碩網資訊執行長邱仁鈿觀察,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。

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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。


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