【新興領域/2023.11焦點】AI進行式下，旅遊的黃金時代來臨了嗎？

前言

每個世代都有屬於他自己的「黃金時刻」，旅遊對於生活在不同世代的人，意義天壤地別，這也往往受到當時的最新科技所帶動。例如在五零年代，噴射引擎的出現大幅減少了旅途的舟車勞頓；七零年代時因為航班放鬆管制，開始進入航圈自由化的年代；在九零年代，網際網路的出現讓所有消費者得以即時透過網路打造個人行程。現在，嶄新的數位化時代到來，人工智慧、生成式人工智慧(GenAI)以及機器學習正在快速改變消費者的旅遊體驗：包括各種應用程式包括AI賦能的旅遊規劃、客製化溝通工具，或者透過即時模擬模型和虛擬實境的訓練來強化第一線的決策流程等。

根據旅遊科技研究機構Skift調查報告指出，自2013年起，消費者使用數位裝置的時間大幅增加70%，而COVID-19的爆發更加速了消費者對於數位工具和網路互動的依賴。然而在旅遊這個以人為本、體驗至上的產業中，數位工具很有可能因為業者頻繁地更新各種行程、班機或票券資訊狀態而造成消費者的焦慮感，因此如何在創造嶄新價值的同時兼顧消費者的產品服務體驗，也成為數位世代下必須審慎思考的議題。本篇研究引用Skift和麥肯錫的共同研究報告，藉由多起新技術的運用和成功案例拋磚引玉，希望能重新激發旅遊業者對於產業發展的想像。

數位化正在改變旅遊產業的未來：人工智慧

在數位化時代下，消費者使用各式數位工具的頻率越來越高，但凡社群媒體、網路搜尋、網路評價、線上旅行社等都可看到消費者為了資訊查找或者現況紀錄所留下的數位足跡。龐大的資訊不僅賦予了「客製化」更大的可能性與空間，也重新定義了新世代下的旅遊樣貌。早先線上旅行社(OTA)的出現，透過搜尋引擎和AI賦能的聊天機器人，使其學習預測消費者的偏好，與此同時，根據調查有四分之三的消費者表示曾受到社群媒體的影響，而萌生了去特定地點旅遊的念頭，甚至，有48%的人表示也希望能前往「可在社群媒體炫耀」的旅遊景點，科技對於產業的整體影響可見一斑。

在人工智慧當道的年代下，消費者往往不自覺的在網路上透露各式各樣的個人資訊，在資訊量爆炸下，為進一步掌握消費者行為，業者必須瞭解如何從大量資訊中捕捉關鍵訊息，一旦旅遊業者充分收集相關資訊，針對消費者進行分群歸類之後就可採取行動。例如，業者可針對消費者先前旅程所訂購的飯店旅館或者房型進行推薦，在提升轉化率之餘，這種為消費者精心打造的旅遊體驗往往能帶來最佳回饋，提升客戶的留存率。

舉例來說，雅高酒店集團(Accor)就重金投資這塊領域，利用人工智慧來啟動客戶關係管理系統(CRM)，從客戶資料的收集來達成深度客製化的溝通，營收因而飆漲三倍。然而客製化也並非是永遠的解方。雅高集團表示，即使充分掌握了客戶的資訊，同樣一位客戶的需求也可能因為他們的旅伴不同、旅行目的不同等因素而有所變化，所以他們提出的推薦方案需要針對情境進行確認，或是借鏡過去其他相同情境的旅客的處理方式，絕對不能一成不變。

客製化的應用場景也不僅止於客戶溝通，行程或者航班的預定和規劃也是人工智慧可以應用的情境。美國的Navan為一家企業旅遊公司，產品還包括帳務管理方案，主要是透過資料的深度分析，協助將客戶的航班或旅館搜尋結果精確地客製化，將上百筆的搜尋選項縮小至十筆以內，讓客戶的搜尋能更有效率。如此一來，即便是兩個旅客搜尋相似的行程路線，也會根據其背景資料的不同而出現個人化的結果，根據資料顯示，大約四成以上的客戶會選擇第一筆的搜尋。Navan表示，如果類似資料能持續累積，長期以往，Navan的搜尋引擎會記住客戶的資料，並據此推測家庭成員現在的年齡，提供更合適的服務選項。Navan認為，人工智慧應該要能逐漸處理更複雜的指令，例如跨多個城市的旅遊常常會需要交由旅行社專員人工處理，假使人工智慧的演算可以處理這類型的需求，那顯然也是一大躍進。

美國另一家Misapplied Science則走人情味的精緻化路線：除了提供個人化的相關搜尋結果之外，希望能由此來改善客戶的旅程體驗，包括提供航班起飛前的相關注意事項、是否符合常客計畫的優惠、航廈或登機口的步行距離、建議去哪一間貴賓室等候、離開機場後的各種交通接駁方式建議等。值得留意的是，Misapplied Science的使用者往往不是精通科技的人，反而可能是年長者或者頻繁出國出差的旅客，但對於這類貼心的客製化服務有很高的滿意度。由此也顯示出無論是何種數據和資料，終究都只是冰冷的數字，最終還是需要「人」來讓服務更有溫度，才能長久立足於產業。

生成式AI所賦予的旅遊未來式

根據麥肯錫研究分析，生成式AI每年有潛力可以帶動各個產業兩兆到四兆美元不等的產值。在旅遊產業中，生成式AI極有可能成為完善旅遊體驗和期待的最佳工具。除了原本人工智慧就在處理的旅程預訂和規劃之外，旅程前的相關準備、行程管理，旅程當中客製化的禮賓服務、或自動提供社群媒體的相關評論資料，旅程結束後的進一步追蹤或售後服務等，如果旅程中間有各種延誤，後面的行程接駁也能自動進行調整…這類型的想像正在成為可能。

隨著ChatGPT的出現，線上旅行社也開始將其整合至服務當中，例如Expedia為了改善旅程規劃以及縮小搜尋範圍，讓客戶能藉由ChatGPT的使用，透過溝通來加快決策方向；另外一家英國的Plum Guide則透過圖像辨識來模擬社內設計專業設計者的風格，在為設計師進行房屋評估的同時，也能提升消費者找尋租屋的使用體驗。Plum Guide在結合ChatGPT的功能後，可自動產生各種風格一致的設計，亦即不再需要如同以往一樣，挨家挨戶地拜訪及尋找和偏好相符的風格。在旅遊體驗上，美國的SixFlags就和GoogleCloud共同合作，將生成式AI整合到其手機應用程式跟網站中，如此一來，聊天機器人可以針對訪客的提問來提供客製化的推薦服務。換言之，往後在旅程當中，聊天機器人可以扮演虛擬禮賓員的角色，在第一時間提供個人化的建議和服務，例如以本次旅遊的成員/人數/時段而言，在當地晚上可以進行哪些活動？如果成員有兒童可能不適合從事哪些活動，並根據當下的天氣等條件推薦最合適的選項。其他像是遊輪、渡假勝地、主題樂園等也可以根據設施的人數負荷量、當下流量等數據來進行推薦，在需求和銷量中達到平衡點，且可同步取得消費者的滿意度。Skift研究分析推測，人工智慧賦能的聊天機器人預估可為旅遊產業帶來18億美元的市場；麥肯錫的研究也指出，生成式AI的技術有別於其他新興科技，無論是在內容的產出或者是虛擬助理的功能上，具備短時間內帶來巨大改變的能耐，因而大幅提升了旅遊產業的整體使用經驗。根據2022年餐旅業科技調查報告，73%的旅客會願意再度回訪能符合他們「科技期待」的旅館或飯店，即便只是一些簡單的科技應用，也會讓旅客感覺貼心及便利，例如辦理入住程序的數位化、無鑰匙的電子門卡、房內電子設施或客服等，這些都有助於減少旅遊時繁瑣的細節，提升旅客的滿意度。

以荷蘭知名飯店連鎖品牌citizenM為例，在全球18個城市設有31家旅館，且該公司以數位化聞名，能透過專屬應用程式提供旅客數位化的體驗。值得留意的是，該公司特別強調「以人為本」，認為數位化技術並非最終目的，而是提升旅客使用經驗的方式與手段。在推行方式上，citizenM推出自助式入住服務，旅客可自行掃描互助、挑選房間；與此同時，飯店前線員工就能積極接待旅客並提供協助，包括問候、行李運送、或其他相關介紹甚至閒聊。一旦旅客準備進入房間，除了可使用手機感應房門之外，也可自行按照喜好調整空調溫度、燈光、多媒體播放等，或者進行客房的點餐服務，甚至能掃描牆上的藝術品進一步瞭解更多資訊。citizenM指出，當一些基本的數位技術能運用於旅客入住，員工也能更有餘裕的騰出時間和旅客進行互動，回到旅遊產業中與人鏈結的本質上。

在數位商機的背後，風險和挑戰也隨之而來，包括智慧財產權、個人隱私權、社會環境的衝擊等問題。雖然隨著科技的蓬勃發展，消費者對於個人化服務的期待提升，以業者而言，則對於消費者的各種考量要更加審慎，越客製化的服務也意味著數位隱私權的侵犯和洩漏，人工智慧也難免會出錯，或者過度依賴機器也可能失去與人的連結。因此在尋求解決方案時，如何不忘初衷，以協助客戶為上，將是數位化時代下的一大議題。

人工智慧vs.工人智慧

麥肯錫研究報告分析，生成式AI的出現加速了產業的迭代，預估在2030年前至少有30%的人力工時可以由全自動化的人工智慧所取代。在此前提下，學習新技能的速度，以及增強前線員工實力成為重要的精進方向。科技與自動化常常被視為剝奪就業機會的阻力，但是身處一個勞動力短缺的產業，懂得如何善加利用新興技術反而是更重要的能力。對於第一線的員工而言，科技可以是協助處理複雜決策的幫手，尤其當決策涉及多項可變因素，專業更顯關鍵，才能真正規避負面風險。反之，「自動化」往往使一切失去彈性。

以往各種圍繞著勞力需求等議題的預測模型，都因為歷史資料過於有限且狹隘，因而無法為市場帶來變革。目前旅遊產業正嘗試運用人工智慧和機器學習的技術打造出模擬模型，協助企業和員工進行決策，且其中一個應用就是數位分身：藉由即時資料的連線來模擬各種決策下的可能情況，快速分析所有「假如…」的選擇結果，以便讓員工可以從中找出各種情境下的最佳解。例如瑞士的Assaia就是提供這類型AI技術來協助機場或航空公司，使其能透過即時影像和營運資料立即因應當下的問題。舉例來說，很多的狀況之所以發生是來自於人為疏失，如果能在狀況發生之際透過影像提供資訊，提供員工正確的技術工具來處理，速度自然能夠加快；如果一架班機發生延誤，可能會造成其他的風險產生，在數位分身的運用下，公司可以決定究竟應當替換員工、調派人力進行緊急處理、或是暫時不做任何動作，並據此推斷出調派人力前往當地來處理任務的後續事宜是最好的方式，後續也能持續監控員工表現，決定是否需要加強員工訓練。除此之外，數位分身的演練，也可以避免決策疲勞(decision fatigue)或者資訊量過載的情形。例如，在惡劣的天候下，機場如果要照常營運，必須要在短短的時間內做出更多應變，但這些決策往往都過於複雜，透過自動化資源的協助，不僅可以快速演算出各種合宜的最佳飛行路徑，也能讓員工騰出時間來專注於處理變數更多的各種高風險衝擊與問題。

以旅遊產業而言，緊繃的勞力市場一直是一大挑戰，即便是招募到人才，如何使其快速上手也是一大課題。現在人工智慧的出現很可能會成為另一個員工訓練的好幫手：透過虛擬實境(VR)或者擴增實境(AR)的方式，並根據歷史資料來進行場景模擬前線員工的現場狀況，好讓員工能快速理解所需技能和應變處理。美國航空的資訊長也表示，我們應該善加科技的力量，減少做決策的思考時間，讓員工有餘裕發揮其專業能力，解決真正需要真人處理的挑戰。美高梅集團就是和美國一家新創Strivr合作，透過VR耳機來訓練前線員工，有效減少96%的員工訓練時間，在系列課程結束後客戶滿意度也增加了10%。由此可見，當人工智慧系統成為教練，透過個別的需求進行客製化後，所能提供的訓練對於加強員工能力的成效是有目共睹的。另外一個例子是飯店客服中心的主管，原本一次只能監督一位員工的表現。使用人工智慧程式後，不僅能同時評估所有員工接聽電話時在溝通、提供解決方案時的表現，還能將這些客訴問題整合後進行初步分析，甚至提出進一步的處理方案。透過科技和新興技術來改善工作效率，讓員工得以回歸「以人為本」的人際交流，才是旅遊科技在新時代下應邁向的方向。

結語

在歷經幾年的低谷之後，對於旅遊產業來說有一件事情顯而易見：人們對於旅遊的追求是不會消退的。儘管全球經濟景氣低迷，航空公司和住宿的訂購熱度有增無減，顯示人們即便勒緊褲帶也不會輕易刪減旅遊預算。隨著企業旅遊的回溫以及消費者對於客製化旅遊的追求，旅遊產業正重新急起直追，麥肯錫研究分析，2032年旅遊產業的產值預計再成長5.8%，甚至高於整體經濟成長的兩倍之多。錦繡前程在望，仍不代表旅遊科技相關業者就能坐收獲利，如何提升旅客的消費體驗，讓新興科技成為振翅高飛的助力，是所有業者和新創必須重視的議題。數位分析工具的使用可以解決旅遊產業作業繁瑣、勞力密集的痛點，讓員工能真正發揮其崗位的價值。科技帶來的各種應用與變革正在發生，前陣子出現了區塊鏈、元宇宙、超級應用程式、NFT等技術；現在生成式AI則風風火火的熱烈開張，未來可能還會有更多令人驚奇的技術衝擊著產業，甚至我們的生活。讓科技與我們並行，而非凌駕於我們之上，這將無庸置疑地成為旅遊科技產業持續前行的座右銘。