【業界Chatbot開發經驗】靠Chatbot實現對話商務的4項建議

隨著通訊軟體的普及加上AI技術的發展，對話式商務快速崛起，帶給許多企業新的契機，Chatbot儼然成為企業不容忽視的新應用，從事知識管理系統起家的碩網資訊，自2015年開始聚焦於人工智慧與自然語言處理技術，投入Chatbot技術研發，如玉山銀行的24小時智能文字客服、台灣銀行的台銀e哥智慧迎賓機器人、台灣虎航的線上客戶服務都採用碩網的Chatbot平臺工具來打造。

早在去年，臺灣金融業就有企業使用碩網的Chatbot平臺工具，打造對話機器人，例如：玉山銀行的智能文字客服。（圖片來源／玉山銀行）

碩網資訊執行長邱仁鈿表示，Chatbot的應用分為兩個走向，一個是無所不聊的聊天機器人，另一種則是聚焦於問題解決的任務式機器人，目前在臺主要投入Chatbot的產業為金融業，其中，又以客服中心Chatbot最為常見，也有不少政府機關陸續導入。

邱仁鈿表示，一開始，許多企業認為要提供給客戶可以聊天的Chatbot，但真正上線之後，發現漫無目的的聊天可能帶給企業負面的影響，用戶會問政治類的敏感問題，抑或是個人情感面的問題，這類的問題通常帶給企業的效益較少，當然不可否認的，企業能在聊天的過程中獲得客戶一些資訊，但若回答不當，容易造成民眾負面的觀感，於是，企業慢慢地聚焦於解決特定問題的Chatbot。

從導入最多的金融業來看，目前在FinTech的熱潮下，邱仁鈿估計，臺灣半數銀行都已投入Chatbot的應用。以往，銀行業建立客服中心的內部的知識庫，主要的原因是客服人員的流動率高，人員訓練時間又要花上2、3個月，再加上產品推陳出新又複雜，客服人員不容易記住，透過客服中心內部的知識庫，客服人員能依據客戶的意圖查詢，再給予答覆。

客服人員的工作就是理解客戶的意圖，再用企業內部的知識庫找資料，提供給用戶。現在，企業推出Chatbot直接與客戶互動，客戶可以用最自然的對話方式向Chatbot詢問問題，不過，每個人的表達方式不同，同一個答案，會對應到上千個問法，機器學習的技術就運用在理解語意，找出客戶的意圖，再提供相對應的答案。

舉例來說，用戶要查詢帳戶餘額時，對話時並不會按照正式的說法，每個用戶都會用自己的表達方式，像是我戶頭裡還有多少錢？我還剩多少錢？目前Chatbot可以利用僅有的資訊找出答案來提供進一步的諮詢。

建置Chatbot的過程中，邱仁鈿認為有3個階段：第一階段，企業透過機器學習的技術，先訓練既有的資料集，第二階段則是建立類似專家系統，企業要建置自家的Chatbot問題解決流程，第三階段則是收集使用者回饋的數據，再用增強式學習（Reinforcement Learning）技術改善模型。

 建議1  開發Chatbot也需要跨部門合作，更要善用80/20原則

企業開發Chatbot的過程中，需要跨部門的參與，反反覆覆地調整流程， IT部門擁有建立系統框架，客服部門掌握問題解決的流程，行銷部門了解產品的細節，還要加上其他部門的知識一同合作，才能創造出最佳的流程，邱仁鈿提醒，開發Chatbot要懂得善用80/20法則。他解釋，80%的人會詢問的常見問題，只占了所有問題的20%，因此只要有能力回答這20％問題的Chatbot就足以發揮效果。他建議，企業可以將基本、重複性的問題交給Chatbot，複雜的問題留給人處理，此外，Chatbot也需要專業人員的維護，負責處理收到的問題，持續修改Chatbot的流程，有新的資訊也要即時地加入系統。

 建議2  從降低成本轉而可以提升價值

邱仁鈿觀察，以往企業導入Chatbot的動機是降低成本，常見的應用是客服中心，但現在許多企業開始要用Chatbot來提升價值、增加營收，也因數位轉型熱潮，想用來開發新的應用型態。他預測，財富管理會是將來新的應用，證券商若導入Chatbot，理財服務就不再只針對VIP客戶，也能鎖定小資族，為一般客戶提供個人投資理財服務，進而接觸到更多的客戶。

企業特質不同也會有不同的應用，邱仁鈿舉例，碩網與一家廉價航空合作，由於客服部門常常需要處理眾多非第一優先的問題，例如，有些客戶可能會詢問優惠資訊，反而沒有足夠的時間處理已購買機票的客戶問題，利用Chatbot處理非第一優先的問題後，客服人員就能專注於較重要的問題上。另外，他也補充，航空業常常面臨天氣狀況不佳，航班大亂的時候，客服的工作量就會突然遽增，導入Chatbot就能輔助客服人員在緊急的時間點，快速地處理問題。

大多數的人可能以為Chatbot模型建立好，就能順利上線，其實，邱仁鈿坦言，Chatbot要真正上線之前，還有很多工作要做，除了上述的對話管理能讓Chatbot與人的互動更智能之外，呈現的形式也是一大考驗，他舉例，桃園市政府推出智慧城市Chatbot，讓民眾一出火車站時，有機器人提供民眾詢問，若民眾說我要到中壢，機器人就能將推薦民眾的交通資訊呈現在電視牆上，在設計時就要考量到呈現的形式不同，要篩選回覆的內容，簡化資訊提供給用戶，若要呈現在電視牆上，可能要挑選部分內容展示，若是語音型式，呈現給用戶時不能太冗長，盡量在15秒內，他建議，利用問答的互動方式，縮減答案的範圍較適合。

 建議3  可用Chatbot收集更多APP看不見的數據

相較於APP，其實Chatbot能夠收集更多的使用者數據，「Every conversation carries information」邱仁鈿舉例，若客戶對Chatbot說我老婆說要換車，光是一句話就隱含著許多資訊，系統能根據這句話判斷出此客戶是男性、已婚、目前有車，透過對話的方式得到更多客戶的特徵值（Feature），讓企業能夠更了解客戶，進而當作行銷的參考依據。

 建議4  掌握上下文脈絡創造連續式對話商務

他認為，各大廠推出的Bot框架，由於無法深入到各產業領域，在回覆完使用者的一則訊息後就結束了，很難顧及到上下文。邱仁鈿舉例，若用戶信用卡遺失了，向Chatbot提出信用卡掛失的訊息後，Chatbot就能判斷遺失後需要一張新的信用卡，會反問用戶要不要再辦一張，用戶若說要怎麼辦？Chatbot要能理解用戶是在問信用卡要如何辦理，邱仁鈿也坦言，這樣的流程其實非常繁複，由於每家公司的流程都不盡相同，必須個別建立自家的知識管理流程，遇到不同的問題又有不同的解決流程。

除此之外，掌握對話管理也能為企業帶來新的商機，像是用戶若詢問其他城市的天氣，Chatbot可以推測用戶要去該地旅遊，就能推薦該信用卡的交通和住宿優惠資訊，讓對話式商務不再是只處理客戶當下單一的問題，也能結合行銷來建立連續式的商務機會。