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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）直言。

1. 機場、客服兩大場景，AI助手火速上線助攻

應用場景一 ：問題快速分流、打草稿，讓客服進化

應用場景二：24種語言、47種專業音色，一鍵讓機場廣播升級

2. 航空業在生成式AI跑最快，疫情血虧期也不減投資

▲ 國泰航空在疫情期間受香港機場封閉因素損失慘重，但仍然沒有停止對AI技術的投資。 圖／ 國泰

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。

▲ 航空業每天要回應、解決旅客多樣化的問題，生成式AI就成了加快效率的重要助手。 圖／ 國泰

「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。

▲ 國泰利用生成式AI自動完成機場廣播任務。(圖為香港機場) 圖／ 香港機場官網

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、營邩I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」，持續針對營咝枨笱邪l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。

▲ 亞馬遜雲端公司AWS負責旅遊及酒店業全球主管馬西莫摩林（Massimo Morin ）觀察到航空業在生成式AI中跑在非常前端。 圖／ 隋昱嬋攝影

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。根據美國聯邦咻斀y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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