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生成式 AI 熱潮航空業跑最快!國泰航空兩大場景導入,員工效率提升 30%

FC未來商務

更新於 2024年01月10日10:59 • 發布於 2024年01月10日10:00 • 隋昱嬋

當談到生成式 AI 應用最深、最廣的產業類別,首先想到的也許會是金融、遊戲、電商等數據驅動的產業,但全球市占第一的亞馬遜雲端公司 AWS,把「航空業」放在這張資優生名單中。「航空業的毛利很低,業者必須想盡辦法榨出最高的效率、提取最多的價值。」AWS 旅遊及酒店業全球主管馬西莫・摩林(Massimo Morin)在《數位時代》採訪中直言。

在疫情中深受打擊的港商國泰航空(Cathay Pacific)就是其中一個重要案例。國泰航空與 AWS 早從 2018 年開始合作,進行機器學習相關研究,至今成功部署超過 50 個機器學習模型,2023 年更搭上生成式 AI 的技術爆發,推出客服分類、機場廣播等解決前線人員痛點的功能。雖然目前沒有準確數字,但國泰航空內部推估,相關員工的效率能因此提升 20%~30%。

機場、客服兩大場景,AI 助手火速上線助攻

「在我們開始轉型之前,我們用過非常多不同的供應商和不同的系統,光是管理就很混亂,更別提創新。」國泰數位及資訊科技董事方逸翔分享道,航空產業競爭激烈,從機體、網站、機場服務、效率每一個節點都至關重要,都是留住消費者的關鍵。也因此,當AWS還在研發生成式 AI 工具時找上國泰航空合作,雙方一拍即合,「我們當時甚至都不知道這個技術就叫做生成式 AI,就開始嘗試了。」

國泰航空成功在第一線的工作現場,上線兩大生成式 AI 應用。

應用場景一 :問題快速分流、打草稿,讓客服進化

首先是「客服」領域。航空公司每天 24 小時都會收到巨量的客戶回饋、申訴、問題等,遇上天災等狀況更是需求爆量,但一直以來都必須依靠「工人智慧」——由員工去閱讀、理解與來回確認每一封信,再思考該轉介到哪個單位進行後續服務。

不只人力成本高昂,流程也都很難加速,而有些其實是重複性非常高的問題,例如行李超重要付多少錢、我可以帶多少包包上飛機等,長期以來形成工作上的負擔。

「我們的目標,就是要處理掉這些數量大,實際上價值很低的工作。」馬西莫指出,這些問題很容易就能得到生成式 AI 的自動化的回應。國泰航空用 AWS 的 AI 模型將來自線上和線下不同管道的客戶評論,自動分類至逾 100 種類別,讓流程更加快速,旅客的問題也更快可以獲得回應。

AWS 台灣暨香港專家架構師團隊總監楊仲豪舉例指出,香港去年 9 月受到海葵颱風侵襲,下起 139 年來最大暴雨,機場航班延遲大亂,國泰航空兩天內客訴量爆表,也是靠著建立起來的客服 AI 模型快速分類,知道哪些人是丟了行李、哪些人要換票,先在前期自動化做到篩選分流,進到後端人工處理時,就可以迅速讓相關部門人員上手處理問題,提高整體效率。

應用場景二:24 種語言、47 種專業音色,一鍵讓機場廣播升級

另外一個應用場景,則是機場內的廣播。國泰航空在內部工作 App 中推出文字即時廣播功能,例如當機場人員需要宣布更改登機口時,在欄目中選擇「班機號碼」、「原 D3 登機門」、「改到 D8 登機門」等內容,系統馬上協助生成一段文字廣播內容。人員只要確認內容無誤、挑選想廣播的語言,就可以馬上按下確認鍵,直接由 AI 出聲在機場通知旅客,就連不熟悉在地語言的外國工作人員,也可以快速準確地協助完成廣播任務。

這便是利用 AWS 推出的文字轉語音技術 Amazon Polly 製作出來的功能,無論是調整登機門、宣布航班延誤等資訊,都可以輕鬆點選進行廣播通知,目前已經在香港和台北機場都啟用,支援 47 種不同音色的人聲和 24 種語言。方逸翔指出,這功能的語音「非常擬真」,並非沒有溫度的機械化嗓音,語氣流暢幾乎聽不出和真人的差異。

方逸翔強調,這遠遠不只是看起來有趣的一項噱頭,「長遠來看,這讓我們在機場的團隊成員能夠把更多時間用來管理客戶、營運業務,不需要費心在各種突如其來的廣播任務上,這其實是非常、非常關鍵的工作效率優化。」

航空業在生成式 AI 跑最快,疫情血虧期也不減投資

AWS 在生成式 AI 領域的策略備受關注,尤其強調和競爭對手的差異在於 針對客戶的需求能夠進行深度的客製化 ,這也仰賴客戶手中整理過的「乾淨」數據,足夠龐大資料量才能訓練出更精準的模型。

馬西莫指出,航空業龐大的資料量在過去是挑戰,現在已經成為優勢,加上多年的機器學習經驗,資料和數據早已分門別類整理成可即用的訓練素材,讓國泰等航空業者,成為 AWS 這波生成式 AI 產品最重要的合作伙伴之一。

而雙方也在 re:Invent 大會中宣布,合作成立「國泰機器學習創新中心」,持續針對營運需求研發新功能,「在早期,我們做一個單一的應用需要相當長的時間,但我們認為我們需要擴大規模做這些事情。」方逸翔指出創新中心成立的原因,是希望可以更快速孵化不同的應用程式上線使用,甚至能為員工進行技能培訓快速上手。

這些「榨取價值」的過程,對毛利偏低的航空業來說格外重要,原因就是於高獲利、高支出的業態。根據美國聯邦運輸統計局的數據顯示,美國 15 家航空公司在 2022 年營收為 1,595 億美元,但燃油、員工薪資等固定費用支出也高達 1,536 億美元,換算下來毛利率只有 3.7%,利潤幾乎完全來自行李超重、升艙等額外收費。

而 AI 分析和推論的力量,成為降低成本、拉高效率的重要助手,例如一家法國航空公司 Air Austral 就靠著 AI 解決方案優化飛機的飛行曲線,在爬升時減少 6% 的燃油量,等於每年可為每輛飛機減少 5 萬歐元(約新台幣 170 萬元)的燃油支出。

「疫情期間所有業者都躲進殼裡,縮減成本、減少投資,但國泰航空卻決定更大筆地投資在 AI 科技上。」馬西莫指出,他們深信需求會回升,而業者必須隨時準備好迎接機會來臨。

(本文轉載自《數位時代》)

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