應用科技推動旅遊業發展（方保僑）
本文作者方保僑為香港資訊科技商會榮譽會長，為《信報》撰寫專欄「科網人語」。
隨着全球旅遊業復甦，香港再次迎來旅客潮。內地與海外旅客的回流，不僅為本港經濟注入活力，也讓旅遊模式趨向多元化，同時為城市管理帶來新挑戰。如何善用應用科技設立更針對性的調查與分析、掌握旅客行為脈絡，成為推動旅遊業持續發展的關鍵課題。
科技應用的第一步，在於數據的收集與整合。現時旅客來港，從入境通關、乘搭交通工具至消費購物，皆留下數碼足跡。今年五一黃金周期間，內地旅客在港使用電子支付的交易量顯著上升，這些數據不僅反映消費模式的轉變，亦可作為分析旅客行程軌跡、偏好及停留區域的重要依據。然而，零散的數據如同拼圖碎片，唯有系統性整合，才能拼出完整畫面。
政府與旅遊業界應攜手建立跨部門、跨平台的大數據系統，把入境紀錄、交通流量、酒店入住率、電子支付及社交媒體熱點等資訊整合，實時分析人流分布、景點壓力點及消費趨勢。若能結合人工智能（AI）預測模型，並輔以旅客即時問卷調查，掌握其住宿、遊覽及購物意向，配合AI模型預測人潮走向，便可提前調配資源，優化交通與服務配套，減少突發擁擠。
科技更可協助打造「分眾旅遊」新模式。過往旅遊推廣多以單一熱門景點為主，以致維港、山頂等地區長期超負荷，而新界、離島等特色地區卻未能充分發揮潛力；透過大數據預測客流高峰，結合預約制及分流入場安排，不但可疏導核心區壓力，更可引導旅客探索更豐富的旅遊路線。同時，針對不同年齡、興趣及消費能力的旅客，設計個性化行程建議及文化體驗，讓「到此一遊」轉化為「深度探索」，延長停留時間並提高消費意願。
此外，運用AI技術深度分析，是提升調查針對性的重要方法。透過機器學習模型，可以從大量旅客數據中辨識不同類型旅客的行為模式，例如購物偏好、文化體驗或休閒娛樂等，從而實現更精準的推薦與資源配置。透過分析旅客過往的社交媒體帖文、消費行為等，能夠挖掘出旅客的個性特徵與消費習慣，並與類似旅客的行程偏好作相似性計算，從而推薦最適合的路線。這種協同過濾推薦系統，使得旅遊產品能夠更貼合不同旅客的需求，實現真正的分眾化服務。
當然，科技應用的成效，離不開市民與業界的積極參與。香港旅遊發展局可與交通、餐飲、零售等行業合作，開發即時回饋平台，讓旅客隨時獲得最新旅遊情報，亦可收集他們對設施、服務的意見，作為持續優化的依據。此外，強化多語言導遊培訓，提升旅客在不同地區的體驗，也是提升香港國際形象的重要一環。
香港旅遊業透過AI技術，可實現從數據收集、行為辨識到個性化推薦的全方位升級，不僅提升調查的針對性和精準度，更能有效應對多變的旅遊需求和人流管理挑戰，推動智慧旅遊的可持續發展。
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