解決痛點 

餐旅業的服務品質與客訴應對能力高度仰賴員工培訓，但傳統情境演練須耗費大量實體講師與角色扮演時間，成本高、可重複性低，且員工情緒管理、語氣、表情等軟性能力難以量化追蹤；跨分店及跨國經營情境下，服務規範的一致性更難以維持。本系統以 AI 擬真「虛擬顧客」取代真人陪演，涵蓋櫃檯接待、客房服務、餐廳點餐到各類高難度客訴情境 (抱怨、退款、升等要求等)，並結合三大情緒辨識引擎：(1) 大型語言模型 (LLM) 分析對話語意、(2) 聲紋情緒比對分析語氣與語速，判斷學員是否保持冷靜與同理、(3) YOLO 臉部情緒辨識同步偵測學員微表情，即時生成可量化的「服務規範符合度」分數與改進建議。平台將企業既有的員工手冊與服務 SOP 納入 RAG 檢索，成為 7x24 可用的沉浸式培訓基地，大幅降低培訓成本達 60% 以上，並以數據儀表板協助管理者掌握每位員工在「專業知識／情緒管理／客訴處理」三面向的成長軌跡，系統性建立餐旅業標準化服務規範培訓。

 技術簡介 

本系統支援 40+ 種語言、語音互動 (Web Speech API)、3D 數位分身 (Digital Twin) 視覺化，以及聲紋情緒分析與 YOLO 臉部情緒辨識雙引擎，提供沉浸式的情境化對話培訓。虛擬顧客可依場景自動切換角色 (一般旅客、VIP、奧客、國際旅客) 進行客訴模擬訓練，每段對話以員工手冊與服務 SOP 為基準自動打分、標示改進點並匯出 PDF 培訓報告。後台整合 Firebase Auth、多模型管理 (Google Gemini + Ollama 本地模型)、Model Mix 模型混合、資料管理、SaaS 訂閱方案 (Trial / Starter / Pro / Enterprise)、場域管理、員工計分榜、培訓紀錄、分析儀表板、兌換券管理與超管帳號管理，為單點店家至連鎖飯店集團提供一致的服務規範培訓解決方案。

▲圖1：AI 智慧對話主介面 (數位分身+語音對談)

▲圖2：情境對話培訓中心 (客訴／宴會／商務等多主題)

▲圖3：地端煉丹爐 (資料蒸餾→SFT 微調→Ollama)

▲圖4：全域設定 (雙 AI 引擎+多模型+TTS)

 應用案例 

本系統已應用於多種培訓與教育情境，包括：
1. 觀光飯店：多語言前台接待訓練與高強度客訴情境模擬，並以聲紋與臉部情緒辨識追蹤員工的情緒管理能力。
2. 連鎖餐廳：新人客訴應對流程訓練，系統化建立服務規範並縮短員工上手時間。
3. 客房服務／管家：VIP 客戶服務話術與異常事件處理情境演練。
4. 語言學習：外語口說自我練習，支援 40+ 種語言。
5. 大專院校餐旅/觀光系：作為教學模擬平台提供學生實務訓練與服務規範考核。

 相關連結 

無

 技術產學合作或技轉單位 

無

 獲獎紀錄 

無

 技術聯絡人 

國立高雄餐旅大學研究發展處 朱心怡專員

連絡電話：07-8060505 ext. 16102

聯絡信箱：hsichu@mail.nkuht.edu.tw