現今許多醫療診所開始導入聊天機器人來提升病患服務，透過良好的對話體驗設計，這些智慧聊天機器人（Chatbot）可以協助處理如診所預約、取消預約、查詢診療項目等常見需求。目前市場上也有專業廠商提供聊天機器人解決方案，協助診所快速導入此類服務。根據調查，聊天機器人能大幅縮短回應時間，平均回覆速度約為人工客服的 3 倍。然而，要在醫療情境中打造一個讓使用者滿意的對話體驗，需要注重五大關鍵要素：意圖識別、語意槽填充、多輪問答管理、容錯機制、以及引導語與 CTA（行動呼籲）。以下將深入探討這些要素，並結合診所常見情境說明如何設計最佳的對話體驗。
意圖識別：精準理解使用者需求
意圖識別（Intent Recognition）指聊天機器人辨別使用者話語中想要進行的操作或求助類型。例如在診所場景中，使用者輸入「我想預約明天下午的門診」，機器人需要判斷其意圖是預約掛號；若使用者說「取消明天的預約」，則意圖是取消預約。對話系統中的意圖分類模型會根據使用者輸入來預測其想執行的任務。為提升意圖識別的精準度，設計者需要考慮各種同義詞與說法，例如「預約看診」與「掛號看醫生」應被識別為相同意圖。
精準的意圖識別對對話體驗至關重要。如果機器人誤判使用者意圖，可能導致錯誤的回應，降低使用者信任。產業經驗建議將意圖識別準確率維持在 80%以上；若未達標，則需透過增加語料、調整模型或規則來持續優化。同時，在診所應用中若遇到無法判斷的輸入（例如使用者同時提及多件事），可以透過澄清詢問（clarification）機制來確認意圖，如回問「請問您是想預約新門診，還是查詢現有預約？」，以確保後續流程正確。
💬 對話：
客戶： 我想掛號耳鼻喉科，看明天早上有沒有空。
機器人： 好的，您想預約耳鼻喉科明天上午的門診。請問需要指定醫師嗎？
語意槽填充：蒐集關鍵資訊完成任務
語意槽填充（Slot Filling）是指從使用者的對話中擷取並記錄完成某項任務所需的關鍵資訊（槽位）。在診所情境下，不同任務會有不同的槽位需求。例如預約門診通常需要蒐集：「就診日期」、「時段」、「醫師或科別」以及「病患姓名」等資訊；取消預約則可能需要「預約編號或病患資料」以確認哪筆預約要取消；查詢診療項目則需提取「項目名稱」或相關症狀來提供正確的資訊。聊天機器人必須根據意圖識別的結果，逐步詢問並取得這些必要槽位的值。
為了提供順暢的對話體驗，槽填充的提問設計應簡潔明瞭，一次詢問一項資訊，避免讓使用者感到負擔或困惑。例如，當使用者說「我要預約明天下午看耳鼻喉科」，機器人已能從中擷取「日期=明天」、「時段=下午」、「科別=耳鼻喉科」，僅缺少病患姓名時，下一步應直接詢問：「好的，請問預約人姓名？」而不需重複確認已給出的資訊。若使用者的回答缺漏必要資訊或格式不正確（如只說「明天下午」但未提及科別），機器人應有策略地追問具體細節。透過有效的槽填充設計，可以降低對話往返的輪數，快速完成任務並提高使用者滿意度。
💬 對話：
客戶： 我想預約明天下午的婦產科
機器人： 好的，明天下午婦產科。請問您的姓名是？
客戶： 陳雅雯
機器人： 感謝您，請問聯絡電話是？
多輪問答管理：維持上下文和對話流程
多輪問答管理（Multi-turn Conversation Management）指在多次來回互動中，維持對話的脈絡與適當的流程控制。醫療診所的聊天機器人往往需要與使用者進行多輪對話才能完成一項任務，例如預約流程包含依序詢問日期、時間、醫師等步驟。在這過程中，機器人必須記住使用者前面提供的資訊（上下文），避免重複提問或忽略已獲得的答案。良好的多輪對話設計能讓使用者感覺溝通連貫自然，這需要機器人能有效維護對話狀態（記錄已收集資訊和當前步驟），並理解上下文，確保每一步驟銜接合理。不僅如此，對話管理還涉及在使用者脫離預期流程時的處理：如果使用者中途改變主題或提出額外問題，機器人應視情況靈活應對，或先解答再引導回原流程。
另一方面，多輪對話也要注意對話長度的最佳化。過長的對話可能導致使用者中途放棄，因此設計者應盡量減少不必要的輪數，以最精簡的步驟完成任務。有研究指出，大部分對話任務可在不到 11 則訊息內完成。因此對話流程應盡量精簡輪數，避免過長導致使用者中途放棄，確保在使用者耐心範圍內完成服務。
容錯機制：提升對話的寬容度
容錯機制（Fault Tolerance Mechanism）是指聊天機器人處理使用者輸入錯誤、不完整或超出預期情況的能力。在診所應用中，使用者可能輸入錯別字、提供模糊資訊，或提出機器人暫時無法理解的問題。若沒有良好的容錯設計，機器人可能頻繁回覆「很抱歉，我不明白」，導致使用者挫折並離開對話。高跳出率正是警訊之一：如果大多數使用者在初次提問後即離開對話，即代表跳出率偏高。為降低這種情況，機器人需要具備彈性的錯誤處理策略。
首先，設計上應能容忍並校正常見錯誤，例如自動辨識並修正輸入的錯別字，或在資訊不足時友善地追問缺漏的細節。當實在無法解析使用者意圖時，容錯機制應提供其他選項或引導，而非直接中止對話。這可以是建議使用者改用特定關鍵詞，或直接轉接人工客服，以避免使用者流失。衡量容錯效果的一項指標是後備率（Fallback Rate），即機器人因無法理解而採取預設回應或轉接人工的比例。業界建議將後備率維持在 10% 以下，換言之，超過九成的使用者輸入應能被機器人正常處理而不需人工介入。此外，跳出率（Bounce Rate）也是重要觀察指標，通常低於 40% 可視為表現良好。透過完善的容錯處理與引導機制，聊天機器人可以有效降低跳出率，表示使用者在初次互動後願意繼續對話而非立即離開。
💬 對話：
客戶： 我要處理之前的那個
機器人： 抱歉，我不太確定您是指預約、取消還是查詢？
客戶： 應該是取消掛號
機器人： 明白了，請提供預約人姓名或電話以查詢紀錄。
引導語與 CTA：指引使用者並促成行動
引導語與 CTA（Call To Action，行動呼籲）的設計，直接影響使用者是否能順利完成任務並獲得良好體驗。在聊天機器人對話中，引導語指機器人提供的提示性語句或選項，協助使用者了解可求助的事項和接下來的步驟；CTA 則是促使使用者執行特定動作的明確邀請或按鈕。
在診所情境中，可以在對話一開始以歡迎語主動列出可協助的事項（如預約門診、取消預約、查詢服務資訊等），能讓使用者一目了然如何提問。引導語應當簡潔友善，直接點出可求助的事項，以降低使用者疑惑和跳出的風險。對話過程中，適時提供操作指引同樣重要：例如當使用者提供完預約所需資訊後，機器人可以給出 CTA 提示：「請確認預約：10 月 5 日上午 10:00 ，李醫師。正確請回覆『1』確認。」清楚的行動呼籲可以促使使用者明確地做出回應或決定。又或者在提供診療項目資訊後，機器人主動詢問：「是否需要預約這項服務？」並附上方便點擊的選項，鼓勵使用者繼續行動。適當的 CTA 設計能提高任務完成率，引導使用者走完整個服務流程。據統計，當聊天機器人能有效解決使用者問題時，約 70% 的使用者表示滿意度提升。
總而言之，引導語負責為使用者指明方向，CTA 則負責推動使用者做出行動。兩者相輔相成，確保使用者在對話過程中不會迷失方向，並最終順利地完成診所服務（如預約掛號等）。良好的引導與呼籲不僅提升了使用者體驗，也有助於轉換率的提高，讓聊天機器人真正發揮價值。
💬 對話：
客戶： 我想知道你們有沒有健檢服務
機器人： 我們有提供成人健檢、職場健檢與婦科健檢。請問您想了解哪一種？
客戶： 成人健檢
機器人： 好的。是否需要安排預約？點選下方按鈕可立即登記：
🟢【預約健檢】 🔵【查看健檢項目】
結論
在醫療診所導入聊天機器人時，優秀的對話體驗設計是成功的關鍵。針對意圖識別、語意槽填充、多輪問答管理、容錯機制與引導語與 CTA這五大要素進行最佳化，可以讓聊天機器人提供更精準、順暢的服務。例如，準確理解使用者意圖並蒐集所需資訊，可減少不必要的對話輪數並提高效率；健全的容錯處理與適時的引導，則避免使用者受挫或迷失方向而中途離開。這些設計準則最終都反映在關鍵績效指標上：較低的跳出率、更高的任務完成率與用戶滿意度等關鍵指標皆有明顯提升。展望未來，隨著對話式 AI 技術的進步，這些設計原則仍然適用。持續以使用者為中心優化對話細節，才能為診所帶來高品質的聊天機器人對話體驗。
參考資料：
- Sean Wu (OpenCUI) – Dialog understanding: intent detection identifies user’s intent, slot filling extracts required info
- BotsCrew – Recommended aiming for 80%+ chatbot intent accuracy
- Tidio (2024) – About 90% of queries resolved in under 11 messages
- MIT Technology Review – Chatbots respond 3× faster than human agents
- ProProfs – Bounce rate < 40% and fallback rate < 10% indicate a well-performing chatbot
- ProProfs – Around 70% of users report higher satisfaction when chatbots resolve issues