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人工智慧如何應用於旅遊業 新聯華:從需求面深度學習

  • 李逸涵
旅程中的文字語言翻譯問題,應該用更自然的方式置入在旅程中。法新社

新聯華策略長郭承和出身電腦產業,先後在宏痐峇j陸物聯網和數據中心公司服務,2011年移民加拿大後從事軟體創投天使。在一次旅行經驗中,發現旅行業的銷售模式其實和電腦產業十分相似。

如同電腦把重要的零組件放在一個包裝裡,給予一個型號再行銷;傳統旅行的業務模式中,將行程、機票、酒店等等重要的元件套裝在一起,再訂出行程名稱來銷售。

在分析兩個產業的異同,以及與北美地區資深旅行社新聯華商議過後,郭承和在2016年入資新聯華在台灣的據點,在新聯華北美及台灣旅行社ERP的龍頭科威支持下,帶著他過去在的實戰經驗,帶領新聯華台灣走上智慧化的經營道路。

郭承和點出,現今市場上業者的經營重點仍是追求供應鏈的效率,創造大量且碎片化的行程,讓消費者能夠快速地找到想要購買的產品;然而從投資面的角度,台灣需將產業經營的大方向轉為研究需求端,才能與大陸業者有差異,想讓旅遊業發展得更長遠,應更加重視消費者體驗的行程規劃。

以旅程中語言不通的情境為例,如何將翻譯的動作自然地置入到旅程之中,讓使用者的情境更加順暢簡單,甚至可以在抵達地點之前,就提醒應該要注意的事項。此即為新聯華在研發中的產品,郭承和表示,這依賴「厚數據」的建立。

厚數據與大數據的不同之處在於其深度,利用人類學定性研究法來分析少量的樣本,以得出大數據容易忽略的深刻洞見。而新聯華所研發的機器深度學習即是以厚數據為基礎,細緻地分析傳統旅行業的行程規劃能力、及旅行中會遇到的的情境,從需求端滿足消費者。

郭承和以天氣預報為例,一個地區長期的天氣預測即為厚數據的分析,不在於地區的廣泛,而是一個地區長時間資料的累積;最重要的是,除了觀測技術的成熟,仍然需要氣象專家的分析及經驗。

以此來看新聯華的發展,郭承和認為,人工智慧(AI)應當奠定在智慧的累積上,而非一味專注在技術的發展;因此肯定傳統旅行社的價值,主張「Design for Customer’s need」,表示公司內的IT發展是以輔助、聚焦、加速傳統旅行業務的進行。