乘客插隊登機引混亂 美航三機場測AI新科技防打尖

美國航空（American Airlines）近日開始測試一項新技術，利用人工智能（AI）來幫助管理登機程序，以減少乘客打尖的情況，已在新墨西哥、維吉尼亞和亞利桑那三州的機場進行試驗。

為佔行李櫃 有乘客打尖或無視登機規定

在美國各大機場的候機室中，越來越多乘客打尖或無視登機規定，目的是為了先佔用座位上方的行李櫃。這種情況不僅混亂了登機流程和影響了航班準點起飛，還大幅增加了地勤人員和乘客之間發生衝突的風險。

美航三機場測AI新科技防乘客打尖登機

據《衛報》報導，美國航空引入這項新科技利用人工智能軟件自動檢測登機口的乘客，並即時確認他們的登機順序和機票資訊。一旦檢測到有人打尖或試圖搶快登機，AI就會通知地勤人員介入，要求對方重新排隊，確保登機的公平性和順序性。

大幅減少地勤人員和乘客之間的衝突

這項技術的引入不僅可以提高整體效率，還有望大幅減少地勤人員和乘客之間的衝突，讓登機過程更加有序和順暢。

美國航空公司客機。 AP圖片

在外傭配對的流程中，僱主最常見的困難不在於選哪一位外傭，而是坐在電腦前，比對一份又一份的外傭資料。香港家庭步伐緊湊，僱主需要抽空逐一瀏覽履歷，比較技能、經驗、語言能力，再自行記錄優缺點。這種「資料太多、時間太少」的困境，一直令配對的第一步變得吃力。

安樂窩僱傭中心推出全港首創 AI 外傭對比功能，以配對個案數據為本，結合顧問前線經驗作 AI 分析

安樂窩僱傭中心執行董事王偉東（Daniel）深知這個痛點，因此帶領團隊研發並推出全港首創的 AI 外傭對比功能，專門協助僱主減省搜尋與比較資料所需的時間。系統可把多名外傭的履歷整合呈現，讓僱主更快掌握每位外傭的重點與差異；AI 亦會根據僱主的家庭背景及所需的工作範疇作出初步分析，讓僱主能在最短時間走到真正重要的一步——與外傭見面、交流、互動。

與市面上一些以通用模型作分析的工具不同，安樂窩的 AI 外傭對比功能建基於自家多年累積的資料庫。系統所使用的數據，來自安樂窩長年處理的實際配對個案，以及顧問團隊在前線累積的行業觀察與經驗。這些真實而具體的行業洞察，成為 AI 訓練的重要基礎，讓系統分析更貼近香港家庭的實際需要，而非流於表面的資料比較。

Daniel 認為，外傭是否適合一個家庭，最終仍需要在面談中靠觀察與感受判斷。他說：「AI 只能協助我們把資訊整理得更清楚，但配對的核心始終在於見面的互動。資料可以比較，但適不適合，必須靠人去判斷。」

安樂窩僱傭中心執行董事王偉東

科技提升效率 細節仍需透過互動掌握

雖然 AI 讓流程變得更順暢，但外傭行業最無法被科技取代的，是顧問在面對僱主及外傭時所捕捉到的細微變化。每個家庭的背景、溝通方式與生活習慣都不相同，而外傭的性格、態度與價值觀亦不能單靠履歷呈現。顧問在了解雙方過程中的判斷，才能真正決定一個配對是否穩定以及長久。

正因如此，在資訊科技日新月異、視像面試愈來愈普及的時代，安樂窩仍然堅持每星期派香港同事親身飛往菲律賓面試外傭。面對面的互動，能更準確地觀察外傭的態度、舉止、反應與情緒穩定度。履歷可以反應技能，影片可以展示語文能力，但態度、耐性、責任感、對家庭的投入度與誠意，永遠只能在人與人之間的交流中浮現。

安樂窩僱傭中心推出全港首創 AI 外傭對比功能

在科技與溫度之間找到平衡：安樂窩堅持的配對標準

作為全港第一間推出 AI 外傭比較 功能的僱傭中心，安樂窩不僅在科技上領先業界，更在配對理念上維持一貫的堅持——以科技提升效率，並透過顧問的專業去確保每個配對的質素。這項創新把顧問多年累積的配對經驗與行業洞察系統化，並透過 AI 作為支援工具，協助整理與運用相關專業知識。相關訓練數據來自前線實際配對個案，並應用於內部培訓，提升專業知識傳承的效率，同時維持團隊在專業判斷與服務質素上的一致標準。

外傭行業未來會持續數碼化，但真正能支持家庭、陪伴家庭走下去的，是理解、信任與交流所建立的關係。因此，在科技不斷推進的時代，Daniel選擇帶領安樂窩僱傭中心走上一條既現代、又保持溫度的道路。他深信，流程可以依靠科技變快，但配對必須依靠專業與細心才能走得長遠。