網路電商服務中，重要的就是讓顧客在使用電商網站時，能夠感受到便利性與易用性，才能增加顧客黏著度。設計出吸引人的網站的方式有很多，例如我們在先前的研究中，利用圖神經網路模型結合外部網站的瀏覽資料，並找出顧客可能會想購買的產品，在顧客進入網站時即時預測想購買的商品並推薦給他；抑或在購買時對於商品的任何問題都能快速獲得解答，都是可以增進顧客使用體驗的方法。 在本期計畫中，我們將使用自然語言處理自動化分析顧客對產品提出的問題，對每個進線問題的意圖分類 (Intent classification) 後對應到客服的相關處理流程，以期降低客服團隊回答問題需耗費的時間與人力成本。