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这篇论文探讨了智能技术、人工智能、机器人和算法（STARA）意识对主动客户服务绩效的双刃剑影响，以及工作投入和员工弹性的作用。数据分析使用CB-SEM进行，论文发表等级SSCI Q1。
研究背景
- 研究问题
文章探讨了智能技术、人工智能、机器人和算法（STARA）意识对主动客户服务绩效的双重影响。具体来说，研究了STARA意识是作为挑战还是阻碍，以及其对主动客户服务绩效的影响机制。 - 研究难点
如何准确测量STARA意识、工作投入和员工韧性对主动客户服务绩效的影响，以及如何控制共同方法偏差（CMV）。 - 相关工作
已有研究表明，STARA意识对员工的工作成果（如工作定制和竞争力生产力）有显著影响，但忽略了员工与客户互动的结果变量。本研究基于认知评价理论和工作需求-资源模型，填补了这一研究空白。
研究假设
在这篇研究中，作者提出了几个假设来探讨智能技术、人工智能、机器人和算法（STARA）意识对员工主动客户服务绩效的影响，以及工作投入和员工弹性的中介和调节作用。以下是研究的主要假设：
H1a: 员工将STARA意识视为挑战压力源时，可能会表现出较高的主动客户服务绩效。
H1b: 员工将STARA意识视为障碍压力源时，可能会表现出较低的主动客户服务绩效。
H2a: 员工将STARA意识视为挑战压力源时，倾向于表现出高水平的工作投入，这会积极影响他们的主动客户服务绩效。
H2b: 员工将STARA意识视为障碍压力源时，倾向于表现出低水平的工作投入，这会消极影响他们的主动客户服务绩效。
H3: 员工韧性增强了工作投入对主动客户服务绩效的积极影响。
H4a: 员工韧性调节了STARA意识的挑战评价对工作投入-主动客户服务绩效关系的影响。
H4b: 员工韧性调节了STARA意识的障碍评价对工作投入-主动客户服务绩效关系的影响。
这些假设旨在探讨STARA意识的不同评价（挑战或障碍）如何通过工作投入和员工弹性的中介和调节作用影响员工的主动客户服务绩效。
研究设计
- 数据收集
数据来自台湾22家国际 tourist酒店的554名员工及其主管。员工填写了关于STARA意识、工作投入、员工韧性和主动客户服务绩效的问卷，主管则评估了下属的主动客户服务绩效。 - 样本选择
研究对象包括前台文员、礼宾员、门房和酒店餐厅服务员等一线员工。最终样本包括133名主管和554名员工，有效响应率为71.03%。 - 测量工具
所有构念均使用成熟的问卷项目进行评估，并通过回译和预测试确保语言解释偏差的最小化。挑战性评价和阻碍性评价各包含四个项目，工作投入包含九个项目，员工韧性包含六个项目，主动客户服务绩效包含七个项目。
结果与分析
- 测量可靠性
数据的正态性通过偏度和峰度系数进行评估，所有变量的Cronbach's α值在0.86到0.96之间，表明问卷测量具有较高的可靠性。 - 验证性因子分析
在验证性因子分析中，移除了工作投入和员工韧性各一个项目后，模型拟合指数满意，表明量表具有良好的结构效度。 - 假设检验
协方差结构方程模型（CB-SEM）结果显示，STARA意识的阻碍性评价对主动客户服务绩效有显著的负向影响（路径系数=-0.09，p<0.05），而挑战性评价对主动客户服务绩效的影响不显著（路径系数=-0.02，p>0.05）。 - 中介效应
工作投入对挑战性评价和主动客户服务绩效之间的关系具有部分中介作用（路径系数=0.34，p<0.01），但对阻碍性评价和主动客户服务绩效之间的关系无显著中介作用（路径系数=-0.03，p>0.05）。 - 调节效应
员工韧性对工作投入和主动客户服务绩效之间的关系具有负向调节作用（交互项路径系数=-0.37，p<0.01），表明在低员工韧性下，工作投入对主动客户服务绩效的正向影响更强。
总体结论
本研究通过实证数据分析了STARA意识对主动客户服务绩效的双重影响，发现STARA意识的阻碍性评价会降低主动客户服务绩效，而挑战性评价则通过提高工作投入来提升绩效。此外，员工韧性在工作投入和主动客户服务绩效之间起到了负向调节作用。研究结果为酒店管理者提供了在人力资源管理和服务营销方面的策略建议，特别是在如何应对STARA意识对员工绩效的影响方面。
The effect of smart technology, artificial intelligence, robotics, and algorithm (STARA) awareness on employee outcomes (e.g. job crafting and competitive productivity) has been recognized. However, these studies have overlooked outcome variables concerning employee interactions with customers, despite the prevalence of boundaryspanning roles in the hospitality industry, which involve frequent interactions between customers and hotel workers. Thus, according to cognitive appraisal theory and the job demands – resources model, our research addresses the literature gap by delving into the STARA awareness-proactive customer service performance relationship while considering the roles played by work engagement and employee resilience. Data from 554 matched pairs of hotel employees and supervisors revealed that viewing STARA awareness as a challenge fully mediated its connection with proactive customer service performance via work engagement, with employee resilience moderating this pathway. By contrast, a hindrance perception of STARA awareness had a direct and negative impact on proactive customer service performance.
Teng, H.-Y., Li, M.-W., & Chen, C.-Y. (n.d.). Does smart technology, artificial intelligence, robotics, and algorithm (STARA) awareness have a double-edged-sword influence on proactive customer service performance? Effects of work engagement and employee resilience. Journal of Hospitality Marketing & Management, 0(0), 1–24.
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