Chatbot是企業的救星?

Wednesday, November 7, 2018

近年,愈來愈多的企業因為看上chatbot 全天候的工作能力,加上能即時給予消費者回應,因此開始以 Facebook 即時通或是其他第三方開發平台採用聊天室機械人。對企業而言,Chatbot無疑是一種新型態的投資,但問題是到底是否每間企業都應該跟風?

英國 Santander 銀行去年  (2017) 開始使用語音機械人,廣告是一個女生在擦腳指甲時說了一句:「幫我明天支付 Becky Morton 20 英鎊」(Pay Becky Morton £20 tomorrow) 並且確認機械人可以執行動作,Becky 就會收到匯款。這聽起來很方便,但已經有使用者抱怨匯款到了另一位同名同姓的人。如果要避免這個錯誤風險,銀行必須再次與用戶確認收款者資料細節,如此語音溝通的複雜度就高了,可能倒採用傳統的文字溝通方式會比較適合。

 

考慮自己業務的特性

企業應該針對使用者情境、需求(期望、慾望等) 選擇適當的「溝通方式」,一般而言,高度重複執行、流程簡單、且有急需即時給予消費者回覆等業務,就是聊天機械人最好運用的範疇,可以大幅提高企業工作效率。

 

然而,目前機械人功能也還僅限於提供資訊、執行簡單任務,還無法因應實際狀況或個人需求執行較複雜的任務,例如臨時要加床的訂單客製化處理; 也無法預測消費者潛在需求,例如明天將會雨天而提供飯店接駁車等服務。另一方面,機械人的溝通也缺乏人類般的情感。卻因此在處理「比較敏感、尷尬的業務」更能獲得消費者的信任,例如尷尬的醫療客訴、以及給予財務建議等。

 

根據 Mindshare 公司 2016 年對 1000 位英國人調查,比起客服人員,67%的受訪者表示較願意與聊天機械人揭露個人財務訊息、並聽從他們的建議。此外,機械人在這方面也較容易給消費者客觀的相對應協助,比如數字上的計算、財務目標設立與提醒等,受益於機械學習、智慧提醒、運算與預測。

 

例如,從去年 (2017) 開始,美國銀行 (Bank of America) 發行人工智能機械人 Erica,用戶可以打字或是用語音說話的方式在 App 上與 Erica 溝通、執行基本的銀行轉帳等動作,亦可透過 Erica 提供個人財務建議、省錢撇步等進行財務管理、建立財務習慣。另外,此人工智能不僅使用語音,還用了文字、圖示等,讓較為複雜的財務資訊也能順利與用戶溝通。

 

與Chatbot共創學習體驗

聊天機械人目前最常被使用在銀行、飲食與電商三大行業,但我發現另一個有趣的議題是將聊天機械人運用在教育學習上,將「客服聊天」轉為「以學習為目的聊天互動」。

 

未來的聊天機械人可擁有超學習能力,可以當作老師教授知識,例如目前大眾可以透過與Mondly app機械人對話,學習33種不同的語言。語音機械人可以判斷學習者的回答包含發音、字詞等給予回應,完成一段生活情境對話。

 

雖然 Mondly 聊天機械人在互動體驗上依然較偏向前文中較單純的控制(Control)以及委派(Delegate),在選定主題的 lesson 中與學生做已設立好的對話,沒有辦法根據學生想要的情境以及目標(例如:「我在魚餐廳,想要點餐」或是更開放的「我想要學會義大利文旅行基本對話」等)調整對話內容,來達成某個語言的學習目標。 其他如誤判、學生的回答必須在選項範圍內、且無法學習地方常用詞彙、方言等,這和與語言老師面對面直接學習仍有一段差距。但可預測智能學習機械人在不久的將來,能為消費者開創新的數位學習體驗、提供客製化學習課程,陪伴終身學習。

 

 

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