随着智能服务技术与传统服务的融合，智慧餐饮这一新兴的餐饮模式成为备受关注的热点话题。通过将智能设备和人工智能（AI）嵌入到餐厅环境（例如机器人送餐、在线自助点餐、自动支付系统等），智慧餐厅减少了传统服务中人力服务的要素，极大提升了技术在服务中的地位。而传统的服务质量模型（SERVQUAL）很大程度上依赖于以员工服务为核心的服务评价范式。因此，智慧餐厅的出现挑战了对传统服务和服务质量评价的理解，但现有研究对服务质量模型在智能技术中如何被重塑关注不足。基于以上背景，本研究采用定性研究方法，结合信息技术视角，通过智慧餐厅消费者在线评论和半结构化访谈深入了解消费者对智慧餐厅服务质量的看法。研究构建了智能服务质量模型（Smart Service Quality,SSQ），并进一步阐述智能设计的作用和“技术诱导型恢复”（Tech-induced restoration）概念。
构建智能服务质量模型（SSQ），是对智慧餐饮背景下的服务质量应用的新概念化。结合智能服务的特性，该模型延展了传统SERVQUAL的分析框架，分为S-Servicescape（智慧服务场景）、S-Reliability（智慧服务可靠性）、S-Responsiveness（智慧服务响应性）、S-Assurance（智慧服务保障性）、S-Empathy（智慧服务共情力），同时阐述了包括智能管理与智能服务在内的餐厅智能设计，以及技术引导型恢复对于消费者服务体验与感知的重要作用。
研究认为，由食物、智能机器人、餐厅服务设施等多重元素构成的服务场景营造出消费者用餐过程中的社会互动与交换空间，塑造初步的消费体验，影响消费者对智能服务质量的评价。服务可靠性指智能设备可靠准确地提供用餐服务的能力，如机器人按照指令实现全自动传菜服务的能力；服务响应性体现了智能设备的服务反应速度，提前设定的智能程序和自动服务程序往往能够更快地对顾客需求进行响应，提升服务速度；服务保障性概念包含智慧服务能力和服务礼仪两个维度，前者影响顾客对于餐厅的信任态度，后者强调服务中令人愉悦的交流的重要性。而可靠性、响应性和保障性等都体现了“信息技术”在餐饮服务中，可做到高度的准确性、及时性，且具有很强的竞争力。这些创新不仅加快了订餐、付款、询问和送餐过程，而且给食客提供了无触摸体验。服务共情力重视服务中的个性化与人性化，尽管看似冰冷的程序化机器人似乎难以实现共情这一情感层面的顾客服务，但本研究发现拟人化的外部设计以及越来越人性化的交流模式为顾客提供了愉悦的服务体验，服务共情也可以通过员工与顾客的互动进一步实现与增强。
本研究强调了智能技术服务对消费者心理层面的积极影响，即区别于日常用餐休闲环境，充满新奇设计的智慧餐厅为消费者提供了短暂的“绿洲”环境，帮助消费者更好地满足自我调整与放松需求。提出技术诱导型恢复（Tech-induced restoration）概念，拓展了注意力恢复理论（Attention Restoration Theory）的应用背景。这为未来的相关研究提供崭新的、值得探讨的方向。
为智慧餐厅管理者提供服务优化方案，为传统餐饮企业转型提供借鉴。本研究选择国内四家以智能餐饮服务为特色的餐厅作为研究案例，分析消费者的服务评价，以便餐厅经营者进一步了解消费者真实的智能服务体验，从而调整经营方式。具体而言，餐厅可以通过智能技术提供个性化服务，减少对员工的需求和与人力资源管理和运营相关的成本；并且在提高消费者体验的同时，加强餐厅与消费者之间的情感联系，从而改变了服务管理和营销策略。
揭示技术对于服务的重要意义与价值，帮助人们更好地认识技术在生活中的作用。本团队关注餐饮业的新兴事物——智慧餐厅，通过构建智能服务质量的SSQ模型，分析智慧餐厅背后的运作逻辑。本团队发现智慧餐厅不仅是单纯的餐厅，也代表着一种餐饮趋势和生活方式。技术带来传统餐饮业的数字化和智能化变革，智慧餐厅成为未来的餐饮新模式。此外，众多社交媒体用户被智慧餐厅的新颖设计和独特的服务方式所吸引，智慧餐厅成为备受欢迎的打卡场所，因此，消费者的用餐满足感不再仅仅归功于食物，也归功于智能用餐体验。
Wong, I. A., Huang, J., Lin, Z., & Jiao, H. (2022). Smart dining, smart restaurant, and smart service quality (SSQ). International Journal of Contemporary Hospitality Management.
本文作者为旅游学院酒店管理系黄业坚教授、博士生林志威、本科生黄靖雯和矫浩悦。
[1] Wong, I. A., & Fong, V. H. I. (2012). Development and validation of the casino service quality scale: CASERV. International Journal of Hospitality Management, 31(1), 209-217.[2] Wong, I. A., & Yang, F. X. (2020). A quarantined lodging stay: The buffering effect of service quality. International Journal of Hospitality Management, 91, 102655.[3] Wong, I. A., Lin, Z., & Kou, I. E. (2021). Restoring hope and optimism through staycation programs: an application of psychological capital theory. Journal of Sustainable Tourism, 1-20.[4] Prentice, C., Weaven, S., & Wong, I. A. (2020). Linking AI quality performance and customer engagement: The moderating effect of AI preference. International Journal of Hospitality Management, 90, 102629.[5] Fu, S., Zheng, X., & Wong, I. A. (2022). The perils of hotel technology: The robot usage resistance model. International Journal of Hospitality Management, 102, 103174.[6] Wu, S., Wong, I. A., & Lin, Z. C. (2021). Understanding the role of atmospheric cues of travel apps: A synthesis between media richness and stimulus–organism–response theory. Journal of Hospitality and Tourism Management, 49, 226-234.[7] Edwards, D., Cheng, M., Wong, I. A., Zhang, J., & Wu, Q. (2017). Ambassadors of knowledge sharing: Co-produced travel information through tourist-local social media exchange. International Journal of Contemporary Hospitality Management.[8] Wong, I. A., Liu, D., Li, N., Wu, S., Lu, L., & Law, R. (2019). Foodstagramming in the travel encounter. Tourism Management, 71, 99-115.[9] Yu, X., Anaya, G. J., Miao, L., Lehto, X., & Wong, I. A. (2018). The impact of smartphones on the family vacation experience. Journal of Travel Research, 57(5), 579-596.[10] Huang, G. I., Wong, I. A., & Law, R. (2021). Dilemma of hotel reviews: The role of information processing and validation through metacognition. Journal of Travel Research, 60(6), 1301-1317.[11] Huang, G. I., Liu, J. A., & Wong, I. A. (2021). Micro-celebrity restaurant manifesto: The roles of innovation competency, foodstagramming, identity-signaling, and food personality traits. International Journal of Hospitality Management, 97, 103014.