我們把一部分詢問交給機器回

這句話講出來，聽起來有點冷血——客人寫信來，公司卻讓程式自動回覆。這大概是旅行社數位化過程裡最容易被誤解的一步，我想解釋一下為什麼會做這個決定，以及界線畫在哪裡。

兩個真實案例

第一個是求職信。104 上收到的應徵信，以前是同事人工一封一封回，確認收到、記錄應徵者資料。現在改成程式自動處理：從信件內文抓出應徵者姓名、Email、應徵的職缺，寄出一封罐頭確認信，同時在試算表補上一列記錄。如果抓不到應徵者的 Email，程式不會硬著頭皮亂寄，只會在表上記一筆「擷取失敗」，改成通知人去看。

第二個是詢問信分流。客製化 inbound 旅遊的行程規劃，一份報價要花 OP 好幾個小時，這個資源沒辦法平均分給每一封信。所以我們讓系統對某一類明顯不符合服務型態的詢問——預算與人數都落在特定門檻之下的——自動回覆一套標準行程與報價，其餘的才進到人工處理的隊伍。

分流不是看不起客人

第一次跟同事解釋這套邏輯的時候，我很在意一件事：這不是在篩掉誰、看不起誰，而是讓每個客人拿到對他來說「對」的東西。符合門檻的詢問，馬上就能拿到一份可以參考的標準報價；不用等三天才等到一句「已收到您的來信，我們將盡快回覆」。資源有限的情況下，這樣其實對雙方都好。

邊界在哪裡

可以完全自動回覆的，是那些答案本來就固定、不需要臨場判斷的事——收到通知、確認資料已登記、明顯超出服務範圍的說明。這類信不管誰來回、回一百次答案都一樣，讓程式做完全沒有風險。

需要人看過才能送出的，是任何牽涉到報價、承諾、或者寫出去會有法律效果的內容。這類東西每一次都可能不一樣，也可能被拿來當作依據，錯一次的代價很高，不適合完全交給程式。

客訴、要求變更、退費申請，這幾類我們完全不讓自動化碰。這些事往往情緒在裡面，也常常牽涉到需要臨場權衡的判斷，不是規則能覆蓋的範圍。

能寫成規則的，就不要交給 AI

判斷「這位客人的國家、預算、人數是否落在某個門檻之下」，這種條件其實用最簡單的邏輯判斷就能做到——如果國家等於某個值，而且預算低於某個數字，而且人數少於某個數字，就符合。這種能夠寫死的規則，我一律用規則處理，不會拿去問 AI。原因很直接：規則的答案每次都一樣、看得出來哪裡錯、而且完全不用付運算費用，AI 在這裡沒有任何優勢，只會多一層不必要的不確定性。

防重複回寫比什麼都重要

自動回信真正的風險不是回錯內容，是回兩次。同一位客人被系統回覆了兩次一模一樣的信，看起來會很不專業，也容易讓人懷疑這套系統到底穩不穩。所以每次成功寄出自動回覆，都要立刻把「已回覆」這個狀態寫回原本的紀錄裡，下一輪程式跑起來的時候，先看這個狀態，符合條件但已經回過的直接跳過。這一步做得扎不扎實，比信件內容寫得好不好更重要。

如果你也是旅行社

想清楚哪些回覆的答案本來就是固定的，那些先交給程式。牽涉到報價、承諾、或任何寫出去有法律效果的內容，人要留在最後一關。分流的目的不是減少接觸客人，是讓業務把力氣花在真正需要判斷的案子上。