人机协同客服模式对用户持续使用意愿的影响研究

[3]。本研究通过SPSS22.0软件对原始数据进行了探索性因子分析，以检验数据的结构效度。首先通过KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）和Bartlett球性检验判断是否满足因子分析的前提要求，再使用探索性因子分析判断因子结构。（1）KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)和Bartlett球形检验使用SPSS22.0进行数据分析。首先，显著性小于0.05，说明该问卷数据适用于做因子分析。问卷数据显著的前提下，KMO值高于0.8，则说明问卷效度高；KMO值介于0.7~0.8之间，说明问卷效度较好；KMO值介于0.6~0.7之间，说明效度可接受；KMO值小于0.6，则表明该问卷效度不佳。由上表5-2可知，问卷整体的KMO值大于0.8，且Bartlett球形检验显著（p<0.05），说明问卷具有良好的相关性和效度。同时如表4-6所示，各变量的KMO值均大于0.7，分别为0.890、0.820、0.912和0.708，且都通过了Bartlett球形显著性检验，具有良好的相关性和效度。（2）探索性因子分析所有变量的主成分分析结果如下表4-7，每个因子载荷系数均大于0.5，所有因子的累计方差解释率为80.626%，聚合效度情况良好。表4-7旋转成份矩阵a变量题项因子载荷累积方差解释率%（旋转后）因子1因子2因子3因子4因子5因子6因子7因子8因子9自主性H2.82215.115H3.782H4.749H1.732信息可视化C3.84626.589C1.805C2.752移情性D2.85336.223D3.807D1.661感知有用性G2.77145.622G3.685G1.644G4.604持续使用意愿I3.80954.382I2.765I1.642响应时间A1.75662.582A2.742A3.636即时性B2.80769.912B3.648B1.609可达性E1.82976.738E2.709交互感知F1.54680.626F2.540对各变量各自进行主成分分析提取公因子，结果如下：表4-8自变量（智能客服）效度分析结果因子维度名称因子载荷系数累积方差解释率%（旋转后）因子1因子2因子3智能客服信息可视化信息可视化C3.84428.640信息可视化C1.818信息可视化C2.764响应时间响应时间A2.83454.473响应时间A1.798响应时间A3.701即时性即时性B2.87677.787即时性B3.704即时性B1.615如上表4-8所示，智能客服各维度共含有9个题项，最终获取了3个公因子。其中每个因子载荷系数取值范围为0.615~0.876，均大于0.5，所有因子的累计方差解释率为77.787%，收敛效度情况良好。表4-9自变量（人工客服）效度分析结果因子维度名称因子载荷系数累积方差解释率%（旋转后）因子1因子2因子3人工客服移情性移情性D2.89029.997移情性D3.850移情性D1.609交互感知交互感知F3.86955.925交互感知F2.855可达性可达性E1.84279.323可达性E2.819如上表4-9所示，人工客服共含有7个题项，最终获取了3个公因子。其中每个因子载荷系数取值范围为0.609~0.890，均大于0.5，所有因子的累计方差解释率为79.323%，收敛效度情况良好。表4-10用户感知效度分析结果因子维度名称因子载荷系数累积方差解释率%（旋转后）因子1因子2用户感知感知有用性感知有用性G2.88438.640感知有用性G1.842感知有用性G3.766感知有用性G4.712自主性自主性H2.83776.782自主性H3.786自主性H4.776自主性H1.757如上表4-10所示，中介变量共含有8个题项，最终获取了2个公因子。其中每个因子载荷系数取值范围为0.712~0.884，均大于0.5，所有因子的累计方差解释率为76.782%，收敛效度情况良好。表4-11持续使用意愿效度分析结果因子名称因子载荷系数累积方差解释率%（旋转后）因子1持续使用意愿持续使用意愿I2.91378.887持续使用意愿I1.912持续使用意愿I3.837如上表4-11所示，因变量持续使用意愿共含有3个题项，最终获取了1个公因子。其中每个因子载荷系数取值范围为0.837~0.913，均大于0.5，所有因子的累计方差解释率为78.887%，收敛效度情况良好。

4.5回归分析4.5.1智能客服特点与用户感知的回归分析（一）智能客服特点与感知有用性的回归分析表4-12智能客服与感知有用性的回归分析非标准化系数B标准误差标准系数βtSig.调整后R方响应时间0.3660.0710.3915.1600.0000.205即时性0.3920.0700.4145.5830.000信息可视化0.4030.0660.4446.1200.000由上表4-12，将响应时间、即时性、信息可视化作为自变量，感知有用性作为因变量，引入性别和频率作为控制变量进行多元回归分析，结果显示加入自变量后模型R方为0.205，说明该三个变量可以解释20.5%的感知有用性的变化原因。响应时间非标准化系数B=0.366>0，t检验值为5.160，p=0.000<0.01，因此智能客服响应时间与感知有用性呈现显著正向关系，假设H1得到验证。即时性的非标准化系数B=0.392>0，t检验值为5.583，p=0.000<0.01，因此智能客服即时性与感知有用性呈现显著正向关系，假设H2得到验证。信息可视化非标准化系数B=0.403>0，t检验值为6.120，p=0.000<0.01，因此智能客服信息可视化与感知有用性呈现显著正向关系，假设H3得到验证。（二）智能客服特点与自主性的回归分析表4-13智能客服特点与自主性的回归分析非标准化系数B标准误差标准系数βtSig.调整后R方响应时间0.3190.0760.3274.2210.0000.134即时性0.3740.0740.3785.0360.000信息可视化0.2990.0720.3164.1320.000由上表4-13，将响应时间、即时性、信息可视化作为自变量，自主性作为因变量，引入性别和频率作为控制变量进行多元回归分析，结果显示加入自变量后模型R方为0.134，说明该三个变量可以解释13.4%的自主性的变化原因。响应时间非标准化系数B=0.319>0，t检验值为4.221，p=0.000<0.01，因此智能客服响应时间与自主性呈现显著正向关系，假设H4得到验证。即时性的非标准化系数B=0.374>0，t检验值为5.036，p=0.000<0.01，因此智能客服即时性与自主性呈现显著正向关系，假设H5得到验证。信息可视化非标准化系数B=0.299>0，t检验值为4.132，p=0.000<0.01，因此智能客服信息可视化与自主性呈现显著正向关系，假设H6得到验证。4.5.2人工客服特点与用户感知的回归分析（一）人工客服特点与感知有用性的回归分析表4-14人工客服特点与感知有用性的回归分析非标准化系数B标准误差标准系数βtSig.调整后R方移情性0.4190.0660.4616.3900.0000.352可达性0.3190.0650.3694.8910.000交互感知0.5340.0580.5979.1730.000由上表4-14，将移情性、可达性、交互感知作为自变量，感知有用性作为因变量，引入性别和频率作为控制变量进行多元回归分析，结果显示加入自变量后模型R方为0.352，说明该三个变量可以解释35.2%的自主性的变化原因。移情性非标准化系数B=0.419>0，t检验值为6.390，p=0.000<0.01，因此人工客服移情性与感知有用性呈现显著正向关系，假设H7得到验证。可达性非标准化系数B=0.319>0，t检验值为4.891，p=0.000<0.01，因此人工客服可达性与感知有用性呈现显著正向关系，假设H8得到验证。交互感知非标准化系数B=0.534>0，t检验值为9.173，p=0.000<0.01，因此人工客服交互感知与感知有用性呈现显著正向关系，假设H9得到验证。（二）人工客服特点与自主性的回归分析表4-15人工客服特点与自主性的回归分析非标准化系数B标准误差标准系数βtSig.调整后R方移情性0.4350.0680.4596.3850.0000.426可达性0.3620.0670.4015.4050.000交互感知0.6100.0570.65610.7410.000由上表4-15，将移情性、可达性、交互感知作为自变量，自主性作为因变量，引入性别和频率作为控制变量进行多元回归分析，结果显示加入自变量后模型R方为0.426，说明该三个变量可以解释42.6%的自主性的变化原因。移情性非标准化系数B=0.435>0，t检验值为6.385，p=0.000<0.01，因此人工客服移情性与自主性呈现显著正向关系，假设H10得到验证。可达性非标准化系数B=0.362>0，t检验值为5.405，p=0.000<0.01，因此人工客服可达性与自主性呈现显著正向关系，假设H11得到验证。交互感知非标准化系数B=0.610>0，t检验值为10.741，p=0.000<0.01，因此人工客服交互感知与自主性呈现显著正向关系，假设H12得到验证。4.5.3用户感知与持续使用意愿的回归分析表4-16用户感知与持续使用意愿的回归分析非标准化系数B标准误差标准系数βtSig.容差VIF(常量)1.1230.3543.1710.002性别-0.0890.101-0.053-0.8770.3820.9951.005频率-0.0650.095-0.041-0.6810.4970.9811.020感知有用性0.5240.0950.5015.5240.0000.4372.288自主性0.2090.0910.2092.2940.0230.4352.301调整后R方：0.439由上表4-16，将感知有用性、自主性作为自变量，持续使用意愿作为因变量，引入性别和频率作为控制变量进行多元回归分析，结果显示加入自变量后各模型VIF值在1~2.3之间，远低于10，容忍度都在0.1以上，故不存在多元共线性情况。加入自变量后模型R方值为0.439，说明这感知有用性和自主性可以解释持续使用意愿43.9%的变化原因。感知有用性非标准系数B=0.524，t检验值为5.524，p=0.000<0.01，因此感知有用性对用户持续使用意愿有显著正向影响，假设H13得到验证。自主性非标准系数B=0.209，t检验值为2.294，p=0.023<0.05，因此自主性对用户持续使用意愿有显著正向影响，假设H14得到验证。

4.6中介效应分析表4-17感知有用性和自主性中介效应路径Effect

效应值BootSE

标准误tpBootLLCI

下限BootULCI

上限响应时间→感知有用性→持续使用意愿0.18310.05385.1600.0000.08940.2994响应时间→自主性→持续使用意愿0.06510.044.2210.000-0.00810.1475即时性→感知有用性→持续使用意愿0.18370.0535.5830.0000.08970.2987即时性→自主性→持续使用意愿0.06760.04775.0360.000-0.01070.1743信息可视化→感知有用性→持续使用意愿0.17010.05236.1200.0000.07470.283信息可视化→自主性→持续使用意愿0.06480.03984.1320.0000.00020.1561移情性→感知有用性→持续使用意愿0.20210.05896.3900.0000.09920.324移情性→自主性→持续使用意愿0.07370.05346.3850.000-0.02440.1877可达性→感知有用性→持续使用意愿0.15630.05044.8910.0000.07330.2671可达性→自主性→持续使用意愿0.05340.04455.4050.000-0.02140.1542交互感知→感知有用性→持续使用意愿0.24350.06389.1730.0000.1240.3752交互感知→自主性→持续使用意愿0.04830.078710.7410.000-0.10760.2075如表4-17所示，感知有用性在响应时间对持续使用意愿的影响关系间的中介效应值为0.1831，bootstrap下限值为0.0894，下限值为0.2994，两者同为正。而自主性在响应时间对持续使用意愿的影响关系间的中介效应值为0.0651，bootstrap下限值为-0.0081，下限值为0.1475，两者不同号。因此，在智能客服响应时间对持续使用意愿的影响关系中，感知有用性的中介作用显著，而自主性的中介作用不显著。感知有用性在即时性对持续使用意愿的影响关系间的中介效应值为0.1837，bootstrap下限值为0.0897，下限值为0.2987，两者同为正。而自主性在即时性对持续使用意愿的影响关系间的中介效应值为0.0676，bootstrap下限值为-0.0107，下限值为0.1743，两者不同号。因此，在智能客服即时性对持续使用意愿的影响关系中，感知有用性的中介作用显著，而自主性的中介作用不显著。感知有用性在信息可视化对持续使用意愿的影响关系间的中介效应值为0.1701，bootstrap下限值为0.0747，下限值为0.283，两者同为正。而自主性在信息可视化对持续使用意愿的影响关系间的中介效应值为0.0648，bootstrap下限值为0.0002，下限值为0.1561，两者同为正。因此，在智能客服的信息可视化对持续使用意愿的影响关系中，感知有用性和自主性均具有显著中介作用。感知有用性在人工客服的移情性对持续使用意愿的影响关系间的中介效应值为0.2021，bootstrap下限值为0.0992，下限值为0.324，两者同为正。而自主性在移情性对持续使用意愿的影响关系间的中介效应值为0.0737，bootstrap下限值为-0.0244，下限值为0.1877，两者不同号。因此，在人工客服移情性对持续使用意愿的影响关系中，感知有用性具有显著中介作用，而自主性的中介作用不显著。感知有用性在人工客服可达性对持续使用意愿的影响关系间的中介效应值为0.1563，bootstrap下限值为0.0733，下限值为0.2671，两者同为正。而自主性在可达性对持续使用意愿的影响关系间的中介效应值为0.0534，bootstrap下限值为-0.0214，下限值为0.1542，两者不同号。因此，在人工客服的可达性对持续使用意愿的影响关系中，感知有用性具有显著中介作用，而自主性的中介作用不显著。感知有用性在交互感知对持续使用意愿的影响关系间的中介效应值为0.2435，bootstrap下限值为0.124，下限值为0.3752，两者同为正。而自主性在交互感知对持续使用意愿的影响关系间的中介效应值为0.0483，bootstrap下限值为-0.1076，下限值为0.2075，两者不同号。因此，在人工客服交互感知对持续使用意愿的影响关系中，感知有用性的中介作用显著，而自主性的中介作用不显著。5.研究结论与局限5.1假设检验总结表5-1假设检验汇总序号假设路径标准化路径系数p值假设检验结果1响应时间→感知有用性0.3910.000H1支持2响应时间→自主性0.3270.000H2支持3即时性→感知有用性0.4140.000H3支持4即时性→自主性0.3780.000H4支持5信息可视化→感知有用性0.4440.000H5支持6信息可视化→自主性0.3160.000H6支持7移情性→感知有用性0.4610.000H7支持8移情性→自主性0.4590.000H8支持9可达性→感知有用性0.3690.000H9支持10可达性→自主性0.4010.000H10支持11交互感知→感知有用性0.0830.000H11支持12交互感知→自主性0.0480.000H12支持13感知有用性→持续使用意愿0.5010.000H13支持14自主性→持续使用意愿0.2090.023H14支持中介效应假设路径BootLLCI

下限BootULCI

上限假设检验结果15响应时间→感知有用性→持续使用意愿0.08940.2994H15支持16响应时间→自主性→持续使用意愿-0.00810.1475H16不支持17即时性→感知有用性→持续使用意愿0.08970.2987H17支持18即时性→自主性→持续使用意愿-0.01070.1743H18不支持19信息可视化→感知有用性→持续使用意愿0.07470.283H19支持20信息可视化→自主性→持续使用意愿0.00020.1561H20支持21移情性→感知有用性→持续使用意愿0.09920.324H21支持22移情性→自主性→持续使用意愿-0.02440.1877H22不支持23可达性→感知有用性→持续使用意愿0.07330.2671H23支持24可达性→自主性→持续使用意愿-0.02140.1542H24不支持25交互感知→感知有用性→持续使用意愿0.1240.3752H25支持26交互感知→自主性→持续使用意愿-0.10760.2075H26不支持如上表5-1所示，本研究共计26个子假设，除假设H16、H18、H22、H24、H26不支持外，其余假设均得到支持：H1：智能客服系统的响应时间对用户的感知有用性产生正向影响。响应时间越短，用户的感知有用性越强。H2：智能客服系统的响应时间正向影响用户的自主性。响应时间越短，用户的自主性越强。H3：智能客服系统的即时性正向影响用户的感知有用性。即时性程度越高，用户的感知有用性越强。H4：智能客服系统的即时性正向影响用户的自主性。即时性程度越高，用户的自主性越强。H5：智能客服系统的信息可视化程度正向影响用户的感知有用性。可视化程度越高，用户的感知有用性越强。H6：智能客服系统的信息可视化程度正向影响用户的自主性。可视化程度越高，用户的自主性越强。H7：人工客服系统的移情性正向影响用户的感知有用性。移情程度越高，用户的感知有用性越高。H8：人工客服系统的移情性正向影响用户的自主性。移情程度越高，用户的自主性越高。H9：人工客服系统的可达性正向影响用户的感知有用性。可达程度越高，用户的感知有用性越高。H10：人工客服系统的可达性正向影响用户的自主性。人工客服的可达程度越高，用户的自主性越高。H11：人工客服系统的交互感知对用户的感知有用性产显著正向影响。用户的交互感知程度越高，其感知有用性越高。H12：人工客服系统的交互感知显著正向影响用户的自主性。用户的交互感知越高，感受到的自主性越高。H13：用户的感知有用性对用户持续使用意愿具有显著正向影响。对人机结合客服系统感知上越有用，用户的持续使用意愿越高。H14：用户的自主性对用户持续使用意愿具有显著正向影响。使用人机结合客服系统过程中感受到的自主性越高，用户的持续使用意愿越高。H15：在智能客服的响应时间和用户持续使用意愿的关系间，感知有用性具有显著中介作用。H16：在智能客服的响应时间和用户持续使用意愿的关系间，自主性中介作用不显著。H17：在智能客服的即时性和用户持续使用意愿的关系间，感知有用性具有显著中介作用。H18：在智能客服的即时性和用户持续使用意愿的关系间，自主性中介作用不显著。H19：在智能客服的信息可视化和用户持续使用意愿的关系间，感知有用性具有显著中介作用。H20：在智能客服的信息可视化和用户持续使用意愿的关系间，自主性具有显著中介作用。H21：在人工客服的移情性和用户持续使用意愿的关系间，感知有用性中介作用显著。H22：在人工客服的移情性和用户持续使用意愿的关系间，自主性中介作用不显著。H23：在人工客服的可达性和用户持续使用意愿的关系间，感知有用性中介作用显著。H24：在人工客服的可达性和用户持续使用意愿的关系间，自主性中介作用不显著。H25：在人工客服的交互感知和用户持续使用意愿的关系间，感知有用性具有显著中介作用。H26：在人工客服的交互感知和用户持续使用意愿的关系间，自主性中介作用不显著。5.2研究结论本文主要针对人机结合客服系统持续使用意愿的影响因素进行了一系列的理论分析和实证研究。本章节将首先具体阐述实证分析结果，结合已有的相关理论研究对结论进行合理分析。此外，将结合人机结合客服系统的特点及对用户使用感知的主要影响因子，为人机结合客服系统的设计、运营以及AI客服的普及提出参考意见。最后，本章将对整个调研分析过程的局限及不足之处进行分析。在整理国内外文献基础上，本文以人机结合客服系统为研究对象，提出了该客服系统与感知有用性、自主性对用户持续使用意愿具有显著影响的共26个假设，通过调查验证，其中21个假设成立，5个假设不成立。5.2.1智能客服三个维度对感知有用性和自主性具有显著影响智能客服的响应时间、即时性和信息可视化对感知有用性和自主性具有显著影响。说明用户在使用智能客服时，感受到的系统响应时间越短，即时性和信息可视化程度较高，他们有可能会认为该智能客服有用并且感受到较高的自主性，从而会对智能客服的评级更高，更愿意使用这样的系统。5.2.2人工客服三个维度对感知有用性和自主性具有显著影响人工客服的移情性、可达性和交互感知对感知有用性和自主性具有显著影响。说明若用户在使用人工客服时，操作更简捷，更易接触人工客服，同时在与客服沟通时获得的交互感知越积极，用户越会认为该客服有用并且感受到更高的自主性，从而更愿意使用这样的客服系统。5.2.3感知有用性和自主性对持续使用意愿具有显著影响感知有用性和自主性均对持续使用意愿具有显著影响，说明用户使用智能客服和人工客服时，对客服系统的认知越积极，获得的自主感越强，他们对该客服系统的持续使用意愿会更强烈。5.2.4感知有用性和自主性具有显著中介效应本文结合模型，从用户感知的角度出发，探究人机结合客服系统的使用感知的两个维度的中介效应，采用回归分析和bootstrap检验感知有用性和自主性的中介作用。结论如下：（1）在智能客服响应时间、即时性、信息可视化和持续使用意愿的关系中，感知有用性存在中介效应，且效应是显著加强。说明用户在使用人机结合客服系统时会对智能客服的响应时间、即时性和信息可视化进行感知和判断，从而对智能客服的有用性进行感知，判断是否持续使用该客服系统。（2）在智能客服信息可视化和持续使用意愿的关系中，自主性存在中介效应，且效应是显著加强。说明用户在使用人机结合客服系统时会对智能客服提供的信息质量进行感知和判断，从而对与智能客服交互过程中的自主性进行感知，判断是否持续使用该客服系统。（3）在人工客服和持续使用意愿的关系中，感知有用性存在中介效应，且效应是显著加强。说明用户在使用人机结合客服系统时会对人工客服的移情性、可达性和交互感知进行感知和判断，从而对智能客服的有用性进行感知，判断是否持续使用该客服系统。（4）在人工客服和持续使用意愿的关系中，自主性不存在显著中介效应。说明人工客服的移情性、可达性和交互感知三个特点不会经过用户的自主性感知影响其持续使用意愿。5.3实践启示近几年，AI智能客服逐渐兴起并得到迅速发展，然而在面向用户时，总是存在“智能客服不智能”的问题。众多企业选择了使用人工客服和智能客服结合的系统作为过渡，去更好的引导用户和改善智能客服。但遗憾的是，智能客服技术一直在快速进步，而其使用感仍未得到明显改善。在用户主导的市场上，用户体验成为企业关心的关键问题，如何在传统客服模式上更创新地结合人工智能技术，且让用户体验舒适同时兼备科技感也就成了企业亟待解决的重大问题。因此本研究从人机结合客服系统特点与用户体验的角度出发进行实证研究，根据研究结果提出以下建议：5.3.1提升智能客服的信息质量和系统质量本研究证明了智能客服的即时性和信息可视化对用户持续使用意愿有显著影响。因此，要为用户提供更好的使用感，就应该提升智能客服模块的信息反馈效率和信息质量，这需要与技术结合。对于企业来说，持续的研发和改善智能客服质量在如今的时代背景下，是必不可少且不可忽视的，只有更强大的技术支撑才能有更优秀的服务产出，从而满足用户的需求。5.3.2保障传统客服的通道与质量鉴于当前人工智能客服的使用感仍不理想，企业应将保留传统客服模式并在一定时间提供较智能客服更人性化的服务。因此，在积极发展智能客服的同时，企业需要保障传统客服的通道与质量，在人机结合客服系统中，选择人工客服的通道应该简单明了易操作，同时客服人员的服务质量也应该得到保障。5.3.3重视系统交互设计本研究证明了用户的感知有用性和自主性对其持续使用意愿具有显著的正向影响。因此，不仅智能客服和人工客服本身需要注重用户体验，整个人机结合客服系统的交互设计也需要重视，带给用户更舒适自然的体验，才能真正达到服务的目的，有效提升自身在用户心中的评价。5.3.4积极获取用户反馈客服系统作为企业与用户之间的沟通桥梁，承担着两者之间的信息传递的责任。客服不仅仅是为用户提供信息，也是在为企业提供有价值的信息。兼备AI智能、大数据等技术的智能客服系统本身就具备收集大量用户反馈的优势，这也应该是企业必须加以重视和利用的一大特点。积极获取用户反馈并进行分析来改善系统质量，不仅会为企业提供精准有效的信息，而且也能为用户提供更优质的服务。5.4研究局限性本文主要对用户对人机结合客服系统持续使用意愿受到智能客服和人工客服以及用户感知的影响效应和程度进行研究，但由于研究时长、研究能力的限制和其他种种误差，存在各个方面的局限性：5.4.1研究范围的局限性选取的调查对象集中在18~26岁大学生群体，未包含人机结合客服的所有目标使用群体。同时，本研究仅通过网络问卷进行调查，调查对象的使用习惯等方面不够全面，因此本研究样本可能缺乏一定的准确性5.4.2量表设计的局限性本文测量量表形成是通过选取较成熟的国内外研究量表，再结合调查对象的特点进行总结、调整和改良设计出来的，但由于国内外文化差异、翻译误差等，其适用性有待考量。同时，本文测量量表选取的维度中存在不显著的维度，其适用性有待考量。5.4.3适用行业的局限性本研究选取的客服行业的人工智能技术使用，只针对客服系统中智能客服与人工客服的结合做了研究，暂未涉及其余行业的人工智能技术应用。参考文献张东哲,林野川.电商人工客服满意度研究[J].科技促进发展,2021,17(03):558-564.刘梦晓.电子商务消费者对智能客服采纳意愿的影响因素研究[D].南京大学,2018.DOI:10.27235/ki.gnjiu.2018.000415.杨洋.基于TAM模型的智能客服用户满意度影响路径研究[D].杭州师范大学,2020.DOI:10.27076/ki.ghzsc.2020.000584.杜建刚,范秀成.服务补救中情绪对补救后顾客满意和行为的影响——基于情绪感染视角的研究[J].管理世界,2007,(08):85-94+172.崔佳媚.关于人工客服情感能力的思考与建议[J].质量与市场,2021(11):160-162.罗长利,朱小栋.基于TAM/TPB和感知风险的余额宝使用意愿影响因素实证研究[J].现代情报,2015,35(02):143-149.朱旺南,李玲.客户服务系统研究现状与发展趋势[J].电脑知识与技术,2012,8(35):8586-8588.张瑞,潘鑫,杨艳妮,黄正伟.情感介入式智能客户服务系统[J].情报理论与实践,2016,39(08):70-74+39.邬文兵,李爽,项竹青,张明玉.司机对共享物流平台的持续使用意愿研究——TAM模型的实证分析[J].经济管理,2019,41(10):178-193.杨朝君,宋雪婷.网站质量对用户满意度及购买意愿的影响研究[J].现代情报,2014,34(02):13-17.沈鹏熠,万德敏,许基南.在线零售情境下人机交互感知如何影响消费者幸福感——基于自主性的视角[J].南开管理评论,2021,24(06):26-40.孙杰贤.智能客服成为企业数字化转型突破口[J].中国信息化,2022(02):35.李斐,邵晓东,周力恒,金阳.智能客服机器人的现状及发展[J].中国传媒科技,2016,(04):67-69.《中国银行业客服中心发展报告201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