2019 年下半年，我們成立了資料工程團隊，開始專注於人工智慧技術在旅宿業中的應用。我自 2016 年加入旅宿產業後，籌組了公司的資訊研發團隊，並先後投入 PMS 系統（Property Management System）及無人化智慧旅店的開發。然而，隨著市場需求的變化和公司發展方向的調整，我們逐漸意識到，僅僅依靠傳統的旅宿管理系統已不足以維持競爭力。公司開始將重點轉向「以數據營運」與「自動出價功能」這兩個核心目標。
這兩項需求對於公司而言是關鍵。旅宿業經常面臨人力短缺和高流動率的問題，這使得依賴人工處理的定價策略和數據解讀變得困難。此外，市場波動加劇，如何在短時間內做出準確的營運決策成為我們急需解決的問題。因此，我在產品規劃的方向逐漸聚焦於如何透過人工智慧技術建立一個可以自動累積知識、提供營運數據和策略參考的系統 — 大師 RMS 收益管理系統，讓人力資源能夠集中在更具價值的項目上。
在正式進行系統設計前，我們進行了一系列的小型技術研究，來驗證技術的可行性。我們首先分析了過去三年內的營運數據，包括旅店的銷售數據及其產品的銷售表現。通過機器學習技術，我們建立了多個預測模型，像是「旅客預訂時間」（Lead Time）的預測模型，這類技術能幫助我們更準確地預測未來的需求，從而優化定價策略，這些預測能力在旅宿業和其他行業中都極具價值。
此外，我們開始研究資料探勘技術，並構建了自動化爬蟲系統，從政府開放數據中提取市場相關的營運資訊。我們進一步利用分群技術，對數據進行彙整並自動分類。這些初期研究不僅為後續系統的開發奠定了技術基礎，還推動了我們其他相關產品的開發，如「問題通報系統」和「AI 智慧客服系統」。
在思考如何產品化這些技術時，我首先通過魚骨圖分析，系統性地梳理了旅宿業及中小型企業普遍面臨的問題。這些問題包括銷售數據不足、對銷售渠道的掌控力薄弱、價格無法隨市場波動即時調整、缺乏合適的管理工具、以及人力與專業資源不足等。
我們的系統功能設計以這些困境為出發點，反向構建了解決方案。例如，我們利用數據分析和機器學習技術來為公司提供完整的銷售管道監控、競爭對手的市場動態分析、以及即時定價的策略建議。這一系列功能構成了營運策略輔助系統的框架，使得企業經營者能夠根據精準的數據做出即時決策，從而提升市場應變能力。
在這一產品規劃的初期階段，新冠疫情正開始對全球旅遊業帶來衝擊。面對國內旅宿業的經營困難，我們主動申請了政府的研發補助計劃。2020 年，我們成功通過了經濟部「研發固本」的產業創新補助案，並在 2021 年獲得A+企業創新研發淬鍊計畫的「前瞻技術研發」資助。這些補助不僅幫助我們在疫情期間維持了公司的研發進度，還促使我們在 2024 年完成了該產品的正式開發，目前正推廣給其他旅店使用。