國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y 第貳章 文獻探討
本章將以研究問題的相關文獻資料，分為三節進行說明與討論。第一節聊天 機器人，依序說明人機互動的理論概念、人機互動理論下的聊天機器人其發展背 景、對話介面之設計，以及金融領域的聊天機器人現有案例介紹分析。主要在探 討金融領域的聊天機器人在人機互動的發展，並藉此了解從金融機構的觀點，對 於聊天機器人在應用上所側重之面向，再以傳播的觀點、閱聽人的角度，去說明 過去金融的觀點所忽略，但今日卻不得不重視的面向。因此，第二節也將針對金 融領域中銀行的聊天機器人其使用者∕閱聽人之使用行為與經驗之探討，以了解 是什麼樣的族群在使用銀行的聊天機器人，使用者的使用行為與經驗，對於聊天 機器人對話介面的關係為何與影響為何？第三節則轉向傳播學取經，以閱聽人傳 播理論之接收分析加以說明，閱聽人的接收情境與脈絡狀態是如何影響其接收解 讀反應與接收後所產生的意涵。並套用於閱聽人與聊天機器人的對話文本之接收 分析，根據文獻的討論以列出本研究具體研究的問題。
第一節 金融聊天機器人 一、人機互動理論下的聊天機器人
（一）人機互動理論
人機互動（human–computer interaction，簡稱 HCI）的定義，在 1992 年 ACM SIGCHI 國際會議，定義為人與電腦機器資訊系統之間，透過互動方式以完成雙 方訊息交換的相關現象研究。人機互動理論是集合各種學科的知識，如：電腦科 學、人因工程學、認知心理學、語言學、社會學、設計學等，而人機互動早期的 研究的理論多引用自認知心理學，側重於探討使用者對於資訊處理的行為（Card, Moran, & Newell, 1983）。Norman（1986）則認為設計師、系統形象及使用者三 者之間是環環相扣，所以提出人機互動設計的心智模式，將使用者的需求狀態和
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
使用習慣都列入互動設計的考慮。Baecker 與 Buxton（1987）則指出人機互動是 使用者透過一些方法、對話與行為，與電腦互動使用。由此觀之，人機互動理論 側重於使用者與電腦機器之間資訊互動傳遞的過程，並以認知心理學的知識加以 形塑了使用者的概念。
以使用者認知心理所建構出的人機互動理論基礎，專注於探究人機互動的介 面設計與使用性的研究，但是 Landauer（1990）則認為「人機互動研究，如果排 除了使用者真實的使用任務情境將不具任何意義」，顯示出早期的人機互動設計 似乎缺乏將使用者真實的使用情境等因素列入設計考量。於是，Bannon（1991）
轉向以人因工程學的概念取徑，認為人機互動應該將使用者動機、他人影響及環 境等因素都納入考量。人與電腦的中介溝通模式裡加了「互動回饋」的觀點，使 用者透過電腦網路成為內容溝通的人機互動或是人際互動的溝通媒介（Hoffman
& Novak，1996），電腦網路融入生活成為日常，將使用者的生活脈絡經驗，融 入人機互動的模式中，以建構使用者經驗的全貌。Norman（2004）就提出了「使 用者經驗」（User Experience，簡稱 UX）的概念，以融入人機互動的設計中。換 言之，葉謹睿（2010）認為人機互動應該是要設計出一種互動架構，能夠讓使用 者有效率的操作電腦，並且與這些數位的資訊產生互動。所以，人機互動應重視 使用情境脈絡的影響，才能藉此了解產品、系統與介面對於使用者所引發的使用 反應（周書暉、林祐全，2011）。
（二）人機互動理論應用的聊天機器人
而聊天機器人可說是人機互動中最新的應用，最早的概念是由圖靈（1950）
所提出，用於測試電腦能否表現出等同於人類智慧的智能。然而史上第一個聊天 機器人「ELIZA」則是由 Weizenbaum（1966）所開發設計，是電腦與使用者互 動的計算機程式，模擬了羅傑式的心理治療師角色，發展出機器對話代理
（Conversational Agent，簡稱 CA）功能與對話系統，讓機器成功地與使用者對 話互動，其技術也啟發了下一代的聊天機器人開發出模擬人類自然語言的技術。
因此，聊天機器人已創造了人與電腦之間透過自然語言對話的可能。由此可見，
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
聊天機器人是一種透過對話介面、透過機器的對話代理與使用者對話的人機互動 模式，且不同於以往圖形式介面與互動機制的設計，取而代之的是以自然語言的 對話介面與對話內容的互動反饋。所以，對於使用者而言，透過自然語言的使用 者介面，不再只是透過滾動、滑動或單擊按鈕而是改以自然語言的文字符號與電 腦機器互動，而人機互動是否順利、互動在哪裡進行，都取決於使用者的輸入與 透過訪問對話上下文的便利性。基於人工智慧（AI）的技術建構5，為聊天機器 人提供了與使用者互動的新方法，也為人機互動領域帶來潛在革命性的改變（Hill, Ford, & Farreras, 2015；Brandtzaeg & Følstad., 2017），因此，在未來人機互動的 設計重點，將更加重視於使用者的體驗，尤其是使用者與機器人對話互動的情境 體驗。
所以，聊天機器人仍是一種相對較新技術的應用，就目前聊天機器人的類型 與使用功能加以說明。以目前常見的聊天機器人類型，Shevat（2017∕黃朝秋、
賴薇如譯，2018）將聊天機器人基於「使用應用情境」分類為：商務型、客服與 常見問答型、消費型、遊戲娛樂型等。其中商用型或客服型的聊天機器人，是以 直接切入要點的溝通方式，目的在於簡單有效率的完成任務或流程；消費型的聊 天機器人，則是對話偏向於閒聊性質，較少以任務及工作為導向，側重於體驗的 導向。但是，也有特殊案例，例如：銀行的聊天機器人是需要兼具商用型與消費 型的聊天機器人。Rouse（2018）則是基於「技術應用」將聊天機器人分類為：
腳本（scripts）6快速回覆的機器人、關鍵字識別的機器人、腳本與關鍵字混合型 的機器人、以及基於對話上下文回覆與啟用語音回覆的聊天機器人。其中最基本 的聊天機器人就是以腳本快速回覆的聊天機器人，透過分層決策樹設定出一系列
5 基於人工智慧（AI）的技術，包含：深度學習（deep learning，簡稱 DL）、自然語言處理
（natural language processing，簡稱 NLP）和機器學習（machine learning，簡稱 ML）等演算法
6 腳本（scripts）是熟悉於日生活中特定的慣例和情境所發展的知識（Engel,1995），基於腳本 回覆是最基本快速回覆的聊天機器人，透過一系列預設編好的情境問題成為腳本並當成分層決 策樹，當與使用者對話互動時，就會從中去找出相對應回答的答案（Rouse, 2018）。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
預先定義好的問題為腳本，再與用戶互動。關鍵字識別則是結合了可自定義的關 鍵字與 AI 技術，從使用者的對話中去挑選出主要關鍵的字句做出相對的響應，
但是若機器人遇到重複的關鍵字使用或是多餘的問題時，就會遇到困難。因此，
混合型的聊天機器人就結合了腳本與關鍵字的應用，而上下文聊天機器人就更為 複雜，使用機器學習（machine learning，簡稱 ML）的演算並且需要以數據為中 心。啟用語音的聊天機器人則是聊天機器人技術的未來，透過文本語音轉換（text to speech，簡稱 TTS）技術和語音識別應用程序接口（API）來創建，例如：Google 的 Chrome、蘋果的 Siri 等，而目前國內多數銀行的聊天機器人尚未做到啟用語 音的功能。
聊天機器人在使用的功能性質上，亦可分類為智能助理（role of a digital assistant）、訊息提供者（role of an information provider）或一般通用聊天的角色
（Tatai, Csorda´s, Kiss, Szalo´ & Laufer, 2003；Duijst, 2017），呈現多種的用途，
例如：客戶服務、社交娛樂、訊息傳遞等，尤其是在客戶服務上的應用。Shevat
（2017∕黃朝秋、賴薇如譯，2018，頁 32）就指出「根據實驗，客服與常見問答 的機器人，可以簡單地涵蓋約 40%的內部跟外部客服支援項目。」隨著 Facebook 等社群平台在 2016 年陸續提供了開發部署聊天機器人的 API 程式串接後，使得 聊天機器人成為平台上傳遞訊息的新工具，聊天機器人被視為非常適用於智慧型 手機的媒體（Brandtzaeg & Følstad , 2017）。基於 AI 技術的發展應用、手機與聊 天通訊軟體的活躍，有些公司開始使用聊天機器人的服務，成為用於客戶服務、
傳遞商品訊息與行銷廣告優惠的單向傳播媒介。在使用者對於客服問題的自動回 覆需求隨之不斷地擴大，因而漸漸擴大使用聊天服務，成為雙向傳播的媒介，也 帶動了聊天機器人的發展（Okuda & Shoda , 2018）。Rouse（2018）就認為聊天 機器人減少了使用者的等待時間並提供即時答案，消除了服務人員與使用者間的 對話情緒等問題，而大大提升了顧客體驗。因此，目前聊天機器人已廣泛運用於 即時通訊平台與對話系統，銀行業者也已普遍應用於智能客服、廣告行銷與朝向 商品推薦的開發應用。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
二、聊天機器人的對話介面
（一）基於腳本與關鍵字的對話介面
根據維基百科的定義，介面（interface）是一種用於溝通的抽象物，使用者 介面（user interface）為人機互動介面，是人類與電腦程式等互動與資訊交換的 中介媒介。聊天機器人被廣義的定義為對話使用介面（conversational user interface，
簡稱 CUI），是透過自然語言的對話代理，使用者透過文字或語音使用的介面
（Brandtzaeg & Følstad, 2018）。因此，對話介面亦可視為使用者與聊天機器人之 間所溝通的媒介，所以作為溝通的管道格外重視於對話介面的設計體驗。
Weizenbaum（1966）就指出聊天機器人「ELIZA」在對話介面設計上，是遵循了 腳本化的規則，當使用者輸入文句時，機器人會依據輸入的文句找出關鍵字，做 為觸發與分解規則的基礎，再由資料庫中選定相關聯適合的答案，來回答使用者。
因此，在建立聊天機器人的對話模型，必須考慮到對話句子中的關鍵字識別、找
因此，在建立聊天機器人的對話模型，必須考慮到對話句子中的關鍵字識別、找