政务智能客服系统采纳与落地的关键要素

一、研究背景与问题提出

在过去十年中，世界各国政府都在积极寻求通过人工智能技术来优化公共服务体系。聊天机器人作为新兴的交互式工具，正被政府部门广泛应用于处理民众信息咨询与服务需求。这类基于文本或语音交互的智能程序，能够通过自然语言处理技术与用户进行有效沟通。凭借其全天候响应能力和高效的问题处理效率，聊天机器人在商业客户服务领域已得到广泛应用，政府部门也逐步将其引入信息咨询和公共服务的提供中。2017年，美国仅有少量州、县、市级政府开始尝试基础的聊天机器人应用，但到2019年，聊天机器人已成为政府机构中最具前景的AI应用之一，被首席信息官视为未来5至10年最具影响力的技术趋势。2021年全球调查数据显示，26%的政府机构已部署聊天机器人，59%的机构计划在未来三年内完成部署。

然而，尽管该领域日益受到关注，但针对公共部门聊天机器人应用的系统性研究仍较为匮乏，主要存在三方面不足：一是政府环境内聊天机器人部署的实证研究不足；二是当前研究未能明确区分采纳动因与成功实施的关键因素；三是缺乏多维度视角来分析政府组织中AI技术的采纳与实施。

二、文献综述与分析框架

本研究将聊天机器人应用视为政府组织中的技术驱动型创新，基于政府技术采纳与实施的相关文献展开分析。在创新采纳方面，已有研究表明，技术采纳的驱动因素可从四个维度分析：环境、组织、创新特征及个人层面。环境层面主要反映组织外部影响因素，如媒体关注、公众需求、网络关系、政策推动、组织间模仿与竞争等。制度理论中的“同构”现象可解释这些外部压力。此外，公共政策的间断均衡理论也表明，危机事件可激发创新采纳。在组织层面，资源获取能力、领导风格、风险偏好及激励机制是影响采纳的关键因素。创新层面则关注技术的易用性、优势体现、与组织价值观的兼容性及可试用性，这些因素与技术接受模型中的感知易用性与感知实用性高度相关。在个人层面，员工的自主性、职位层级、专业背景、创造力及人口统计特征是影响采纳的重要变量。

在实施层面，技术驱动创新在政府组织中的实施是指从技术采纳决策后的一系列步骤，包括规划、构建、评估、部署与维护。本研究采用Gil-Garcia及Gasco-Hernandez等学者提出的综合框架，从六个维度分析影响实施的关键因素：数据与信息维度（包括数据可得性、准确性、质量、时效性、隐私保护与标准化）；技术维度（包括技术兼容性、易用性与复杂性）；组织维度（包括资源可得性、绩效评估、组织文化、变革意愿、领导力与组织结构）；跨组织维度（包括角色明确性、合作意愿、权力分配、信任机制与沟通效率）；制度维度（包括政治特征、法律政策与法规）；情境维度（包括社会、经济、文化与人口统计特征）。

三、研究设计与方法

本研究采用案例研究法，聚焦于美国各州政府机构中聊天机器人的应用情况。案例研究法适用于深入分析特定情境下的现象及其背景。由于关于州级机构聊天机器人应用的信息有限，研究采用目的性抽样技术识别潜在参与者。抽样过程分为两个阶段：首先通过关键词搜索识别出47个使用聊天机器人的州级机构，随后联系这些机构并邀请其员工和官员参与访谈。最终，22个州级机构表示参与研究，涵盖失业保险、社会福利、税收、信息技术、教育、行政服务、公共卫生和交通等领域。深度访谈于2022年5月至7月进行，共完成22次访谈。

访谈内容涵盖五个部分：受访者背景、聊天机器人当前使用情况、采纳过程、实施情况及影响分析。访谈通过Zoom进行，每次约一小时。多数情况下，参与者要求进行小组访谈，以便多个团队或项目参与者共同回答问题、补充观点，共39人参与了访谈。数据分析采用混合归纳与演绎策略，主要基于分析框架进行演绎编码，同时保持对数据中新兴代码的开放性。

四、采纳驱动因素分析

研究发现，决定采纳聊天机器人的主要因素包括四个方面。

首先是创新层面因素，聊天机器人的相对优势和易用性是大多数公共组织采纳决策的主要驱动力。数据显示，聊天机器人带来了多种改善现状的好处，最显著的是，许多受访者将聊天机器人视为接触和帮助更多民众的重要替代方案。基于聊天机器人的全天候可用性和自助服务性质，各机构选择将其作为不愿打电话的公民的替代沟通渠道，使他们能够在正常办公时间之外寻求信息。另一个关键优势是聊天机器人能够直接回应公民经常提出的基本问题，这有助于减少呼叫量，使工作人员能够处理更复杂的案件。例如，许多失业保险机构报告称，人们经常打电话询问有关某些福利或计划的基本问题，如“如何提交失业保险索赔”和“我是否有资格获得失业保险索赔”。此外，聊天机器人的数据分析工具记录了聊天机器人的功能，这些元数据提供了关于客户感兴趣问题的宝贵信息，使机构能够更紧密地定制符合人们信息需求的回应，并升级和添加新功能。在易用性方面，虽然输入聊天机器人的信息与机构常见问题解答网页的内容相似，但受访者认为聊天机器人对公众来说更容易使用。他们指出，用户必须在网站上浏览冗长的常见问题解答页面才能找到问题的答案，而聊天机器人的对话功能使用户能够快速获得简洁、直接且易于理解的答案，其背后的自然语言处理技术使用户能够以多种方式输入问题。

其次是环境层面因素，机构的聊天机器人采纳决策受到公民、信息技术行业和其他政府机构的显著影响，而这些影响最初主要由新冠疫情这一外部冲击驱动。疫情期间，客户的服务和信息需求急剧增长，特别是在失业救济和社会服务方面。例如，一位失业保险主任回忆道，疫情前平均每周接到1.2万至1.5万个电话，而在疫情高峰期每周接到超过20万个电话。随着信息请求激增，大量缺乏申请经验的人需要了解计划和申请程序，各机构无法应对飙升的信息需求，迫切需要寻找解决方案，聊天机器人因此成为一个有价值的选择。其他机构的经验和建议也构成了影响采纳决策的环境因素，数据显示存在州内和州际信息寻求和共享模式。在州内案例中，受访者了解了其他机构的聊天机器人开发过程和功能，对其建立聊天机器人所需条件有了基本了解。在跨州案例中，各机构检查和测试其他州组织使用的聊天机器人，了解其能力和局限性，一些机构还通过现有的协作网络了解到邻近州正在使用聊天机器人。此外，信息技术供应商作为聊天机器人相关信息的关键