美國運通把 AI 導入差旅管理、智慧客服！讓 85% 顧問都認同的服務，旅遊業將迎來什麼變革？|數位時代 BusinessNext

美國運通把 AI 導入差旅管理、智慧客服！讓 85% 顧問都認同的服務，旅遊業將迎來什麼變革？

近年來，旅客規劃行程的模式已然轉變，多數旅客不再單純依賴傳統旅行社的套裝行程，或耗費大量時間自行上網查詢資料，而是渴望獲得更即時且更個性化的出行建議。

B2B 服務升級：自然語言查詢，讓差旅數據管理化繁為簡

在商務差旅領域，管理效率與成本至關重要。美國運通將「自然語言查詢（Natural Language Query，簡稱為 NLQ）」功能導入旗下的數據及報告平台 Egencia Analytics Studio 中，協助差旅管理者快速生成分析與報告。傳統上，差旅管理者需要花費大量時間，手動從複雜的報告工具中篩選與分析數據；如今，只需進行向 AI 工具進行提問，例如「過去三個季度的季度支出各是多少？」或「巴黎 2024 年的機票支出、交易數量及平均票價是多少？」AI 即可生成視覺化圖表，快速呈現關鍵洞察。

目前這項功能仍在測試中，預計 2026 年全面推出。最快明年將可應用於企業實務中，協助企業客戶更有效率地掌握差旅支出模式，進而制訂更為合理的差旅政策與預算。

AI 賦能旅遊顧問：人機協作，高端客製服務更細緻精準

除了企業客戶外，美國運通長期以為頂級 Centurion（黑卡）與白金卡會員的量身定制行程聞名，對於顧客需求及願望幾乎都使命必達。然而，根據公司內部觀察，以公司有限的人力去面對顧客們五花八門且即時的需求，往往讓旅遊顧問疲於奔命。舉例來說：顧客 A 可能想詢問巴塞隆納的必訪景點，顧客 B 則想了解紐約的米其林餐廳。

為此，美國運通推出了「Travel Counselor Assist」以解決上述痛點。這是一款專為公司內部 5,000 名旅遊顧問設計的 AI 工具，它能即時整合公開網路資訊，例如：餐廳營業時間、熱門時段、周邊景點，再搭配會員數據（如過往消費習慣與喜好），據此快速生成個人化建議。

根據內部統計，目前已有超過 85% 的顧問表示，該款 AI 工具能顯著節省查詢時間，並提升行程建議的精準度與多樣性。美國運通技術長派克（Hilary Packer）也強調，AI 並非要取代顧問，而是賦能，讓他們能更快、更精準地取得資訊的同時，轉而將更多精力放在理解客戶需求與提供高質感服務上。讓顧問在面對複雜需求時更游刃有餘，也讓高端客戶的旅遊體驗更個性化、更即時。

AI 智慧客服：一般用戶享受即時行程與訂票協助

除了企業用戶與高端會員外，美國運通也將 AI 技術擴展到一般用戶。其最新推出的由大型語言模型（LLM）驅動的智慧客服，支援十種語言，包括英語、法語、西班牙語與德語…等。這些智慧客服可以在第一時間提供最即時的諮詢服務，並能理解使用者的複雜需求，不僅能回答「如何重設密碼」或「如何加入常旅客號碼」，還能協助查詢行程、預訂酒店或調整航班等。根據內部數據，試用階段顯示近三分之一的用戶透過 AI 自助解決問題，無需等待真人旅行顧問介入。

AI 應用對美國運通來說，是一種服務的延伸：企業能更高效管理差旅支出，高端會員能獲得更細緻、個性化的旅行建議，普通用戶也能享受即時的智慧客服協助。這種「以科技加乘人力」的模式，正在改寫傳統旅遊服務規則，也顯示了未來旅遊行業的趨勢：個性化、即時、智慧化，將成為新世代旅客的基本期待。

走進蔬果加工廠，同樣是100公斤高麗菜，最後能做出多少成品？答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件，客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言，這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例，即使機械手臂已經訓練好辨識特徵，面對形狀各異的蔬菜，仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數，卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作，成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據，先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶，業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察，農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中：該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力，都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單，現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格；如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP，再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量，逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談，了解採購、派工與品管的作業方式，再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正，才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物，宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識，輔助產線末端檢查。林佑澤表示，每批農產品品質不同，比起單看良率，他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積，宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型，減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好，乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業，宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動，生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限，開拓附加價值更高的加工業務。

不過，乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間，不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同，反覆試做不僅增加成本，也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話，前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工：先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性，再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備，並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備，最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數，希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線，減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工，想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說，果乾目前更像是展示技術能力的產品，未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業，乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力，宜展便有機會從既有蔬果供應鏈，切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園，驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化，宜展也開始思考，這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園＋後，宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到，天際線協助邀集不同局處了解團隊需求，並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作，增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源，更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶，先前中南部連日降雨，蔬菜供應受到影響，宜展便從北部調度蔬菜，以不同產區互相支援，降低天候對供貨的衝擊。此外，團隊也透過天際線資源，獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導，並成功榮獲金賞獎肯定，除了展現產品的創新與設計實力，也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步，宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域，將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗，轉化為可複製、可優化的營運管理模式，帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出，未來若要跨區域擴張，不可能每到一個新地方，就把原有團隊整批搬過去。因此，宜展希望將資深員工的實務經驗，轉化為標準化流程與數據模型，結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策，讓新場域能依據當地條件快速調整，降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園，宜展接下來要驗證的，是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法，是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度，提升擴張效率，讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。