專屬個人的旅遊顧問,來趟完美旅程(一)
專屬個人的旅遊顧問,來趟完美旅程(一)
2013.06.06 |

從豐富旅遊經驗出發,旅知網創辦人黃正州結合興趣和工作,分析海量機票和飯店資訊,為消費者找出最超值的旅遊行程。
**
**土耳其伊斯坦堡,
8天7夜,37,803元;葡萄牙里斯本,9天6夜,41,504元;北歐五國,17天14夜,63,106元。這不是旅行社推出的促銷行程,而是旅遊網站「旅知網」從20萬筆飯店資料和全球所有機票中,由系統自動組合而成的超值方案。

於去年7月上線的旅知網,鎖定不想跟團的自由行客群,透過分析海量資訊(Big Data)的技術,依個人偏好挑出旅遊地點、機票和飯店等動態條件的超值組合,再透過電子報發送至會員信箱,即使不用費力比價也能省下大筆預算。

旅知網出自美國加州大學柏克萊分校(UC Berkeley)三位校友之手,執行長黃正州本身就是個「旅遊控」,曾開車橫越美國42個州,至今已踏遍30個國家。最令他津津樂道的旅遊事,是在一年內只花費3、4千美元,就蒐集到70萬航空哩程,並在隔年飛遍全球一口氣花光。其中包括搭商務艙繞太平洋一圈,途中去了澳洲、峇里島、日本、台灣,換算市價高達15,000美元。

這些看似旅遊達人的經歷,黃正州在創業前卻一直都在學界打滾,「我一直以為我會變成教授!」台大土木系畢業後,黃正州在UC Berkeley一路念到博士,後來又到哈佛大學擔任博士後研究員,做的研究都跟運輸行為有關。像是研究美國如何制定國內飛機票價,曾分析1千萬張美國機票,而工作的額外收獲,就是知道如何賺取大量哩程。

**創業故事啟發創業夢
**
直到2010年黃正州結束哈佛研究,又搬回加州時,在網路找到一間合租公寓,遇見了室友高銘聲,也是改變他人生的另一位創辦人。同樣畢業自UC Berkeley商學院的高銘聲,當時在高盛證券上班,有天突然問他:「你有想過創業嗎?」原來當時高銘聲的客戶不乏創業家,聽到太多激勵人心的創業故事。

「那是我第一次聽到『創業』,雖然我待的地方就在矽谷,但我真的從沒想過。」沒想到一個星期後,他就決定從最喜歡的旅遊下手。他發現雖然以前去過許多地方,但往往花費很多前置時間蒐集資料,還曾做過很大的Excel檔記錄何時有便宜機票,「我雖然只去三天兩夜,但前面可能花了三個星期蒐集資料。」

於是黃正州跨出小步嘗試,他拿到旅遊網站Kayak開放的API資料,每天窩在圖書館試著寫搜尋程式,找出各種機票加飯店的組合方案。這個系統不僅是找出最低價的行程,還會依照個人喜好,如不喜歡晚上的飛機、飯店要在四星以上等條件,搭配出性價比最高的超值方案。也因為有了以前對大量運輸行為的分析,這些技術難不倒他。

資料來源《數位時代No.227》

往下滑看下一篇文章
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
立即報名

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓