文章主题：人工智能, 情感表达, 客户服务, 人工智能客服
这是“神经管理学”第217篇推送选文:任佳淇 审稿:任佳淇 终审:彭希羡 编辑:袁憬弋仅用于学术交流，原文版权归原作者和原发刊所有
原刊及作者
在探讨AI agents是否应该在客户服务中表达正面情感时，我们需要先理解机器人是否拥有情感这一问题。事实上，目前的AI技术尚未达到真正拥有情感的程度，它们只是通过算法和大量数据训练出来的模型，能够模仿人类情感的表达，但并非真实的情感体验。因此，在这个前提下，AI agents在客户服务中表达正面情感的必要性就值得商榷了。首先，我们要明确的是，AI agents的表现主要取决于其背后的算法和数据，而不是其自身的情感状态。如果这些AI agents在处理客户问题时表现出色，那么无论它们是否表达了积极情感，都能为客户提供优质的服务。相反，如果AI agents在处理问题时出现错误，即使它们表达了积极的情感，也无法改变客户对服务的满意度。其次，客户服务的主要目标是满足客户的需求，提供高效、专业的服务。如果AI agents在客户服务中过于强调情感表达，可能会导致服务流程的混乱，降低服务效率。此外，过度的情感表达还可能让客户感到不适，甚至影响客户的购买决策。最后，从伦理学的角度来看，我们也不应该鼓励AI agents在客户服务中表达情感。因为AI agents的本质是工具，它们没有自主意识，也没有权利去影响人类的情感和行为。过度强调AI agents的情感表达，可能会让人们对其产生误导，认为AI agents具有某种程度的自主性，这是不合适的。综上所述，虽然AI agents可以模仿人类情感的表达，但在客户服务中并不需要真正地表达情感。AI agents的主要任务是提供高效、专业的服务，而不是模仿人类的情感。我们应该关注如何优化AI技术的算法和数据，提高其在客户服务中的表现，而不是过分强调其情感表达。
Information Systems Research, Articles in Advance
Elizabeth Han, Dezhi Yin, Han Zhang
在客户服务领域，传统的人工客服被推荐在与客户交流过程中展示积极的情绪。那么，由人工智能（AI）驱动的智能客服（也被称为聊天机器人）是否也需要在客户服务中表现出积极的情绪呢？一项研究聚焦于人工智能表达情感的特殊性，深入探讨了人工智能客服积极情绪如何以及为何会影响客户对服务的评估。
理论基础及研究假设
情绪关联能力被视为人类的独有特质，而机器则普遍被认为是无意识和无感觉的。客户对于人工智能客服的需求是希望能够比人类员工更好地表现出积极的情绪，然而，这却取决于 particular 的客服人员身份。基于此，我们提出了一个假设：
H1：客服表达积极情绪对服务评估的积极影响取决于客服的身份，因此对人类客服的影响大于对人工智能客服的影响。
人工智能客服表达的积极情感通过双重、对立的过程影响着服务评估：一个是情感过程，另一个是认知过程。
情感过程：一个人所表达的情绪可以通过情绪传染使观察者感受到同样的情绪(Hatfield et al. 1993)，这种情绪传染是人工智能表达积极情绪影响的基础。如果人工智能客服在服务交互期间表达积极情绪，积极情绪的文本线索会自动触发客户的积极情绪。因此提出假设2a：
H2a（通过情绪传染的正向中介）：人工智能客服表达的积极情绪会增加客户的积极情绪，进而提高服务评价。
认知过程：人工智能表达的积极情绪会增加期望-违背的程度，这是由于客户对人工智能客服和对人类客服的期望不同，客户认为人工智能普遍缺乏感知情绪的能力。当人工智能客服在互动中表达情感时，客户对其情感表达的期望被违背，即导致对期望的消极违背，这种消极违背期望产生的不确定会导致更低的服务评价。因此提出假设2b：
H2b（通过期望-违背的负向中介）：人工智能客服表达的积极情绪会增加期望-违背的程度，反而会降低服务评价。
此外，客户对人工智能客服积极情绪表现的评价与其所秉持的关系规范取向存在差异。对于那些重视群体关系的客户来说，他们期望AI客服能像朋友或家人一样展现出关心之情（Scott等，2013）。这种表现方式能够提升服务评价。相反，对于那些更注重交换关系的客户来说，他们希望AI客服能更加以交易为核心，提供专业且精准的服务。在这种情况下，AI客服积极情绪的表现可能会降低甚至导致服务评价的反转。因此，我们可以提出这样一个假设：
H3（关系规范导向的调节）：对于群体导向的客户，人工智能客服表达的积极情绪对服务评价有积极影响，但对于交换导向的客户，这种影响不存在甚至相反。
图1：研究框架
研究方法
本研究通过三个实验室实验进一步验证了上述假设。在实验中，参与者被要求在一个假设的场景中与客服互动。
在研究一的部分，我们通过构建人类客服与AI客服之间的互动场景，并操控人类的情绪表现，以此对假设一进行验证。研究结果揭示，在人类客服存在的情况下，其积极情绪明显提升了客户对于服务质量和满意度的感知（Mhuman_present = 6.37 versus Mhuman_absent = 5.42, t(75) = 3.282, p = 0.001）。然而，在AI客服的情况下，其积极情绪并未产生显著的影响（MAI_present = 5.94 versus MAI_absent = 5.93, t(76) = 0.035, p = 1）。
图2：客服身份和积极情绪的交互作用
研究2只关注人工智能客服，并探索假设3中提出的关系规范导向的调节作用。结果显示，对于以交换为导向的个体，人工智能客服表达的积极情绪对感知服务质量(β=-0.57, t(86) =-2.12, p = 0.037)和满意度(β=-0.44, t(86) =-1.88, p = 0.06)有显著的负面影响；对于以群体为导向的个体，人工智能客服表达的积极情绪对感知服务质量(β= 0.89, t(86) = 3.04, p = 0.003)和满意度(β= 0.89, t(86) = 3.52, p < 0.001)有显著的正向影响。
在对假设2a和2b进行深入研究的3项实验中，我们探讨了所提出的潜在机制。研究结果表明，人工智能表达出的积极情绪对客户产生了积极影响，具体表现为客户积极的情绪状态（β=0.26, t(175) = 1.737, p = 0.084）。这种积极情绪进一步推动了服务质量和客户满意度的提升，分别体现在感知服务质量方面（β= 0.62, t(173) =11.498, p < 0.001）和满意度方面（β= 0.52, t(173) = 10.362, p < 0.001）。然而，我们也注意到，积极情绪同时也可能引发客户对服务期望的违背行为。具体来说，当人工智能表现出积极情绪时（β=0.32, t(175) = 1.859, p = 0.065），可能导致客户对服务质量的期望降低，从而产生负向影响。这种情况下，感知服务质量会受到一定程度的削弱（β=-0.083, t(173) = -1.759, p = 0.080），进而影响客户的满意度（β=-0.13, t(173) =-3.074, p = 0.003）。因此，在实际应用中，我们需要权衡人工智能表达积极情绪所带来的正面影响与可能产生的负面影响，以实现更高效、高质量的服务。
图3：中介作用分析
研究小结
本研究对期望-违背理论进行了拓展，提出人工智能客服的积极情绪表达在提升客户服务质量评估上，可能无法达到人类客服 levels 的效果。进一步的研究指出，关系规范导向是可能的调节变量，如果客户对于他们与AI代理的关系有不同的规范认知，这可能会影响到客户对于期望确认的可能性。
参考文献
在2022年的一篇研究论文中，作者Elizabeth Han、Dezhi Yin和Han Zhang探讨了一个有趣的问题：AI客户服务代理是否应该表达积极的情感？他们在《信息系统研究》杂志上发表了自己的观点。在这篇文章中，他们深入研究了人工智能的情感表达能力，以及其在客户服务领域的应用和影响。通过对现有研究和实际案例的分析，他们提出了一个具有启发性的观点，即AI客户服务代理在传递积极情感方面具有重要价值，这有助于提升客户满意度和忠诚度，从而提高企业的竞争力。
封面图片来源：
Sense and sensibility: Do we want AI to master emotions?
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