AI與科技平台重塑旅遊服務　
引領觀光產業邁向高效時代

數位轉型系列報導 ⑬

從企業商務差旅到文化導覽服務，AI與數據科技的導入正在重塑產業運作模式。
愛客旅以科技整合預訂、金流與報表分析，打造商務差旅訂房平台，協助企業實現成本與效率雙贏；采鑛數據科技則以生成式AI結合在地資料，打造可對話、能學習的智慧導覽體驗。當差旅平台走向智慧決策、AI導覽邁向產業共創，數位轉型已不僅是工具革新，更是一場全面的思維革命。

愛客旅國際旅行社董事總經理 葉哲瑋(上圖左)

在全球商業環境日趨複雜的今日，商務差旅（Business Travel）的管理不再僅是行政工作，更是影響企業營運效率與成本控制的關鍵環節。在市場趨勢的推動下，數位轉型已成為差旅管理領域不可逆的浪潮。過去，多數企業仰賴傳統旅行社或OTA（Online Travel Agency）處理訂單，員工需要透過層層確認，流程繁瑣且缺乏即時性。然而，新一代的旅遊科技平台，以其整合性的科技解決方案，顛覆企業差旅的既有模式。

當前商務差旅市場趨勢顯示，企業對於即時性、透明化以及費用管控的需求高，管理邏輯從「出差」轉為「如何更聰明地出差」。對半導體、科技與製造業等大型企業而言，差旅支出往往占年度營運成本高比例，若能結合財務系統進行數據整合，將能大幅提升決策效率。

愛客旅國際旅行社董事總經理葉哲瑋指出，觀察到企業已不再滿足於單純的代訂服務，而是需要能掌握成本、控管預算，並具備報表分析功能的完整系統，因此投入商務差旅訂房解決方案平台的研發。將預訂、審批、金流與報告生成整合於單一介面，鎖定企業客戶，協助其在時間與預算上同步節省。

智慧管控與即時比價
平台服務的核心競爭力

愛客旅核心優勢在於其自建的科技架構與對企業需求的了解。平台串接全球分銷系統（GDS，如Amadeus與Sabre）及多家供應商資源，能即時抓取最低票價與飯店報價，並透過規模化採購，價格競爭力極高。根據客戶回饋，平均可節省約10%至15%的差旅支出，部分長期合作公司企業甚至能再往下壓低成本。

系統同時具備嚴謹且彈性的差旅政策管控功能。可依職級設定住宿上限，員工若預訂超出預算，系統將自動警示或阻擋操作，避免預算超支。此外，企業將飯店簽訂的合約價上傳平台，僅開放自家員工使用，確保協議價格的隱密性。

在金流方面，愛客旅提供30～60天不等的付款寬限期，員工無需個人墊付差旅費。平台也能集中開立正式統一發票，簡化財務流程。商務差旅管理平台不只是預訂工具，而是整合性的企業解決方案，系統後台還能生成年度差旅報告，分析員工住宿與航點趨勢，協助企業在議價時取得更佳條件。並設有24小時多語系客服中心，即時處理跨時區問題。

聚焦B2B市場 初期免收服務費
打開台灣差旅新局

自2023年4月正式進入台灣市場以來，愛客旅採取穩健推廣策略，鎖定企業差旅管理（B2B）為核心服務，而非與傳統旅行社競爭團體或散客市場。葉哲瑋表示，目前最重要的任務是讓企業了解數位化差旅管理的效益與價值。預計於今年第四季完成平台升級，整合目前分離的機票與住宿預訂系統，提供更流暢的一站式操作體驗。面對客戶對新系統的使用慣性，採取「先體驗、後導入」策略，初期免收服務費，讓企業免費使用並熟悉流程。

同時，也開放系統給旅行社及商務夥伴共同使用。透過此合作模式，傳統旅行社可直接導入愛客旅的技術平台，為自家企業客戶提供差旅管理功能，達到雙贏局面。此舉不僅降低中小旅行社的技術門檻，也推動整體旅遊產業的數位化升級。

下一步導入AI分析與即時報表

台灣市場具有成熟的企業組織文化與高數位接受度，是推動差旅科技應用的理想場域。愛客旅希望讓企業看到，差旅平台不僅能省錢，更能創造管理效率與安全性。」目前，已成功與多家大型製造與科技公司合作，包括半導體、資訊與金融業客戶，並逐步擴展至東南亞與日本市場。未來，將強化在地客服與財務整合，導入AI分析與即時報表，協助企業即時掌握差旅動態與預算預測。

采鑛數據科技總經理劉秋良（上圖前排右）與團隊。

隨著生成式AI（Generative AI）技術快速普及，導覽服務正經歷一場深刻的數位轉型。過去導覽僅仰賴文字解說或錄音導引，缺乏互動與情境反應能力；而生成式AI的出現，讓導覽不再只是「告訴你資訊」，而是能根據現場環境、旅客問題與個人偏好，給出即時、自然、具知識深度的對話回應。

采鑛數據科技總經理劉秋良分享，AI若無法連結在地真實資料，容易產生錯誤內容。因此，確保資料的正確性與在地化成為AI導覽成功的核心關鍵。透過大語言模型結合領域知識或當地資料(例如政府的開放資料)，以確保 AI 回應的資訊來源正確且可追溯，可透過檢索增強生成( Retrieval-Augmented Generation)與微調(Fine-tuning)來實現，將 AI 與在地資料結合的技術方法。目前AI導覽應用仍以博物館、美術館、文化館等封閉場域為主；開放式景點的隨身導覽，如古城漫遊或在地探索，仍是一片尚未被充分開發的藍海。

打通導入瓶頸
從資料數位化開始

AI導入最大障礙，從來不是技術，而是資料。劉秋良指出，在協助文化機構或觀光業者轉型時，最常見的問題是「沒有資料」或「資料混亂」。不少單位的資料僅停留在文件或影像檔案中，無法被AI系統有效使用。

資料數位化與結構化是AI應用的根本基礎。因此建議，企業在推動數位轉型時，可依成熟度分為3個階段：短期重點在建立資料基礎，將文件、影音、圖片等非結構化資料清理成AI可讀的格式，甚至轉換為向量資料；中期則可導入AI輔助工具，加速資料整理與轉換，縮短準備期並減輕人力負擔；長期目標則是以完整資料庫支撐AI應用，讓系統能自動回應問題、內化企業知識，協助決策與培訓。

「雙AI」策略
打造跨領域智慧解方

采鑛數據科技以「生成式AI＋資料整合」為核心，逐步將AI應用從藝文導覽擴展至餐飲、教育與顧客服務等多元場景。其技術優勢來自兩大基礎：雙AI概念與專利級AI混合模型。

所謂「雙AI」，即人工智慧（Artificial Intelligence）結合領域智慧（Applied Intelligence），以AI技術為引擎，結合合作夥伴的專業知識，打造出能理解語境的智能模型。以美術館應用為例，AI不僅能分析畫作內容，還能結合藝術心理學，將抽象意念轉譯成觀眾易於理解的語言，提升參觀體驗。這一概念也促成更多的延伸計畫，可推動跨產業的AI共創合作。

技術面特色在於混合使用鑑別式AI（Discriminative AI）與生成式AI（Generative AI）：鑑別式AI負責「判斷」，指出問題是否存在、數據是否異常。生成式AI負責「解釋」，說明問題為何產生、提供改善建議。

這樣的結合讓AI不再可能提供錯誤資訊，而能像專家一樣「分析原因」，在企業管理、教育訓練與文化導覽中都具極高應用價值。在開發效率上，也展現突破性成果。過去建立AI導覽模型需3個月，如今僅需1個月即可完成，開發周期縮短近70%。

同時，AI導覽模式的底層架構具高度延展性，已從藝術場域擴散至餐飲分析、健康建議，甚至具潛力應用於命理、手相與心理分析等新興市場。

以資料為燃料
推動「產業AI化」未來

展望未來，采鑛數據科技其願景是讓每個產業都能與AI協作，從知識萃取、資料分析到創新服務，共同形塑新型態的智慧生態。

AI的精準度已經不是問題，下一步是如何讓不同產業的專業知識與AI結合。不僅意味著技術升級，更代表產業邁向「智慧共創」的新階段—從藝文導覽到餐飲建議、從文化保存到教育培訓，每個場景都能成為AI賦能的新實驗場。隨著生成式AI應用不斷成熟，資料整合與知識連結將成為未來產業競爭的核心。

【TTN旅報1426-1427期, 2025/10/23 出刊, P26-27】

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