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第壹章 緒論
第一節 研究背景
隨著工業 4.0 與資通訊科技（information and communication technology，簡 稱 ICT）的整合與開展，使得人工智慧（artificial intelligence，簡稱 AI）、區塊 鏈（blockchain）、雲端（cloud）、大數據（data）等新科技興起。其中人工智慧
（AI）已廣泛應用於不同產業領域中，Emerj（2018）指出人工智慧（AI）可以 改善客戶經驗並藉此降低運營成本，已被廣泛用於各領域，當然也包括了金融業。
金融業因其行業的特性，被視為 AI 應用最好的領域之一。根據 KPMG 針對 2018 年所做的趨勢報告就指出「AI 是推動金融科技（Fintech）的核心關鍵技術」，在 金融科技 3.0（Fintech 3.0）的浪潮下，帶動 AI 的科技發展應用，科技賦能金融 也顛覆傳統金融的框架。因此，不管是傳統業者或新創業者，都期望藉由 AI 應 用為服務提質增效，創造更好的經營模式。
AI 在金融相關的創新應用，包含了：信用評價智慧分析、風險偵測、投資交 易自動化下單、建構消費模型提供精準行銷與理財策略、聊天機器人智能客服、
理財或保險推薦以及對話式 ATM 等（彭文志、黃思皓，2019）。其中，聊天機 器人（chatbot）因為可以 24 小時地運行以提供客戶服務、改善客戶滿意度並且 提高工作效率、降低營運成本，而被廣泛地運用（Jang, Jung & Kim, 2019）。因 此，許多金融公司都積極地採用聊天機器人，並著重於 AI 技術、使用介面（user interface，簡稱 UI）與使用者體驗（user experience，簡稱 UX）的設計，期望透 過服務的重新塑造以滿足使用者體驗需求。而對於聊天機器人的使用意願相關研 究中，徐慧雯（2016）認為聊天機器人的資訊系統品質與互動程度，影響著使用 者的知覺感受、使用態度與意願；周令珩（2018）則認為聊天機器人的有用性、
易用性與風險認知，也影響著使用者的使用態度。顯示出多數的使用者對於這種
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新科技的接受度與使用意願，都有著正面的回應。根據 Adobe《2019 年數位趨勢 報告》指出，以全球 500 家企業、1 萬 3 千名企業高階主管與專家所做的意見調 查，顯示目前已有 34％的金融服務業採用 AI 及聊天機器人，較其他產業 22％的 比例，明顯高出許多。金融科技日漸普及，喚起 AI 人工智慧及聊天機器人應用 的熱潮，已成為不可逆的發展趨勢（請見圖 1-1）。
圖 1-1. 金融服務業與其他行業採取新技術業務之比較
資料來源：《2019 年數位趨勢報告》（頁 21），2019，Adobe。
聊天機器人（chatbot）又稱為交互式代理、對話機器人、對話代理、對話介 面等多種解釋名詞，是一種使用聲音或文字所建立對話的計算機程式，為人工智 慧的產物（Rouse, 2018）。金融業者積極採用聊天機器人多運用於智能客服或理 財保險推薦服務，以銀行業為例，2017 年美國銀行就首推出聊天機器人「Erica」， 透過與機器人的對話，使用者可以查詢帳單、詢問理財相關建議等。美國運通則 推出的聊天機器人會根據聊天的對話內容以推薦金融商品或告知相關活動，達到 通知實時銷售的目的。同年 3 月，台灣的玉山銀行也推出全台第一個銀行聊天機 器人，透過社群平台行動版的 Facebook Messenger 結合聊天機器人服務，透過互
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動問答的方式，提供信用卡申辦、貸款利率等資訊的查詢。隨後，中國信託、國 泰世華、台新等多家銀行也陸續推出智能客服的聊天機器人，以解決使用者信用 卡查詢、理財、借貸等相關客服問題。
銀行業者最初使用社群平台以開設 LINE 或 FB 的官方帳號，目的是為拓展 客源，不以金融術語說明商品，而是改以說故事方式的內容行銷或建立有價值的 內容，來獲得使用者的認同，以利拓展使用族群。然而，隨著客戶經營持續擴大，
加上社群平台結合聊天機器人的功能興起，因此，發展出以聊天機器人運用於智 能客服的應用上，讓使用者可以根據自我的喜好習慣，選擇透過電話客服或是網 路文字交談的聊天機器人。除了解決客戶問題外，也逐漸應用於商品推薦與相關 優惠活動訊息的行銷推廣。Okuda 與 Shoda（2018）就指出「有些公司使用社群 聊天平台作為傳遞廣宣的單向渠道，但隨著使用者對於 FAQ 自動回覆的需求不 斷地擴大，演變為雙向溝通渠道」。所以，引入聊天機器人以作為擴展客群的工 具使用，或是作為提高現有用戶服務的工具使用。因此，銀行業者採用聊天機器 人以做為第一線客戶服務的數位工具，格外重視於 AI 技術實務、使用者對話介 面與操作流程的設計體驗。
但是，雖然發展 AI 的技術進步、聊天機器人的需求增長，但有關於聊天機 器人的多項相關研究中，似乎缺乏使用者對於聊天機器人的相關看法。Baecker 與 Buxton（1987）就指出多數的聊天機器人並非真正了解使用者的語意，只是從 對話的內容中去找出關鍵字，再去對應的資料庫找出適合的答案來回答。周書暉 與林祐全（2011）則認為「過去的人機互動研究，多局限於使用者介面資訊處理 的探討，忽略了使用者所處的環境、與他人的互動，以至於無法確切的了解與掌 握所面臨到的真實問題」。Hansson（2018）也認為越來越多的企業在開發聊天 機器人來處理客戶服務以節省成本，但是很少有關於使用者如何看待這些聊天機 器人的相關研究。
因此，開發人員和設計人員更應該需要迫切地了解是什麼激發了使用者對於 聊天機器人的需求，以及使用者對於聊天機器人的體驗感受是什麼（Brandtzaeg
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& Følstad , 2018）。而人機互動的聊天機器人著重於 AI 技術、使用者介面與體 驗流程的設計外，也應同時重視使用者的使用反應與體驗，才能真正了解使用者 的使用痛點在哪裡，以提升改善人機互動的體驗。那麼，該如何了解使用者的真 實反應與體驗，使用者又是在何種情境脈絡下去接收機器人的對話並與機器人對 話互動，而這樣的情境脈絡又是如何影響著使用者的解讀與反應，都是需要關注 的課題。所以，本研究將以傳播的觀點，使用者為中心的角度，基於學術理論與 實證研究相結合加以持續探討研究。