旅行科技正夯!靠AI把餐廳、飯店訂好訂滿
旅行科技正夯!靠AI把餐廳、飯店訂好訂滿

旅遊已成為生活中除了食、衣、住、行外,最重要的事,尤其當航空公司系統出現bug,跑出低於市場行情的特價票時,馬上成為城中熱事;也因為科技進步,讓傳統商業模式受到衝擊。原本住宿只有旅館可選,但有了Airbnb,透過共享經濟,讓閒置的空房成為賺錢來源;原本訂機票需要貨比三家,但有了Skyscanner後,一次就能搞定;從前需要到當地旅行社才能訂購的服務,客路(Klook)就能夠達到。太多乘著新科技的公司,阻斷了傳統的服務。

旅遊產業之大之廣,從旅館、活動、假期安排、商旅、交通都是關注範圍,也象徵這個產業依然有很大的商機可言。隨著科技進步,創新團隊也用不同的技術來發展,期望開創新的服務模式,挑戰旅行科技產業。比如人工智慧(AI)的聊天機器人取代傳統客服、大數據更精準預測機票票價走勢、區塊鏈則是排除供應者和消費者之間的仲介。現在讓我們來看看,新科技正在如何改變我們的生活。

Destygo聊天機器人,即時回答旅行大哉問

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圖/ 作者提供

「車票可以退嗎?」「幾點能Check-in?」這些問題在過去,必須透過客服專線處理,因此受到客服上下班時間限制,但來自法國巴黎的Destygo開發了一系列專為旅行產業的「聊天機器人」,讓服務隨時都能進行。Destygo的聊天機器人透過人工智慧學習,能在很短的時間內為消費者提供解答,並且在專用軟體、臉書聊天室、Amazon Alexa上都有開發,對使用的公司而言,大大減少了員工的工作量。Destygo與飯店業者合作,透過聊天機器人就可以了解和訂購住宿,特別是商務旅客若與飯店集團簽有合約,聊天機器人也能在這樣的條件下,協助商務客選取最有利的方案。

Mezi數位助理,推薦餐廳最可靠

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圖/ 作者提供

擁有一個「個人助理」是許多繁忙的人夢寐以求的事,不過不是每個人都能負擔得起費用。80年代開始,科技公司便開始研發所謂的「數位個人助理」,也就是俗稱的PDA,希望可以提供使用者更多便利。現今的行動設備早已取代過去的PDA,硬體不再是發展重點,像前陣子才被商務旅行大佬美國運通買下的Mezi,就是一個有著人工智慧的個人助理App。透過和聊天機器人對話,它可以為你蒐集航班、旅館、餐敘的資訊並推薦,省去無止盡的瀏覽。透過這些資訊的蒐集,它也可以協助真人客服中心,減少了解需求的時間,提供更客製化的服務。

Hopper分析大數據,機票下手時機神預測

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圖/ 作者提供

從請旅行社詢價到Skyscanner,查詢便宜機票仍要花費時間;旅館也有同樣的問題,即使有Trivago這樣的全球飯店搜尋引擎,還是會有「到底要何時下訂,才是好時機」的焦慮,來自加拿大的Hopper就是以解決焦慮為出發點的App。Hopper從全球分銷系統,透過一天超過150億筆資料的大數據分析,提供消費者準確的預測,根據Hopper的說法,準確度可以高達95%,因此在搜尋時,Hopper會給你「現在買」或是「請等待」兩種選擇。若選擇「等待」,Hopper會將價格變化主動通知使用者,而且最重要的是,Hopper本身就是旅行社,下訂後可以直接開票。

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終於出現「看得懂的保險」!國泰人壽以「保險視圖」引領資訊透明革命
終於出現「看得懂的保險」!國泰人壽以「保險視圖」引領資訊透明革命

在台灣,多數人的第一份保障來得很早,可能來自父母,或是出社會後自行投保。然而,直到今天仍有許多人即使手握數張保單,仍說不清自己到底保了什麼。條款繁複、名詞艱澀,導致投保當下似懂非懂,過一陣子就全忘了。保險資訊的不透明,讓風險管理變成了一場全憑印象、依賴業務員的信任遊戲。

自從國泰人壽推出 App 3.0,以「陪伴」重塑保戶與保險的關係,下一步,更要讓資訊變得透明、易讀、好上手。於是,「保險視圖」誕生了—由國泰人壽戰情室 diLab(Digital Insurance Lab)領軍打造的這個平台,試圖翻轉保單難懂的問題,將散落於規範、條款與系統的資訊重新整理、轉譯與可視化,讓保戶終於能「一圖看懂」保障全貌。

「我們希望做到的不只是查詢工具,而是讓保戶真正理解風險、開始做決定。」diLab 經理林蔚安說,這項專案從發想到上線歷時多年,可說是完成了連同業都不敢想像的艱鉅任務。這場透明革命如何開始?國泰人壽又如何讓這個看似困難的挑戰落地?

資訊透明:讓保險回到能被理解的語言

「保險商品本身就很複雜,很多人買了保險,打開保單還是看不懂。」林蔚安指出,國泰人壽累積 800 萬保戶,團隊在梳理客戶旅程時發現,即使擁有多年的資歷與服務經驗,卻未能讓保戶更清楚自己的保障;大多僅在與業務員討論時略有概念,事後又陷入陌生感。因此,「保險視圖」的構想,就是要讓保戶能在同一平台掌握所有保障與資產資訊。

數位時代
diLab 經理林蔚安與團隊歷時打磨領先業界的保險視圖,幫助保戶一次看懂保障。
圖/ 數位時代

第一步,是處理「看不懂」這件事。diLab 從資料盤點開始,依照生涯階段與保障屬性,將保單內容重新分為「我的健康照護」、「我的保險資產」、與「我的壽險傳承」三大方向,讓保戶以更貼近日常的邏輯理解保障結構,例如「住院時有哪些保障?」。

「調研時發現,國內幾乎沒有成熟案例可參考,國外雖有概念但差異極大。」林蔚安表示,圖表複雜,反而增加理解負擔,因此團隊反覆推敲呈現方式,「要放什麼、怎麼放、放到什麼程度,光這個架構就討論了數個月!」每一個看似微小的改變,背後都是無數次的反覆測試與訪談,「我們帶著不同版本的草稿詢問保戶,在沒有業務員引導下是否看得懂。」最終,團隊定調以金字塔結構建構視圖基礎,從保戶自己的健康保障,到未來可運用的累積資產,最終到照顧家人的壽險傳承。沒有看似花俏的圖表,只希望讓多數保戶好理解的簡單呈現。

但挑戰不只在前端設計,還有保險條款轉譯。傳統保單以商品邏輯分類,與使用者思考「何時會用到」的方式完全不同。為了讓資訊更貼近生活情境,「保險視圖」不再以條款分類,而以場景情境作為基準。例如保戶生病住院時,介面會按照基礎醫療、意外、癌症、重大疾病、長照與壽險等六大結構分層呈現,先呈現核心,再逐層深化,視覺化整體保障全貌,並同步提供現金價值與現金流資訊,形成一套完整的理解脈絡。

風險洞察:AI協助人們看清保障缺口

國泰人壽
視覺化保障達成率,一眼了解保障缺口。
圖/ 國泰人壽
國泰人壽
提供熱門推薦與更加個人化的AI推薦,喚醒補強意識。
圖/ 國泰人壽

當保險資訊透過直覺式的設計變得透明,下一個挑戰就是讓保戶理解「自己目前的保障夠不夠」。

因此「保險視圖」也導入保障目標試算功能,保戶只需回答幾題簡單問題,如:住院希望住單人房或雙人房、對疾病治療的費用承受度等,系統即可推算個人的保障目標。接著,AI 會即時計算保障達成率與缺口比例,將複雜的理賠與條款結構轉換成直覺的百分比。「醫療保障達成率 60%」、「癌症保障達成率 45%」,藉由直觀的數字圖表呈現,讓保戶能一眼看出自己保障的完整程度。

此外,平台不只呈現差距,還會以情境推估可能的支出。例如住院五天、手術一次的費用與實際理賠差異,讓保戶真正感受到風險的具體樣貌。「保戶不再是聽到『癌症住院很貴』這種抽象說法,而是看得到具體數字。」透過以場景為基礎的推算,使保戶終於能對模糊的風險概念有畫面,並對理賠內容有更直觀的理解。

平台也提供「熱門推薦」與「 AI 推薦」兩種建議模式。前者以性別、年齡作為分析基礎,後者則依個人資料與既有保單做更客製化的配置。保戶可在平台初步理解現況後,再與業務員討論,透過數位賦能、與有溫度的人性服務建立互補機制,也讓業務溝通更聚焦、更有效率。

領航轉型:戰情室以創新實踐「以人為本」

保險視圖歷經多次迭代上線,雖仍在推廣階段,但初步成效已浮現。以今年 4 月關稅議題為例,資產型保單查詢需求明顯攀升,保戶登入次數從每週平均 4 萬次提升到 5 萬 6 千次,大幅成長40%。以往查詢保單價值需透過業務員協助或臨櫃辦理,如今登入平台即可取得資訊。

國泰人壽
保險視圖一次呈現保戶的整體保險資產,建立更清晰的財務健康圖像。
圖/ 國泰人壽

此外,視覺化呈現保障缺口後,有保戶回饋「看到達成率 70%,就想補到 100%」,顯示視覺化真正促進了主動管理的行為轉換。

數位時代
diLab 戰情室跨商品、設計與數據協作,以使用者為中心反覆驗證,用心設計保險資訊呈現方式。
圖/ 數位時代

能完成一份視覺化介面不難,但能把 60 多年累積的保險商品結構、條款邏輯與資料系統重新整合再轉譯,背後極度仰賴組織文化。尤其,保險視圖的誕生,從構想到落地,專案歷時 4 年,期間國泰以「區塊化堆疊」的方式逐步發展服務功能,包括資產總覽、健康與壽險視圖、缺口試算與 AI 推薦,每一步都需要長時間協作與反覆推敲。

林蔚安形容:「戰情室就像加速器。」其角色是串聯商品、數據、數位、UI與UX設計、開發工程與行銷等多個團隊,以使用者中心作為共通語言,讓跨部門能在同一個目標下推進。「大家的專業不同,但只要目標一致,就能共同前進!」

數位時代
專案歷時多年,團隊成功以敏捷方式快速迭代,實現保險資訊透明化。
圖/ 數位時代

展望未來,透明化只是起點。林蔚安指出,下一步是讓更多保戶願意使用平台,使行為軌跡形成數據基礎,再透過個人化推播與 App 串接,發展國泰人壽保戶更完整的數位體驗。「這條路很難,但值得做。」他分享,有一次泰國人壽數位團隊來台交流,第一眼看到保險視圖就說:「這真的很不容易。」但也因此,更突顯國泰人壽勇於創新、以人為本的服務精神。同時,保險視圖也不會是終點,卻會是打開未來保險模式的一把關鍵鑰匙。國泰人壽以具體行動落實「Better Together 共創更好」,在每一項細節中重塑保險服務的日常價值。

保險視圖:https://cathaylife.tw/VoeoOdb

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