聊天機器人不只能聊天！你不可不知的對話式商務趨勢

「Hey Siri，幫我訂十點的鬧鐘！」許多人懶得動手時，就會呼叫蘋果手機的數位助理（Virtual Personal Assistant）幫忙做一些小事。

根據 Gartner 的一項研究，2022 年將有 70% 的白領階層每天與對話式平台互動。專門協助企業打造 Chatbot 的新創公司 GoSky AI 構思網路科技執行長張聿瑋指出，訊息功能已經是現代人日常生活中不可或缺的一部分，疫情後更有 70% 的人花更多時間在社群媒體上，在這樣的前提下，各行各業想要接觸消費者或者是服務對象，配備一個好的 Chatbot 是個必然的趨勢。

Chatbot 的崛起：將對話的主動權還給使用者

觀察市場現行對話機器人應用，包含 ASR 語音辨識，及 TTS 語音兩種。前者就像是設備的「人工耳朵」，能辨識出語言內容資訊重點，如透過 LINE 將語音內容轉換成文字；後者則像是幫機器人裝上了「人工嘴巴」，可將對方的文字資訊轉換成自然流暢的語言，如在 Google 上查單字及確認發音。

精誠集團內秋應智能科技股份有限公司 NLP 總監林淦偉解釋，內秋應的自然語言處理（NLP）就是以上述技術為基礎，新增語意解析，讓機器可以進一步分析理解，給予合適的反應。

他說，當代使用者非常習慣對話式聊天介面，因此將機器、人工智慧引進聊天界面是自然的進程，讓機器理解人的語言、了解人的意圖，最後進一步回應、展開對話，「也就是一個輸入、辨識、理解、生成回應，最後輸出的過程。」

以自然語言技術（Nature Language）為基底打造 Chatbot，將對話的主動權還給使用者，換句話說，人成了開啟需求的主角，讓機器來理解人的意圖，「人就可以用更自然的方式來和電腦互動。」Appier 首席機器學習科學家林守德說。

Chatbot 的發展：工作重點不僅是對話，更包含預測

林守德將 Chatbot 的技術發展分為兩大類型，一是「基於檢索的模型」，這種 Chatbot 有一個用於解決用戶查詢之問題的回應存取庫，會根據問題選擇適當的回覆，「它會根據既定的 rule（規則），在接收到特定訊息及產生特定回應時，會有固定的模式和回覆。」他以早期應用於金融業客服上的聊天機器人為例，若機器人在用戶的提問中偵測到「開戶」兩個字，就會反射性地提供開戶相關的資訊回覆。

另一種是「生成式模型」，這類的 Chatbot 不需要任何類型的預定義存儲庫，而是從零開始生成回應，「這種形式的聊天機器人是使用人工智慧深度學習來回應查詢，能夠更符合當下的情境與需求。」林守德說。而在這樣的模型下的聊天機器人，其工作重點不只是對話，更包含一些預測，並且在遇到定義之外的指令時，能夠透過搜尋引擎找到答案。

Chatbot 的未來：拓展更多應用面向

林淦偉認為，當今 Chatbot 應用主要分為兩個面向，一是通用型的，像是 Amazon Alexa、Google Home，或 Siri 這種屬於智慧助理的應用；另一種則是處理小範圍專業技能的語音助理，像是犀動科技針對旅宿業者打造的智慧音箱小美犀，能為飯店提供旅客細緻的住宿體驗加值；又例如華信航空「智慧語音機票訂位」服務，當顧客詢問起飛機場、目的地機場、票價、航班等資訊時，機器人可以透過語音合成、對話設計等技術，做到智慧應答。

張聿瑋指出，在零售行銷領域，「Chatbot 就是下一個世代的 App。」在用手機比用電腦多的時代下，要提升行動裝置的體驗不外乎建立品牌自己的應用程式，然而於企業端，舉凡開發、維運 App 之成本高且花費時間長，以超過 9 成都是中小企業的台灣來說，企業時常無足夠人力與資源能從頭開發專屬 App；又於消費者端，另外下載 App 也不甚便利。因此愈來愈多企業選擇導入 Chatbot 這樣輕量化的工具，解決數位轉型的需求。

但林淦偉也指出，若 Chatbot 未來要在更多領域被運用，甚至是做出更多具影響力的應用，例如協助醫療診斷，又或者是協助判斷是否假釋囚犯等等，就必須做到「XAI」（Explainable AI），也就是試圖理解模型是如何做出決策，促進大眾對於模型的信任感，拓展 Chatbot 的應用面向，賦能更多產業。

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