52%航空公司計畫在未來三年導入AI技術,這將會如何改變我們的旅行體驗?
52%航空公司計畫在未來三年導入AI技術,這將會如何改變我們的旅行體驗?

翱翔天際的航空旅行是現代人普遍的生活經驗,根據《國際航空電訊協會》一項最新研究,有越來越多的機場及航空公司紛紛擁抱最新科技,利用人工智慧(AI)、聊天機器人(Chatbots)來優化營運及改善旅客服務,未來十年內航空產業勢必新科技的加入出現轉變,而究竟AI可以如何翻轉天空世界呢?

45%機場計畫在未來五年投入AI、聊天機器人快速反應大量客服

我們幾乎可以想像未來世界跟AI脫不了關係,而航空產業也正積極走向未來,根據 《國際航空電訊協會》研究內容,有45%的機場計畫在未來五年內投入AI研發,同時52%的航空公司計畫在未來三年導入AI技術,兩者都希望透過科技力量改善服務、乘客體驗,估計未來三年80%的航空公司計畫將資源投注在預測警示系統,而這些都有賴AI幫忙。

另一個抓住產業注意力的是聊天機器人(Chatbots),現在已經有14%的航空公司、9%的機場導入Chatbots應用,在天候不佳、航班大亂湧入大量關於票務、行程的客服需求時,能快速、有效率的消耗工作量;報告中可以看到航空業在未來三年對於新科技的需求將越來越大,到了2020年有68%的航空公司、42%的機場預計都將採用AI驅動的Chatbots服務。

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現在已經有14%的航空公司、9%的機場導入Chatbots應用,能在客服需求大量湧入時即時反映。
圖/ shutterstock

透過行動服務優化銷售

手機App的行動服務也是航空業未來發展重心,報告中也指出未來三年94%的航空公司、82%的機場會將App研發計畫視為重心。

如何間接、直接的透過行動服務影響銷售,將行動服務商業化是很多業者關心的,航空業者希望行動銷售可以在2020年佔到總體銷售的17%,將龐雜到服務簡化單一個App提供無縫體驗;《國際航空電訊協會》技術長Jim Peters說:「我們知道乘客傾向使用新科技,只要設計良好就能真正改變乘客體驗,在銷售、乘客服務提供協助,這些是行動App跟AI可以做到的。」

目前有將近四分之三的航空公司使用內部研發人員開發APP、42%會僱用外部開發人員或與科技公司合作,Peters補充,「結合外部、內部人員一起研發,新產品才能確保結合科技之餘,同時擁有航空專業知識。」

科技會如何改變飛行生活?

位處颱風活動劇烈地區的台灣,受到天候影響飛行幾乎是家常便飯,不論從基礎的安檢到預測航班延誤,新科技將如何在未來十年內改變我們旅行的方式?

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導入機器學習結合大數據,能在受到氣候、機械故障影響航班時提早因應。
圖/ shutterstock

提前預測航班狀況

天候、機械故障都會影響航班,不可抗力的因素許多乘客也都能體諒,但在機場耗費大量等待時間絕對是痛苦無比的惡夢,未來航空業者若能導入機器學習結合大數據,透過事前的分析取代現場人為判斷,就可以在問題發生前預先做好善後準備,也能在旅客抵達機場前提前通知,避免在機場苦等又不確定問題何時可以排除的窘境。

快速鎖定可疑旅客

幾乎所有大型機場都有裝有熱成像相機,在旅客出入境時量測體溫,未來可以再結合臉部辨識,分析乘客在機場的移動,就能快速在偌大的機場找出可以的行李或乘客。

提升安檢效率、準確度

安檢當中的查驗護照雖然耗時、耗人力,但卻是守護國家安全的重要防線,雖然自動查驗通關在許多機場已經普遍應用,但大多只限於該國國民使用,絕大多數的旅客還是要經過人工查驗。

未來若能結合監督學習 (Supervised learning),就能從資料訓練中建立模式,去推測新的實例,簡單來說可以從掃描護照上的照片,再連結個人ID快速查核資料,甚至蒐集乘客在網路上的社群資料,提升恐供第一線防堵作用,除了提升速度也能提高精準度,若再加入聚類分析(Cluster analysis),則能挑出過去有不良紀錄的乘客,讓人工再做進一步查核。

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熱成像相機結合臉部辨識技術,可以在偌大機場快速鎖定可以行李、旅客。
圖/ shutterstock

另外,你一定也遇過帶著大包小包隨身行李的旅客,安檢人員就要耗費很多精力檢查,若能結合機器照相、分析,就能在不打開行李的情況下快速重複查核行李中的可疑物品,利用監督式學習演算法 (supervised learning algorithm)蒐集實質性培訓資料後,AI就能把需要人工二次檢查的物品挑出。

新科技應用可以減少人為失誤、提升效率、服務滿意度,最重要的是這些都是以結合人類的優點為基礎,在觀察新科技應用時也別忘了服務當中的「人味」,這或許才是每趟旅程讓我們最有記憶點的部分。

資料來源:Passenger Terminal TodayGadgets nowVenturebeat

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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