「會怕星宇嗎?」長榮航空AI客服EVA有妙答,看航空數位戰怎麼打?
「會怕星宇嗎?」長榮航空AI客服EVA有妙答,看航空數位戰怎麼打?

這年頭,各個產業都強調「體驗」的重要性,尤其跨年、農曆春節假期將近,許多人早早就規劃海外旅遊,一旦碰上任何航班問題,客服專線往往塞爆打不進去,度假好心情全消。

為優化乘客體驗,長榮航空(EVA Air)宣布推出AI文字客服機器人「EVA」,採用人機合作方式,全天候24小時提供服務。

此外,2020年1月要開航的星宇航空(STARLUX Airlines),手機App也悄悄在日前上線,無論是線上或線下服務,國籍航空火力全開。

長榮AI客服上線,問「會怕星宇嗎?」有妙答

許多業者都會將文字客服功能,與LINE官方帳號結合,長榮航空則是把新推出的AI文字客服機器人,串接在官網以及手機App中。

這樣的作法其實不難理解,乘客無論是線上報到、購票、取得電子登機證,都是在官網、App上進行,操作有任何疑問時,自然能在這兩個平台上接續詢問,目前長榮的LINE官方帳號,主要以行銷資訊推播、哩程查詢功能為主,功能性有明顯區隔。

長榮表示,文字客服機器人與後台系統充分整合,像是訂位票務、班機到離時刻、特殊需求、官網及App購票諮詢、行李額度諮詢、基本機場運務…等近500項資訊,都可以直接透過文字客服查詢。服務模式採人機合作,當遇上無法處理的問題時,旅客只要以會員身分完成登入,上班時間會轉由人類客服處理。

根據記者實測,系統面對詢問,都能給出相對應的資訊。舉例來說,問智慧客服:「2020有哪些新航點?」會跳出航線圖介紹連結;詢問:「機上有香檳嗎?」則會有簡單文字說明回覆,再配上相關連結。

有趣的是,詢問客服機器人:「會害怕星宇航空開航嗎?」會直接跳出長榮簡介、獲獎頁面,頗有較勁意味。

EVA Air
詢問客服機器人:「會害怕星宇航空開航嗎?」會直接跳出長榮簡介、獲獎頁面。
圖/ 截自EVA Air

不過,目前這套機器人客服,部分問題僅能依據關鍵字,給出相對應的網站連結,並非直接給出問題的答案,對旅客來說,只是藉由客服搜尋到網站連結,還是需要自己查詢才能得到答案,系統仍有優化空間。

3萬句問答為基礎,航空客服難度有哪些?

長榮航空表示,文字機器人聰明與否,取決於如何「教會」它,如同新生嬰兒應答的學習過程。

在開發過程中,以3萬句的對談資料為訓練基礎,讓機器人先具備回答基礎問題的能力,航空機器人客服比其他產業開發難度更高,原因在於除了中文的語意具多樣化與高複雜特性,旅行對話也經常會中英文夾雜,增添辨識問題的難度。

EVA AIR
長榮航空表示,未來會視成效及需求,逐步提供其他社群通訊軟體管道及不同語言版本的服務。
圖/ shutterstock

研發團隊表示,未來整個團隊每日密切觀察EVA回答問題的狀況,持續提升自然語言理解能力,並增加它更多的專業知識,未來會視成效及需求,逐步提供其他社群通訊軟體管道及不同語言版本的服務。

同場加映:星宇航空App上線!

星宇航空董事長張國煒,先前多次強調對於數位服務的重視,「未來售票管道會以行動化體驗為優先,以手機App、網路為主。」

在官網售票系統正式上線後,近期Android版本的手機App已經開放下載,目前共有五大功能,包括行動購票、會員電子化、手機報到、電子登機證,在購票功能中,可以進一步選擇預選座位、預選餐點、預購額外行李、預購Wi-Fi等服務。

星宇航空
近期星宇航空Android 版本的手機App,已經可以開放下載。
圖/ 星宇航空

整體設計簡潔清晰,維持星宇一貫主色調,官方表示,目前iOS版本仍在審核中,沒有確切上架時間。

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責任編輯:陳映璇

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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