《Electronic Commerce Research and Applications》：Forgiveness catalyst or risk amplifier? The impact of AI customer service anthropomorphism on consumers’ forgiveness willingness
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本研究聚焦AI客服服務失敗情境，探討了一個核心問題：AI的擬人化設計究竟是促進消費者寬恕的“催化劑”，還是加劇負面情緒的“風險放大器”？為解答此問題，研究者們通過一個預實驗和三個正式實驗，系統(tǒng)檢驗了擬人化程度對消費者寬恕意愿的影響及其內(nèi)在機制（以厭惡為中介），并揭示了任務關(guān)鍵性與關(guān)系規(guī)范作為重要的邊界條件。結(jié)果表明，在服務失敗時，較高程度的擬人化能通過降低消費者的厭惡情緒，正向促進其對公司的寬恕意愿；且這種效應在高任務關(guān)鍵性或共有關(guān)系規(guī)范下尤為顯著。這些發(fā)現(xiàn)為企業(yè)在AI客服中有效運用擬人化設計以管理客戶關(guān)系提供了重要的理論與實踐啟示。
在商業(yè)世界中，人工智能（AI）客服正變得越來越普遍，它們以快速響應、低成本和高效率的特點，逐步取代傳統(tǒng)人工客服。然而，與任何服務系統(tǒng)一樣，AI客服也難以避免出現(xiàn)服務失敗。當AI搞砸了，比如沒能正確理解問題、提供了錯誤信息或者無法解決需求時，消費者會作何反應？他們是會像對待一個冰冷的機器一樣直接“拉黑”這家公司，還是會像原諒一個犯錯的朋友那樣給予寬容？這其中的關(guān)鍵，很可能在于AI表現(xiàn)得有多像“人”。
以往的研究對此給出了矛盾的答案。一方面，將AI設計得更像人（即“擬人化”）可能會增強情感聯(lián)結(jié)，讓人更容易產(chǎn)生共情和理解，從而更愿意原諒其過失。但另一方面，擬人化也可能讓消費者認為AI具有更強的自主意識和責任能力，一旦出錯，反而會引發(fā)更強烈的責備和負面情緒。那么，擬人化在服務失敗的情境下，究竟扮演著“寬恕催化劑”還是“風險放大器”的角色？這個問題對于希望利用AI優(yōu)化客戶服務、同時又想維系長期客戶關(guān)系的企業(yè)來說至關(guān)重要，但現(xiàn)有研究尚未給出清晰的答案。
為了解開這個謎題，來自武漢大學的研究團隊在《Electronic Commerce Research and Applications》期刊上發(fā)表了一項研究。他們基于社會反應理論和“服務交互鏈”的視角，構(gòu)建了一個理論模型，旨在系統(tǒng)探究AI客服的擬人化程度如何影響消費者對公司的寬恕意愿，并深入剖析其內(nèi)在機制（厭惡情緒的中介作用）以及外在的邊界條件（任務關(guān)鍵性與關(guān)系規(guī)范的調(diào)節(jié)作用）。
研究人員主要采用了基于情境的實驗研究方法。他們首先通過預研究，精心設計并驗證了用于操縱“擬人化程度”（高 vs. 低）、“任務關(guān)鍵性”（高 vs. 低）和“關(guān)系規(guī)范”（共有關(guān)系 vs. 交換關(guān)系）的實驗材料，例如通過不同設計的對話界面和文字描述來操控擬人化水平。隨后，他們進行了三項正式的在線情景實驗。研究通過專業(yè)的在線實驗平臺“Credamo”招募參與者，并采用注意力檢測題項和身份驗證來保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。在實驗中，參與者被隨機分配到不同的實驗條件下，閱讀特定的服務失敗場景（例如，與AI客服溝通后問題未得到解決），隨后填寫測量其感知擬人化水平、對AI的厭惡情緒、對公司的寬恕意愿等變量的問卷。數(shù)據(jù)分析主要使用SPSS軟件進行獨立樣本t檢驗、方差分析以及Bootstrap中介效應檢驗等。
研究結(jié)果揭示了幾個關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)：
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3.2. 服務提供者-服務結(jié)果：AI客服擬人化對消費者寬恕意愿的影響
研究證實了核心假設（H1）。實驗結(jié)果表明，在AI客服發(fā)生服務失敗時，較高程度的擬人化設計能夠顯著提升消費者對公司的寬恕意愿。與低擬人化的AI相比，消費者在面對高擬人化AI導致的失敗時，表現(xiàn)出更高的原諒傾向。
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3.3. 服務接收者-服務結(jié)果：厭惡的中介作用
進一步的分析揭示了內(nèi)在的心理機制（H2）。研究發(fā)現(xiàn)，擬人化是通過降低消費者的厭惡情緒來促進寬恕的。具體而言，高擬人化的AI因其更人性化的表達和互動方式，能夠緩解服務失敗引發(fā)的負面情感（如厭惡），從而間接提高了消費者的寬恕意愿。Bootstrap分析證實了厭惡在這一路徑中的顯著中介效應。
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3.4. 服務互動情境-服務結(jié)果：任務關(guān)鍵性的調(diào)節(jié)作用
研究發(fā)現(xiàn)了重要的邊界條件之一（H3）。任務關(guān)鍵性顯著調(diào)節(jié)了擬人化對寬恕意愿的影響。當消費者面臨的任務重要性高（如購買高價商品出現(xiàn)問題）時，高擬人化AI更能增強其寬恕意愿；而當任務重要性低（如贈品延遲發(fā)貨）時，擬人化的效應則變得不顯著。這說明在事關(guān)重大的服務場景中，AI的“人性化”特質(zhì)更能發(fā)揮安撫和挽回作用。
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3.5. 服務互動情境-服務結(jié)果：關(guān)系規(guī)范的調(diào)節(jié)作用
研究發(fā)現(xiàn)了另一個關(guān)鍵的邊界條件（H4）。消費者與公司之間既有的關(guān)系規(guī)范也起著調(diào)節(jié)作用。當消費者與公司處于共有關(guān)系（類似于家人朋友，注重情感與關(guān)懷）時，高擬人化的AI能有效提升寬恕意愿。然而，當處于交換關(guān)系（類似于商業(yè)伙伴，注重公平互惠）時，擬人化的積極效應則消失。這意味著，擬人化策略的有效性高度依賴于消費者與品牌的情感聯(lián)結(jié)基礎(chǔ)。
結(jié)論與討論部分對以上發(fā)現(xiàn)進行了歸納，并闡述了其理論和實踐意義。本研究的結(jié)論表明，AI客服的擬人化設計在服務失敗后總體上扮演了“寬恕催化劑”的角色，但其效果受到任務性質(zhì)和客戶關(guān)系的雙重制約。這挑戰(zhàn)了“恐怖谷”理論在虛擬客服場景中的簡單套用，表明適度的、情境適配的擬人化能夠有效促進服務修復。
在理論意義上，本研究首先基于社會反應理論，將研究視角從認知評價（如歸因、滿意度）延伸至道德情感（寬恕），深化了對人機互動中社會性線索如何影響情感修復的理解。其次，結(jié)合服務系統(tǒng)理論，研究明確了任務關(guān)鍵性和關(guān)系規(guī)范這兩個重要的情境邊界，揭示了擬人化效應發(fā)揮作用的特定條件。最后，研究引入了包含服務接收者、提供者、結(jié)果和互動情境的四維“服務交互鏈”視角，為理解AI技術(shù)如何嵌入并重塑動態(tài)的服務互動過程提供了新的分析框架。
在實踐意義上，研究為企業(yè)提供了明確的指導。首先，應戰(zhàn)略性投資于AI客服的擬人化設計，尤其是在高任務關(guān)鍵性或旨在建立長期情感聯(lián)結(jié)（共有關(guān)系）的服務場景中，應強化人性化特征，如共情語言、個性化表達等。其次，企業(yè)應有意識地培育與客戶的共有關(guān)系規(guī)范，例如通過AI回憶歷史互動、提供關(guān)懷性問候等方式，營造情感聯(lián)結(jié)氛圍，這將使擬人化設計在服務補救時發(fā)揮更大效用。最后，企業(yè)可以根據(jù)任務重要性來動態(tài)調(diào)配資源，在關(guān)鍵任務中啟用更具擬人化特征的AI，而在常規(guī)任務中則可使用更簡潔的版本，從而實現(xiàn)效率與情感體驗的平衡。
當然，研究也存在一定局限性，例如實驗場景的模擬性可能影響生態(tài)效度，以及將擬人化操作為二元變量（高/低）可能忽略了其多維度和非線性效應（如潛在的“恐怖谷”曲線）。未來的研究可以采用更精細的連續(xù)變量或多維度設計，并在真實的服務環(huán)境中進行縱向追蹤或?qū)嵉貙嶒灒垣@取更具普適性的洞見。
