Kayak推出AI新功能:幫你找行程、比價機票!在旅遊業,AI還能怎麼發揮?
Kayak推出AI新功能:幫你找行程、比價機票!在旅遊業,AI還能怎麼發揮?

AI在顛覆世界,但還沒有翻轉旅遊市場,至少現在還沒有。

近期機票、飯店、租車比價服務Kayak上線了2個AI功能:Ask Kayak與PriceCheck,前者是給毫無頭緒的旅客一些旅遊靈感;後者則是讓旅客找到更便宜的機票。

「我們長久以來一直有在使用機器學習與AI,只是通常都是在幕後。」Kayak首席科學家暨技術資深副總馬提亞・凱勒(Matthias Keller)說,「這些功能(Ask Kayak與PriceCheck)是讓旅客能『看見』AI的使用方式。」

Ask Kayak與PriceCheck怎麼運作?

在「Kayak探索」的頁面中,可以找到「Ask Kayak」的功能。

Ask Kayak
基於OpenAI ChatGPT的「Ask Kayak」,可以協助旅客找到下一個心儀的旅遊地點。
圖/ Kayak

Ask Kayak中,你可以輸入「500美元以下、直飛且有海灘的地方」、「天氣晴朗、且機票在1,000美元以下」,就能獲得相關的解答(可用中文輸入)。獲得解答後,Kayak還會提供相關的航班與住宿資訊。

該功能建立在OpenAI的ChatGPT之上,而Kayak也是預防針打滿,事先說明這些答案是由AI產出、未經最終驗證,旅客應自負相關風險。

而在Kayak App中的PriceCheck功能用於機票比價,只要找到任何航班資訊,截圖上傳至PriceCheck,它就會根據航班資訊找尋最優惠的價格。這其實就是Kayak存在的意義,只是提供另外一種比價方式。

舉例來說,上網找尋6月台北——河內的航班,截圖後上傳至PriceCheck,就能找到Kayak提供各種來源的機票票價。

Kayak PriceCheck
上傳航班資訊,讓PriceCheck找尋是否有更便宜的機票。
圖/ Kayak

目前Ask Kayak與PriceCheck都還是測試版本,Kayak也在官網上註明:「我們還在學習當中」。

生成式AI尚未顛覆旅遊產業...尚未?

Kayak不是唯一一個想利用生成式AI的旅遊公司。包含Booking.com、Expedia、Klook、GetYourGuide都利用AI來進行翻譯、價格預測或建立聊天機器人。更別說把生成式AI應用在行銷面,這些大量投遞廣告的旅遊公司,在廣告素材方面引入AI技術已久。

不過,目前生成式AI尚未改變旅客傳統的搜尋方式——就算「旅遊預訂」曾被認為是生成式AI聊天機器人的強項——但旅客並沒有因為這些AI,徹底改變旅遊體驗或是預訂方式,就像是在疫情間曾經熱門的「虛擬旅遊」,始終也無法成氣候。

而Kayak不管是Ask Kayak或PriceCheck有個共通點,甚至可以說是小優勢,就是呼應Kayak的商業模式。Kayak並不直接銷售機票或住宿,而是找尋優惠,把旅客送到優惠的賣場,並從中抽取分潤,因此特別適合聊天機器人或者是各種推薦的模式。

看各家旅遊公司嘗試生成式AI,始終是一件有趣的事情。旅遊是最古老的活動之一,近年經歷最大的波動,就是廉航興起的自由行風潮,但那也是10多年前的事情了。AI能攪動、顛覆旅遊產業,帶來全新的旅遊預訂方式或體驗?至少現在還沒有。

延伸閱讀:Klook宣布砸75億元,第二度投資台灣!這筆錢未來3年要用在哪?

責任編輯:錢玉紘

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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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