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随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）变革客户互动，企业对话代理（Enterprise Conversational Agents, ECAs）已成为重要的品牌接触点（Touchpoints）。然而，组织往往难以确保这些代理持续
随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）变革客户互动，企业对话代理（Enterprise Conversational Agents, ECAs）已成为重要的品牌接触点（Touchpoints）。然而，组织往往难以确保这些代理持续表达其品牌认同（Brand Identity）。尽管既有研究强调对话设计对品牌认同的重要性，但对品牌认同如何在ECAs中体现仍缺乏系统性理解。本研究开展系统性文献综述（n=69篇）以整合ECA设计与品牌认同关系的现有见解。综述识别了支持对话风格与品牌表达对齐的关键设计线索（Design Cues），并阐释了这些线索如何受用户及情境因素影响，进而作用于对ECA及品牌的感知。所得框架将设计要素与品牌相关结果相关联，为实践与研究提供结构化基础，助力开发在AI中介的客户互动中更有效传达品牌认同的ECAs。
《企业对话代理（ECA）对品牌认同（Brand Identity）影响研究的系统性文献综述解读》
一、研究背景与问题提出
随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）特别是大语言模型（Large Language Model, LLM）的发展，企业对话代理（Enterprise Conversational Agent, ECA）——包括文本聊天机器人、语音助手及社交机器人——已成为企业与客户互动的核心品牌接触点（Touchpoint）。品牌认同（Brand Identity）是企业主动构建并希望通过各渠道传递给利益相关者的战略表达（Nandan, 2005），包含价值观、个性（Brand Personality）、能力和定位。传统上品牌认同通过静态视觉和文案传递，而在数字化动态交互中，ECA的对话设计（Conversational Design）直接塑造用户对品牌的感知（即品牌意象 Brand Image）。
目前存在两大研究缺口：一是ECA中具体哪些设计线索（Cues）影响品牌认同对齐缺乏统一认知，知识碎片化；二是ECA设计线索通过何种机制（中介变量 Mediator）及在何种条件下（调节变量 Moderator）影响用户对ECA及品牌认同的感知尚不明晰。虽有ECA设计或品牌管理的分别综述，但尚无研究系统综合ECA设计线索与品牌认同结果之间的关系。因此，研究人员提出两个研究问题（RQ）：RQ1为影响对话设计与品牌认同对齐的ECA线索有哪些；RQ2为ECA设计线索通过何种机制及在何种条件下影响用户对ECA和品牌认同的感知。
二、研究方法（关键技术方法）
研究人员遵循Webster和Watson（2002）及PRISMA（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses, Moher et al., 2015）指南开展系统性文献综述。检索时间范围为2020年1月至2025年10月，数据库包括Web of Science、EBSCOhost、ProQuest、SAGE、ScienceDirect、Taylor & Francis Online和Scopus。检索式采用布尔运算符组合：(brand OR brand identity OR corporate brand OR corporate identity OR brand persona) AND (chatbot OR conversational agent OR virtual assistant)。初检得1471条记录，去重并限定SSCI/SCIE/ESCI/CPCI索引英文文献后剩207篇，经标题摘要筛选保留101篇获取全文，排除非面向客户ECA、临床领域、无品牌归属购物助手、非实证研究及通用聊天机器人（如ChatGPT独立使用）研究后，辅以引文追踪最终纳入69篇实证论文。数据提取模板涵盖自变量（设计特征、情境因素）、调节变量、中介变量及因变量。由两名独立评分者编码，Cohen's κ=0.802，一致性比率92.0%，分歧经讨论解决。
三、研究结果
ECA设计线索（ECA Design Cues）
研究人员将ECA中承载品牌认同的表达线索归纳为四类：
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沟通风格（Communication Style）：研究发现温暖（Warmth，如友好、真诚）的沟通风格可提升促进焦点（Promotion-focused）消费者购买意愿并通过感知契合度影响品牌态度，且能降低感知风险增强关系纽带；但温暖效果受品牌定位调节——弱势品牌（Underdog Brand）搭配温暖风格通过感知契合（Perceived Fit）提升品牌态度，强势品牌（Top-dog Brand）则更适合胜任（Competence，如高效、专业）风格。胜任风格对预防焦点（Prevention-focused）个体及功利型（Utilitarian）情境更有效。趣味（Fun）及幽默风格通过解放感和享乐卷入提升参与度（Engagement），幽默还可经胜任感、娱乐性和社会临场感（Social Presence）提升服务满意度，但AI身份披露会削弱幽默正面效应。非正式语言通过准社会互动（Parasocial Interaction）提升持续使用意愿和品牌态度。任务导向沟通在享乐高复杂度或功利型情境中信任度更高，社会导向沟通增加拟人化（Anthropomorphism）感知。
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角色定义与定位（Role Definition and Positioning）：专家型（Expert）ECA在功利主导服务中被偏好（由胜任感中介），伙伴型（Partner）ECA在享乐主导服务中被偏好（由温暖感中介）。赋予ECA"经理（Manager）"职级头衔比"代表（Representative）"头衔在可信度、喜爱度和知识性上评分更高，进而正向影响满意度、品牌态度和购买意愿。替代型（Substitution，完全取代人工）ECA相比增强型（Augmentation，辅助人工）会降低使用意愿；低风险体验服务中增强型ECA甚至优于纯人工客服。
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多模态设计线索与拟人化（Multimodal Design Cues and Anthropomorphism）：带有真人语音的动画拟人头像可显著提升社会临场感（Perceived Social Presence），进而影响企业特质感知、信任和满意度。物理拟人化提升ECA可爱度和可信度从而影响网站及品牌态度；非物理拟人化（命名、表情、手势）在年龄差大时有补偿效应。拟人与个性化共同提升胜任与温暖感知，经共情（Empathy）影响使用意愿。过度拟真引发诡异谷（Uncanny Valley）效应削弱社会临场感收益。卡通风格降低诡异感提升购买意愿；法律/人力资源等专业咨询领域更适用极简非拟人设计以建立信任。性别化语音影响特质归因（女性化→同情心，男性化→外向/敏感，模糊→有条理），高度拟人化女性ECA较男性ECA更易获宽恕错误。韵律（Prosody）匹配的文本/语音ECA经拟人化和个性化感知提升品牌态度。
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功能与系统质量（Functional and System Quality）：ECA问题解决能力、信息真实性、系统合规性正向影响感知易用性（Perceived Ease of Use）和有用性（Usefulness），进而塑造对ECA及品牌的态度与忠诚度。信息质量（Information Quality，功利属性）与体验（Experience，享乐属性）均正向影响满意度。响应性（Responsiveness）提升满意度，可用性降低诡异感（Creepiness）。跨文化研究显示英/越双语境下信息性、可信度和愉悦感对满意度重要，但拟人/社会临场感仅对英国用户显著，透明度仅对越南用户显著。个性化（Personalization）随交互时间提升相关性感知，拟人化感知呈倒U型。
调节因素（Moderating Factors affecting Cue Effectiveness）
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消费者调节变量：调节焦点（促进→温暖偏好，预防→胜任偏好）、时间取向（当下→温暖，未来→胜任）、个人主义（强化趣味风格效果）、AI怀疑论（负向调节互动-倡导关系）、隐私担忧（削弱ECA-信任及质量-忠诚关系）、消费者创新性（强化质量-忠诚）、内隐自我理论（渐变观者在建立信任后意图/满意度更高）、负性情感（强化挫败后品牌憎恨）、先验AI知识（强化温暖-拟人化效应）、自主选头像产生心理所有权（Psychological Ownership）。
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情境与品牌调节变量：服务类型（功利→专家角色，享乐→伙伴角色）、服务风险（低险体验服务增强型最优，高危信誉服务需人机结合）、任务复杂度（影响沟通风格-信任关系）、品牌定位（强弱品牌×温暖/胜任风格匹配）、品牌熟悉度（部分研究显示不影响）、品牌创新性/伦理性（强化质量-忠诚）、品牌可信度（低时拟人语言和外观提升胜任与真实感）、传统奢侈品牌使用表情符号损害地位感知（意外性与适宜性降低），大众轻奢（Masstige）无此限制。AI内容来源披露不损害品牌声音真实性或态度。
感知中介变量（Perceptual Mediators linking Cues to Brand Objectives）
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认知与感知中介：感知易用性/有用性影响ECA态度；信任（Trust）广泛中介温暖、胜任、社会临场感对持续使用意向及满意度的影响，也中介拟人化对购买意向的作用；心理所有权中介头像选择对信任和自主感知的影响；拟人化（Anthropomorphism）中介人格化/沟通风格对社会临场感的影响；感知胜任/温暖各自中介专家/伙伴ECA在不同服务类型的偏好，也分别通过人性化（Humanness）和说服力（Persuasiveness）影响行为预期；连续中介链含：韵律对齐→拟人化→个性化→品牌态度；言语具身化（Verbal Embodiment）→人性化→品牌亲密（Brand Intimacy）；品牌-自我距离（Brand-Self Distance）中介角色对参与的影响等。
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情感中介：感知投入（Engagement）中介调节契合-购买意向；解放感与享乐卷入中介趣味/温暖风格-参与度；社会临场感（Social Presence）中介拟人化对品牌态度影响、非正式沟通对交互质量和品牌态度影响、及温暖高互动ECA经品牌伙伴关系质量产生影响，并与拟人化交互增强满意度/喜好度；情感反应（Emotional Response）中介拟人化对品牌热爱（Brand Love）影响；娱乐性（Entertainment）部分中介幽默-满意度；负面情绪/品牌憎恨（Brand Hate）中介挫败体验与消极应对；准社会互动（Parasocial Interaction）中介非正式语言-持续使用及品牌态度、拟人ECA-购买意向与组织信任；共情（Empathy）中介胜任温暖-使用意愿；品牌亲密（Brand Intimacy）中介人性化-行为结果（推荐接受、溢价支付、倡导、忠诚）；满意度（Satisfaction with ECA）和社媒互动串行中介对话沟通-溢价支付与购买意向等。
四、讨论与结论翻译
讨论部分指出，ECA对话设计不只是技术或美学抉择，而是品牌认同、用户心理与数字技术交汇的空间。本文框架表明ECA设计线索（沟通风格、角色定义、多模态、功能质量）通过消费者与情境调节变量，经由认知（信任、拟人化、胜任/温暖感知）与情感（社会临场感、准社会互动、情感反应）路径影响品牌满意度、信任、品牌热爱、忠诚及心理所有权等结果。
理论贡献有三：第一，提出从预设人格（Designed Persona）到生成式品牌认同（Generative Brand Identity）——LLM赋能ECA使品牌认同不再仅靠固定脚本传递，而是通过实时语言生成动态表现，品牌认同成为由模型隐状态与用户交互模式共同生成的随机过程（Stochastic Process），需在每轮对话中主动治理对齐。第二，将生成式品牌认同的对齐治理（Alignment Governance）确立为核心管理挑战——上下文要求不同线索侧重（如功利vs享乐、专家vs伙伴），跨线索一致性（Cross-cue Alignment）比单一线索选择更重要，LLM引入随机不确定性使完全保证对齐不可能，只能优化；个性化虽提升契合但有伦理边界（合成共情需透明，防操纵）。第三，指出ECA生态中分布式品牌作者身份（Distributed Brand Authorship）——品牌方与ECA技术栈平台（Hyperscaler）共同塑造品牌表达，规则系统靠预设逻辑树，LLM系统中平台生成能力成为主要内容源，品牌方转为设界与监督。
实践上建议管理者将对话设计作为品牌治理行为，依框架匹配设计线索、用户/情境调节因子及目标感知机制；对LLM-base ECA实施持续对齐审计与实时监控防漂移；制定交互透明（Interactional Transparency）指引与类编辑风格指南约束概率变异；与平台共建监测与精炼机制。
结论（Conclusion）：
本系统性文献综述显示，对话设计已成为信息系统（Information Systems, IS）研究与实践的重要视角，揭示了ECAs如何参与品牌认同构建及设计决策如何体现战略选择。理论上，推进了IS论述——表明代理技术生成而非仅代表品牌认同；实践上，将ECA设计重构为品牌治理，即在实时中维护一致性、信任与伦理完整性。随对话系统持续演进，IS学者与从业者须共同塑造这些数字行动者如何代表组织、彰显价值，并在一个认同不再被书写而是由机器向我们"回话（spoken back）"的世界中建立信任。
——发表于《Electronic Markets》
