【觀點】Hipmunk~介面超簡潔的機票搜尋引擎
【觀點】Hipmunk~介面超簡潔的機票搜尋引擎

我們曾在美國新銳網路服務點兵錄:Y Combinator歷來規模最大的Demo日一文中介紹過Hipmunk與其他眾多新創服務,Y Combinator旗下的團隊都非常值得注意,過去已經有非常多成功的新創服務是Y Combinator所培育出來的。如果你對於Y Combinator不熟悉,你可以參考前文育成創投先鋒:Y Combinator

Hipmunk是2010年八月、九月份才浮出抬面的新創服務,提供的功能很簡單:幫你找機票

如果你想出國旅行或是因為任何需求需要購買機票,會直接考慮的重點通常有下列幾點:

  1. 價格:價格通常是最現實的考量

    1. 時間:早去晚回、還是晚去早回,差的可能是多一天的住宿費用或少一天的娛樂時間,
    2. 目的地

如果買機票的過程中,你用來查詢機票的網站額外提供給你其他資訊,對想要專心找機票的人來說其實都是一種雜音、干擾。Hipmunk做的事情,除了 幫你找機票之外,網站上也排除了其他對想找機票的人無用的資訊,讓你可以專注在找機票,比價、比時間,讓自己有一趟開心又划算、時間又安排得恰到好處的旅行。

Hipmunk專注在「機票的搜尋」上,網站經營的哲學很像Google,專注做好搜尋這件事情,只跟使用者索取關鍵資訊,並在搜尋結果提供關鍵資訊,以簡單的介面、簡單的資訊呈現方式並且沒有其他資訊干擾,真正專注在協助使用者搜尋到機票。

在過去,比較知名的機票搜尋引擎,例如Kayak在介面上的設計儘管已經算是簡單,但畫面上總是充斥著大量的干擾(包括廣告、彈出視窗以及一些你不見得需要馬上知道的訊息),兩個網站相比之下,其實偏近Google哲學的Hipmunk,筆者個人是比較喜歡的。

舉例來說,若我們想要安排一班從NYC飛到SFO的飛機,希望在9月25日出發、10月6日返回,我們就在Hipmunk網站上輸入這些基本資訊(當然在輸入城市或機場名稱的過程中,網站會聰明地輔助你快速找到正在輸入的城市或機場)。

接著Hipmunk會以很少見的呈現方式來將所有搜尋到的結果陳列給使用者參考。

從搜尋結果的畫面中我們可以注意到幾個重點:

  1. Hipmunk的搜尋結果預設是以Agony(痛苦指數)作為排序,痛苦指數是綜合了價格、飛行時間以及中途的轉運站等多個數據的綜合指標。如果沒注意,乍看之下Hipmunk似乎是假設價格最重要,所以搜尋結果預設是依價格,從最便宜的開始排序

  2. 以時間軸的方式呈現每一個搜尋結果,讓使用者可清楚的看到班機起降的時間,你可以快速地在某個價格區間中快速做出要選擇哪個時段去搭飛機的決策。(反正價格都差不多,看是要早點出門還是睡飽點再出門,就看個人吧!)

  3. 網站的介面程式撰寫得非常不錯,對於所有搜尋結果可以快速地進行排序,你可以根據你的喜好,快速找到最適合你的選擇,包括找到最便宜、中途停靠次數最少、最早出發、飛行時間最短等等各種選擇。

當你選擇了 from $XXX 的機票之後,畫面會馬上再切換到回程的班機讓你做選擇,等於是在選擇機票的同時,你未必要直接購買同一班飛機的來回票,而是可以視情況在回程另外購買不同的機票(例如回來的時候想睡飽點,或是不趕時間)。

都點選完成之後,網站就會跟你確認訂單:

也就是說,如果你想要快速找到便宜機票,或是任何需求的機票,在Hipmunk上你幾乎可以在短短一兩分鐘內,就選擇好你想要的機票,剩下的就是刷 卡、付錢、等著搭飛機。這個哲學就跟Google搜尋引擎很像,不跟你囉嗦,快速給你想要的結果、將你導到該去的網站,至於我從這個過程中怎麼獲利,這又 是另外一回事了。

此外,Hipmunk在介面的設計上,還有Tab(頁籤)的功能,這意味著你可以一次同時比較多種不同的方案,來找到最佳的選擇,如果你時間比較寬裕,或許可以透過好用的介面加上精心比較的過程,找到非常便宜的好方案。

Hipmunk在上線的一週內,號稱他們已經賣出了350,000美元的機票,從中抽許的佣金已經讓網站開始獲利,儘管目前Hipmunk只有募得 15,000美元的資金(跟那些動輒幾百萬美金的,真的是很少),但或許在只有提供極簡功能、極簡團隊組織的情況下,Hipmunk也可以活得不錯、為某 些人創造些價值。

Hipmunk的創辦人曾是國外知名推文網站Reddit的共同創辦人(關於Reddit,你可以參考同樣做推文網站,看看Reddit如何走出另一條路),Hipmunk另一位創辦人則曾經是知名出版社O’reillly最年輕的作者,或許我們也可以期待未來Hipmunk這兩位創業家可以做出什麼更令人驚奇的網站功能與體驗。

(原文轉載自Inside部落格

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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