模擬投資平台：整合式數位客服與技術支援系統規劃書

1. 專案願景與目標 (Project Vision)

本專案規劃一套專為「模擬投資平台」使用者設計的數位客服系統。核心目標在於透過系統整合技術，自動化處理使用者在模擬交易過程中遇到的技術故障、操作疑問及帳務支援，降低人工客服負擔並提升使用者體驗。

2. 系統整合架構 (Integration Architecture)

本系統的價值在於它不是一個獨立的聊天室，而是與模擬平台後端深度串接的中控中心。

2.1 數據流轉模型 (Data Flow)

  • 輸入端 (User Interface): 整合 LINE Messaging API、Web Chat 視窗，作為報修與查詢的入口。
  • 邏輯層 (Business Logic): 使用 Python FastAPI 作為整合中樞，負責解析使用者意圖並調用對應的後端 API。
  • 數據端 (Data Source):
    • 內部： 使用者帳戶資料庫、模擬交易日誌 (Trade Logs)、系統狀態監控指標。
    • 外部： 即時財經新聞 API (用作 FAQ 補充數據)。

3.1 帳務與權限自動化支援 (Account & Access Support)

針對使用者最常見的操作問題進行自動化整合。

  • 功能： 提供「一鍵重置模擬本金」、「交易權限解鎖」及「身分驗證支援」。
  • 整合點： 客服系統直接串接 使用者資產資料庫，當使用者提出重置申請，系統驗證身分後自動執行 SQL 更新，無需人工處理。

3.2 交易爭議自動化診斷 (Trade Dispute Diagnosis)

針對模擬交易「為何沒成交」或「成交價格異常」等客訴進行分析。

  • 功能： 使用者輸入交易序號後，客服機器人自動撈取 撮合引擎 (Matching Engine) 的歷史日誌。
  • 整合點： 客服後端與撮合引擎 Log 系統對接，比對「委託價格」與「當時行情」，並將分析結果以白話文回覆給使用者。

3.3 技術報修與工單管理 (Technical Ticketing System)

處理系統性的技術故障（如Ｋ線圖顯示異常、報價延遲）。

  • 功能： 當使用者報修時，系統自動擷取使用者當前的瀏覽器環境與伺服器狀態。
  • 整合點： 整合 系統監控 API (Health Check API)。若偵測到伺服器當機，客服系統會自動在回覆中告知：「目前北部數據中心連線異常，技術團隊正處理中。」

3.4 動態知識庫與 FAQ 整合模組 (Dynamic FAQ & Knowledge Base)

  • 本模組旨在處理使用者高頻率的基本提問，透過整合靜態知識庫與動態系統數據，實現零人工介入的精準回覆，大幅降低工單系統的負載。
    • 整合層級一：靜態規則檢索 (Static Knowledge Retrieval)
      • 應用場景： 使用者詢問平台操作規則或基本金融術語（例如：「什麼是市價單？」、「如何重置模擬資金？」）。
      • 整合邏輯： 系統攔截訊息後，透過關鍵字或語意分析（NLP）對接後端 FAQ 資料庫，直接調用預設的圖文教學或操作指引連結進行回覆。
    • 整合層級二：動態狀態查詢 (Dynamic Status Query)
      • 應用場景： 使用者詢問與當下系統狀態高度相關的問題（例如：「現在台股開盤了嗎？」、「為什麼現在無法掛單？」）。
      • 整合邏輯： 系統不僅檢索文字，還會同步呼叫 外部市場日曆 API 或 內部交易引擎狀態 API。若判斷目前為休市時間或系統維護中，FAQ 模組將動態組合回覆：「目前為休市時段，撮合引擎暫停服務，因此無法掛單。下一開盤時間為…」。

4. 國際化與跨平台規劃 (Global & Multi-platform Support)

為了讓系統具備國際競爭力，規劃如下：

  • 全通路整合 (Omnichannel): 透過適配器模式 (Adapter Pattern)，後端邏輯可同時支援 LINE (亞洲) 與 WhatsApp (歐美) 的 API 串接。
  • 多語系支援: 整合雲端翻譯 API，自動將國外使用者的報修內容翻譯成開發團隊理解的語言。

5. 技術規格規劃 (Technical Planning)

  • 通訊協議: 使用 RESTful API 進行各系統間的異質資料傳輸。
  • 身分驗證: 整合 OAuth 2.0，確保使用者透過 LINE 或網頁進行客服諮詢時的身分安全性。
  • 監控機制: 規劃使用心跳偵測 (Heartbeat) 監控客服機器人與模擬交易平台間的連線狀態。

6. 課程評分點摘要 (Key Assessment Points)

  • 體現「整合」: 報告中強調客服系統如何「讀取交易 Log」與「修改帳戶資料庫」，而非單純文字回覆。
  • 符合「專業」: 專注於解決使用者在使用金融軟體時的痛點，符合資工系的專業開發邏輯。
  • 擴展性: 考慮到了從單一地區到國際市場的 API 抽換能力/。

7. 智慧客服機器人與真人轉接機制 (AI Chatbot & Human Handoff)

本系統規劃導入 L1/L2 支援分級機制，透過機器人攔截常規問題，並在必要時無縫轉接真人客服。

  • 意圖識別與 API 呼叫： 整合語意分析模組。當判斷為「常規查詢」，機器人直接呼叫模擬平台 API 回覆；當無法辨識時進入錯誤計數。
  • 情緒偵測與自動轉接 (Handoff)： 若機器人連續三次無法解決問題，或偵測到使用者輸入強烈負面詞彙，系統將自動觸發 Webhook，將「完整對話紀錄」與「模擬帳戶餘額狀態」打包傳送給後台（L2），並建立緊急工單。

程式碼片段

graph TD
    User((使用者發問)) --> Bot[AI 客服機器人接收訊息]
    Bot --> NLP{判斷意圖與信心度}
    NLP -->|信心度高| API[呼叫模擬平台 API]
    API --> ReplyBot[機器人回覆解決方案]
    NLP -->|信心度低 / 負面情緒| Handoff[觸發真人轉接 Webhook]
    ReplyBot --> Feedback{是否解決?}
    Feedback -->|已解決| Closed([自動結案])
    Feedback -->|未解決| Handoff
    Handoff --> Ticket[打包歷史對話與帳戶狀態建立工單]
    Ticket --> Human((轉交真人客服接手))

8. FAQ 模擬對話場景展示 (FAQ Simulation)

為了具體展示系統整合的自動化成效，以下為兩個高頻率發生的客服場景模擬：

  • 場景 A：交易疑義查詢（整合撮合引擎 Log）
    • 使用者： 「為什麼我剛剛買台積電沒成交？」
    • 系統機器人： (背景調閱撮合紀錄 API…) 「經查詢，您在 13:20 掛單 800 元買進。根據當時行情，市場最低賣出報價為 805 元。由於您的委託價低於市場價格，故目前訂單仍處於『委託中』。請問需要幫您導向『市價單操作教學』嗎？」
  • 場景 B：帳戶操作支援（整合資產資料庫）
    • 使用者： 「我的模擬幣賠光了，可以幫我重新開始嗎？」
    • 系統機器人： (背景呼叫身分驗證 API…) 「沒問題！已驗證您的帳號身分。點擊下方『確定重置』，系統將自動為您將模擬帳戶本金回補至 $1,000,000。」

9. 技術整合傳輸規格與資安補充 (API Payload & Security)

針對系統間的資料交換與穩定性，補充以下非功能性需求（NFR）與技術規格：

  • 跨系統傳輸範例 (JSON Payload)： 當觸發真人轉接時，系統發送至後台的資料結構規劃如下：JSON
{
  "ticket_id": "TKT-99881",
  "user_id": "SIM_USER_101",
  "trigger_reason": "negative_emotion_detected",
  "context_payload": {
    "current_balance": 15000,
    "recent_failed_order": "ORD-001"
  }
}
  • API 流量控管 (Rate Limiting)： 為防止惡意腳本頻繁觸發客服 API 導致模擬交易主引擎癱瘓，系統整合層將設定每分鐘最高 50 次請求的限制。
  • 資料脫敏處理 (Data Masking)： 在跨系統傳送對話紀錄或工單時，所有使用者的真實個資將在 Middleware 層進行遮蔽，僅保留模擬平台的 User ID。

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