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力麗哲園旅館服務品質對顧客滿意度與顧客忠誠度之研究-星級評鑑為調節變數

為了解決中華電信149方案2023的問題，作者黃思晴 這樣論述：

本研究旨在探討日月潭力麗哲園飯店其服務品質、顧客滿意度與顧客忠誠度之理論作為基礎，將星級評鑑作為調節變數，檢視台灣觀光旅館參與星級評鑑之後，以兩間同體系飯店作為比較，探討星級旅館與非星級旅館相比，探討是否會使服務品質、顧客滿意度與顧客忠誠度有其影響因素，並提出印證研究。研究目的為：一、瞭解日月潭力麗哲園飯店之顧客住宿目的、預定方式與飯店消費方式。二、分析日月潭力麗哲園飯店之顧客對服務品質、顧客滿意度與顧客忠誠度之現狀。三、檢驗星級旅館與非星級旅館的服務品質、顧客滿意度與顧客忠誠度之差異。四、探討星級評鑑是否為調整變數可影響服務品質、顧客滿意度與顧客忠誠度。採取發放問卷調查，係以日月潭力麗哲園

飯店，須曾有入住過經驗符合抽樣之受訪顧客，並採取便利抽樣法，正式問卷共各發出440份，回收有效問卷409份，回收率為92.9%。結論與研究假設多半符合：1)服務品質對顧客滿意度具有正面影響；2)顧客滿意度對顧客忠誠度具有正面影響；3)服務品質對顧客忠誠度具有正面影響；4)顧客滿意度為服務品質與顧客忠誠度之中介變項。5)顧客對知道是否星級旅館具有顧客忠誠度顯著影響，但星級評鑑仍不具有調整變數。建議：1)多數顧客皆對旅館具有完善設備評分低下，業者應作為首當規劃與調整；2) 建立旅館優勢與特色，持續維持顧客滿意度；3)旅館其售價呈現須多方考量與評估，維持適當的售價空間，維持顧客忠誠度；4)旅館針對消

費客層提升服務品質。

人工智慧在影像監控的應用探討 – 商務車載產業個案研究

為了解決中華電信149方案2023的問題，作者林家聰 這樣論述：

所謂的人工智慧(Artificial Intelligence, AI)就是「擁有人類智慧的程式」(三津村直貴，2018)，要能執行人類所能執行的工作，能擁有人類一樣的意識。人工智慧在近幾年已躍升為產業應用的顯學，舉凡金融保險、製造、交通、城市安全、旅館餐飲、運輸倉儲、零售、醫療、娛樂、不動產、農業、礦業、教育、能源、行政等…產業都有AI應用的實例。然而真正落實到產業產品及服務還是需要切合市場的需求或是創造新的商業價值。目前AI的主要應用還是模擬、執行特定的功能，偏重在取代可重複的現場工作、資料的蒐集整理分析、一般的溝通(涉及的情感程度低)。透過深度學習以及越來越豐富的大數據資料蒐集分析，技

術正朝向下一階段能「理解事物現象」、「捕捉語言涵義」、「解決事情的能力」的方向進展。過去影像監控受到終端設備運算能力的限制，大部分資料的分析仰賴雲端的運算，而大量的影像資料傳輸受網路頻寬限制，以致即時的影像分析能力也受到限制更遑論即時反饋的行動建議。隨著硬體運算能力提升、網路傳輸頻寬進步以及整合人工智慧演算法，監控產業過去被詬病的誤警報、誤動作已獲得大幅改善。過去商務車載在影像監控及GPS路徑監控是不同的設備系統，這幾年因應市場需求逐漸朝整合成一個監控系統發展。商務車載著重在提升營運的成本效率、降低行車風險、提升車輛安全性及可靠度，針對行車安全性及降低風險更需要即時的回饋。藉由人工智慧結合物聯

網(IoT, Internet of Thing. ADAS、監控相機等也被歸類為IoT)、5G傳輸，以及晶片運算能力的大幅提升，有機會達成商務車載對即時監控及即時行動回饋的要求，甚至開發出新的應用產生新的商務模式。本研究以創新擴散理論及客戶價值模型、技術市場矩陣等相關文獻來探討，以形成本研究的研究理論及研究工具的基礎。研究方法為針對商務車載價值鏈上下游廠商進行訪談及問卷調查，以了解供應端及需求端對市場需求短、中、長期的認知。進而解析人工智慧在商務車載應用市場面臨的挑戰及未來發展的契機。研究發現人工智慧導入商務車載市場尚屬創新採用階段。供應端及需求端對人工智慧導入市場長期的期待是一致的，但是雙

方的短期需求認知差異頗大(不論是期待的成本或者功能)，各垂直市場破碎化的產業需求，人工智慧研發能量不足，各國法規以及市場對安全考量是導致市場滲透率低的主要因素。本研究以技術市場矩陣及客戶價值模型來解析創新擴散理論實務上在市場採用新產品/技術所面臨的挑戰及困難，以及探討從創新擴散初期的創新採用階段進入早期採用階段需要克服的市場差距。不論是商用自駕車或者搭載人工智慧裝置的商務車，能滿足市場短期對提升安全及增進營運效率的需求，人工智慧才能跨入創新擴散理論的早期採用階段，進而發展中長期創造新市場、新商務模式。