現正接案 — 2026 第三季
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航空業：AI 客製解法

航空業的 AI 客製不該從「做一個客服機器人」開始，而應該從服務復原、營運知識、B2B 帳戶協作與旅客溝通裡最耗時、最可量化的流程開始。

// 可先做的 AI 場景

服務復原助理

根據航班異動、票種、會員等級與補償政策，整理客服可採取的下一步，並把來源與限制列清楚。

行李 / 客訴分流

從客服文字、email、表單與附件中判斷類型、急迫性、所需資料與負責團隊，減少人工分類時間。

B2B 帳戶 Copilot

整合企業差旅合約、歷史需求、SLA、未結案件與續約風險，幫 account manager 準備會議與後續任務。

// EKel 會怎麼落地
  1. 01先選一個可量化流程，例如客訴分類時間、服務復原處理時間或 B2B 會前準備時間。
  2. 02建立航空情境的 reference dataset，包含異動、補償、行李、會員與企業客戶案例。
  3. 03把 AI 回答限制在政策、SOP、CRM 資料與整合系統可驗證的範圍。
  4. 04用 eval、人工抽樣與 log 監控，避免錯誤承諾、錯誤補償或資料外洩。
// 適合的公司
  • →客服量大、流程複雜、政策常變的航空或旅行服務團隊。
  • →客服仍須在多個系統查資料的公司——AI 可以收斂成單一查詢介面。
  • →想先用 AI 改善一個明確 KPI，而不是一次重做整個客服平台的團隊。
// 參考來源
Salesforce Travel, Transportation, and HospitalitySalesforce Agentforce for Industries
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// 客製 AI 系統架構

航空 AI 不是聊天機器人——是 4 層 policy-bound 系統。

// 第L4 層
使用者層
客服 agent、機場地勤、會員、企業差旅承辦——透過 web、mobile、CCaaS 介面與 AI 互動。每個介面都要保留人工覆核退路。
CCaaS · WebAgent deskMobile · Slack
// 第L3 層
應用層
用 **Agentic Coding** 客製應用嵌進服務復原 / 行李 / B2B copilot 流程。複雜情境（例如多 leg 行程的 disruption 協調）走 **agentic workflow**——AI agent 串接 PNR、loyalty、補償政策、partner system。一個 use case = 一個 KPI，不做「整體 AI 平台」。
Agentic CodingAgentic WorkflowCCaaS hooks
// 第L2 層
AI 層
LLM Gateway + 政策 / SOP RAG + decision matrix + Eval pipeline + Guardrails。AI 回答必須限制在公司政策與 SOP 內，不能自由發揮。
LLM GatewayPolicy RAGEval · Guardrails
// 第L1 層
資料層
Vector DB（政策、SOP、補償規則向量化）+ 結構化資料（PNR、會員、案件）+ 完整 audit log。客戶資料分級決定哪些可以離開機房。
Vector DBPNR · MemberAudit log
// 上線前 ops checklist

每一項都過了，才叫「ready to handle real cases」。

01
政策邊界明確

AI 能承諾的補償上下限、艙等升級、cancellation 政策必須先量化進 decision matrix——AI 不該自行判斷「特殊處理」。

02
高風險 case 升級規則

VIP / 媒體相關 / 跨機構 / 高金額 case 必須升級到人工——這條規則寫在 AI 之外，由 case routing 強制執行。

03
PNR 同步即時性

航班異動、艙等變更秒級同步進 AI 上下文——nightly batch 是不夠的，建議 Platform Events / Kafka 接 PSS。

04
Hallucination 監控

上線後持續抽樣（auto-eval + 人工複核），對「補償承諾」「規則回覆」這類高後果 case 設告警閾值。

05
人工覆核流程

AI 是「準備提案」不是「自動回覆客人」——客戶面對的最終訊息建議由 agent 確認後再發出，特別是可能進到媒體的 case。

06
Eval 與 Reference Dataset

上線前用真實航空場景測 100+ 案例（異動補償、行李責任歸屬、loyalty 規則套用）。每次模型版本更動全部重跑。

// 常見問題

航空 AI 客戶最常追問的 5 件事。

01AI 客服能取代人工嗎？
不行，特別在航空業。AI 適合處理「政策可量化」的常見 case（航班查詢、簡單異動補償、會員規則查詢），這部分通常佔來電 60-70%。剩下的 30-40% 是判斷型 case（特殊客戶、媒體風險、跨機構服務、不在政策範圍內的請求）必須人工處理。AI 的價值是讓 agent 把時間花在後者，不是取代 agent。
02補償政策是 AI 自動算還是 agent 確認？
建議分兩段：AI 算出「政策建議的補償區間」（艙等 × 會員等級 × 延誤時數 × 線路 → 上下限），agent 在區間內最終決定具體金額並送出。這樣既擋住 AI 過度承諾，也讓 agent 不必背算公式。所有最終決定都記在 audit trail。
03AI 抓 PSS / GDS 資料延遲怎麼辦？
兩層處理：(1) 整合層用 event-driven（Platform Events / Kafka）取代 batch，把同步延遲從小時級壓到秒級；(2) AI prompt 一定要附「資料時間戳」——如果回答的是 5 分鐘前的 PNR 狀態，要明示，避免客人聽到過期資訊以為是現況。
04多語系怎麼處理？航空客服要中英日韓粵語都能跑。
frontier model 處理 CJK + 英 + 粵 + 韓的品質差異不大；真正的多語系挑戰在「政策文件本身的翻譯一致性」——同一條補償政策在中英版本的細節落差會讓 AI 答不一致。實務做法是把政策文件「以單一語言為 source of truth」（通常英文），其他語言由 AI 即時翻譯回應，並標註「translated from EN」。
05為什麼不用市面上現成的航空 AI 客服產品？
如果現成的 vertical SaaS 適合，先買現成的——這是工程師判斷。客製的時機通常是：(1) 公司已有獨特的 loyalty / 補償政策結構，現成產品的 schema 套不上；(2) 需要跟自家 PSS / partner system 深度整合；(3) 多語系 / 多區域 / 跨夥伴帳務複雜度超出現成產品設計。前兩個在大型航空公司很常見。 但如果客戶已經在 Salesforce 平台上（Service Cloud / Sales Cloud / Loyalty Management），我們更推薦 **Salesforce + Agentforce** 的組合方案——AI agent 直接跑在 customer 360 與既有 case routing 之上，不必另外接一層 vendor 系統。資料權限、稽核 trail、多語系、跨 cloud 整合是內建的，這些是純 vendor SaaS 補不齊的部分。
// 下一步

航空 AI 要能解釋每個答案的來源。

我們可以先用你的真實服務案例設計 eval，再決定哪個航空流程最適合進入第一個 AI sprint。

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