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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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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