用資料提升服務品質 服務業待解的數據難題

「AI真正的目的是為了協助決策者進行決策分析，」智能演繹執行長李奇翰說，但是多數公司雖然擁有很多資料量，卻無法將這些資料轉換成能被快速理解的視覺化資料。Excel雖然可以協助管理資料，但卻無法彈性被應用，但在Martech的應用上，需要將資料進行交叉分析，以找到更多資料的價值。而智能演繹主要就是利用Dashboard協助客戶將不同的資料結合進行分析，並建立客戶價值圖譜。同時，也會針對客戶所需要的溝通對象，利用不同的社群傳遞有效的訊息。

導入AI前的棘手課題

受疫情影響，飯店業營運大受衝擊，對飯店業者來說，若能洞察旅客的需求並準備提供服務，可以有效提升顧客的住房體驗。除了住宿外，旅客也會有其他不同的消費型態，包括餐廳用餐、SPA、喝酒，以及精品店購物等。但是，李奇翰說，這些不同場域的消費資料目前仍是未被串接起來，甚至是斷裂且未被重視。

由於不同產業需要的資料與分析重點都不太一樣。當然，企業想要解決的問題也與所需的資料有關係。李奇翰表示，這次與涵碧樓的合作一開始以住房資料分析著手。幾經討論之後才確定從常客最常做的事情，也就是餐廳客人的寄放酒水資料切入。同時衍伸出以下問題，包括寄酒原因、寄放的酒有什麼特別之處，以及喝酒場合。希望能藉此活化酒窖，並增加其他相關服務，提升常客滿意度。

由於涵碧樓的寄酒資料都是人工筆記，加上酒標資料也尚未被數位化，需要拍照比對，以便增加數據量以進一步找尋關性。另一方面，在進行資料整理的時候，也常遇到資料欄位的定義問題，這時候就會需要具備專業領域知識的人加入討論，更必須與企業端溝通，才能讓專案成員了解每筆資料與消費者的關聯。

理想非常豐滿，但是現實極度骨感

由於目前台灣的人工智慧應用多用於科技及製造業，當涵碧樓想將AI應用於服務業上時，這個概念若能落地，將會是飯店業重要的突破，只是其難度相較製造業來得高，除了資料背後的動機與行為難以定義外，五星級酒店所需的是「有溫度的服務」，還是科技高效率的創新，兩者該如何平衡？本專案顧問、台經院景氣預測中心主任孫明德點出，這是台灣服務業導入AI普遍會遇到的困境，建議必須重新審視指標與定義間的關係，才能進一步蒐集到正確的資料，並進行分析。

「理想非常豐滿，但是現實極度骨感。」人工智慧科技基金會執行長溫怡玲表示，這正是許多企業在導入AI起步時碰到的類似困難。雖然專案成員在一開始時，極度希望能將涵碧樓的需求與成果打造成一個新的產業典範，但實際執行的時候才發現，光是前期的資料處理階段就要耗費掉許多力氣。她笑說，這個題目應該改成「如何達成AI導入前的70%工作」。

而人工智慧科技基金會董事長李維斌也提醒，除了專案所提出的常客寄酒資料分析之外，更要能進一步洞察這些資料背後是否有其他關聯性。「如果沒有深刻的社會分析能力為基礎，再多的資料（Data）沒有用。」分析能力是專案進行時非常重要的能力，因為資料中充滿了許多相關性，必須對該領域有深入了解才能洞察出資料中的關聯。