用戶對于智能語音客服使用行為意愿研究

魏煒　熊宇燊　武曉彤　姜澤宇　王韻涵

摘要：近年來，隨著人工智能與互聯網技術的急速發展以及移動智能設備的迅速普及，智能語音客服應運而出。智能語音客服可以為用戶提供更加方便的服務，它快速精準的為用戶查找相關內容，為用戶的疑問提供了更加詳盡的回答，并為企業節省了一定的人力成本。目前，學術界對于智能語音客服使用意愿影響因素的相關研究過少。因此本文通過將技術接受模型和計劃行為模型相結合構建模型，運用調查問卷收集相關數據并使用結構方程模型進行實證。分析感知易用性、感知有用性等因素對智能語音客服使用意愿的影響，對其進行相關研究，不僅可以提升用戶的使用感受，還可以為其進一步發展提供可參考的建議。

關鍵詞：智能語音客服 使用意愿 技術接受模型 計劃行為理論

中圖分類號：F724.6

文獻標識碼：A

文章編號：2096-0298（2019）03（a）-024-03

近年來，伴隨著互聯網技術的快速發展，大數據時代的到來，人工智能不斷發展走向成熟并迅速普及。人工智能正逐漸進入各個傳統行業之中，作為企業核心工作之一的客戶服務也在迎接著人工智能帶來的重大變革。傳統的客服熱線都是依靠人工客服及IVR自助語音應答的形式進行解答。例如交通、電力、金融、公共事業等業務范圍不僅面向廣大群眾，同時擁有大量的企業用戶，在每天數以萬計的查詢壓力之下，傳統服務模式早已不堪重負，這使其整體服務質量和用戶體驗都受到了很大的影響，對企業外在形象有著沉重打擊，如今的人力方面成本提升許多，企業所承受的負擔嚴重。在人工智能技術的幫助下，智能語音客服開始被各個企業所采用。智能語音客服的逐漸使用，極大地提高了客戶服務的效率，用戶只需要一個通信終端，對著話筒說出所需信息，智能客服將快速精準的為用戶查找相關內容進行語音播報。若想進一步了解相關的其他更多內容，可以直接用過電話轉接的方式轉到相關負責部門，并由更為專業的人員為客戶提供詳細的闡釋與回答。這可以減少對一些較為基礎問題回復方面的壓力，精簡了客服部門的人員數量。以語音交互技術為核心的人工智能產品正逐漸在各大領域投入使用，據Gartner預測，在2020年，人與商業之間產生的90%的商業互動都將是由數字助手來實現。智能語音技術的發展速度將會突破人們的想象，人工智能語音客服正在向智能化、擬人化、簡便操作化的成熟技術與完善的服務方向發展。本文通過使用技術接受模型和計劃行為理論，尋找當前對用戶使用智能語音客服產生影響的因素，并應用于實踐，這將會對智能語音客服系統的普及和改進做出重大貢獻。

1 理論基礎與研究假設

1.1 理論基礎與研究整合模型

（l）技術接受模型。技術接受模型TAM（TechnologyAcceptance Model）是于1989年，Davis運用了理性行為理論這一方法，研究用戶對信息系統接受時，所研究出的一個的模型。最初，提出技術接受模型的目的，是針對計算機廣泛接受的決定性因素進行解釋和說明?，F如今，技術接受模型常常用于作為解釋影響接受信息技術因素的經典模型之一。技術接受模型提出了兩個主要的決定性因素，包括：感知的有用性（perceived usefulness）和感知的易用性（perceived ease of use）。感知的有用性可以反映一個人認為使用一個具體的系統對他工作業績提高的程度;感知的易用性可以反映一個人認為容易使用一個具體的系統的程度。TAM認為，行為意向可以決定使用系統的一些用戶行為，并且態度和感知有用性會影響用戶的行為意向，而感知有用性、感知易用性可以直接決定態度，而且感知易用性會影響感知有用性。最初，TAM模型是應用于員工對新的信息技術的接受度研究中的，電子商務的興起使得平臺技術和網絡服務內容的邊界模糊了，且網絡服務本身也含有技術因素，故TAM被廣泛應用于網絡服務和網絡商品的采納行為研究中。故筆者對此認為，智能語音客服屬于信息技術類范疇，適用TAM模型進行研究。

（2）計劃行為理論。Icek Ajzen于1991年提出計劃行為理論。這是Ajzen和Fishbein共同提出的理性行為理論TRA（Theory ofReasoned Action）的繼承者，因為Ajzen研究發現，人的很多行為不是自愿，而是受到很多因素的控制的。因此他將TRA理論進行擴展和眼神，增加了一種新概念：對自我行為控制認知（PerceivedBehavior Control），而后發展成為一種新的行為理論的研究模式——計劃行為理論（Theory of Planned Behavior， TPB）。TPB理論中認為，行為意向最適合對行為的變量進行解釋，而影響行為意向的主要因素有三個，分別是：態度、主觀規范、知覺行為控制。已有的研究表明主觀規范是會顯著正向地影響行為態度多的。像POOL等的觀點所闡釋的一樣：人們在不確定各種條件的情況下，并且認為別人的行為可能是成功行為，會從周圍盡可能尋找并得到“該怎么做”等信息，從而導致他們產生服從規范的類似想法。在對居民訪談的過程中，周圍人的交流和言論是有可能對受訪者對智能語音客服所報以的態度和參與情況產生的影響。對與智能語音客服所能感知到的問題的難易程度，也會影響其使用智能語音客服居民使用智能語音客服作為一種參與行為，適合用TPB進行研究。

（3）研究整合模型。TAM和TPB兩種模型，其原理都是根據理性行為理論所發展而得來的。TAM較為關注的點事測量用戶對新事物和新技術的接受程度，而TPB較為關注研究用戶主觀對自身行為的控制。由于這些都是基于理性行為理論發展而來的，是可以對其進行一定的整合的，且已經有研究闡釋表明，整合的模型相較單獨使用TAM或者TPB模型，其更能合理地進行解釋。楊翾等在TAM、TPB整合模型的基礎之上，又加入了相關的感知風險探究，有效地闡釋影響用戶使用智能APP的相關意愿因素。由于智能語音客服的使用屬于較為私密的問題，用戶之間的分享交流相對有限，故本文未將主觀規范納入模型中。

1.2 研究假設

使用意愿可以反映用戶對是否使用智能語音客服表現出的想法或意愿，它對用戶是否采取行為產生直接作用。相關研究人員已證實了使用意愿是一項非?？煽康挠绊懸蛩兀褂眯袨榕c使用意愿是直接相關的。根據TAM中行為、意愿、態度三者間的關系，使用態度直接影響著使用意愿，因此可以提出以下假設。

H1：使用態度對用戶的智能語音客服的使用意愿有正面影響。技術接受模型中，感知的有用性對于影響用戶使用新產品或服務非常重要，屬于重要變量。它不僅能通過對用戶的使用意愿進行影響的方式進而影響用戶的使用行為，還能通過影響用戶對產品使用的態度，進一步影響到使用的行為。在其他研究人員的相關文獻中，感知有用性都是重點考察的對象之一。因此可以提出以下假設。

H2：感知有用性對用戶智能語音客服相關的使用態度存在一定正面影響。感知易用性是技術接受模型中的另一重要變量，代表用戶學會使用新技術的難易度，在本文中是用戶使用智能語音客服時感受到的難易程度。大量研究證實，當用戶覺得使用智能語音系統非常方便而且效率很高時，它就會正向影響智能語音系統的使用態度。TAM中還認為，感知易用性不僅能夠對用戶使用態度產生一定影響，還會進一步地影響用戶對產品的感知有用性。劉枚蓮等通過對網絡消費者購買仿冒品的研究，證實了感知易用性對態度和感知有用性均有正向影響。由此我們可以進一步推出更多的假設。

H3：感知易用性對用戶的智能語音客服使用態度存在顯著正面影響。

H4：感知易用性對用戶的智能語音客服的感知有用性有顯著正面影響。

感知風險這項指標最早是哈佛大學Bauer（1960）提出的，并逐漸被引進到了其他學科，這項指標反映了決策者可能面臨的損失。感知風險是指居民使用智能語音客服所涉及的交易風險和技術層面涉及的隱私泄露風險。由于智能語音客服是基于信息技術的服務，會有一定風險，例如許多個人信息以及隱私問題。感知風險增加會使得用戶付出進一步的代價，故很有可能導致他們放棄使用語音客服。只有當居民認為使用智能語音客服比較安全，才會對其有正面積極的態度。

H5：網絡消費者的感知風險負向影響用戶使用智能語音客服的態度。感知行為控制是指用戶對使用行為預期會遇到的阻礙或者可以控制的程度在某種意義上會是居民對使用智能語音客服增益或者對其產生消極影響因素的知覺反映。在計劃行為理論中，感知行為控制被用戶的行為意圖直接控制，并受到自身能力和外在客觀因素的限制。如果個體的能力強.那么可能的約束就會少，反之亦然，他預期收到的阻礙會少，直接影響到行為意圖的變強。由此，提出以下假設。

H6：感知行為控制對用戶使用智能語音客服的意愿有正向影響。

2 研究設計

（1）設計量表。本研究采取的主要研究實驗模型為問卷調查，在量表方面大多數采納了國內外相關文獻中的成熟量表，以此來確保量表的內容效度，并且在原有量表基礎上進行加工改進，爭取將智能語音客服的特性與量表內容相契合。每個測量問項均采用Likert 5級量表進行測量。1為非常不同意，5為非常同意。調查問卷主要包括對本次調查問卷的簡單介紹、個人基本信息和調查問卷主體部分這三個部分。

（2）數據收集。本研究問卷利用問卷星平臺進行制作，并采用問卷星的樣本服務向使用過智能語音客服的人群發放。發放時間為2018年7月1O -13日，歷時3天，共回收調查問卷319份，刪除回答問卷時間少于每題4秒鐘的，以及部分在量表部分選項完全相同的干擾性問卷，我們收集到有效的問卷247份，有效率約為77%，這保證了有效問卷數量大干問卷量表題項的五倍，表明此問卷符合使用結構方程模型分析的要求。問卷表明，使用語音客服一年以上的人居多，約占60.8%，這個數據說明大部分測試者對智能語音客服相對于熟悉。

3 研究結果

3.1 數據分析

在檢驗實證模型前，需要對整個問卷的信度和效度進行初步分析，確保問卷的可靠程度。本研究主要采取的測驗信度與效度的方法為驗證性因子分析（CFA），以此來測度31個問卷測度項的信度和效度。在信度分析方面，主要采用克倫巴赫阿爾法和組合信度來考察。通常認為克倫巴赫α系數和組合信度的最小可接受值均為0.7。而在實驗過程中，本文各變量的Cronbach's α值和組合信度均超過了0 7，數據說明此模型具有比較高的信度。本文使用平均抽取變差（AVE）檢驗模型的收斂效度。所有因子的AVE都大于0.5，因此模型的收斂效度較好。

3.2 假設檢驗

在檢驗模型的路徑系數與假設時，主要使用了Amos 24.0這一工具。在數據計算下，理論模型與樣本數據的適配情況如表1所示。由表1可知，在擬合度指標里除AGFI之外，其他項基本符合判別標準，意味著假設模型與實際數據的擬合程度良好。對模型進行假設檢驗的結果如圖1所示。數據分析結果表明，H3和H8未得到驗證;H1、H2、H4、H5、H6和H7在0.001水平上顯著，均得到驗證。由路徑圖1中系數可知：（1）對使用態度影響最大的因素依次為：感知有用性和感知風險。（2）感知易用性對感知有用性具有正向影響。（3）使用態度對使用意愿正向影響。（4）感知易用性對使用態度的正向影響沒有得到驗證。

4 結論與啟示

4.1 研究結論

本研究在技術接受模型和計劃行為理論相結合的基礎上，融合了收益風險分析模型，兩者相輔相成，以此構建影響用戶使用智能語音客服意愿的整合模型。利用問卷調查，搜集用戶使用“智能語音客服”意愿的相關數據，采用結構方程模型，分析使用“智能語音客服”態度、感知有用性、感知易用性，主觀規范等變量與“智能語音客服”意愿之間的關系。實證結果有如下發現：（1）用戶使用“智能語音客服”的態度受感知有用性與感知風險2個因素的直接影響。其中感知有用性的作用最大，其次是感知風險。（2）感知易用性對用戶使用智能語音客服的行為影響并不顯著。這與已有研究結論類似;由于用戶對新的信息服務并不熟悉，感知易用性無法對其行為產生顯著性影響，側面反映了我國智能語音客服還處于發展初期的現狀。（3）感知風險對智能語音客服的使用具有顯著負面影響，智能語音客服一旦出現錯誤會導致用戶財產安全受到威脅。安全風險成為目前阻礙人們使用智能語音客服的一大問題。

4.2 管理啟示

隨著市場上人工成本的不斷提高，人工智能技術的快速發展以及智能終端的大規模普及。智能語音客服必然會大規模出現在我們的生活之中。對于如何推動智能語音客服的發展，本文提出以下建議：（1）由本文可知，感知有用性對用戶使用智能語音客服態度的影響最為顯著。要加速完善智能語音客服的服務質量與服務范圍，不斷提高智能語音客服的識別率，提高智能語音客服的服務效率，給予用戶更好的體驗;還要提高智能語音客服的服務范圍，減少用戶使用中的麻煩。（2）感知風險對用戶使用智能語音客服態度的負向影響十分顯著，要做好智能語音客服的安全維護，降低用戶使用智能語音客服的潛在風險，做好用戶個人信息以及財產安全的保護，并要出臺相應的賠償機制，不斷降低用戶對智能語音客服的風險預期，從而推動用戶對智能語音客服的更大范圍應用。

參考文獻

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