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的模型，我們需要在真實世界中驗證所寫的腳本」。若是銀行一直只側重於 UI/UX 的介面設計改善、強調 AI 技術與敏捷式開發，觀念只停在透過聊天機器人解決 重複性高的客服基本問題，或是只當成單向的行銷宣傳工具；重視機器人有多少 的知識題庫，卻反而忽略了客戶服務的真諦在於提供更好的使用者體驗服務，也 因此沒有辦法從真實對話中去掌握使用者所反應的具體問題，也終將無法改善服 務體驗，更不可能透過對話內容的蒐集使用者的數位足跡以開創新的商業價值。
因此，在積極導入 AI 語音語意分析技術前，不妨先思考「以使用者為中心」的 需求是什麼，以具體改善顧客的痛點。
（3） 行銷傳播的專才加入開發設計團隊
以目前多數銀行在開發設計團隊的組成上多以客服人員與資訊技術人員為 主，要求人員要熟悉 AI 自然語言、深度學習等技術，同時又要能擅長 python 和 C++語言，還要能分析金融業務場景的痛點與挖掘潛在問題。但是，術業有專攻 並非客服人員與資訊技術人員都還具備了分析金融業務場景的痛點與挖掘潛在 問題的能力。所以，廣達集團創辦人林百里在 2019 年「啟程：育見 AI 世代-教 育創新論壇」就指出說「人工智慧目前所欠缺的就是人文哲思的輔助，以人文思 考的角度能幫助企業考評機器人」。因此，在專精改善聊天機器人不只是技術的 精進，也不妨尋找行銷傳播的專業人才，從傳播學的角度思考，讓聊天機器人如 何在商業的考量與使用者的體驗之間取得平衡的價值，以上三點提供給國內的銀 行業者至其他產業在改善或開發聊天機器人一個具體的方向以供參考。
第三節 研究限制與未來發展建議
由於國內尚缺乏有關於閱聽人如何解讀聊天機器人對話文本訊息的相關研 究，因此，本研究仍屬於初探性的研究，將從研究的面向、理論的層次與研究的 方法上，對於研究限制與未來研究發展方向，提出共三點建議。
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第一，就研究的面向而言，本研究以接收分析理論的研究，探究了閱聽人對 於銀行的聊天機器人對話之接收，在接收分析理論的意涵上，強調了閱聽人可能 由於本身經驗性的解讀、身處不同的地點或社會位置等因素而影響閱聽人對於對 話文本上產生不同的解讀詮釋，然而，這每個影響因子都可以再細分持續探究。
其次，研究發現聊天機器人對話文本形成多層次互動的循環文本，多層次文本的 敘事結構與文本分析的方法，又是另一個值得研究的主題。因此，從接收分析研 究延伸出多樣性的研究主題，亦是未來研究可以持續研究的方向。
第二，就理論的層次而言，本研究點出了聊天機器人對話研究以傳播學取徑 的重要性，因此，未來可以從不同閱聽人的角度，加以對照分析比較，來持續深 化探討閱聽人接收分析的研究。盧嵐蘭（2008）認為閱聽人論述呈現多樣性的變 化並發展出不同類型的閱聽人，其中形式的閱聽人（formal audiences）從工作中 建構產製媒介內容成為製碼閱聽人（encoded audiences）或是評論分析媒介內容 而成為分析閱聽人（analytic audiences）。所以，聊天機器人的開發設計者亦可視 為「形式的閱聽人」，那麼開發設計對話文本的形式閱聽人與實際接收文本訊息 的閱聽人，他們之間是否對於對話接收脈絡的認知有所差異，兩者之間又是如何 解讀詮釋這個對話設計，透過接收分析的研究來了解兩方的閱聽人對於對話接收 脈絡與解讀詮釋的理解，應該更能改善使用者體驗的痛點。但由於本研究無法直 接取得銀行端的資料庫與開發文件做比對，只能以使用者為閱聽人的角度，透過 觀察及直接採訪來了解閱聽人的使用情形。因此，在未來類似的研究中，或許可 以從不同閱聽人的角度切入分析探討，亦是另一個未來可以深入著墨之處。
第三，就研究的方法而言，未來可以在研究方法上影響閱聽人多重變項的因 素討論，不同影響變因的研究訪談互動資料，以便深入分析梳理出更完整的閱聽 人接收與解讀反應。雖然本研究採取了立意抽樣與滾雪球方式來選定受訪者，並 以職業的選取加以區隔，力求取樣的平衡，但仍無法觸及與滿足各種受訪者的樣 態。加上接收分析的質性研究，多屬於受訪者個人的體驗與主觀意識的表達。因 此，許多舉例不足與限制，在未來類似的研究中，是可以著力改善的地方。
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