企業 Bot 服務與規劃: 如何效益評估 與建立特色機器人(下)
上期叡揚 e 論壇 94 期於企業 Bot 服務與規劃:如何效益評估與建立特色機器人(上) 文章中，有為大家介紹如何效益評估，而此次將闡述常見的服務類型、機器人價值與 有感度。
掌握了通用的腳本規劃模式，就能更有效的將 每個潛在應用點子，轉換為最終可能的 Bot 互 動樣貌與步驟，以利後續進行效益比較。以下 列出潛在可行的企業內部機器人服務類型，做 為大家評估參考的素材。由於機器人擁有主動 通報(以供即時回應決策)的特性，這是一項 關鍵的效益體現點，故我們刻意以此特徵將情 境腳本分成兩個大類，讓各位在評估建置時可 依需求分開(階段)考量:
員工主動找 Bot
簡易填表
- 申請:請假 / 請購 / 報支⋯⋯
- 紀錄:在場服務紀錄 / 任務進度回報 / 工作日誌、工時
資訊查詢
- 主題引導:案件各類明細 / 簡易新手教 學⋯⋯
- 2. 自由檢索:前述所有填表資料 / 企業 KM / 各類 FAQ
Bot 主動找員工:各類提醒(並供用戶 進一步回應
- 特殊事件通知:狀態警示 / 新交辦⋯⋯
- 活動邀請:會議 / 投票 / 討論⋯⋯
- 例行回報要求:任務進度、工作日誌 / 工時 等填報⋯⋯
- 例行資訊提供:Portal 中特定資訊 / 各系統 量化或文字資訊 / 圖表 / 符合特定篩選條件 之結果⋯⋯
在腳本內容的細部設計上，我們還有個「三、 三、一、一」的實務心得，希望相關經驗可以 減少企劃、或開發者的反覆嘗試成本:
「三減」:請努力減到最少
- 能完成服務的交談次數:努力在一輪對話完 成服務才是上策;若需要多輪對話，則每一 輪都要做到目的聚焦，且對於「後續還要走 幾輪」需讓用戶有心裡準備。
- 打字情境:按鈕才是更快、用起來更輕鬆、 不易讓用戶犯錯的最佳選擇。除非是桌機電 腦專屬 Bot，否則應減少要求用戶打字的情 境;行動裝置則建議提醒用戶使用該作業系 統的內建語音輸入功能(通常在鍵盤畫面底 部)。
- 罐頭回應中的客套話、贅字:企劃人員從 「禮貌」、「尊重」的角度，常在機器人的 對話台詞上加入許多「無謂」的客套話，這 些內容很少用戶會去閱讀，也佔據了寶貴的 有限版面。
「三」不
- 資訊量「不」跨頁:Bot 吐出的一則對話的 內容長度若超過一頁聊天室的畫面，除了容 易失焦，在部分平台(頻道)上會直接跳到 文末段落，導致使用者需向上捲才能看前段 內容。
- 對話「不」終結:在交談結束、服務完成後，應提示用戶接下來可以「順便」做什麼 事，或提供與前項服務相關的推薦資訊，不 要讓用戶停在那裡思考 ”Now what?”。
- 「不」是非 AI 不可:若服務範圍只是明確 的幾個任務，如企業 Bot 服務與規劃:如何 效益評估與建立特色機器人(上)所提常見 企業情境;如按某個鈕就代表「明天我要請 整天的假」─利用 80/20 法則，針對最常見 的要求提供快捷服務鈕，相對少見的情境則 再起次輪對話，如此「無」智能機器人若已 能提昇效率與刺激服務模式的量變與質變， 企業真的沒有必要「優先」投入大量資源引 進 AI 技術與機器學習訓練。
「一」清晰
讓用戶一次只做一項決策，確保對話式服務的 聚焦與效率永遠優於其他操作介面。
「一」直改善
使用者的回饋及後續新點子、新技術的浮現， 都是持續優化 Bot 腳本與其效益的機會。故請 務必於服務上線後「定期」評估使用情況，並 做必要修正，如此才能完全發揮 Bot 程式「易 修改，易部署」的軟體開發特點。
完成了前文動作，您所設想的對話腳本應該可 以達到一定的具體程度，接下來是本文最後一 個主題:評估開發價值。我們通常透過兩部分 「自評」問題來呈現主、客觀雙重比較結果。
Part I
用戶效益 ─ 看的是對作業的優化程度
「是否『預想的 Bot 情境』比『現行服 務管道』更快完成服務?」
此問題要比較的是，用戶為了完成服務而在畫 面上點選的次數(click count)。評估時要注 意的特徵包括:
- 腳本流程是否已涵蓋「Bot 主動找用戶」的 操作情境，如果沒有，建議先多花一點時間補足此段腳本，再回來作評估。因為這種特長是既有系統容易不足的部分。
- 現行服務若分 mobile 與 desktop 兩種版本，可只與行動版比較。
- 因為是企業內用，點選次數應包含系統對員工認證的過程。
「更易延伸潛在應用服務?」
Bot 服務上線後，未來還能接續擴大相關應用 的空間。例如內部叫修系統 Bot 上線後，相關 系統問題的「快問快答」功能就可以接著整合 進來，如此員工遇到問題打算直接叫修之前， Bot 就能先提供員工「自助」的問題釐清，甚 至解決問題;再來，系統問題能叫修，那麼遇 到非 MIS 類型的問題是否也能線上問機器人? 而「待辦問題」的指派者或管理者也可能期 望 Bot 提供相關統計數據的定期或狀況推播; 系統出現問題的狀況若能由 Bot 直接告知管理 者，讓管理者點一個鈕就能遠端重啟某服務等 情境。評估時，能列的出愈多可行、有價值的 擴充應用情境，此案的投入願景就愈有看頭。
「是否減少用戶對『熟練』系統操作應 投入的思考與記憶?」
白話的說就是直覺度、喜好度等，又稱「人 緣」。這裡比的是較主觀的體驗，原則上這題 也是「加分題」，若第一、二題的綜合結果是 Bot 小贏(平手或小輸可能都不構成大家再往下討論本提案的動機)，透過這題從操作手感 的角度，具體舉出 Bot 操作「易懂、免學」的 例子，就比較有機會讓 Bot 提案在 Part I 達標。
然而，內用系統的操作「直覺度」畢竟不是企 業投資的重要考量，我們也常掛在嘴邊說:舊 系統雖然不直覺，不過也已經習慣了。但仍 有一個內隱的議題值得玩味:不友善(甚至不 合理)的內部系統操作，對員工工作效率、創 意、熱情等正面因子產生多少消磨?當員工天 天都必須用它，影響會不會進一步擴及到企業 文化?(筆者到是常聽到客戶抱怨內部系統)
Part II
開發者效益 ─ 講的是投報率
「更易開發、建置、維護?」就是開發成本的 投入，如果企業原來就打算以其他方式(如寫 App)來開發服務，那麼最終要拿兩種技術的投 入成本與兩種技術產生的服務功能特性做交叉比 較，比較手法須視企業內規與習慣來進行。純就 開發 App 與 Bot 成本的比較，通常是 Bot 省錢。
另外，Bot 開發投報率較不容易完全量化， click count 減少或許可勉強反推所有員工一段 時間省下的工作期間人時 (或人天)，但這個 小小數據不足以代表操作者身心被釋放的無 形、連鎖效果，以及企業創新思維因此向前 推進的輻度。
我們評估 Bot 腳本「有感」程度其實有個簡易 方法。此方法或許能對前述「腳本具體化」或 「價值評估 Part I」產生更多構想上的補強。
它的推理邏輯是:若能讓用戶在既有服務操作 上減少一分「費心」，就能讓用戶多得到一 分作業的「輕鬆」度;「輕鬆」程度拉抬得越高，用戶的「有感度」就愈高。如果我們把 「有感度」量化為「等級」分數，就能比較不 同 Bot 腳本的「潛力」，因為一切都是預估， 所以「有感度」等於「潛力」。分數計算定義 規範如下:
第1級
用戶「主動」找 Bot 做一件事，且這件事透 過 Bot 協助確有其價值。因為有價值，所以此 腳本能拿到代表其價值的基本分 1 分。而由於 這類作業都是用戶「主動」發起，基本上還是 讓使用者「費心」去做了「找 Bot 做事」的決 定，所以這種 Bot 只能拿 1 分。
第2級
Bot 主動推播用戶此時此刻需要關注的資訊， 此時用戶是「被動」的，這類作業無需使用者 「費心」要求 Bot 查找資料，故有感度再加 1 分。
第 3 級(含)以上
已經獲得級別 1、2 的腳本增加了後續服務，這些擴充情境若能延續「用戶被動」的特性， 則每加一段延續作業加 1 分。
因為每一次的「被動」就好比是一次用戶體驗 的「驚喜」(這有如行銷行業談的 KANO 模 型產品功能分類中的「興奮型」功能)，在 一次未完結的對話中，連續出現驚喜的次數越 多，當然分數應該愈高。以下舉「工作日誌」 機器人來講解其算法:
- 員工每天找 Bot 填寫日誌內容，此作業管道 比原系統操作方便:1 級。
- Bot 主動告知用戶可做排程設定(讓日誌定時推送給員工):2 級;日誌每日定時推播到某員工手上:2 級。
- 員工收到提醒，「被動」的要開始填日誌(原 2 級)，但看到 Bot 此時提出「內容比照 昨日」的自動填報選項，故高興(驚喜)的 點選它，完成今日填報:3 級(2+1)。
- 承上(3級)，日誌送出後，Bot 分析此員 工所填技術關鍵字，主動提示從 KM 系統中 比對出的可參考資料或專家名單，故此員工 就點了其中幾個連結做延伸閱讀:4級(3+ 1)。
所以，不同級別的腳本對用戶感受的差異應該 是明顯、而且可累加的，有了這個比較基準， 我們就能較客觀的做比較。綜整有感度(或 說潛力)的評估模式。Bot 腳本可延伸服務類 型，及其所擴展的服務能獲得的有感分數對照 可參考示意圖。
談到 Bot 應用，大家聽過或使用過的情境多半 與銀行、醫療、行銷導購等坊間服務有關， 這些情境的目標客群就是我們每一個人，不 論您的職業、專長、與習慣，全民都是「end user」，所以使用的滿意度較難衡量，也不容 易同時滿足多重期望。
本文則以企業內機器人應用為主軸，用戶族群 與 Bot 服務內容、技術都能掌握在可控範圍， 較能有效確保機器人服務的品質。前述所做的 相關分析規劃及工作方法建議，希望能對企業 內部資訊單位或權責部門省一些心力，期待大 家都能善用這個新平台，建立更創新有效的工 作環境。