Riyadh Air สายการบิน AI‑first กับบทเรียนสำคัญสำหรับท่องเที่ยวไทย

AI ในอุตสาหกรรมการท่องเที่ยวไทย••By 3L3C

Riyadh Air สร้างสายการบิน AI‑native ตั้งแต่วันแรก แล้วธุรกิจท่องเที่ยวไทยจะหยิบบทเรียนอะไรไปใช้กับการจัดการรายได้ Personalization และ Chatbot ได้บ้าง

Riyadh AirIBMAI ในการท่องเที่ยวสายการบิน AI‑drivenการจัดการรายได้ด้วย AIPersonalization ท่องเที่ยวAI chatbot หลายภาษา
Share:

ทำไม “สายการบินที่ขับเคลื่อนด้วย AI เต็มรูปแบบ” จึงน่าจับตา

Riyadh Air ประกาศตัวที่งาน IBM Think Riyadh 2025 ว่าเป็น สายการบินแรกของโลกที่เกิดมาเป็น AI‑native ไม่มีระบบเก่าค้างอยู่เลยสักชิ้นเดียว แล้วฝั่งไทยควรสนใจอะไร?

เพราะในปี 2568 นี้ นักท่องเที่ยวต่างชาติเริ่มกลับมาทะลุ 30–35 ล้านคน การแข่งขันด้านประสบการณ์ลูกค้าระหว่างประเทศดุเดือดขึ้นทุกเดือน ใครใช้ AI ในการท่องเที่ยว ได้ดีกว่า จะกินส่วนแบ่งตลาดได้มากกว่า และต้นทุนต่อผู้โดยสารต่อคืนก็จะถูกกว่าอย่างเห็นได้ชัด

บทความนี้อยู่ในซีรีส์ “AI ในอุตสาหกรรมการท่องเที่ยวไทย” ผมจะใช้เคส Riyadh Air – IBM เป็นตัวอย่าง แล้วแปลให้เห็นภาพว่า ถ้าเขาทำได้ระดับนี้ สายการบินไทย โรงแรมไทย และธุรกิจท่องเที่ยวไทย จะเอาแนวคิดอะไรไปใช้ได้ทันทีบ้าง ไม่ต้องรอสร้างสายการบินใหม่ทั้งบริษัทแบบซาอุฯ

Riyadh Air x IBM: สร้างสายการบิน AI‑native ตั้งแต่วันแรก

หัวใจของเคสนี้คือ Riyadh Air ไม่ได้แค่ “เอา AI มาเสริม” แต่ ออกแบบองค์กรให้เป็น AI‑native ตั้งแต่วันแรก

โครงสร้างความร่วมมือที่จริงจังมาก

ข้อมูลจาก TTG Asia ระบุว่า Riyadh Air ทำงานร่วมกับ IBM Consulting ผ่าน

  • 59 workstreams (โครงการย่อย) พร้อมกัน
  • พันธมิตรกว่า 60 ราย เช่น Adobe, Apple, FLYR, Microsoft
  • ใช้เครื่องมือหลักอย่าง IBM watsonx Orchestrate และ IBM Consulting Advantage

แปลไทยง่าย ๆ คือ เขาไม่ได้เริ่มจากการลองทำ Chatbot เล็ก ๆ แต่ วาง end‑to‑end technology strategy ตั้งแต่ก่อนเปิดให้บริการจริง ครอบคลุมทั้ง front‑end ที่ลูกค้าเห็น และ back‑end ฝั่งปฏิบัติการ การเงิน การบิน การพาณิชย์ ฯลฯ

เป้าหมายระยะกลางชัดเจน

  • เริ่มบินทดลองแล้ว
  • บริการเชิงพาณิชย์เต็มรูปแบบคาดว่า ต้นปี 2026
  • ตั้งเป้าบริการ มากกว่า 100 เส้นทาง และผู้โดยสารระดับ “หลักล้านคน” ภายในปี 2030

นี่คือ mindset ที่ต่างจากหลายองค์กรในไทยที่ยังมอง AI เป็นโปรเจกต์เล็ก ๆ รายปี ไม่ได้ผูกกับ Vision 5–10 ปี แบบนี้

“เรามีสองทางเลือก – จะเป็นสายการบินสุดท้ายที่สร้างบนเทคโนโลยีเก่า หรือเป็นสายการบินแรกที่สร้างบนแพลตฟอร์มของทศวรรษหน้า”
– Adam Boukadida, CFO Riyadh Air

AI ถูกฝังในทุกจุดสัมผัส ทั้งพนักงานและผู้โดยสาร

จุดที่ทำให้ Riyadh Air น่าสนใจสำหรับคนทำท่องเที่ยวไทยคือ เขาไม่ได้ใช้ AI แค่ใน Marketing หรือ Call Center แต่ ฝัง AI เข้าไปในทุกจุดสัมผัส (touchpoint)

1) Digital workplace: ที่ทำงานของพนักงานขับเคลื่อนด้วย AI

Riyadh Air สร้าง digital workplace ที่มี “AI agents” ช่วยงานพนักงานแทบทุกส่วน เช่น

  • ระบบ HR self‑service ที่ใช้ AI ตอบคำถามสวัสดิการ ลางาน เอกสาร ฯลฯ
  • Workflow อนุมัติเอกสาร/งบประมาณอัตโนมัติ ลดเวลารอหัวหน้าเซ็น
  • ผู้ช่วยอัจฉริยะให้ข้อมูล flight, operational status, policy ล่าสุดแบบเรียลไทม์

2) แอปมือถือสำหรับลูกเรือและ frontline

พนักงานภาคสนาม (ลูกเรือ, ground staff) ไม่ต้องจดจำทุกอย่างเอง แต่มีแอปที่

  • ดึงข้อมูลผู้โดยสารรายบุคคล (เช่น ประวัติการบิน, ที่นั่งโปรด, อาหารที่เคยสั่ง)
  • แนะนำวิธี “เซอร์วิสแบบเฉพาะคน” เช่น เสนออาหารแบบเดิมที่เคยชอบ, อวยพรวันเกิดบนเครื่อง
  • แจ้งเตือนปัญหาล่วงหน้า เช่น ผู้โดยสาร transit ที่มีเวลาเปลี่ยนเครื่องสั้น ต้องเร่งดูแลเป็นพิเศษ

3) AI voice bot + agent assist ให้การบริการที่ “รู้จักเรา” จริง ๆ

Riyadh Air ใช้

  • AI‑enabled voice bots รับสายอัตโนมัติ ตอบคำถามมาตรฐานได้เอง 24/7
  • Agent assist tools ที่ฟังบทสนทนาพร้อมกัน แล้วแนะนำคำตอบ/ข้อมูลสินค้าให้ call center แบบเรียลไทม์

สิ่งนี้ทำให้บทสนทนาดูเป็นธรรมชาติและ “รู้จักลูกค้า” มากขึ้น เช่น

  • เรียกชื่อลูกค้าได้ถูกต้อง
  • รู้ว่าล่าสุดเพิ่งยกเลิกไฟลต์ไหน กำลังรอ refund หรือ travel credit อะไรอยู่

4) Enterprise Performance Management: AI ด้านการเงินและการวางแผน

อีกจุดที่หลายคนมองข้ามคือ IBM ช่วยสร้าง Enterprise Performance Management (EPM) ที่รวมข้อมูล

  • การเงิน
  • ปฏิบัติการบิน (on‑time performance, load factor)
  • การพาณิชย์ (ยอดขาย, yield, promotion)

เข้ามาไว้ชุดเดียว แล้วใช้ AI ช่วย

  • วางแผน (planning) และปรับแผนแบบรายสัปดาห์/รายวัน
  • พยากรณ์ (forecasting) ดีมานด์ เส้นทาง รายได้
  • วิเคราะห์ (analysis) ว่าแคมเปญไหนคุ้มทุน route ไหนควรเพิ่ม/ลดความถี่

นี่คือ Data foundation ที่ทำให้ตัดสินใจเรื่อง route optimisation และ revenue management ได้แม่นกว่ามนุษย์เพียว ๆ มาก

บทเรียนสำคัญสำหรับสายการบินและท่องเที่ยวไทย

มาถึงจุดที่น่าสนใจที่สุด: ธุรกิจท่องเที่ยวไทยจะเรียนอะไรจาก Riyadh Air ได้บ้าง โดยไม่ต้องทุบของเก่าทิ้งทั้งหมด

1) เลิกคิดว่า AI คือ “โปรเจกต์เสริม”

จากเคสนี้ ผมมองว่าบทเรียนใหญ่คือ

AI ต้องถูกออกแบบให้เป็น “โครงสร้างพื้นฐาน” ไม่ใช่ “ของเล่นเสริม”

สำหรับสายการบิน โรงแรม หรือ OTA ไทย นั่นหมายถึง

  • วาง data platform กลาง ที่เก็บข้อมูลลูกค้า การเงิน การปฏิบัติการ ไว้ที่เดียวให้ AI เข้าถึงได้
  • เลิกทำระบบแยกชิ้นที่คุยกันไม่ได้ เช่น PMS โรงแรมไม่คุยกับระบบ CRM หรือระบบจองผ่านเอเจนต์กับเว็บตัวเองไม่ sync กัน

2) เริ่มจาก “เส้นเลือดใหญ่” ก่อน ไม่ใช่แค่ Chatbot

ถ้าเรียงลำดับความสำคัญสำหรับธุรกิจไทย ผมจะแนะนำแบบนี้

  1. ระบบจัดการรายได้ (Revenue Management ด้วย AI)
    ใช้ AI วิเคราะห์ดีมานด์ ปรับราคา dynamic pricing ทั้งห้องพักและตั๋วเครื่องบินให้สอดคล้องกับ
    • ฤดูกาล
    • เทศกาลในไทย (สงกรานต์, ปีใหม่, ปิดเทอม)
    • เทรนด์ท่องเที่ยวต่างชาติ (นักท่องเที่ยวจีนกลับมา, อินเดียโตเร็ว ฯลฯ)

  1. Customer data & Personalization
    เก็บและจัดโครงสร้างข้อมูลลูกค้าจริงจัง แล้วใช้ AI ทำ

    • ข้อเสนอส่วนตัว (แพ็กเกจ, ห้อง, เส้นทางบิน) ตามพฤติกรรมการค้นหาและประวัติการจอง
    • แคมเปญอีเมล/Line OA ที่เนื้อหาต่างกันตาม segment ไม่ใช่ยิง mass เดียวทั้งฐาน

  2. AI chatbot หลายภาษา + agent assist
    ให้บริการนักท่องเที่ยวต่างชาติด้วยภาษา

    • ไทย / อังกฤษ / จีน / ญี่ปุ่น / เกาหลี / รัสเซีย ผ่านเว็บไซต์, Line, Facebook, WhatsApp โดยใช้ AI เป็นด่านหน้า และมีระบบช่วยพนักงานหลังบ้านตอบเคสยาก ๆ

3) สายการบินและโรงแรมไทยควรคิดเรื่อง “AI workplace” จริงจัง

Riyadh Air ทำให้เห็นว่าถ้าพนักงานมีเครื่องมือดี งานจะเร็วขึ้นมากและผิดพลาดน้อยลง ธุรกิจไทยทำได้แบบนี้

  • Portal พนักงานที่มี AI ตอบคำถาม HR, policy, เอกสาร แทน manual
  • ระบบ Training ด้วย AI เช่น ให้ AI สร้างซีนาริโอสถานการณ์หน้าเคาน์เตอร์/หน้า Front Desk ให้พนักงานฝึกตอบ
  • ผู้ช่วยสำหรับฝ่ายขาย B2B ที่สร้าง proposal โรงแรม, quotation group tour, corporate contract ได้อัตโนมัติจาก template เดิม

นี่คือจุดที่ช่วย ลดงานเอกสาร ที่กินเวลาชีวิตพนักงานไทยมหาศาล แล้วปล่อยให้คนไปโฟกัสกับงานบริการและการขายจริง ๆ

โอกาสเฉพาะของอุตสาหกรรมท่องเที่ยวไทยถ้าใช้ AI แบบ “คิดใหญ่ ทำจริง”

ไทยมีจุดแข็งหลายอย่างที่ Riyadh Air หรือประเทศอื่นไม่มี ถ้าผูกกับ AI ดี ๆ จะทรงพลังมาก

1) ไทยคือสนามทดลอง Personalization ที่ดีที่สุดในภูมิภาค

  • จุดหมายหลากหลาย: ทะเล ภูเขา วัฒนธรรม เมืองใหญ่ เมืองรอง
  • กลุ่มลูกค้าหลากหลาย: Backpacker, Wellness, Medical, Luxury, MICE

ถ้าสายการบินไทย โรงแรมไทย และ DMC ร่วมกันสร้าง

  • แพลตฟอร์ม AI แนะนำเส้นทางท่องเที่ยวเฉพาะบุคคล (AI travel companion แบบที่อินโดนีเซียเริ่มทำไปแล้ว)
  • ผูกข้อมูลตั๋วเครื่องบิน + โรงแรม + กิจกรรม + ร้านอาหาร

นักท่องเที่ยวจีนคนหนึ่งอาจได้ทริป “เชียงใหม่สายคาเฟ่ & Digital Nomad” ส่วนคู่รักยุโรปอาจได้ทริป “กระบี่ – ภูเก็ต – พังงา แบบ luxury sunset cruise” โดยไม่ต้องให้เอเจนต์มานั่งจัดเองทุกเคส

2) แก้ Pain Point ภาษา ด้วย AI multilingual chatbot

สำหรับไทย ภาษาเป็นกำแพงใหญ่ โดยเฉพาะเมืองรอง ถ้าหน่วยงานท่องเที่ยวท้องถิ่น, โรงแรมขนาดกลาง, ร้านทัวร์ ใช้

  • Chatbot หลายภาษาที่ตอบ FAQ, แนะนำเส้นทาง, แปลเมนู/ข้อมูลที่พัก
  • ระบบแปล real‑time สำหรับ Front Desk หรือไกด์ผ่านมือถือ

ประสบการณ์นักท่องเที่ยวจะ “ลื่น” กว่าหลายประเทศในภูมิภาคทันทีโดยไม่ต้องรอพนักงานทุกคนเก่งภาษาอังกฤษหรือจีน

3) ใช้ AI คาดการณ์เทรนด์ท่องเที่ยวไทยรายจังหวัด

หน่วยงานภาครัฐและเอกชนสามารถร่วมกันใช้ AI วิเคราะห์

  • ข้อมูลเที่ยวบินเข้าแต่ละเมือง
  • การค้นหาที่พักในแพลตฟอร์ม OTA
  • ข้อมูลโซเชียล เช่น รีวิว, hashtag ท่องเที่ยว

เพื่อทำนายว่า

  • จังหวัดไหนจะบูมใน 3–6 เดือนข้างหน้า
  • ตลาดไหน (จีน, อินเดีย, ตะวันออกกลาง, ยุโรป) กำลังสนใจอะไร

แล้วปรับงบโปรโมต แพ็กเกจ และ capacity โรงแรม/สายการบินได้ก่อนคู่แข่งหนึ่งก้าว

เริ่มต้นอย่างไรดี? Roadmap AI สำหรับท่องเที่ยวไทย 12–18 เดือน

เพื่อไม่ให้เรื่องนี้กลายเป็นแค่ไอเดียบนกระดาษ ผมสรุป Roadmap สั้น ๆ สำหรับธุรกิจท่องเที่ยวไทยที่อยากเดินทางสู่ AI‑native แบบค่อยเป็นค่อยไป

ระยะที่ 1 : วางฐานข้อมูลและ Quick Win (0–6 เดือน)

  • รวมข้อมูลการจองลูกค้าจากทุกช่องทางไว้ที่เดียว (Website, OTA, Walk‑in, Agent)
  • ติดตั้ง AI chatbot สองภาษา (ไทย‑อังกฤษ หรือเพิ่มจีน) บนเว็บไซต์และ Line
  • ใช้เครื่องมือ AI วิเคราะห์รีวิวลูกค้า (sentiment analysis) เพื่อรู้ pain point หลักจริง ๆ

ระยะที่ 2 : Personalization & Revenue (6–12 เดือน)

  • เริ่มใช้ AI แนะนำแพ็กเกจ/โปรโมชั่น แตกต่างกันตาม segment ลูกค้า
  • ทดสอบ AI‑driven dynamic pricing กับห้องบางประเภท หรือเส้นทางบินบางเส้นทางก่อน
  • ฝึกพนักงานขายและ Call Center ใช้ agent assist ให้ AI ช่วยหาข้อมูลให้เร็วขึ้น

ระยะที่ 3 : ขยายสู่ AI workplace เต็มรูปแบบ (12–18 เดือน)

  • สร้าง portal พนักงานรวม HR self‑service, knowledge base, policy ทั้งหมด
  • ออกแบบ training program ที่ใช้ AI สร้างเคสสถานการณ์จำลองสำหรับ Frontline
  • เริ่มเชื่อมข้อมูลการเงิน–ปฏิบัติการ–การตลาด เข้าสู่ Dashboard กลางแบบ EPM ระดับเบื้องต้น

คุณไม่จำเป็นต้อง “ล้างระบบเก่าให้หมดในทีเดียว” แบบ Riyadh Air แต่ควรมีภาพเป้าหมายชัดเจนว่า อีก 3–5 ปีอยากให้ธุรกิจอยู่จุดไหนบนเส้นทาง AI‑native แล้วค่อยไล่ทำทีละส่วน

มองอนาคต: ถ้าไทยไม่ขยับ คู่แข่งภูมิภาคจะวิ่งแซง

ตอนนี้เราเริ่มเห็นสัญญาณชัดเจนแล้วว่า

  • อินโดนีเซียมี AI travel companion ระดับประเทศ
  • กลุ่มโรงแรมใหญ่ทั่วโลกเริ่มมี AI toolkit ใช้ทั้งเครือ
  • สายการบินตะวันออกกลางอย่าง Emirates เข้าร่วมมือกับบริษัท AI ระดับโลก
  • และ Riyadh Air เลือกวางตัวเป็น AI‑driven airline เต็มรูปแบบ

ถ้าอุตสาหกรรมการท่องเที่ยวไทยยังมอง AI เป็นของไกลตัวหรือเป็นแค่ Gadget โฆษณา สุดท้ายเราจะกลายเป็น เพียง Destination สวย ๆ ที่บริหารจัดการไม่ทันโลก ทั้งที่ศักยภาพจริงควรจะยืนระดับผู้นำภูมิภาค

สำหรับผม Riyadh Air ไม่ได้สื่อแค่เรื่องสายการบินใหม่ แต่เป็นสัญญาณว่า ยุค AI‑first tourism กำลังเริ่มจริงจัง ใครลงมือวันนี้จะได้เปรียบเรื่องข้อมูลและประสบการณ์ที่สะสมไปเรื่อย ๆ

คำถามคือ: ธุรกิจของคุณจะเริ่มก้าวแรกในเส้นทาง AI ในอุตสาหกรรมการท่องเที่ยวไทย เมื่อไหร่ และเริ่มจากจุดไหนก่อน?