為了檢驗政府AI客服的真實水準，《ETtoday新聞雲》製作「公部門AI客服大體檢」專題，挑選了10家與民眾生活息息相關、有標注提供「AI客服」或「智能客服」的政府部門與公用事業，包括公用事業的中華電信、中華郵政、台電；交通相關的公路局、台北捷運、桃園機場，以及政府機構包括健保署、勞動部、桃園市政府和高雄市政府，進行測試。

實測結果令人玩味，表現最好的單位拿到了78.6分的高分；而在後段班的單位，竟只有30分出頭的慘烈成績。這巨大的落差背後，除了顯示各自設計的技術細節差異外，還折射出公務體系面對「創新」與「防弊」時，兩種截然不同的心態博弈。

參考國際化標準ISO 9241可用性標準、ISO/IEC 25010軟體品質模型，以及美國國家標準與技術研究院（NIST）對聊天機器人的評估架構，歸納五大評測指標，分別是：

・資訊正確性（30%）：答案是否正確
・問題解決度（30%）：是否解決使用者問題
・表達易懂性（20%）：文字是否淺白易懂
・追問互動性（10%）：能否透過一次對話了解題意，或透過追問釐清使用者需求
・誤導歧視度（10%）：是否有誤導或歧視內容，採扣分制

測試時間為2025年8月中旬到9月上旬，依各單位業務範圍設計10個問題，其中5題是基本題、5題是難度較高的問題。先針對AI回答進行事實查核後，逐題評分，再加總、平均，最後得出每個單位的總分並進行排名。

在這次評測中，衛生福利部中央健康保險署以總分78.6分奪下冠軍，包括「資訊正確性」拿下24分（滿分30分）、「問題解決度」21.4分（滿分30分）表現最為突出。當被問到「我的健保卡遺失了怎麼辦？」時，健保署AI客服不但提供完整的補辦流程，還會主動告知需要準備的文件、辦理地點、費用等細節，更貼心提醒「如果急需就醫，可先到醫療院所申請『補卡證明』」。

對於需要釐清不同時期規定的問題，健保署的AI文字客服也能精準回答。若遇到無資料或無法回答的問題，該客服也不會胡亂回答，會直率的表達「很抱歉，在我所知道的資訊裡沒有這項資訊」，並建議向哪個單位詢問。

健保署承保組組長江姝靚說，一開始就希望AI文字客服讓民眾得到更清晰易懂的回覆，採取路徑是透過「檢索增強生成」（RAG, Retrieval-Augmented Generation）架構的大型語言模型，透過健保署同仁或民眾提過的問題建立問答集（QA）資料庫。 AI先理解民眾問題語意後，再到QA資料庫找答案，最後再自動轉譯成白話內容回覆。目前資料庫已經累積超過2500題，也會不定期更新最新法律規定。

採用AI文字客服最擔心出現「幻覺」，健保署怎麼解決？江姝靚說，內部測試前確實有出現回答品質不佳的情況，經過不斷調校，加上設置了嚴格條件，若AI無法找到相關問題答案等，就不會提供答案；最終確定正確率95%以上，才對民眾開放。

健保署內部統計，目前對該單位AI文字客服回答「按讚」的民眾約有20.5%，倒讚有4.7%，其餘多數都未回答。江姝靚說，內部很在乎民眾按「倒讚」的原因，會逐一回去檢視AI的回答是否有問題，如是不是缺少某些資訊？還是回答少了溫度？或是純粹不滿意法規等，持續修正AI文字客服的回答品質。但健保署婉拒透露背後採用哪款大型語言模型。

桃園機場以總分77分拿下第二名，主要兩項評分項目包括「資訊正確性」拿下26.4分、「問題解決度」19.8分。包括基本的「行動電源幾瓦可以帶上飛機？」、「桃園捷運首末班車時間？」，到複雜的「退稅最晚要在登機前多久辦？要在哪裡辦？」都能正確回答。

桃園機場公司說，AI客服的主要資料來源為桃園機場官方網站，並依據網站資訊延伸出多樣化的提問與答案。上線前最大的挑戰是如何讓系統能理解旅客各種不同的問法，經過人工測試、問答匹配度檢視及多輪修正，最終達到穩定可靠的服務品質。

以76.9分拿下第三名的高雄市政府，則展現了另一種公務機關少見的「硬頸精神」。高雄市政府資訊處處長劉俊傑笑說，各家架設AI文字客服的邏輯都相似，要先有QA資料庫，但公務機關最大的痛點在於「跨單位整合」，其他部門現有的QA資料都已經上傳到各自部門網站，要讓他們再上傳一次，在行政體制下難度極高。

與其等待各局處配合，高雄市政府資訊處決定反其道而行。他們自行寫了一套爬蟲程式，定期去「爬」各局處的官網公告作為資料庫。這種「不求人」的策略，讓高雄市的AI具備了極高的即時性與廣度。例如詢問「犬貓結紮補助」，它能明確指出2025年的補助時程，甚至提醒「經費用罄會提前結束」。

但詢問TPASS常客回饋，就會回答「目前在高雄市政府各機關網站中找不到您要問的資料」。劉解釋，因為TPASS詳細的政策資料是在中央交通部，這部分就會涵蓋不到。

為了避免AI回答錯誤甚至產生「幻覺」，高雄市的AI文字客服每次回答都會先聲明是根據「截至某年某月某日」的資料，供民眾輔助判斷資訊可信度。

《ETtoday新聞雲》測試過程中，也發現該客服弄混YouBike電動輔助車與一般YouBike的費率。劉說，收到《ETtoday新聞雲》測試資料後已經立刻修正，目前AI文字客服仍處於測試中階段，非常歡迎民眾遇到任何AI文字客服的問題，都能回饋給市府，讓他們的AI客服變得更強。資訊處目標，希望未來讓高雄市政府AI文字客服變成「虛擬市長」，能夠回答高雄市所有大小事。

排在第四名的公路局（71.5分）與第五名的桃園市政府（60.5分），各自代表了一種公務機關AI發展路徑。

公路局的AI文字客服「小鹿」，是本次評測中唯一具備「主動追問」能力的客服。

當測試者詢問「申請國際駕照要帶什麼？」時，「小鹿」沒有急著吐出長篇大論，而是先反問：「小鹿先了解一下，請問您想詢問的是：申請國際駕照應備文件？還是外國換本國駕照？」經過幾輪詢問後、了解使用者背景資料後，小鹿才會回答。

公路局用路人服務中心執行秘書章世政說，會這樣設計是基於過往客服人員的反饋，民眾打電話來往往只說「我要講罰單」，但究竟是要查罰單、繳罰單，還是申訴？透過AI的追問機制，能大幅收斂問題範圍，這正是「解決問題」的第一步。詢問公路局客服的民眾有一項特點，就是詢問時的「怒氣值」通常都很高。章世政笑說，公路局業務從塞車、公車過站不停、罰單、拖吊都涵蓋，所以設計AI文字客服時，大量吸取第一線客服人員經驗，先是將網站頁面改為粉紅色，降低民眾不滿情緒；再來是把「小鹿」人設設定為「專業又溫暖」的人格，並針對不同問題給出不同風格的答案。目前AI文字客服服務量約等於5名真人客服的產能，服務人次從去年每月3.5萬人次，增加到今年每月超過5萬人次。

公路局去年開始導入AI文字客服後，也開始系統性蒐集民眾提問，找出現有行政盲點。章世政舉例，有段時間許多民眾都在詢問道安講習能否跨縣市報名的問題，才發現公路局現有通知規定說明不清，進而進一步優化調整。甚至近期氾濫的「監理站詐騙信」，公路局也能透過蒐集提問時發現，提前預知詐騙集團的新手法並加強宣導。

前面四家獲得70分高分的AI文字客服，多是讓最後的答案經由AI轉譯成白話文，如此會更貼近真人客服的回答，但也要冒著可能產生幻覺的風險。而這次以60.5分拿下第五名的桃園市政府，就採取相對保守的策略：AI只能將QA資料庫的答案貼給民眾，不能轉譯。

桃園市政府智慧城鄉發展委員會主委廖修武認為，使用現在主流大型語言模型的AI文字客服，都很難避免「幻覺」問題；要避免幻覺，必須耗費大量成本建立有效的「護欄」，讓AI不會亂講話。再加上民眾詢問客服，多半是要標準答案，不需要AI發揮創意，因此桃園市政府的文字客服只讓AI理解題意、搜尋資料庫找答案，最後把答案貼給民眾，也就是說，AI只能負責翻書，不准自己造句。

為了不讓AI文字客服「太聰明」，桃園市政府AI文字客服背後採用的大型語言模型，甚至只是Google早期的「BERT」模型，而非現在最新、最聰明的模型。

元智大學管理學院助理教授朱訓麒分析，這就是目前公部門AI的兩條路線之爭，是要讓AI當翻譯（生成式），還是只能翻書（檢索式）？

有趣的是，這兩種不同的策略，台北捷運都實施過。

北捷最早在2022年嘗試將AI導入文字客服，希望能夠讓回答更貼近民眾。但在去年年底，有民眾發現可以讓北捷AI文字客服寫程式碼，在社群快速流傳後，開始湧入大量民眾惡搞，要北捷AI客服算數學、寫文案等，當時北捷緊急發布聲明呼籲民眾自律，後來更將AI客服「變笨」，讓它只能判斷語意、檢索資料庫後貼上制式答案，不能再自行轉譯。

這項改變也反映在《ETtoday新聞雲》這次評測中，北捷此次總分僅47.8分，位居第六。僅基礎票價等問題回答正確，對於TPASS相關問題、能否攜帶氣球進站等多項問題答非所問，甚至只提供規定連結，未直接回答問題。目前北捷QA資料庫約有700題。

台北捷運公共關係中心話務組組長黃耀儀說，會詢問北捷AI文字客服的民眾，超過5成是和尋找遺失物有關，其餘則是使用日文、韓文、英文等外國遊客。事件發生後，內部討論認為要讓客服回到單純服務旅客的方向，不要因此影響到正常營運，因而調整了架構。

這樣「寧願笨也不要錯」的策略，也體現在這次評測的後段班中，包括中華郵政（45.3分）、台電（40.1分）、勞動部（35.5分）、中華電信（31.8分），都採取一樣的做法。

中華郵政的AI文字客服僅答對「查包裹要去哪裡查？」和「半夜ATM吃卡了，要打給誰？」對於「錯過掛號信，要多久內去領？」、「現在還能寄包裹到美國嗎？」等問題，不是答非所問，就是僅提供連結要使用者自行點選。

台電AI文字客服也僅答對「住宅夏月電價是什麼時候？」這樣的基本題，對於「電費逾期未繳，第幾天會被停電？」、「辦過戶時，若無法取得原用戶共同簽章，是否可單獨過戶？」多半答非所問。

勞動部AI文字客服則是僅能理解一部分問題，多數答案都是生硬的法條文字，甚至對於「2025 年最低工資」的問題，錯誤對應到「勞退新制」的法規條文。

中華電信僅有一題「人在國外時，要聯繫客服應該撥哪個國際號碼？」回答正確，其餘多是建議使用者換個方式提問，並直接貼上四、五個相關連結給使用者，無法直接回答問題。

中華郵政表示，「中華郵政智能客服」並未導入AI，主要依賴關鍵字與知識庫，預計明年導入Google的BERT模型，加強民眾提問語意理解、對話前後關係語意理解等。

台電業務處副處長石恩綸則解釋，台電設想的是民眾的疑問可能都是切身相關的問題，因此系統設計一開始只會提供資料庫中的制式答案，若無法回答，系統會進一步要求民眾輸入電號，之後就會依照個別用戶的情況回答。必要時AI才會介入，若兩者都無法回答，就會轉接真人文字客服。

石恩綸解釋，由於台電業務涉及電費計算和用戶權益，回答錯誤可能會導致用戶無法辦妥業務或電費不正確。因此，台電將正確性與穩定性列為最優先的原則。目前該客服上線僅一年多，未來會嘗試讓回答更加口語化和人性化。

勞動部秘書處處長丁玉珍說，勞動部AI文字客服核心目標同樣是「不能錯」，因此同樣並未讓AI轉譯答案，而是從目前2000多題中的QA資料庫找到答案，貼給使用者。因為原QA設計是「一個問題對一個答案」，勞動部的AI客服在處理複合式或雙概念的提問時表現特別糟糕，通常只能回答其中一個問題。

丁玉珍說，未來除將積極增加題庫數量，並嘗試透過生成式AI將兩個不同的概念融合成一個答案來回覆，解決複合式問題的限制。另外，內部也有發現AI文字客服的回答過於生硬，因此目前正計劃推動白話文運動，要把QA逐題交給AI轉譯成白話文，再交由業務單位核對正確性。

中華電信個人家庭分公司協理孫永賢則解釋，中華電信對於AI相關技術都有掌握，但先前內部測試讓AI透過QA資料庫答案來轉譯作答，發現AI有時會將不同的業務資料，合併成一個看似正確的答案。為了避免幻覺產生不必要的糾紛或影響客戶權益，目前的AI客服「Q寶」仍採取較保守策略，不讓AI介入最後的回答。

雖然外部使用偏向保守，但中華電信在內部積極導入生成式AI，如讓AI生成參考答案、供真人電話客服人員即時參考的「AI值機助理」，目前反應不錯。

元智大學管理學院助理教授朱訓麒說，評測反應的不只是技術問題，而是各組織文化和思維的問題。民眾提問時不會用精確的用字，如果AI客服的設計邏輯只能抓關鍵字，那它可能很難聽懂民眾那些模糊的抱怨。只有進化到「翻譯官」的角色，利用大型語言模型的推論能力去猜測民眾的意圖，才有可能打破這道牆；使用者的懶惰，是AI最大的挑戰，也是最大的機會。