一、课程定位与基本假设
本课程以香港酒店及住宿业为主要示范场景，兼顾餐饮、宴会及其他旅客服务。相对于零售课程的商品与门店工作、专业服务课程的研究及文件交付，本课程以旅客历程、跨部门协作和即时服务补救为主线：让 AI 协助整理资讯、撰写经核实的多语回复、分流服务请求及观察住客意见，同时把同理心、特殊需要、安全和最终承诺保留在人手。AI 不得假装知道即时房况、价格、可供应餐点或已完成的服务安排。
建议对象：前台／礼宾、订房及客户服务、餐饮／宴会、房务及工程协作、营销／收益管理主管。每班建议 12–18 人，按职能分组；毋须编程基础。酒店与餐厅同班时共用安全及服务模组，实习材料则按业态分流。
标准版本：两天面授或直播互动教学，每天 6 小时，合计 12 小时；午膳与小休另计。课堂以广东话为主、繁体中文教材，实习另涵盖英文及一种按实际客源选定的语言。轮班团队可拆成四个半天，但保留相同的实习及评核时数。
完成后的能力：参加者能判断何时可用 AI 辅助、何时必须转由员工处理；以已核准、非敏感的资料产出准确而有礼的多语服务初稿；核对房型、设施、餐饮及政策资讯；把服务请求送到正确部门；辨认个人资料及安全风险；并提出一个可衡量的小型试点。课程著重增强员工的服务能力，不把 AI 当作自动化的值班经理。
二、课前诊断及教材准备
Tungverse 建议先访谈总经理／营运主管、前堂及订房、餐饮、房务、营销和资讯／私隐负责人，确认主要旅客类型、服务语言、经常出现的查询、现有系统与批准的 AI 工具，以及哪些服务回复须主管签核。课前以 10 分钟问卷和一则虚构旅客查询作基线练习，了解学员的 AI 使用经验、语言需求与风险意识。
教材应使用虚构、去识别化且经审批的资料：房型及设施简介、入住／退房与取消政策、虚构餐牌及过敏原表、10–15 则旅客常见问题、模拟前台与房务交接、虚构评论、简短的模拟入住率／订房表。避免把真实旅客姓名、证件影像、房号与入住日期组合、联络方式、付款资料、健康／宗教偏好或未公开价格策略贴进未获批准的 AI 工具。即使去识别化，仍需评估资料能否重新识别当事人。
| 课前确认事项 | 用途 | 建议负责人 |
|---|---|---|
| 可用 AI 工具、帐户、储存与删除规则 | 限定资料输入及课堂环境 | IT／资讯保安／私隐负责人 |
| 房型、服务、价格及退改政策之核准版本 | 避免 AI 对旅客作错误承诺 | 订房／营运／收益管理 |
| 餐牌、过敏原及紧急升级程序 | 设定餐饮和安全演练红线 | 餐饮及安全主管 |
| 品牌语调、服务标准和主要语言 | 设计多语、可交付的回复范例 | 前堂／营销主管 |
| 服务基线及试点指标 | 比较课前、课后与试点表现 | 双方共同确认 |
三、两天教学总览
| 日程 | 模组 | 时数 | 当堂主要产出 |
|---|---|---|---|
| 第一天 | 1. 旅客历程与 AI 场景筛选 | 90 分钟 | 旅客历程图及低风险机会清单 |
| 第一天 | 2. 住客资料、服务安全与人手把关 | 90 分钟 | 资料分类、服务红线及升级准则 |
| 第一天 | 3. 订房及抵达前多语沟通 | 90 分钟 | 三语回复初稿及事实核查表 |
| 第一天 | 4. 前台即时查询与服务补救 | 90 分钟 | 前台答复、转介与补救流程 |
| 第二天 | 5. 餐饮、礼宾与特别需要 | 90 分钟 | 菜单／设施查询范本及人工确认点 |
| 第二天 | 6. 房务、工程及跨部门交接 | 90 分钟 | 工单摘要、交更表与责任分配 |
| 第二天 | 7. 住客意见、营销与职能分流 | 90 分钟 | 评论主题分析及部门情境流程 |
| 第二天 | 8. 综合服务模拟、评核与试点 | 90 分钟 | 一页式试点计划与前后测纪录 |
每个模组的 90 分钟均包括讲解、示范、实习和回顾；八个模组合计 720 分钟／12 小时。教学时间不包括午膳和小休。
四、逐模组详细内容
模组 1｜旅客历程与 AI 场景筛选（90 分钟）
目标：按「搜寻及预订 → 抵达前 → 入住 → 住宿／用餐 → 离店 → 事后意见」辨认 AI 可辅助的工作与不能代替的人情服务。内容：常见查询整理、语言支援、内部知识检索、请求分类、评论摘要；以服务价值、资料可用性、即时性、错误后果及人工覆核成本筛选场景。实习：将「写入住须知草稿」「决定免费升级」「处理紧急健康求助」「整理已公开设施资讯」分类为可试、先批核、不可交由 AI 独立处理。时间：15 分钟旅客历程导入、25 分钟场景讲解、35 分钟分组筛选、15 分钟分享。产出：部门旅客历程图、低风险试点候选及人工服务不可替代清单。
模组 2｜住客资料、服务安全与人手把关（90 分钟）
目标：在输入资料及发送回复前识别私隐、歧视、错误承诺与安全风险。内容：姓名、证件、房号、行程、付款资料、用餐及健康偏好的敏感度；已核准工具与最少资料；答复准确性、偏见、多语翻译失真、记录保存与事故通报。过敏原、无障碍安排、医疗／安全事故、退款及正式投诉须由合适员工或主管核实处理。实习：以虚构住客资料卡练习「可用合成资料／须经批准并最少化／不得输入」分类；修订一段错误宣称可提供无障碍房与无麸质餐点的 AI 回复。时间：20 分钟政策、25 分钟分类、30 分钟风险演练、15 分钟回顾。产出：服务资料使用红线、回复前检查表及紧急升级路径。香港企业可参考私隐专员公署《雇员使用生成式 AI 的指引清单》；本课程不取代法律或资讯保安审核。
模组 3｜订房及抵达前多语沟通（90 分钟）
目标：用核准设施与政策资料撰写清晰、文化上得体的多语回复，遇到即时房况与价格时不猜测。内容：提示词的角色、客群、已知事实、语言、语气和禁用承诺；入住时间、交通、设施、取消条款与特殊要求的核对；中英及第三语言回译抽查。实习：为虚构家庭旅客撰写抵达前邮件、短讯及英文回复；当资料包没有房况或加床价格时，明确标示「需订房同事核实」。时间：15 分钟示范、20 分钟提示词结构、40 分钟多语撰写与回译、15 分钟事实核查。产出：三语回复草稿、政策来源栏及人工确认清单。
示范提示词：
你是酒店订房团队的撰稿助手。只可根据以下虚构或已核准的房型、设施和政策资料，为住客草拟繁体中文及英文的抵达前回复。先列出已核实事实，再写简洁友善的讯息；不得自行承诺房况、房价、升级、延迟退房或无障碍设施。资料未列明时写「待订房／前台同事确认」。最后列出发送前必须人工核对的项目。〔贴上核准资料〕
模组 4｜前台即时查询与服务补救（90 分钟）
目标：以 AI 协助准备答复及整理事件，但由当值员工负责同理心、事实核对与补救决定。内容：服务请求分类、房间设备问题、延迟入住、噪音投诉及失物处理；面谈、电话与讯息渠道的语气差异；何时交给值班经理、工程或保安。实习：角色扮演一宗虚构冷气故障及一宗旅客不满延迟入住的情境，生成初稿并核对记录；禁止 AI 擅自承诺赔偿、房型更改或完成时间。时间：15 分钟情境、20 分钟示范、40 分钟角色扮演、15 分钟服务检讨。产出：前台答复模板、「接收 → 核实 → 转介 → 更新住客 → 结案」流程及经理介入条件。
模组 5｜餐饮、礼宾与特别需要（90 分钟）
目标：运用 AI 整理已核准餐牌及周边资讯，同时对过敏原、无障碍及紧急事项保留人手确认。内容：餐牌及营业时间问答、餐饮预订资讯、周边活动建议的日期核对、不同语言的服务用词；不可从模糊菜单推断「绝无过敏原」、不可假设旅客身体状况或宗教偏好。实习：以虚构餐牌制作中英餐品介绍；当旅客询问严重食物过敏时，练习先标示不确定，再交由餐饮主管按核准配料表及厨房程序确认。另一组处理无障碍接驳查询，只陈述已核准设施。时间：15 分钟服务情境、20 分钟资料与风险、40 分钟分组模拟、15 分钟回顾。产出：餐饮／礼宾答复范本、过敏原与无障碍人工核实表。
模组 6｜房务、工程及跨部门交接（90 分钟）
目标：把零散的服务请求整理成可执行工单，避免错派、遗漏或泄露住客资料。内容：交更与房态资讯的核准来源；工单的事件、优先级、负责部门、状态及回报栏位；紧急设备及安全问题的人工分流。生成式 AI 可协助摘要与分类，不可在未接驳及核实系统前声称已更新 PMS、派工或完成房务。实习：对一组虚构前台讯息、房务交接和工程备忘产生工单清单，查出重复项、缺失时间及一项错误优先级；练习把个人资料从跨部门摘要中最少化。时间：15 分钟流程、25 分钟示范与资料检查、35 分钟分组操作、15 分钟核查。产出：交更摘要表、工单栏位模板、人工派工与关单责任表。
模组 7｜住客意见、营销与职能分流（90 分钟）
目标：把评论及服务数据转为可讨论的改善假设，按岗位应用而不自行发布、定价或作出个人化推断。内容：去识别化评论的主题分类、情绪判读的局限、回复草稿与对外批准；内容营销的品牌语调及设施事实核对；入住率／订房趋势仅作模拟分析，收益管理与价格由相关主管依正式系统决定。时间：15 分钟共同讲解、20 分钟分组设计、40 分钟职能模拟、15 分钟互评。
| 职能组 | 合成资料实习 | 人工把关 |
|---|---|---|
| 前台／订房 | 整理多语常见查询、备妥回复草稿 | 实时房况、收费、退款及升级由授权员工确认 |
| 餐饮／礼宾 | 根据核准餐牌及营业资料答复询问 | 过敏原、健康及无障碍承诺必须主管核实 |
| 房务／工程 | 汇总交更与虚构工单 | 安全事件及派工优先级由值班主管决定 |
| 营销／收益管理 | 分析匿名评论主题，草拟回应与活动内容 | 对外发布、价格及个人化使用须批准 |
产出：各组一张「资料来源 → AI 辅助 → 事实核对 → 人工决定 → 旅客回复／内部记录」流程图，以及两项最值得改善的服务假设。
模组 8｜综合服务模拟、评核与试点（90 分钟）
目标：在横跨两个部门的情境中展示安全、准确和有温度的 AI 辅助服务。实习：以虚构旅客「抵达前询问接驳及餐饮 → 入住后设备问题 → 离店后评论」作共同案例。小组先按原流程完成基线，再用核准 AI 工具及合成资料重做，保留 AI 原稿、来源核查、人手修改、转介记录与最终回复；对未经确认的房况、过敏原或补偿条件必须停止并升级。时间：10 分钟说明、20 分钟基线与流程设计、45 分钟角色模拟及展示、15 分钟评分。产出：一页式试点计划，载明情境、部门负责人、资料边界、批准关卡、基线、品质指标、停止条件及检讨日期。
五、评核与成效衡量
课前／课后使用相近难度的虚构服务情境，看服务品质、事实及安全，而非只看回复速度。下表是本方案建议的课程内部评核，不属于外部专业认证。
| 评核维度 | 分值 | 核查依据 |
|---|---|---|
| 服务资讯及政策准确性 | 30 | 设施、房型、价格、营业时间及政策均有核准来源；不虚构 |
| 私隐、资料与服务安全 | 25 | 不输入未批准的旅客资料；过敏原与紧急问题正确升级 |
| 同理心与语言适切性 | 20 | 语气得体、跨语言意思一致，不忽略特殊需要 |
| 人工核实与跨部门交接 | 15 | 主管／部门责任、状态、回复与跟进清楚 |
| 工作流程可用性 | 10 | 产出可嵌入现有服务程序，有记录及下一步 |
| 总分 | 100 | 建议达标：至少 80 分，且不得有重大私隐／安全违规 |
试点可比较旅客查询首轮答复的事实错误率、人工修订量、跨部门漏单率、回复时间、已核实的服务解决时间、经适当匿名化的评论主题与员工信心。先测基线再设定改善目标；不预先承诺固定满意度、收入或效率增幅。只看 AI 使用次数不能证明服务改善。
六、课后四星期试点与交付物
可选四星期试点：第 1 周由营运、IT／私隐及相关部门批准单一低风险场景，例如只用公开设施资讯起草入住前 FAQ；第 2–3 周由少量员工在核准环境试行并记录修改和升级个案；第 4 周检讨服务品质、覆核工作量、客诉及资料事件，再决定扩大、修订或停止。接驳 PMS、POS、CRM，对旅客自动发讯、采用真实个人化资料或自动调价，都属另行评估与批准的系统项目，不是本培训默认部署内容。
课程交付物建议：讲师教案与投影片、合成旅客历程资料包、多语提示词模板、事实核对及私隐清单、服务升级卡、跨部门工单模板、前后测、角色模拟评分表及一页式试点表。客户须提供核准设施／政策内容、餐饮及安全资料、工具清单、服务语调及各部门签核人；如没有这些资料，维持示范练习，不以 AI 回复真实旅客。
实施红线：AI 不代替人员处理安全事故、医疗紧急情况、严重食物过敏、正式投诉、退款或重大补偿；不得猜测实时可供应情况、价格与房务状态；不得把护照、付款资料、入住纪录或可识别旅客的偏好输入未核准工具。若 AI 回复不确定，应明说待核实并转交相应部门。
七、参考资料与客制化所需资讯
- Tungverse 企业培训介绍及餐旅业应用介绍：品牌服务定位。
- AI Hospitality Alliance／HEDNA 餐旅业 AI 用例资料库：用于识别住客服务、营运和营销等候选场景；其收集的用例及自评优先分数不代表已证实的效益或 Tungverse 客户案例。
- HSMAI：AI 与酒店旅客历程：发现、预订、个人化及忠诚度等旅客历程背景；课程不照搬任何供应商产品主张。
- 香港个人资料私隐专员公署：《雇员使用生成式 AI 的指引清单》：获准使用工具、可输入资料、输出核实、事故处理和员工训练。
- NIST：AI Risk Management Framework 与生成式 AI 补充资料：可信及负责任使用 AI 的通用风险管理参考。
正式客制化前请确认：目标业态（酒店、服务式住宅、餐厅、渡假村或景点）、品牌级别、主要客源及服务语言、门店／酒店数目、学员职能与轮班安排、核准 AI 工具、是否能提供已批准的政策和合成案例，以及希望改善的服务指标。确认后可把模组 3–8 改成该企业的房型、餐牌、旅客旅程和服务程序版本。