原标题：【台版Chatbot实例】第一款房仲Chatbot幕后开发秘诀大公开
台湾房屋云端中心技术总监刘秉锦带着一位工程师，利用LINE Messaging API结合微软LUIS语意理解技术，自行开发出台湾第一个房仲Chatbot服务地产机器人。
图片来源:台湾房屋
「3个月内就会移除我们的App！」台湾房屋云端中心执行长林庭箴表示，多数民众完成房屋买卖交易后的3个月内，就会移除房仲APP，「那我们在消费者心中还能留下什幺？」尤其房屋是高单价商品，消费者在购买之前，会需要参考大量的资讯，因为房屋资讯经常变动，即便是专业业务人员也需花费大量时间查资料，若能即时地提供资讯给消费者和业务员，将对买卖过程更有帮助，这正是林庭箴一直在思考的问题。
「一开始只是好玩」，台湾房屋云端中心技术总监刘秉锦从去年9月开始自己收集资料、钻研技术，带着一位工程师，利用LINE Messaging API结合微软LUIS的语意理解，完成了地产机器人的雏形，能够透过存取内部既有的房屋相关资料，并且即时地更新资料。林庭箴看见了这个雏形Chatbot，他认为，不只是好玩，而能带给消费者更多服务价值，简化了消费者和业务员购屋前收集资料的过程，相较于之前房仲的APP，通讯软体大家每天都会使用，况且不需要占用消费者手机的空间下载APP，也不必时常更新版本，再加上操作简单，林庭箴便决定继续投入心力，要刘秉锦打造出房仲业的第一个地产机器人。
打造功能型Chatbot，需要资讯再提供避免打扰顾客
台湾房屋将地产机器人定位成功能型Chatbot，消费者需要资讯时，可以即时得到资讯，平时将不会发送讯息干扰消费者，如此一来，使用者就不会因为机器人频繁地发送讯息而封锁帐号，且后端的资料有修改时，能够即时地反应，也能确保消费者取得的是最新的资讯。
在选择通讯平台时，刘秉锦考量到台湾Line使用者最多，而选择在这个平台上开发Chatbot。消费者只需加入地产机器人的Line帐号，就可以透过对话的方式，即时获得房屋资讯、成交行情等资料，地产机器人的7大功能包含成交行情查询、生活氛围指数、附近社区、推荐好屋、即时快问、房贷方案试算、生活机能查询。
为了理解消费者在地产机器人提出的问题，台湾房屋则採用了微软LUIS的语意理解技术，分析消费者的意图，并提供适当的回应，相较于用传统的程式设计逻辑撰写程式，刘秉锦表示，光是分析使用者的问句，就要花费长达3个月时间，撰写上千行的程式，藉由微软的LUIS语意理解技术，减少了开发的时间与心力。
以训练地址辨识为例，首先，开发人员要设定意图（Intent）和关键栏位（Entity），意图是地址询问，关键栏位就是县市、区域、路名、巷、弄、号，训练时将地址填进去，系统会自动标籤每个关键栏位，若系统标错，可用人工修改标籤，另外，Feature（特徵）中要建立像是2号、108巷等特徵，让系统以后看到类似的特徵，就能自动判断，刘秉锦认为LUIS在中文的断词问题上，替他们开发的时程省下不少时间，不过，刘秉锦坦言，LUIS第一版的视觉化介面，让企划人员比较容易上手，以往能够直接用游标拖曳词彙，会以黄色标籤呈现，且能直接加入Entities，改版之后，第二版的介面比较不方便，少了上述的功能之外，像是要查看Entity的标示的状况，还必须到下拉式选单上切换，不能在测试语句时直接呈现，再加上微软的LUIS没有群组帐号，只能用同一个主帐号登入，在开发的过程中，就不能交由其他的工程师训练资料，不利团队一同修正模型。
须为Chatbot重新设计更简化的服务流程
刘秉锦表示，Chatbot提供了企业与消费者全新的沟通管道，企业以往多半是透过网站和APP的方式与消费者联繫，刘秉锦表示，在新的管道中，该呈现哪些资讯功能给消费者是关键。由于Chatbot与消费者互动的模式更加即时，必需兼顾时效性与即时性，因此，「企业必须重新设计一套流程，并反覆地检验该流程是否符合消费者的需求。」台湾房屋则是用网站上使用者行为分析的数据当作参考，根据消费者在网站上的浏览行为，从中找出最常用的查询流程，来设计Chatbot的流程。
可善用网站使用者行为数据来优化Chatbot
另外，在地产机器人中，台湾房屋也将在网站上收集到的使用者行为数据，变成设计Chatbot回答条件规则的参考。举例来说，根据网站上消费者搜寻房屋的记录，可以发现若消费者一开始设定要寻找2,500万元的房屋，其实最后消费者可以接受的价格範围是落在2,000万元到4,000万元，于是，刘秉锦在地产机器人回覆顾客的推荐房屋结果中，跨大了金额的涵盖範围，而不只提供消费者2,500万元的房屋，让机器人的回覆更贴近使用者的需求。
由于买卖房屋时，大部分的人不知道要去哪个网站查询房屋的使用分区，地产机器人提供消费者查询房屋使用分区的功能。刘秉锦利用Python撰写了一支模拟使用者行为的程式，自动到内政部国土测绘中心的网站查询，再将绘图结果回传给消费者，整个过程都不需要离开聊天室，将複杂的查询步骤简化到送出一个讯息就能完成，若使用者尚未定位，也会跳出讯息请使用者先取得定位资讯。
刘秉锦表示，LINE提供的API，他几乎都用上了，其中，LINE@地址分享的功能是必要的，取得消费者的位置可以查询附近的店家、房屋资讯等，但是，他认为，LINE既有的传送位置资讯按键，必须点选2次，要先按+号，再按传送位置，才能分享位置资讯，对使用者而言，操作不够直觉也不方便，地产机器人刚上线时，许多使用者都找不到定位的功能，台湾房屋还需要多花心力教导消费者点选的功能步骤，由于发展地产机器人就是要方便消费者查询，于是，刘秉锦直接将传送位置的选项，放在机器人快选的选单中，让使用者更容易找到按键，或是由消费者直接传送「定位」或「GPS」的讯息，就能触发程式自动产生连结，消费者点开连结之后，透过网页式HTML GPS定位技术，系统就能直接取得使用者的位置资讯。
另外，地产机器人还能提供附近店家查询机制。消费者可以透过文字，直接询问地产机器人附近的便利商店、诊所等，这项服务是源自于刘秉锦的发想，有一次他到某个不熟悉的区域想找诊所，打开Google Map却找不到适合的，且提供的资讯较少，于是台湾房屋与瑞竣科技合作建立资料库，将这项服务加入地产机器人的功能中，设定附近的範围大约是1公里，也就是人可以步行到达的距离，并且由近到远的列出所有资讯，让消费者可以更方便地找到附近的店家，甚至是厕所，从这些设计可以反映出刘秉锦不断讲究细节，来精緻Chatbot服务的努力。
台湾房屋还推出了内部业务人员使用的Chatbot，整合了企业内部系统的功能，像是直接在LINE上提供业务员查询自己负责的案件资讯，或可製作贺卡寄给客户，省去业务员登入企业后台系统的流程。台湾房屋也将地产机器人整合官网上的即时快问，让消费者可以直接和业务员线上对谈，但为了避免业务员一时忙碌或在骑车路途中无法即时回应客户，刘秉锦利用Chatbot先接手与消费者互动，等到业务人员回应后，Chatbot就会自动退出对话，来打造出无缝的谘询服务。
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