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國立勤益科技大學 流通管理系 吳世光所指導 劉易昌的 任務型對話聊天機器人運用於物流作業異常處理之研究— 以U物流公司為例 （2019），提出k1s價格關鍵因素是什麼，來自於任務型導向聊天機器人、物流作業異常、使用者實測。
任務型對話聊天機器人運用於物流作業異常處理之研究— 以U物流公司為例
為了解決k1s價格 的問題，作者劉易昌 這樣論述：
聊天對話是人們最直接及有效溝通方式，然而在人們間互動透過訊息的交流，且在過程中清楚傳遞相互間的需求，並收集對話中各項有用的訊息。而如何將交流、傳遞及收集的對話溝通，運用科技技術轉移到聊天機器人的平台來協助，並且加入的大數據、物聯網…等相關技術，使聊天機器人在未來運用的領域更加寬廣。物流是一份勞力密集的產業，而隨著時間流轉及AI科技的快速發展，產業間亦因勞力供給困難及效益提升需求，逐步走向導入自動化及省力化的設備；但在時代演變的過程中，唯一不變的是各物流作業流程標準化的建置，然而標準書建置的目的，是讓各項作業人員能依循流程規範，其中亦包含了作業異常處理。然而物流作業異常的處理，主要的關鍵是處理
的人員，而這些人員都是憑藉過往經驗的積累，才能夠有效率及順利完成作業異常排除，若在這個處理的過程中有相關輔助工具的導入，對於毫無經驗的人員也能夠快速將異常排除，是本研究主要目的之一。本研究將運用社群媒體所提供之Chatbot平台，創建任務型導向之聊天機器人，來協助作業異常處理人員快速及準確將異常排除。建置過程將運用社群媒體Facebook messenger 粉絲專頁及Chatfuel來建置聊天機器人，且運用Google sheet 當資料庫，作為後續相關數據分析素材。並利用使用者實測過程，來了解聊天機器人對於作業異常處理的實質幫助。研究創建之任務型聊天機器人經過實測後，結果證實聊天機器人具有
引導回答問題之能力，且以功能選單方式尋求異常處理指引，聊天機器人的回饋準確率高達100%，且研究所創建之聊天機器人的回覆是即時的，並能降低異常處理人員的錯誤，並可利用聊天機器人推波訊息之功能，可讓上位者即時得知異常排除之訊息。因此研究確認建構聊天機器人是企業有效處理異常及提升異常處理效益的各項解決之道中較佳的選項。