随着人工智能和自动化技术的快速发展，酒店和旅游业的许多企业都采用了智能机器人来提升服务。特别是在后疫情时代，客户对自动化、无接触服务的需求急剧上升。然而，大多数酒店都面临着应该更关注客户还是员工的机器人接受度的困境。
通过资源基础观和信息处理理论的视角，我院副教授樊骅博士与合作者探讨了在客户侧（即需求多元性）和员工侧（即任务双元性）需求不确定的条件下，酒店实施的“不平衡接受度”策略（即客户对机器人的接受度高于/低于员工接受度）在提高服务质量方面的影响差异。
对1066份客户—员工匹配数据集的多项式回归分析表明，在提升服务质量方面，“不平衡接受度”策略优于“平衡接受度”策略。此外，当客户需求多元性较高时，以客户为中心的“不平衡接受度”策略（即客户对机器人的接受度高于员工的接受度）是提高服务质量的最佳选择。然而，当员工任务的灵活性较高时，“不平衡接受度”策略对服务质量的积极影响就会迅速减弱。
在理论价值上，本研究通过整合客户视角和员工视角，为机器人接受度研究做出了贡献；本研究还通过提出需求多元性和任务双元性作为客户侧和员工侧需求不确定性的两个重要来源，为信息处理理论做出了贡献；同时，本研究也代表了在实地实验中应用不同模型来衡量机器人接受度的开创性尝试。在实践价值上，本研究突破了实验室实验的研究范式，通过实际的人机交互研究服务机器人的接受度，从“客户-机器人-员工”三边视角为智能机器人的部署做出了有思想、有见地、有水平、有价值的实践指导。
原文：Fan, Hua, Wei Gao, and Bing Han. "How does (im) balanced acceptance of robots between customers and frontline employees affect hotels’ service quality?." Computers in Human Behavior 133 (2022): 107287.
