Klook推2款AI功能！1000條評論中抓出你最在意的點、比較套餐行程亮點，幫做旅遊功課|數位時代 BusinessNext

「9成用戶在出發前會查看評論」！Klook開發新功能改善旅遊體驗

從2014年成立至今，Klook已提供超過50萬種旅遊產品，包含景點門票、演唱會門票、交通租車接送、住宿訂房等，遍佈在全球2,700個地區，網站累計的每月訪客（monthly visitors）達7,000萬人、網站旅遊訂單1.4億筆、App下載數量超過3,800萬次，是亞太區規模最大的旅遊與娛樂預定平台。

此次與Google Cloud合作，Klook將透過生成式AI技術推出2大功能：用戶評論彙總與旅遊產品比較，藉此提升用戶的消費體驗。

「根據內部統計，約9成的用戶在旅遊出發前會查看評論。」Sam Kwong指出：「我們擁有超過900萬條評論，當一個產品有數十萬條評論時，用戶要如何消化這些資訊？」

想像「用戶評論彙總」（又稱「購物指南」）功能上線後，當用戶搜尋「東京」、「新宿」附近的飯店，選定日期後同樣會出現一系列飯店選項；假設點入「新宿華盛頓酒店」介面，這間飯店帶有四星評價與2,000多條評論。

「傳統上，用戶需要逐一查看這些評論，然後篩選出優點和缺點，過程需要花費幾分鐘來大致了解情況；但現在，透過AI技術，我們將顧客最關心的主要屬性進行匯總，例如飯店設施、交通便利性、清潔度和服務態度。用戶可以快速掌握資訊然後做出決策。」Sam Kwong說明。

該功能於下個月率先應用在飯店，接著在2025年初擴展至其他產品類別，例如旅遊行程與景點。

旅遊產品百百種，Klook推「產品比較」功能抓亮點

除了用戶評論彙總，Klook也即將推出另一款新功能——產品比較。

「有些旅遊產品提供飯店接送、有些需要自行前往集合點，其中還涉及語言服務、參觀景點數量，甚至是否提供午餐等因素，讓消費者在比較類似行程時變得困難。」Sam Kwong表示，儘管使用過濾條件減少了搜索結果，消費者仍然很難快速選擇合適的旅遊體驗。

透過生成式AI，Klook未來將快速匯總每個旅遊套裝形成的亮點，例如某一個行程包含越野沙灘車體驗與參觀大象營地，而另一個行程包含參觀寺廟和市場，接著依據消費者的興趣提供建議。

「把非結構化的產品資訊，例如行程安排、景點、語言服務、飯店接送與顧客評價等資訊統一呈現，讓消費者能夠方便且輕鬆比較，這是我們的目標。」

內部技術團隊也導入AI，Klook平台效能提高7成

Klook也已經將生成式AI導入內部團隊，以提高工作效率。

例如使用生成式AI創建多語系的商品頁面內容，縮短80%以上的製作時間，也提高翻譯準確度與內容品質。此外，Klook的技術團隊導入生成式AI支援軟體開發與測試流程，讓程式碼審查效率提高60%，平台效能也提升達70%。

「展望未來，Klook將繼續投資AI，推動客製化的旅遊體驗。」Sam Kwong在結尾分享：「我們正在研究對話式商務（Conversational Commerce），不僅能直接提供5天的行程建議，還能根據興趣、歷史訂單和偏好提供客製化建議，並且幫助用戶直接預訂，我們非常期待向你展示這些新功能。」

責任編輯：林美欣

為守護保戶資產，南山人壽集結客戶服務、數位、資訊三個部門的能量，自行研發「黃金眼 AI 防詐模型」，自 2024 年底完成開發後，截至今年 11 月已成功阻擋多起詐騙案件、攔阻金額累計逾新臺幣 900 萬元，並獲得 2025 數位金融獎等殊榮。

「黃金眼 AI 防詐」模型為什麼可以有效防詐、更好守護保戶資產？

南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟面帶微笑地解釋：「『黃金眼 AI 防詐』是透過龐大的保戶資料結合前線客服的實務經驗建構而成的模型，不僅克服了壽險業交易頻率低且詐欺樣本極度不平衡的挑戰，還能夠偵測在臨櫃辦理保單借款或解約的高風險個案，讓客服人員可以主動提醒與關懷，有效降低詐騙風險，守護客戶資產安全與信任。」

從詐保到詐財，壽險業面臨的風險加劇

過往，壽險業者面對的主要風險是保險詐欺，例如，透過偽造事故情節、虛構醫療紀錄等方式詐領保險理賠金，然而，隨著科技迭代與詐欺集團的組織化、專業化，這類手法已快速進化，從「偽造病歷、輕病久住、醫療共犯」等傳統模式，轉向結合數位科技與精準話術的跨領域詐財操作。

這一波詐欺風險不僅滲透力強、具備高迷惑性，也直接影響保戶資產安全。例如，詐欺集團利用假冒理賠諮詢等方式竊取保戶個資，再一步步誘導客戶辦理解約或申請保單借款，最後要求將資金匯到不明帳戶等，壽險業者面臨的風險範圍也從「詐領保險理賠」延伸到「詐騙保戶資產」。

李淑娟資深副總經理進一步指出，南山人壽每年要處理逾 35 萬件解約與借款案件，很難單憑人力在海量案件中精準辨識高風險個案。「為有效防堵詐欺事件，南山人壽除開發 AI 模型辨識詐保事件，更進一步研發黃金眼 AI 防詐模型，用前瞻科技主動攔截風險，強化保戶資產的安全防護。」

南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型守護保戶資產

在打造黃金眼 AI 防詐模型時，南山人壽面臨兩個挑戰：首先是壽險的交易頻率低，導致資料稀缺；其次，是詐欺樣本比例高度失衡，導致 AI 很容易誤判。為化解這些挑戰，南山人壽整合保戶行為、保戶與保單側寫資訊與情境因素等多模態資訊進行模型訓練，爾後，透過集成學習（Ensemble Learning）整合多個不同觀點的「專家模型」共同判讀，提升模型判斷準確性。

南山人壽數位專案經理蔡其杭表示：「以多模態數據源跟集成學習的策略打造黃金眼 AI 防詐模型後，我們除了將模型串連至臨櫃客服系統，以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級，協助客服人員快速識別高風險個案，主動介入並阻斷詐騙，更透過『自適應演進』與『外部資源擴充』兩個機制，持續優化模型辨識精準度。」

「自適應演進」指的是，客服人員會依據模型亮起的燈號，結合系統提供的關懷提問表，向臨櫃辦理解約或借款的保戶進行關懷詢問，如資金用途、是否接獲可疑來電等，藉此釐清是否存在異常情況，並將相關結果回貼標籤，作為後續調校模型的關鍵訓練素材，讓黃金眼 AI 防詐模型越用越精準。

「外部資源擴充」則是透過更多元的外部數據強化模型的防詐能力。例如南山人壽與內政部警政署刑事警察局簽署反詐騙合作備忘錄（MOU），在合規架構下共享情資，協助核對保戶是否曾有詐欺通報紀錄。蔡其杭補充，南山人壽目前正與電信業者合作，將其超過 1,400 項特徵因子導入模型，有效提升模型燈號判斷的靈敏度與可靠度，使黃金眼 AI 防詐成為更全面的金融詐欺偵測引擎。

蔡其杭表示，詐騙的手法日新月異，AI 阻詐模型除了能準確識別可疑的高風險案例外，更重要的是具備與時俱進、持續調優模型能力和效果的機制；如同維持客戶服務的品質一樣，刻不容緩。

李淑娟表示：「隨著模型的持續優化，黃金眼 AI 防詐模型的應用範疇將從目前的『臨櫃防堵』延伸到『全通路、跨產業、事前預警』的防禦機制，以事前預警的方式防堵詐欺事件。」舉例來說，當保戶撥打電話詢問保單借款或解約時，系統就會開始運作、提前識別風險，針對透過手機 APP 或網路平台辦理業務的數位客群，系統也會即時偵測，當出現高風險行為時即會立即展開關懷提問。

不僅從科技著手，南山人壽以 SAFE 逐步提升防詐安全網

值得特別注意的是，南山人壽並未將防詐視為單一的科技工程，而是從 SAFE–Skilled（防詐訓練）、Awareness（全民防詐）、Fintech（科技運用）、Engagement（聯防合作）–四個構面打造更完整的防護機制。

在專業技能方面，南山人壽不僅協助相關人員熟悉黃金眼 AI 防詐模型的操作模式，也持續透過內部教育訓練，以及跟刑事警察局等單位合作舉辦的工作坊等方式，全面提升員工識詐、阻詐的能力，達到 AI 人機互動的阻詐聯防保護網。

在防詐意識宣導方面，南山人壽除於全台 18 個分公司櫃檯播放刑事警察局提供的反詐騙影片，並在櫃檯明顯位置放置防詐文宣，協助來訪保戶掌握最新詐騙趨勢；更主動走入偏鄉、校園與新住民社群，並針對聽語障人士製作友善素材，以多元形式推廣防詐知識，降低詐騙事件發生的可能性。

在公私協力方面，李淑娟表示，南山人壽積極培育、鼓勵每一位壽險業務員成為「防詐大使」，在拜訪客戶時主動觀察各種異常徵兆，例如可疑的投資文宣或陌生人的頻繁出入，並將這些現場蒐集到的「軟性數據」提供回公司，作為模型判斷的補強資訊，以提升事前預警效果。

為了更好的保護高齡與失智等高風險族群，南山人壽也積極推動「保單安心聯絡人」機制，鼓勵保戶指定第二聯絡人，在其申請保單借款或終止契約時，可以主動通知聯絡人介入確認，降低詐騙風險；此外，亦針對受詐保戶提供「喘息關懷服務」，以低利紓困貸款協助保戶在遭遇詐騙後仍能穩定度過財務壓力，將防詐保護從事中攔阻延伸到事前預警與事後援助兩個層面，樹立產業新標竿。