聊天機器人，點止用嚟吹水咁簡單？

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今時今日，生成式人工智能已變得相當普及，像ChatGPT一類的聊天機器人早被廣泛應用於包括零售業在內的多個領域。生成式人工智能之所以日益受零售企業青睞，是因為它擁有強大的功能，可能有助推動其業務蓬勃發展。首先，它加載了近1,750億條指令，具備強大的適應能力進行自然語言處理，令它能夠作出即時反應，為用戶提供高度沉浸的體驗；其次，它基本能夠提供一致的反應，不會像人類員工般出現疲倦、前後信息不一致、反應遲鈍等問題。全球的商業運作方式已因生成式人工智能的出現而徹底改變，聊天機器人已成為沉浸式零售服務的新前沿，想要在激烈競爭中存活的企業根本不得不擁抱這一趨勢。

問題是，縱然聊天機器人有著各種各樣的好處，也不代表零售企業的顧客一定要買賬。我沒有具說服力的理由假定，聊天機器人會自然而然地令顧客滿心歡喜，產生更積極的購買行為，推動銷售增長。只有當用戶認為使用聊天機器人是一項不錯的技術時，他們才可能在購物過程中使用它。那麼，聊天機器人究竟需要擁有甚麼特質和能力，才可以取得顧客的歡心，令零售企業在市場中脫穎而出呢？

六位來自英國和印度的學者在近期發表了一篇論文，探討生成式人工智能 (Gen-AI) 聊天機器人對消費者服務體驗和行為的影響。眾所周知，諾伯特·維納（Norbert Wiener）在1948年提出的「控制論」 (Cybernetics) 來幫助人們去理解人類與聊天機器人之間的互動，以及如何通過信息的流動來增強這種互動，奠定了現代資訊技術的理論基礎。在此之上，幾位學者嘗試找出那些驅動潛在客戶持續使用聊天機器人的因素，從而揭示企業可以怎樣通過提升聊天機器人的效率來增強消費者的使用意圖。幾位學者不僅希望有關發現能夠為學術界提供新見解，還想為零售企業在利用生成式人工智能聊天機器人方面提供一些實用的管理建議。

研究團隊使用了混合方法（mixed-method approach），結合定性和定量研究，深入探討生成式人工智能（Gen-AI）聊天機器人對消費者服務體驗和行為的影響。在定性研究中，研究團隊使用基於基礎理論的定性研究來識別主題和因素，並建立起概念模型。他們在2023年8月於印度德里NCR購物中心對34名至少使用過聊天機器人10次的消費者進行了有效的深入訪談，以辨識多個影響聊天機器人效率的因素；而在定量研究中，研究團隊利用李克特 (Likert) 7級量表來評估用戶對聊天機器人效率的感知，篩選出343份有效問卷，然後利用當中的數據對概念模型進行實證測試。

分析結果顯示，聊天機器人的效率乃消費者選擇或拒絕使用該技術的關鍵因素——當聊天機器人擁有更高的能力和提供更佳的服務，便會令用戶獲得更佳的顧客體驗，增強消費者的使用意圖。具體來說，如果用聊天機器人與用戶互動的時候，能夠展現出更多擬人化的特徵，展現出強大的親和力，在顧客心中引起更強烈的感情共鳴，以及能夠快速且準確地理解和回應查詢，提供超出人們預期的服務，又或配置非常新穎的功能，產生出令人驚豔的效果，讓顧客感到十分滿意，就會令消費者對相關技術的信任程度和敬畏之心顯著提高，更傾向於使用聊天機器人。

此外，研究亦指出，用戶自身的心理其實也會反過來顯著影響聊天機器人的效率，情形有點像「自我實現的預言」。假如用戶對聊天機器人的態度本身比較正面，不僅有機會直接令顧客作出較好的主觀評價，還可能使他們對聊天機器人的回應抱有較高的期望，更積極地與之進行互動，並尋找最合適的方法對話，人機之間的信息交流和互動隨之而更為暢順。在這種情境下，聊天機器人的服務質素自然有所提高，有利於提升用戶對相關技術的滿意度和忠誠度，增加使用的頻率。

這些發現為一眾計劃以生成式人工智能作為商業輔助工具的零售企業帶來了重要的啟示。第一，零售企業應該努力使生成式人工智能零售聊天機器人高效，在設計時應重點考慮用戶從零售聊天機器人身上所能感知的人性、能力和創新程度，確保它能夠快速且準確地滿足顧客需求；第二，零售企業在設計聊天機器人時，務必使之具備改變潛在消費者態度的能力，從而激發更積極的購買行為，進而提高銷售額。幾位學者提到，印度網購平台Jio Mart便是朝著此等方向發展。該平台使用聊天機器人幫助消費者尋找雜貨產品。用戶越來越喜歡定期使用它，視之為一個夥伴，開始根據它的提示進行推薦式的雜貨購物。

當然，這個研究的限制非常明顯。幾位學者只在有限的地理區域內進行採樣和分析，相關發現不一定普遍適用於全球每個角落。各位老闆應該抱持謹慎的態度，將前述的研究成果當成一種參考，而非絕對的真理。在設計自己的聊天機器人之前，應在業務所在地的環境背景下再進行一次類似的研究。

註：相關研究刊載於《零售與消費者服務雜誌》(Journal of Retailing and Consumer Services)。