基本的金融常識與經驗造就閱聽人的識讀與理解

Dijk & Kintsc（1983）

Graesser, Millis, & Zwaan（1997）

文本表徵 情境模式

第二代接收分析 閱讀技能 成長背景與所處

的社會位置

Corner（1991）

Hoijer（1992）

接觸文本外在空 的策略，Dijk 與 Kintsc（1983）提到表層符碼、文本表徵與情境模式是閱讀理解 的三個層次，因此，將從這三個層次來分析說明閱聽人對於對話文本是如何識讀

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者雖然多數未申辦過基金，但是也都有基本的金融常識與經驗，一樣能識讀與理 解對話內容。加上兩個世代的人都已有社群平台豐富的使用操作經驗，所以，當 接觸到聊天機器人對話介面時，不管 X 世代或是千禧世代都可以輕鬆上手，迅 速地開始與聊天機器人進行對話。受訪者對於聊天機器人所回答的字詞、句子、

段落等內容，都能清楚明白與了解，如同第一代接收分析 Hall（1980）所提出的 解碼模式，在解碼歷程中，閱聽人已熟悉表層符碼的意涵，因而獲得文字上的意 義，從文本引導出閱讀理解後所要問的問題。

反觀聊天機器人雖然能快速地響應回答受訪者的問題，看似已經回答了問題，

但是對於受訪者對話句子中的關鍵字卻無法精準掌握，常常只以提供與問題相關 的訊息作為回答，要受訪者自己去判斷去找答案，或是呈現出答非所問的情況。

似乎是聊天機器人缺乏了對問題的識讀與理解的能力，X1 受訪者就指出說：

詢問信用卡狀況比較滿意，問它「有無現金回饋的卡？」，像這樣 問題簡單，就會直接秀幾張卡給我做選擇。但基金的狀況較複雜，問了 以後，它給的選項內容過於複雜，還得一一點選進去看，轉向問基金其 他問題時，又丟出重複的回答選項！如果很急的情況下，真的讓人沒耐 心去看！（編號 X1，46 歲，女，大學，一般公司行政人員）

因此，在文本表徵上，聊天機器人沒有在對話裡直接並且清楚的讓受訪者得 到明確的答案，加上每次回答的字數過多，所以讓多數受訪者沒有耐心去細讀。

Y3 受訪者就反應說：

聊天機器人雖然蠻快就回答問題，但是它不見得能回答到我的問題 而且還是需要去點選項內容查看，這樣體驗似乎就沒這麼滿意了！坦白 說段落內有都加連結提示，而且字的顏色會不一樣，通常應該就直接先

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點連結來看，不會看這麼多內容，不如就直接給我連結就好。（編號 Y3，

35 歲，男，碩士，廣告行銷產品經理）

由上述可得知，閱聽人透過對話文本的表層符碼，解讀其意涵，但聊天機器 人卻無法精準地掌握對話的關鍵字，在對話文本的表徵上僅以提供與問題相關的 訊息，但不是閱聽人所想要的。然而，這樣的對話方式也似乎缺乏了「互動」的 情境模式，聊天機器人雖然都能在第一時間就響應的回答，但閱聽人常常面臨無 法直接從聊天機器人對話中得到滿意答案的窘境，答案必須自己去尋找。

二、 「換句話說」與「轉換使用關鍵字」的閱讀技能

Corner（1991）與 Hoijer（1992）認為閱聽人受其成長背景、社會位置、空 間環境與時間而影響文本的接收與解讀，在兩個任務的測試觀察下就體現了這一 點。受訪者們在各行各業中工作，經過社會歷練後，均具有基本的金融先備知識 與金融理財所累積的經驗值，加上報章媒體常常報導金融科技、AI 聊天機器人 等各式各樣的資訊接收影響下，以致於雖然有些受訪者之前是未使用過聊天機器 人，但已有認知，因此知道如何使用聊天機器人，隨即就可發揮出「換句話說」

與「轉換使用關鍵字」的對話技巧。X1 受訪者就指出說：

雖然它就只是個機器人，但還是會期待它給我怎麼樣的答案，但運 作幾次後、總是拿到制式的答案，變成我得要一直想，一直要確認自己 下的關鍵字是否正確，不然它好像沒辦法完整回答我的問題，會把答案 又帶到另一個方向去，但那不是我要的答案。（編號 X1，46 歲，女，

大學，一般公司行政人員）

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X3 受訪者則是以換句話說的技巧，但也有相同的看法說：「我改以不同問 話的方式，還是給出一樣的流程，沒辦法直接回答到我的問題！」所以總結來說，

如果遇到這三種狀況：（1） 聊天機器人的回答是文不對題、答非所問；（2）

聊天機器人的回答總是出現制式相同的回答；（3）聊天機器人的回答讓人得不 到滿意的答案。多數的受訪者就會像這樣開始懷疑自己卻不懷疑機器人，是否是 因為自己的問話方式有問題，才會造成機器人不能理解自己的問題，所以就會再 次調整自己的問話方式，改以另一句子來詢問。因此，Y2 受訪者這樣表示：

大家的問法會有點不太一樣，我問這個問題所想的，與機器人它所 回答的，有蠻大的不同，我問 A 它答 B，會懷疑自己下的關鍵字，機器 人是否會能了解！是我問的問題太廣了嗎？還是太複雜了嗎？它居然 沒辦法回答！（編號 Y2，35 歲，女，碩士，行銷人員）

反觀聊天機器人，機器人是基於對話腳本與關鍵字所進行的對話，以目前銀 行的聊天機器人提供信用卡服務與個人化服務查詢為主，所以，機器人應該在信 用卡話題的相關關鍵字掌握會比較精準，在這方面的資料庫和情境設定也應該較 為完善。而且閱聽人在信用卡話題的對話上所使用的字彙與問句較為固定，是屬 於封閉型的問句與答案，例如：提供免年費的優惠、停車刷卡優惠、百貨公司購 物的刷卡優惠或是加油刷卡紅利積點優惠等，機器人會比較知道受訪者想要哪方 面的資訊、哪方面的需求。但是，聊天機器人也並非能在每次的對話中都能精準 掌握到受訪者對話中的關鍵字，Y4 受訪者就指出說：

在對話的過程當中，我感覺出現的訊息太過於複雜，我可能只是問 說：「信用卡年費免費的水平是多少？」卻跳出一大堆訊息，比較人性 化的設計，可以針對我的問題所形容的關鍵字去提出我想要的答案，而 不是我今天提出一個「免費」問題，就把免費相關所有資訊都給我，我

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還要自己去研讀，這樣比較不像是對話。（編號 Y4，32 歲，男，大學，

銀行業理財專員）

然而在推薦基金的任務情境中，聊天機器人也有著同樣的問題點，而且言不 及義、答非所問以及總是出現制式相同的回答的狀況也更為普遍，Y4 受訪者就 繼續指出說：

基金投資這塊，我的問法是「哪隻基金價格較低？」、「想買某家 基金，你們有嗎？」但它似乎只能理解我想要買基金，關鍵字似乎是只 有「基金」、「買」，就會出現基金申購方式提供，一再跳出一樣的回 答！機器人似乎只能了解有在賣基金，剩下的資訊就都不清楚，對話內 容更無感受到它可以推薦基金。（編號 Y4，32 歲，男，大學，銀行業 理財專員）

在推薦基金的話題上，閱聽人常以自身經驗來詢問基金相關的問題，屬於開 放型的問句，所以聊天機器人更是無法精準的掌握關鍵字，在回答上似乎也沒辦 法給予適切具體的回答，只能連結到相關的網頁加以回答。如果是一般理財專員 遇到客戶詢問推薦基金時，理專都會先試探性地詢問客戶過去投資經驗是甚麼？

有沒有類似相關的經驗是什麼？習慣是什麼？去探究客戶買基金背後的原因、動 機，然後再去推薦商品、說明單筆和定期定額進場方式、交易方式等細節。但是，

這對於聊天機器人來說，目前的確還是過於複雜而無法提供精確適切地回答。

因此，經由實測分析發現，聊天機器人對於這兩個任務的執行，都讓受訪者 覺得不甚滿意，聊天機器人對於銀行而言，原先的立意是為減輕或取代客服人力，

但成效上似乎是大打折扣，Y4 受訪者認為說：

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它似乎沒有針對「關鍵字」背後所隱藏的相關問題做分類，卻拋出 一大堆資訊，但是問題的本身並沒有被判斷我想要知道的答案。這樣感 覺只能問能不能、可不可，行不行、會不會，這種單純的問法。所以覺 得，機器人就算是用於客服端好像也沒辦法解決客服問題。（編號 Y4，

32 歲，男，大學，銀行理財專員）

X1 受訪者也表示說：「關鍵字要打的很清楚，它才能了解，但人不一樣，

我沒表達完整，對方會猜測或接話下去問。」兩位受訪者都點出了客服理專的真 人服務與聊天機器人的服務差異，因此，是否可以借鏡客服或理專人員平日與顧 客對話的情境與內容，蒐集日常生活中實際發生的對話與需求情境，以作為開發 情境腳本的依據，或許這樣的情境設計也就更符合聊天機器人所應提供的對話文 本情境。除此之外，聊天機器人的對話文本情境設定與掌握關鍵字的對話技能，

也應該要設定明確的目標使用族群與使用需求的了解，Y5 受訪者提出看法表示 說：「對話情境與目標使用族群設定有關，建議初期預設以未使用過或經驗很少 的人為目標。」他進一步說明，因為有經驗的人比較有自我的想法與定見，使用 起來並不會感到滿足，所以不會來使用。而會來使用聊天機器人的族群，通常分 為三種類型，第一、是未使用過或是經驗很少的 20 歲左右年輕人；第二、是 50 至 60 歲的人，對於電腦並不熟悉，所以來這邊查詢資訊；第三、是同行的測試。

舉例來說：如果有辦信用卡經驗的人，一定有很多管道可以諮詢，例如：打電話 詢問理專或客服、去銀行官網查詢或線上辦理、上網去搜尋討論區或金融相關網 站找尋資訊，或是直接到銀行臨櫃申請，所以，不會來這裡問問題，可是，現行

舉例來說：如果有辦信用卡經驗的人，一定有很多管道可以諮詢，例如：打電話 詢問理專或客服、去銀行官網查詢或線上辦理、上網去搜尋討論區或金融相關網 站找尋資訊，或是直接到銀行臨櫃申請，所以，不會來這裡問問題，可是，現行