Airbnb 宣布自主研發的 AI 客服系統已在北美處理約三分之一客戶支援請求，並計劃於 2026 年內將此功能推廣至全球所有提供真人客服的語言市場。行政總裁 Brian Chesky 在 2026 年 2 月 12 日第四季財報會議上表示，這項技術除大幅降低成本，更將帶來「翻天覆地改變」，直言 AI 客服服務質素將超越真人表現。同時 Airbnb 正針對小部分用戶測試全新 AI 對話式搜房功能，讓旅客能用自然語言描述需求，由 AI 協助規劃整趟旅程。這兩大舉措標誌 Airbnb 從傳統網上平台向「AI 原生體驗」戰略轉型，也為香港企業數碼轉型提供值得深思範本。
AI 客服從實驗走向規模化應用
Airbnb 的 AI 客服系統早於 2025 年 5 月在美國市場低調推出，當時已有 50% 美國用戶使用該功能，並在一個月內推廣至全國。數據顯示，AI 客服使需要聯繫真人客服的請求減少 15%，問題解決時間從近 3 小時縮短至僅 6 秒。這套系統整合來自 Anthropic、Google 和多個開源專案的 13 個不同 AI 模型，展現出多模型協作技術優勢。
根據 RentalScaleUp 分析報告，Airbnb 的 AI 客服已達成 33% 自動化解決率，且解決速度顯著提升，直接改善客戶滿意度和重複預訂率。到 2026 年 2 月，這項技術已擴展至語音客服領域，計劃以多語言語音代理服務全球市場。Chesky 在財報會議上透露，公司目標是在一年內讓 AI 在所有支援真人客服的語言中處理超過 30% 客服工單。
業界專家普遍認為，這種規模化應用代表客服產業典範轉移。AI-CTO.io 研究顯示，企業在 AI 客服上每投資 1 美元（約港幣 7.8 元），平均可獲得 3.5 美元（約港幣 27.3 元）回報。AI 驅動的工單自動化每年可為企業節省約 127,000 美元（約港幣 99 萬元），整合 AI 的聯絡中心通常能降低 25% 整體營運成本。Crescendo AI 更預測，到 2026 年對話式 AI 將為企業節省高達 800 億美元（約港幣 6,240 億元）客服人力成本。
從 Meta 挖角頂尖 AI 專家引領轉型
為加速 AI 戰略，Airbnb 於 2026 年 1 月宣布任命 Ahmad Al-Dahle 為新任技術總監（CTO）。Al-Dahle 在 Meta 工作期間，領導生成式 AI 團隊並監督 Llama 系列開源大型語言模型開發，該模型家族已被下載超過 10 億次，衍生出 6 萬多個變體模型，推動現代開源 AI 運動。此前他在 Apple 任職 16 年，累積深厚技術開發經驗。
Chesky 在內部信中表示，Al-Dahle 加入正值 Airbnb 發展關鍵時刻。在他領導下，Airbnb 正建立一款「真正懂你」應用程式，除協助房客規劃旅程，還能幫助房東更有效率經營，並改善公司整體運作。這項願景遠超越傳統搜尋功能，而是朝向全方位 AI 旅行助理發展。
目前 Airbnb 內部已有 80% 工程師使用 AI 開發工具，公司正朝著 100% 採用率目標邁進。這種由上而下 AI 文化建立，提升開發效率之餘，更為產品創新奠定堅實基礎。相比許多企業仍在評估 AI 工具階段，Airbnb 已將 AI 深度整合至日常工作流程中。
對話式搜房開啟旅遊規劃新紀元
Airbnb 目前正對小部分用戶測試全新 AI 對話式搜尋功能，允許用戶用自然語言描述旅行需求，例如詢問特定房源或地區問題。這項功能目標是讓搜尋體驗更具對話性，協助客人規劃整趟旅程，而非僅僅找到住宿。Chesky 透露，早期實驗包括未來可能推出的贊助房源，但會優先考慮用戶體驗。
這種對話式搜尋代表旅遊規劃方式根本轉變。根據 Maya Travel AI 觀察，現代旅客不再使用「巴黎、酒店、200-300 美元（約港幣 1,560 至 2,340 元）」這類過濾條件，而是會問「哪裡可以找到預算 250 美元（約港幣 1,950 元）、充滿童話氛圍浪漫週末？」。對話式 AI 能分析過去旅行行為、即時趨勢和查詢內容，創造出遠超傳統剔選框架的個人化體驗。當旅客能表達真實意圖時，他們能找到更好的匹配選項，進而提高預訂率和滿意度。
Airbnb 競爭對手也在積極布局。Booking.com 推出的 AI Trip Planner 已讓用戶在平台停留時間延長，Smart Filters 功能讓旅客更快找到特定結果，減少搜尋時間。該平台與 OpenAI 合作，將其資料系統與大型語言模型整合，提供更智能搜尋、更快速支援和意圖驅動的旅遊體驗。Expedia 則測試名為 Romie 的 AI 助理，可在 iMessage 和 WhatsApp 等通訊軟件中使用，提供行程摘要、餐廳建議和即時旅行更新。Tripadvisor 同樣推出 AI 驅動行程規劃工具，利用用戶評論和社群洞察自動化研究過程。
數據護城河築起競爭壁壘
面對投資人擔憂 AI 平台可能侵蝕短租市場，Chesky 展現十足信心。他強調 Airbnb 擁有 2 億筆經驗證用戶身分、5 億筆獨家評論，且 90% 房客會透過平台直接與房東溝通，這些都是外部 AI 聊天機械人無法複製的護城河。更重要是，當消費者透過 AI 聊天機械人（而非傳統搜尋引擎）發現 Airbnb 時，最終完成訂房比例反而比從 Google 導入流量更高。
這種數據優勢在實際應用中至關重要。AI 系統需要大量高品質數據來提供個人化推薦，而 Airbnb 多年累積用戶行為數據、房源資訊和交易記錄，使其能訓練出更精準 AI 模型。相比之下，通用 AI 聊天機械人只能提供基於公開資訊建議，無法達到同等個人化程度。
從財務表現來看，這些 AI 投資正帶來實質回報。Airbnb 第四季營收達 27.8 億美元（約港幣 216.8 億元），優於市場預估 27.2 億美元（約港幣 212.1 億元）；2026 年第一季營收預估介乎 25.9 億至 26.3 億美元（約港幣 202 億至 205.1 億元），同樣高於華爾街預期 25.3 億美元（約港幣 197.3 億元）。公司預測全年營收將有低雙位數百分比增長。在同比增長 12% 強勁財報支撐下，Airbnb 的 AI 創新策略獲得市場認可。
香港企業的 AI 轉型借鏡
Airbnb 的 AI 化進程為香港企業提供三大啟示。首先，從實驗到規模化需要循序漸進策略。Airbnb 從 2025 年 5 月美國市場測試開始，逐步擴展至北美地區，再計劃推向全球。這種階段性部署讓企業能在擴大規模前驗證技術可行性並改善用戶體驗。
其次，AI 不應被視為成本削減工具，而是提升服務質素的槓桿。雖然 AI 客服可降低 40-75% 例行工單處理成本，但 Chesky 更強調服務質素「質的飛躍」。這種思維轉變對於重視客戶體驗的香港服務業尤其重要。
第三，建立專有數據資產是長期競爭優勢關鍵。香港企業應認識到，在 AI 時代，數據不僅是營運副產品，更是戰略資產。無論是零售業客戶偏好數據、物業管理租戶需求資料，還是金融服務交易模式分析，這些專有數據都能訓練出更精準 AI 模型，形成難以複製競爭壁壘。
香港已有企業開始實踐這些理念。在地產行業，AI 系統能在 3 秒內分析買家購房意圖，將其分類為自住、投資、換樓或租賃四類，使前期溝通工作量平均減少 30%。零售品牌「美心快餐」部署 AI 後，節假日投訴率顯著下降，回應率在非辦公時間保持在 95% 以上。
雖然如此，實施對話式 AI 也面臨挑戰。根據 Maison.cx 分析，酒店業導入對話式 AI 主要障礙包括與現有系統整合、確保數據私隱安全，以及在客戶互動中保持人性化溫度。員工或客戶可能對改變傳統服務方式產生抵觸情緒。克服這些挑戰需要深思熟慮實施策略，著重於培訓、透明度，以及在自動化與人際互動之間取得平衡。
AI 重塑企業競爭格局的關鍵時刻
Airbnb 案例證明，AI 不再是遙遠未來技術，而是正在重塑產業競爭格局的當下力量。從客服自動化到對話式搜尋，從招募頂尖 AI 人才到建立全員 AI 文化，Airbnb 全方位轉型展現系統性思維重要性。Chesky 認為 AI 崛起對 Airbnb 是利好而非威脅，這種擁抱變革心態值得所有企業領導者深思。
對於香港企業而言，現在正是行動最佳時機。隨著 AI 技術日趨成熟、成本持續下降，以及本地成功案例逐漸湧現，企業無需等待完美時機，而應從小規模試點開始，逐步建立自己 AI 能力。無論是客戶服務、營運效率還是產品創新，AI 都能帶來立竿見影改善。關鍵在於企業需要將 AI 視為戰略優先事項，而非技術部門專案。只有當領導層親自推動、全員參與時，AI 轉型才能真正釋放其潛力，為企業開啟下一個增長階段。未來五年內，擁抱 AI 企業與猶豫不前企業之間，可能會出現難以跨越競爭力鴻溝。香港企業該如何抓住這波 AI 浪潮，在區域乃至全球市場中保持領先地位？