Chatbot 持續精進公文辦理更快速 SPEED 3.0 公文系統服務再升級

特別企劃

分析使用者反饋，發現許多使用者需求透過 Bot 就能改變並創造更好的使用者體驗，若能將 Bot 結合 AI 技術，就能大幅提升辦理公文效率

2019年下半年，SPEED 3.0 公文線上簽核管理系統將進入到人工智慧 (Artificial Intelligence, AI) 時代，叡揚資訊投入 AI 及 Bot 研究，已累積多年經驗，我們知道 Bot 在各領域系統中將成為主流應用，故研發團隊在 2018 年以微軟 Bot Framework 為基礎，打造 GSS Bot Framework 架構，透過設計好的 Direct Line 連接多種即時通訊 (Instant Messaging, IM) 軟體，加速各應用系統開發 Bot 的相關應用。

叡揚公文系統已累續 20 多年的導入經驗，我們從歷年來使用者反饋經驗分析，發現許多使用者需求透過 Bot 就能改變並創造更好的使用者體驗，若能將 Bot 結合 AI 技術，打造公文系統專用的智慧機器人助理，在公文辦理過程中隨時提供協助，讓使用者能更有效率的辦理公文。SPEED 3.0 公文線上簽核管理系統除提供 Web 介面的機器人機器人外，也整合自家的企業級即時通訊軟體「iota」，讓使用者就算不在辦公室也能使用智慧機器人助理的服務。

智慧機器人助理除取代過去的 Mail 通知，提供即時通知功能外，我們也透過自然語言理解 (Natural Language Understanding, NLU) 讓原本只有通知功能的機器人，搖身一變成為具有理解自然語言能力的智能對話機器人。藉由公文領域相關的語料庫 (Corpus) 以及精準的分詞字典，讓自然語言剖析的結果能更符合公文系統的應用情境，使機器人更容易理解使用者意圖 (Intent)，避免問 A 答 B 的情況發生。

首先，收到使用者輸入的語句後，會先透過分詞演算法與公文領域相關的分詞字典進行分詞，處理後再透過文字分類器演算法和詞向量 (Word Vector) 進行意圖分類 ( Intent Classification)，嘗試預測出語句意圖，如使用者輸入「我想找過去半年跟採購有關的公文」，透過演算法智慧機器人助理可推測出使用者是想「搜尋」;知道語句意圖後，再利用文字分類演算法進行實體識別 (Entity Extraction)，從語句中萃取出關鍵的實體 (Entity)，如「我想找採購公文」，透過實體識別處理後可知道使用者實際要搜尋的實體「公文」;最後將這些語意分析資料與事先定義好的腳本 (Story) 送至預測模型 (Predict Model) 中推斷出實際對應的處理。

藉由不斷累積的語意資料，進行分類、分詞、去除無意詞與中止詞 (Stop Word) 的處理後，持續透過機器學習 (Machine Learning, ML) 的方式優化智慧機器人助理的預測模型，讓機器人越用越聰明，成為無可取代的小幫手。

在過去，IM 相關應用都專注在單純的通知功能，希望讓使用者可以更快速、更方便地接收通知;而近幾年則是開始轉為專注在 FAQ 助手，協助使用者精準的解決問題，許多銀行已把部份客服工作轉由 FAQ 助手協助問題回覆處理，如果是機器人無法處理的問題，則會轉由實體客服人員接續協助使用者處理問題。

但 SPEED 3.0 公文線上簽核管理系統的智慧助理機器人不侷限於通知與 FAQ 助手，而是持續精進讓機器人能在未來幾年內就達到個人助理的等級，並藉由蒐集每位使用者的操作習慣讓機器人更了解每位使用者，使機器人可根據不同使用者操作習慣與方式提出不同建議，讓每位使用者都能更輕鬆的辦理公文。