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代理是否应该在客户服务中表达正面情感时，我们需要先理解AI代理的本质。AI代理是一种由人工智能技术创建的虚拟形象，它们被设计用来与人类进行交互。这些代理可以具有情感吗？如果可以，它们是否应该在客户服务中表达正面情感？从技术和伦理的角度来看，AI代理有情感是可能的。现代AI系统已经发展到了一个令人瞩目的阶段，能够模拟人类的思维和行为。然而，AI代理的情感表达应当谨慎。在客户服务中，AI代理的目的是帮助解决问题并提供愉快的体验。如果AI代理表现出过度的正面情感，可能会导致客户产生误导性的印象，从而影响其决策。正面情感的表达也可能被解释为“欺骗”，这可能导致客户对AI代理失去信任。客户服务的主要目标是提供真实、可靠的信息，而不是误导或操纵客户。因此，即使AI代理能够模拟情感，也应该避免过度表达正面情感。综上所述，虽然AI代理可以具有情感，但在客户服务中是否应该表达正面情感是一个值得探讨的问题。AI代理的情感表达应保持适度，以确保客户对其信任。
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生动积极的情绪呢？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。对于客户而言，他们期望人工智能客服在与客户互动时，所表现出的积极情绪程度相较于人类员工更为有限。因此，客服在客户服务过程中展示积极情绪的影响力，实际上取决于其身份地位。基于此，我们提出以下假设：
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的表现的评价会因他们所秉持的关系规范取向的不同而有所差异。对于那些重视群体关系的客户，他们期望AI客服能像朋友或家人一样展现出关心。这些客户之间的关系规范取向使得他们对AI客服积极情绪的表现有着更高的期待，因为这种表现能够提升他们的服务体验评价（Scott等人，2013年）。相反，对于那些更注重交换关系的客户，他们希望AI客服能更专注于交易，提供专业且准确的服务。在这种情况下，AI客服积极情绪的表现可能会降低甚至反转他们的服务评价。因此，我们可以提出这样的假设：
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，在人类客服的环境下，积极的情绪状态明显提升了客户对于服务质量和满意度的感知（Mhuman_absent = 5.42 vs Mhuman_present = 6.37, t(75) = 3.282, p = 0.001）以及体验（Mhuman_absent = 5.86 vs Mhuman_present = 6.57, t(75) = 2.871, p = 0.005）。然而，在AI客服环境中，尽管人类的积极情绪存在，但其对感知服务质量的影响并未达到统计学上的显著性（MAI_absent = 5.93 vs MAI_present = 5.94, t(76) = 0.035, p = 1），同样地，对客户满意度的提升也未产生显著效果（MAI_absent = 6.23 vs MAI_present = 6.27, t(76) = 0.167, p = 0.9）。
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提出的潜在机制的研究中，我们采用了3项检验。研究结果表明，人工智能表达出的积极情绪能够有效地增加客户的心理积极情绪（β=0.26, t(175) = 1.737, p = 0.084），并由此带来更高水平的感知服务质量（β= 0.62, t(173) =11.498, p < 0.001)以及客户满意度（β= 0.52, t(173) = 10.362, p < 0.001）。然而，我们也发现，这种积极情绪同样可能导致客户产生期望违背的心理状态（β=0.32, t(175) = 1.859, p = 0.065），从而进一步降低感知服务质量（β=-0.083, t(173) = -1.759, p = 0.080）及客户满意度（β=-0.13, t(173) =-3.074, p = 0.003）。
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体验上，可能无法达到人类客服的同等效果。进一步的研究表明，关系规范导向是一个重要的调节变量。当客户对与AI代理的关系有不同的规范期待时，这可能会影响到客户对期望确认的可能性。
参考文献
在2022年的一篇研究论文中，作者Elizabeth Han、Dezhi Yin和Han Zhang探讨了人工智能助手在客户服务中是否应该表达积极的情感。在他们的研究中，他们提出了一个有趣的问题：人工智能助手是否应该在客户服务中展示积极的情感？通过对这一问题的深入研究，作者们试图为人工智能助手的开发和使用提供一些指导性的建议。这项研究不仅关注于理论层面，还注重实践应用，旨在让更多的人了解如何在人工智能助手的设计和应用过程中考虑到情感因素，从而提高客户服务的质量和效率。
封面图片来源：
https://www.kaspersky.com/blog/emotional-ai/31689/
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