【文／廖志德 圖片提供／達志影像】
展望2024年，佈局AI成為兵家必爭之地，人工智慧入侵人類生活的各種應用場景，無論是醫療保健、交通運輸、消費零售、影音娛樂、教育學習、金融財務、工業自動化都將因為AI 的崛起發生重大變革，而近期AI 應用又以生成式服務備受矚目，自ChatGPT 在2022年11月推出後，擁有人類自然對話能力的聊天機器人掀起滔天巨浪，撰寫論文詩歌，回答股票交易問題，提供醫療健康諮詢，想像之中、想像以外的生成式服務都迅速被研發推出。
有鑒於生成式AI 的風起雲湧，可預見現有的產業規則將有微妙變化，功能越來越強大的人工智慧可以精準分析消費者數據，自動生成行銷文案，提供個人化商品推薦，加快訂單作業流程，正確、流暢、快速的互動模式將有助於提昇顧客體驗。對於多數企業而言，引進生成式AI並不需要太高深的電腦科技，困難的部份我們交給微軟、Google、Amazon、Meta 這樣的大公司來開發就好。
人們需要學習的是如何與人工智慧對話，如何問對問題，如何訓練生成式AI 直接服務顧客，或是成為提昇員工服務客戶的好幫手。
生成式AI 4.4兆美元商機
大幅節省第一線作業成本
正因生成式AI 有可能成為，人們生活與工作的日常工具，其未來商機也相當龐大。根據麥肯錫(Mckinsey & Company) 研究報告，生成式AI 即將掀起生產力解放浪潮，並且以人們無法察覺的方式逐漸浸潤、擴散到每個人的生活當中，由於生成式AI 具有廣泛的效用，足以驅動橫跨產業領域及部門功能的效能轉型，對於全球經濟將帶來數兆美元的商業價值。
研究估算，生成式AI 每年可為全球經濟增加2.6 到4.4 兆美元的規模，相當於英國GDP的貢獻， 其中約莫7成5的價值來自顧客運營、行銷與銷售、軟體工程、研發這4 個領域。此外，生成式AI 對於所有的產業都將有重大的影響，其中又以零售、消費包裝、銀行、製藥這4 個產業受到的衝擊比較大。
企業如何有效因應生成式AI 崛起的挑戰？此大哉問下首先要討論的是，直接與顧客接觸的作業流程，因為行銷、銷售、服務可能是導入生成式AI 最有機會產生收益的範疇，長久以來顧客接觸點(Touch Point) 的作業成本相當高，需要投入高人力資源及營運成本支持，其中許多任務是重複、固定、有規則可循的作業流程，例如：產品介紹、門市查詢、訂單處理、物流配合、維修退貨、紅利點數查詢等服務項目。
只要是不牽涉高情感投入的對話模式，企業都可以考慮由聊天機器人來取代真人服務。而並不局限於電子商務平台、門市櫃台、電子郵件、電話、社群平台、APP 等，舉凡所有與顧客有接觸的實體及虛擬溝通管道，如果符合理性有結構的對話原則，就可以考量引進自動化模式的生成式AI 服務協助。
5 種導入模式
機器人將與真人混合服務
隨著生成式AI 持續演化，在應用功能、對話精準度不斷提昇；建構成本明顯降低的情況下，已經有越來越多企業認真思考，導入的可行性及發展策略，當然不是所有的服務情境都應該自動化，基本上有下列5 種導入模式可茲選擇：
- 全面由生成式AI 接管的文字轉語音自動對話模式。
- 整合生成式AI 與虛擬角色、語音與影像同步的自動對話模式。
- 生成式AI 提供答案，由真人調整答案，然後採取文字客服的線上對話模式。
- 生成式AI 監管並提供答案，接著進行真人對話的溝通模式。
- 主要由真人負責的對話，科技只扮演提供資訊及從旁輔助的溝通模式。
企業應依據不同的服務情境及顧客族群，發展出不同形式的對話與溝通模式，正確做法是幫助消費者實現零阻力的消費情境，生成式AI的導入有助於設計出精確、流暢的服務旅程，打造出令顧客難以忘懷的品牌體驗。
AI 時尚顧問、虛擬試穿功能
服飾電商看好減少退貨率
快時尚品牌H&M 對於導入AI 相當積極，該公司與ChatGPT 合作利用生成式服務來強化虛擬助手Ivy 的效能，提供顧客更快速有效的服務支援，面對消費者的廣泛詢問，從查詢訂單到FAQ 的回答，虛擬助手Ivy 能應用自然語言的理解能力，根據顧客累積的互動資訊與行為偏好，提供個人化支援方案與時尚建議，進而大幅度提高顧客體驗及顧客滿意度。
H&M 的合作對象並不局限於ChatGPT，Google 近期推出的「虛擬試穿」(Virtual try-on, VTO) 是該公司正在嘗試的圖像生成式服務，與虛擬助手Ivy 偏向語言的形態有很大的不同，虛擬試穿最大的好處是減少不必要的退貨，在實體世界進行試穿當然不容易買錯服裝，但在電子商務當道的現代化社會，新世代消費者習慣在虛擬世界採購日常生活用品。
線上購物雖可以瀏覽更多元豐富的產品組合，同時減少舟車勞頓，但由於顧客是在自己的腦海中模擬真實使用情境，想像與真正穿著的感覺並不一定相符，根據Google 的調查顯示有59% 的人對於網路購物的商品感到不滿，就是因為實體商品與預期的不一樣，這也是電子商務退貨的主要原因之一。
通過虛擬試穿工具，消費者可以選擇不同膚色、體態、種族、髮型的模特兒，來模擬服裝穿在身上的感覺，真實呈現褶皺、折疊、緊貼、拉伸的效果，試穿的尺寸由XXS 到4XL，Google資深產品管理總監Lilian Rincon 表示：「顧客對於虛擬試穿並購買產品有更大信心，這對商人是具有意義的，表示虛擬試穿對於提高購物轉換率是有幫助的。」引進以生成式AI 為基礎的虛擬試穿工具，可望同時解決顧客及電子商務平台在真實世界所面臨的退貨問題，進而降低企業的營運成本。
真人服務將被取代嗎？
生成式AI 生成的不只是語言文字，圖像、影片、音樂、程式碼都是其發展方向，經過深度學習與訓練的人工智慧可望生成更多元、更豐富的內容與應用，當所有尖端科技混搭在一起所形的微妙變化不容小覷，最令人期待應是圖像與語言混搭的生成式虛擬角色，有可能提供類似真人的自動化服務嗎？
初期客服人員不用擔心自己會被完全取代，消費者還是可以辨認出大部分開發出來的虛擬角色，電視上的主播是機器人，接聽電話的是虛擬客服，不過從長遠的角度來觀察，未來虛擬客服及行員有可能被金控公司大幅引進，從事金融服務業的員工要預作準備，提前學習人機協作的新能力。
需要引用大量資訊、規則可預期的工作最容易被生成式AI 所取代，例如：簡單的帳務查詢、產品推薦、理財諮詢、消費優惠、繳費提醒等服務項目，根據台新銀行實際導入智能客服的經驗顯示，目前已經減少60% 的電話量。在可預見的未來，隨著時間推移，生成式AI 將變得越聰明，有可能具有貼近人類的情感特質，更多的工作機會將被人工智能所取代。例如：擁有大數據分析能力的生成式AI 可以精準掌握消費者行為偏好，提供更有個性化的互動服務體驗，進而強化顧客的品牌忠誠度。
類似真人的自動化服務，是否能讓顧客無法覺察，自己是與機器人互動，這是科技界高難度的極限挑戰，有點像是不可能的任務。但就算消費者知道面對的並不是真實人類，只要生成式AI 能依顧客族群特質，設計客製化對話及行為模式，就很可能創造出能與社會大眾高度共鳴的生成式AI 服務平台。
虛擬客服人員當道
「如果你相信那就是真實」
目前這樣的平台尚未出現，卻是人們想像得到的，未來虛擬客服人員應該會相當接近目前在IG 爆紅的模特兒imma，粉紅色的Bob頭，細緻的五官，舉止優雅，個性化的時尚穿搭，會分享今天玩什麼吃什麼，其實imma 並不是真人， 她是日本動畫公司Aww Work 創造出來的虛擬人物，是由真人模特兒在現實世界拍攝照片，合成動畫製作出來的頭部影像，栩栩如生的真實效果讓人真假難辦，或許正如imma 所說的：「如果你相信我是真的，那我就是。」
打造出類似imma 的虛擬客服人員固然好，但是初期不用過於好高騖遠，應穩扎穩打，先求有再求好，畢竟要做出和imma 類似的原型可是要花大力道、大成本。現階段除考慮由虛擬客服，負責部分較有規則可以遵循的作業流程外，企業應優先思考如何善用生成式AI 協助員工，完成高優質的服務工作。
首先，要善用AI 爬梳大量資訊快速生成內容的能力，這個時候虛擬客服不是主角而是助手，負責把整理妥當的答案提供給客服人員，最後決定是否採用的權利依然在人類手上，有經驗的客服人員更為了解消費者的情緒、態度與感受，哪些訊息可以提供、哪些訊息應當保留，目前看來還是由真人來進行判斷比較可靠。
注意潛在風險
產出內容無法100% 信任
採用生成式AI 提供答案，特別要留意的是垃圾進， 垃圾出(Garbage in garbage out)，客服人員不能完全信任它產出的內容，要運用自己的常識進行適切的判斷，生成式AI 所提供的答案是否符合常理，是否潛藏觸犯隱私、法令、道德及知識財產權的風險。通常前線客服專員提供的服務範疇，不至於事關生命危險，或有可能導致嚴重的財務損失。
例如：用藥建議、投資諮詢這類有可能造成重大危害的服務項目，短期間不太可能交由生成式AI 來擔綱，一方面是法律不容許，另一方面是潛藏的風險實在太高。有些生成式AI 帶來的錯誤，可能要耗費十倍百倍時間及精力來矯正，何況是無法彌補的錯誤，這時候還是具有專業的真人比較可以信賴。找到成本效益較高，錯誤風險較低的服務項目，是企業導入生成式AI 的基本原則。如何規避風險，企業可嘗試2 種做法：
- 生成式AI 產生答案，真人客服篩選回應
麻省理工學院主任研究科學家安德魯(Andrew McAfee) 在《Harvard Business Review》的文章〈排除風險，獲得生成式AI的效益〉中提到如何發揮效益規避風險的具體方法，其中一種做法是生成式AI 不直接回應顧客提出的請求，而是由真人客服運用常識，決定使用或忽略生成式AI 提供的建議。
根據他們研究的大型軟體公司發現，導入生成式AI 的 2 個月就展現出許多效益，平均每小時解決的問題數量，以及客服人員可以同時處理的聊天數量，增加將近15%；平均聊天時間減少將近10％。
- 正副駕駛模式，真人客服等候介入
另一種做法像是飛機的正副駕駛，真人客服是正駕駛，虛擬客服是副駕駛，讓虛擬客服先上場回答基礎詢問，視情況決定是否由真人接手，例如：顧客不斷重複同樣的問題，而虛擬客服的答案無法令人滿意；或者顧客所提出的要求，已經超越虛擬客服的授權及能力範圍。
如果副駕駛能夠圓滿處理，就讓副駕駛全權處理，一旦服務情境超出生成式AI 的適任範圍，此時虛擬客服就可以告知顧客：「張先生，您的問題已經超出我的能力及授權，請允許我請我的主管為您服務。」真人客服出手介入時才不至於顯得突兀。
客服成AI 教練
學習與AI 正確對話
未來客服人員會像教練角色，生成式服務平台則為訓練對象，所有與顧客對話的過程都要接受企業的監督與調教，才能確保生成的內容是可信賴、符合人性的、具有獨創性，同時又能夠與品牌形象同步發展。客服人員將與AI 溝通工程師配合訓練生成式服務平台，提供經過清洗過的大數據，並且善用自己的經驗、知識、創意、同理心在旁邊觀察、評估及指導AI 的表現，讓擁有超強學習力的工具走在正確的發展道路上。
生成式AI 不是可以隨插即用的工具，須經專業數據訓練及教練指導，才能發揮其強大效能，單純導入生成式服務平台卻沒有建立專屬的知識庫訓練，任由AI 在公開網路環境抓取資料，很容易生成虛假資訊，徒增企業營運風險，不可不慎！
也許真人更好？
Uniqlo 運用客服中心開發產品
此外，要建立專屬企業的生成式服務平台，得找到公司最值得複製的專業技能、最值得創新的應用場景，然後善用生成式AI 來改進、優化與強化。例如：在公司內部尋找業績卓著的電話行銷人員，或者表現特別好的客服人員，由他們與AI 溝通工程師共同訓練生成式服務機器人，把這些精英員工的獨門絕活轉化成可以不斷重現的智慧型系服務統，同時配合組織內部獨有的顧客大數據，就有機會讓生成式工具展現出最佳的對話模式。
最後要提醒大家，生成式服務的應用場景是有限制性，何時用AI 來應對消費者，何時用真人來與顧客對話，企業高層要做出明智的決策，真人服務也有其必要性。像Uniqlo 的全球顧客戰情中心的主要定位並不是回答問題，而是通過與顧客的深度對話來蒐集意見與想法，其平均通話時間長達20 分鐘，評估的績效指標不是處理完多少顧客，而是蒐集到多少有意義的點子，該公司運用VOC (Voice Of Customer) 來開發新產品，並提昇顧客的服務體驗，Uniqlo 的成功證實真人服務在特殊的應用場景當中，是具有商業價值的。
有人說2023 年是生成式AI 元年，此時浪潮已洶洶湧來，假以時日將成一股變革巨浪，打破目前的工作模式。未來無論是真人客服、虛擬客服、文字客服或是傳統電話客服，企業要善用不同的對話管道與形式，來實現不同的對話目標，服務不同的對話族群，如此才能在生成式AI爆發的時代取得先機。
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