken
  • 2.5 Hybride KI als Lösungsansatz für sensible Anwendungsfelder
  • 2.6 Praxisbeispiele und Erfolgsfaktoren zur Integration
• 3 Methodik
  • 3.1 Kontextspezifische Anpassung des UTAUT-Modells
  • 3.2 Herleitung der Hypothesen
  • 3.3 Entwicklung des Fragebogens
  • 3.4 Beschreibung der statistischen Auswertung
• 4 Empirische Ergebnisanalyse
  • 4.1 Stichprobe und deskriptive Merkmale der Analysevariablen
  • 4.2 Regressionsergebnisse der Hypothesen
    • 4.2.1 Dimension: Leistungserwartung (H1)
    • 4.2.2 Dimension: Aufwandserwartung (H2)
    • 4.2.3 Dimension: Sozialer Einfluss (H3)
    • 4.2.4 Dimension: Erleichternde Bedingungen (H4)
    • 4.2.5 Dimension: Vertrauen (H5)
  • 4.3 Qualitative Auswertung offener Fragen
• 5 Diskussion
  • 5.1 Ergebnisinterpretation der Hypothesen
    • 5.1.1 Ergebnisinterpretation zu Leistungserwartung (H1)
    • 5.1.2 Ergebnisinterpretation zu Aufwandserwartung (H2)
    • 5.1.3 Ergebnisinterpretation zu Sozialer Einfluss (H3)
    • 5.1.4 Ergebnisinterpretation zu Erleichternde Bedingungen (H4)
    • 5.1.5 Ergebnisinterpretation zu Vertrauen (H5)
  • 5.2 Implikationen und Rückbindung an die Forschungsfragen
    • 5.2.1 Theoretische Implikationen und Beitrag zur Forschung
    • 5.2.2 Beantwortung der Forschungsfragen
  • 5.3 Kritische Reflexion der Ergebnisse und Methodenkritik
  • 5.4 Limitationen und Empfehlungen für künftige Forschung
• 6 Fazit

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Diese Bachelorarbeit untersucht die Akzeptanz und Nutzung generativer KI, speziell ChatGPT, unter Bankmitarbeitenden. Ziel ist es, die Einflussfaktoren auf die Akzeptanz zu identifizieren und zu analysieren. Die Ergebnisse sollen Implikationen für die Einführung und den Einsatz generativer KI im Bankensektor liefern.

• Akzeptanz generativer KI im Bankensektor
• Einflussfaktoren auf die Nutzung von ChatGPT durch Bankmitarbeitende
• Anwendung des UTAUT-Modells im Kontext generativer KI
• Herausforderungen und Chancen der KI-Integration in Banken
• Empirische Untersuchung mittels Fragebogen und statistischer Analyse

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik der Akzeptanz und Nutzung generativer KI im Bankensektor ein und skizziert den Forschungsrahmen der Arbeit. Es werden die Forschungsfragen formuliert und die Struktur der Arbeit dargelegt. Die Relevanz des Themas im Kontext der digitalen Transformation des Finanzsektors wird hervorgehoben.

2 Theoretische Grundlagen und Forschungskontext: Dieses Kapitel legt die theoretischen Grundlagen der Arbeit dar. Es werden relevante Akzeptanzmodelle, insbesondere das UTAUT-Modell, vorgestellt und auf den Kontext der generativen KI angewendet. Die Funktionsweise und die Möglichkeiten generativer KI werden erläutert, sowie der aktuelle Stand der Forschung und der Marktkontext diskutiert. Schließlich werden bestehende Hürden bei der Integration in Banken und mögliche Lösungsansätze, wie hybride KI-Systeme, beleuchtet und mit Praxisbeispielen illustriert.

3 Methodik: Dieses Kapitel beschreibt die methodische Vorgehensweise der empirischen Untersuchung. Es erläutert die Anpassung des UTAUT-Modells an den spezifischen Kontext, die Herleitung der Hypothesen, die Entwicklung des Fragebogens und die statistischen Auswertungsmethoden. Die Wahl der Methoden wird detailliert begründet und ihre Eignung zur Beantwortung der Forschungsfragen dargelegt.

4 Empirische Ergebnisanalyse: Dieses Kapitel präsentiert die Ergebnisse der empirischen Untersuchung. Es beinhaltet eine Beschreibung der Stichprobe und deskriptive Statistiken der relevanten Variablen. Die Ergebnisse der Regressionsanalysen zu den einzelnen Dimensionen des UTAUT-Modells (Leistungserwartung, Aufwandserwartung, sozialer Einfluss, erleichternde Bedingungen, Vertrauen) werden ausführlich dargestellt und interpretiert. Ergänzend werden qualitative Ergebnisse aus offenen Fragen der Befragung analysiert.

Schlüsselwörter

Generative KI, ChatGPT, Akzeptanz, UTAUT-Modell, Bankensektor, Bankmitarbeitende, empirische Untersuchung, digitale Transformation, KI-Integration, Leistungserwartung, Aufwandserwartung, sozialer Einfluss, erleichternde Bedingungen, Vertrauen, hybride KI.

Häufig gestellte Fragen

Was ist der Inhalt des Inhaltsverzeichnisses?

Das Inhaltsverzeichnis umfasst: 1. Einleitung, 2. Theoretische Grundlagen und Forschungskontext (einschließlich Akzeptanztheorie nach dem UTAUT-Modell, Grundlagen generativer KI, generativer KI im Markt- und Forschungskontext, Hürden bei der Einführung von generativer KI in Banken, hybride KI als Lösungsansatz, Praxisbeispiele und Erfolgsfaktoren), 3. Methodik (einschließlich Anpassung des UTAUT-Modells, Herleitung der Hypothesen, Entwicklung des Fragebogens, Beschreibung der statistischen Auswertung), 4. Empirische Ergebnisanalyse (einschließlich Stichprobe und deskriptive Merkmale, Regressionsergebnisse der Hypothesen für verschiedene Dimensionen, qualitative Auswertung offener Fragen), 5. Diskussion (einschließlich Ergebnisinterpretation der Hypothesen, Implikationen und Rückbindung an die Forschungsfragen, kritische Reflexion, Limitationen und Empfehlungen) und 6. Fazit.

Was ist die Zielsetzung und die Themenschwerpunkte der Arbeit?

Die Arbeit untersucht die Akzeptanz und Nutzung generativer KI, insbesondere ChatGPT, unter Bankmitarbeitenden, um die Einflussfaktoren auf die Akzeptanz zu identifizieren und zu analysieren. Die Schwerpunkte liegen auf der Akzeptanz generativer KI im Bankensektor, den Einflussfaktoren auf die Nutzung von ChatGPT, der Anwendung des UTAUT-Modells, den Herausforderungen und Chancen der KI-Integration und einer empirischen Untersuchung mittels Fragebogen.

Was sind die zentralen Inhalte der Kapitelzusammenfassungen?

Die Einleitung führt in das Thema ein und skizziert den Forschungsrahmen. Das Kapitel zu theoretischen Grundlagen und Forschungskontext stellt Akzeptanzmodelle (UTAUT), die Funktionsweise generativer KI und den aktuellen Forschungsstand dar. Das Methodik-Kapitel beschreibt die empirische Vorgehensweise. Die empirische Ergebnisanalyse präsentiert die Ergebnisse der Untersuchung.

Welche Schlüsselwörter werden in Bezug auf die Arbeit genannt?

Die Schlüsselwörter umfassen: Generative KI, ChatGPT, Akzeptanz, UTAUT-Modell, Bankensektor, Bankmitarbeitende, empirische Untersuchung, digitale Transformation, KI-Integration, Leistungserwartung, Aufwandserwartung, sozialer Einfluss, erleichternde Bedingungen, Vertrauen, hybride KI.

Was wird im Kapitel zur empirischen Ergebnisanalyse behandelt?

Dieses Kapitel beinhaltet die Ergebnisse der empirischen Untersuchung, eine Beschreibung der Stichprobe, deskriptive Statistiken der relevanten Variablen, die Ergebnisse der Regressionsanalysen zu den einzelnen Dimensionen des UTAUT-Modells (Leistungserwartung, Aufwandserwartung, sozialer Einfluss, erleichternde Bedingungen, Vertrauen) sowie qualitative Ergebnisse aus offenen Fragen der Befragung.