他們都說，客服要被AI取代（1）

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客服中心充滿各種文字活。

論客服中心最常使用的三種聯絡方式，電話、線上聊天、電子郵件，我會這麼比較：

這是我經驗的偶然，非必然。在評估客服需求時，我首先考量服務對象的使用習慣，長輩多，電話優先；年輕人多，線上聊天優先。再來考量產品特性，如產品涉及物流，時效重要，電話優先；如是 SaaS[1] 產品，大多開發重於維運，中型、小型的bug工程師沒辦法立刻修，時效成了次要，線上聊天、電子郵件回覆即可。再來考量客人的來信種類……總之，需要綜觀判斷。

大多業主或老闆沒時間聽這些瑣事，他們只想知道：「我要花多少錢，我可以得到什麼」，因此，成本、顧客滿意度成了管理階層的溝通語言，直到企業們以為它們才是客服的重點，忘了客服的要義：了解並解決產品與用戶期待間的落差。

近日，線上聊天成為企業們的心頭好，這不一定基於企業的理性判斷，更可能是客服系統商太會行銷，讓線上聊天成了神話：線上聊天最省，免去架設昂貴的電話撥接系統，卻同樣能提供即時服務。更甚，不似使用電話，一位專員僅能服務一位客人；使用線上聊天，一位專員可以「同時」服務三到四組客人，換句話說，服務效率增加，服務成本即減低（我們先忘了分心使人犯錯）。不僅如此，線上聊天允許企業在同一個對話框發送顧客滿意度問卷，利於提升問卷回收率，優於使用電子郵件發送（我們先忘了能電話訪問，因為企業聽到費用後，也會選擇遺忘）。顧客滿意度是個快被玩爛的指標，別誤會，如操作得宜，顧客滿意度極有價值。問題是，當它成了關鍵績效指標（KPI），很多主管為了追分，轉而要求專員誘導潛在滿意用戶填寫問卷，甚至，有主管鋌而走險，在問卷動手腳，譬如，將選項改為極度滿意、還算滿意、滿意、極度不滿意四項，便是融會貫通台灣人以和為貴的性格，讓溫和但不滿意的用戶傾向選擇「滿意」或直接不填問卷，藉此減少不滿意數，提升滿意度。又譬如個更幽微的做法，讓滿意的客人不用寫原因，反而要求不滿意客人填寫原因，稍有不滿的客人便會選擇「滿意」，或棄而不填，整體滿意度自然提升，指標卻因此失去意義。

上述一連串的陰錯陽差，讓近十年客服中心越來越少提供電話服務，傾向使用線上聊天（電子郵件則是標配），因此累積海量的文字資料，利於訓練生成式 AI 或大型語言模型。有些讀者可能心有不耐，想，自動語音辨識愈發成熟，尤其在 OpenAI[2] 2022年釋出語音轉換文字模型 Whisper 後，不少語系的語音轉文字已有八、九成的準確度，電話錄音轉成文字應該不難才是。我也曾這麼詢問熟識的工程師，得知錄音品質是目前的難題。很多客服中心並沒有高品質的錄音設備，也沒有預算升級，以致於音檔背景噪音過大，或收音效果不佳，轉文字的成效不彰。儘管如此，在客服的例行作業中，我們已經能好好利用 AI 聊天機器人，譬如翻譯或寫客訴信：

論翻譯，我最常使用 Gemini。它偏好直翻，且會竭盡所能地告訴使用者譯詞選擇的緣由。譬如，我請 Gemini 把「客服中心充滿各種文字活」翻譯成英文，Gemini 除了回覆譯文[3]，亦會提醒我留意「客服中心」一詞，該詞既可翻成「customer service center」，亦可翻為「customer support center」。由於我不會把重要的內容交付機器人，這樣的提醒正是我需要的，我不要聊天機器人文采斐然地將原文翻譯成 Emily Dickinson 或夏宇的詩句，難道我還要幫譯文寫賞析？我希望譯文直白通順，注意事項清晰易懂，讓我能快而準地修改，讓我能減少校對時間。

論客訴信，我最常使用 Claude。這時我們不討論聊天機器人及其後的大型語言模型，我們討論介面：ChatGPT 介面真不是普通地醜，寫客訴信就夠煩，還要看這麼生硬的介面，叫我更生氣。Claude 的回覆直接了當，介面漂亮，自然成了我的首選；Gemini 介面雖美，如同上述，它善於解釋自己的回應，在寫客訴信時，我嫌它囉嗦，一張嘴不知個停。

平心而論，AI 聊天機器人中，現階段 ChatGPT 的中文能力最好。當然，它還是有些難改的壞習慣：愛用簡體回答，常說國慶日是10月1號，或騙大家江蕙的代表作是《夜來香》。這些陋習我們不可忽視：AI 聊天機器人及其後的大型語言模型的基礎是機率跟語料。當簡體中文的語料壓倒性地超越繁體中文，繁體就是弱勢，但不代表我們該視之為「正常」；當模型在回話、在做文字接龍時，有些正確選項會因為機率過低，被排除在外，我們不能不明就裡地視之為「正確」。有了這層認識，我們便可以大膽地使用聊天機器人。譬如當我需要寫客訴信，卻沒半點想法，我會考慮讓 ChatGPT 給我靈感。我會問，「我要回一封客訴信，需要你的幫忙。請問我要給你什麼資料？」這是最周全的做法，我只需要根據它的回覆提供問題的內容、事件的細節、公司的名稱、顧客的姓名、任何相關文件跟證據，便可以得到一封得體的客訴回信。

既然 AI 聊天機器人可以應用的地方這麼多，串接（API）又不貴，客服系統們自然趨之若鶩。Hubspot [4] 將 AI 聊天機器人建在文字編輯器上，讓客服回信時，可以先條列回覆內容，再讓 AI 生成一封信件；或是在編輯說明中心文章時，可以用 Hubspot 的 AI 發想。Zendesk[5]則是將 AI 聊天機器人結合線上聊天，讓機器人理解客人問題，再根據說明中心的文章回應，並在必要時，將對話轉由真人處理。相比之下，Zendesk 的做法十分冒險，如上所述，AI 聊天機器人有「壞習慣」，會一本正經地亂講話。我最近讀到《衛報》的新聞[6]，有一位乘客因為要飛往多倫多參加家人的喪禮，詢問航空公司官網的聊天機器人，如何申請該航空的喪親旅遊補助。機器人告訴他，只要在機票出票後的90天內，填寫線上表單即可。乘客理所當然地在旅程結束後，向航空公司申請喪親旅遊補助，卻被告知喪親旅遊只能事前申請[7]。乘客怒不可抑，拿出機器人的回覆截圖，據理力爭。對此，航空公司坦承內容有誤，但主張機器人是「獨立法人」（separate legal entity），必須自行負責。所幸法庭反對這說法，主張聊天機器人是官網的一部分，航空公司必須對其官網內容負責，賠償乘客票價價差跟訴訟費用。

有此一例，便不難想像為何 Zendesk 沒有直接推出 AI 聊天機器人服務，而是包裝成搶先體驗方案[8]。

1. 軟體式服務（Software as a service）是一種以雲端為基礎的軟體模型，可透過網際網路瀏覽器讓終端使用者操作該軟體。

2. OpenAI（開放人工智慧研究中心）是一個美國人工智慧研究實驗室，由非營利組織OpenAI Inc，和其營利組織子公司OpenAI LP所組成。（https://zh.wikipedia.org/wiki/OpenAI）

3. Customer service centers are full of all kinds of text activities.

4. HubSpot 是一個專注於集客式行銷、銷售和客戶服務的顧客服務軟體。（https://en.wikipedia.org/wiki/HubSpot）

5. Zendesk 是世界市占率前段班的顧客服務軟體。（https://zh.wikipedia.org/wiki/Zendesk）

6. 原報導 Air Canada ordered to pay customer who was misled by airline’s chatbot（https://www.theguardian.com/world/2024/feb/16/air-canada-chatbot-lawsuit）

7. 加拿大航空的喪親政策網頁：https://www.aircanada.com/tw/zh/aco/home/plan/special-assistance/bereavement-fares.html#/。

8. 更多資訊可以參考這篇文章：Zendesk Generative AI EAP capabilities overview（https://support.zendesk.com/hc/en-us/articles/6115911331226-Zendesk-Generative-AI-EAP-capabilities-overview）