3秒算出未來一個月最佳房價,Expedia幫旅宿業帶進60億營收的工具大揭密
3秒算出未來一個月最佳房價,Expedia幫旅宿業帶進60億營收的工具大揭密

全球商旅往來平凡,加上Airbnb等多元住宿型態的崛起,就連跨國大型連鎖的飯店品牌,也必須面臨新的產業競爭,因此,掌握大量房源、資料、會員的OTA平台,跟旅宿業者相互合作已經是趨勢。

對旅遊零售業者Expedia來說,要與合作夥伴共同創造最大利益,其中一個重要的策略,就是開發一系列,讓旅宿業者不但可以簡易使用,又能優化訂房銷售的工具,幫旅宿業者早一步掌握先機。

房價每秒2萬次變動,營收管理科技扮要角

在眾多功能中,特別值得一提的是營收管理工具「Rev+」。如同所有零售業,旅宿業者也必須掌握市場狀況,做庫存管理判斷,在OTA平台上架的旅館,面對的是全球市場,尤其對於傳統飯店、日租型態的業者來說,當要預估未來房源需求、調整房價時,不可能全靠經驗憑感覺,以Expedia來說,平台上的房價變動,每天平均可達23億次,幾乎是每秒都有2萬次的變動。

營收管理必須用更科技的方式應對,Expedia Group營收管理平台解決方案負責人Vivek Bhogaraju指出,全球有5%的旅館業者,都有採用營收管理科技。這些業者不外乎都是擁有財力與資源的大品牌,Vivek Bhogaraju認為,對小型規模或甚至是獨立經營的旅宿業者,幾乎沒有技術上的資源,能在營收管理上做精準預測。

Vivek Bhogaraju
Expedia Group營收管理平台解決方案負責人Vivek Bhogaraju認為,小型規模或甚至是獨立經營的旅宿業者,在營收管理上將面臨新挑戰。
圖/ 高敬原攝影

因為看見許多業者在銷售、定價上的痛點,Expedia Group從多年前,就投入資源開發營收管理工具「Rev+」。這套系統藉由機器學習技術,依照各市場的條件,分析與競爭對手過去90天內的房價、住房率等數據,接著與整個Expedia旗下品牌的預訂數據整合,得出未來的市場供需。

Vivek Bhogaraju指出,系統可以在3秒內分析完不同房源的數據,業者可以直接從後台以日曆的方式,看到未來一個月每天的定價建議,會顯示房價是否高於或低於競爭對手,甚至預估某個區間的需求,協助業者判斷訂出優於競爭對手的價格。

這套工具對旅宿業者來說之所以重要,是因為能讓完全沒有技術能力的業者,用最簡單卻最有效率的方式,處理複雜的營收管理問題。 根據Expedia截至今年10月的數據,採用Rev + 的業者已達到10萬家;過去一年,Rev + 協助平台上的業者,增加總計超過2億美元(約新台幣60億元)的營收。

改善客戶滿意度,從上萬留言找出重點

除了價格,顧客入住的滿意度,對於旅宿業者未來經營至關重要。不過,要怎麼從成千上萬的評論中,理出一個頭緒?是許多旅宿業者非常苦惱的事。

Expedia分析內部數據,發現有72%的消費者,認為其他顧客的入住評價,參考加值高於酒店本身品牌。「Guest Review Insight」是一款可以分析大量留言的工具,協助業者整理成千上萬則留言,並給出幾個關鍵重要的參考指標,像是客人最喜歡的服務是什麼?希望在酒店內看到,卻沒有的服務與設備等等。

Guest Review Insight的好處在於,能夠明確篩選正面、負面的評價,並從中給出明確建議方向,後台選單中,業者還能與競爭對手相互比較,有目標性的改善服務。業者依據評論數據做出改善後,系統還能設定一段區間,比較正反面評論數量的走勢,業者能用更科學的方式,檢驗做出的改變,是否真的在客戶滿意度上帶來成效。

Expedia
Vivek Bhogaraju多次強調讓高門檻的技術普及,是Expedia非常注重的精神,他認為,許多大型連鎖飯店有資源、金錢負擔最新的技術設備, 可是一般的旅宿業者無法負擔。
圖/ shutterstock

訪談中,Vivek Bhogaraju多次強調讓高門檻的技術普及,是Expedia非常注重的精神。他認為,許多大型連鎖飯店有資源、金錢負擔最新的技術設備,可是一般的旅宿業者無法負擔,「市場上一直存在不平衡,我認為,除了研發最新技術,也必須幫助我們的合作夥伴。」因此只要是在Expedia上架的業者,都能免費使用這些工具,優化營運成效。

責任編輯:陳映璇

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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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