Cân bằng giữa học máy và trực giác của con người trong ngành du lịch

Kế hoạch du lịch là vô cùng căng thẳng. Giữa các lựa chọn nghiên cứu, trả tiền đặt chỗ và tổ chức hành trình của bạn, bạn cũng có thể phải đối mặt với nguy cơ bị đánh đập và kéo ra khỏi máy bay.

Máy thông minh có thể làm giảm bớt một số điểm đau cho cả bạn và các công ty du lịch mà bạn đặt chỗ. Có lẽ không ai biết điều này tốt hơn Giorgos Zacharia, CTO của kayak và người có bằng tiến sĩ. trong trí tuệ nhân tạo và máy học từ MIT. Hiện tại, AI AI là một lĩnh vực thời trang, hiện tại, anh nói, thích thú với sự cường điệu gần đây, nhưng chúng tôi đã học máy và AI ở kay trong một thời gian dài.

Hầu như mọi khía cạnh của trải nghiệm người dùng kỹ thuật số của bạn đều được cải thiện với AI. Sở thích của bạn đối với các mùa cụ thể, kiểu khách sạn và thông số giá được theo dõi cẩn thận để bạn có thể được phục vụ kết quả mà bạn có thể đặt trước. Những bức ảnh bạn nhìn thấy trong danh sách khách sạn được thực hiện qua hàng ngàn bài kiểm tra phân tách trong đó người dùng xếp hạng các phiên bản khác nhau và kết quả được tối ưu hóa để thu hút hàng loạt. Hóa ra chúng tôi thích ảnh khách sạn của mình sạch sẽ, nguyên sơ và không thích khi chúng có hình người khác.

Bạn đã bao giờ trải qua toàn bộ quá trình đặt phòng khách sạn hoặc chuyến bay, chỉ được thông báo vào cuối mục không có sẵn? Giống như nhiều ngành công nghiệp, các công ty du lịch chịu sự không nhất quán trong dữ liệu. Do một loạt các hệ thống cũ, những thay đổi trong cơ sở dữ liệu của khách sạn và hãng hàng không có thể không được tuyên truyền đầy đủ kịp thời cho các nhà cung cấp dịch vụ đặt phòng để phản ánh nguồn cung theo thời gian thực. Để chống lại vấn đề này, thuật toán chèo thuyền kayak phân tích nhiều nguồn lịch sử khác nhau để đưa ra dự báo chính xác hơn về tính khả dụng.

Một thách thức dữ liệu phổ biến khác là xử lý các bản sao. Với tất cả các bản ghi đến từ các hệ thống khác nhau, bạn có thể có lỗi chính tả, các từ khác nhau và các vấn đề khác có thể khiến hệ thống tạo các bản ghi trùng lặp, chú giải thích Zacharia. Ví dụ, một danh sách duy nhất có thể có tiêu đề khác nhau như Khách sạn Boston Boston Khách sạn hay Khách sạn Marriott Marriott ở Boston. Để tiết kiệm thời gian, quy trình khử trùng phần lớn được tự động hóa bằng trí thông minh của máy. Chỉ các hồ sơ có độ tin cậy thấp, trong đó thuật toán không chắc chắn về một dự đoán, được chuyển đến nhân viên của con người để phân tích. Các hồ sơ từ các nguồn khác nhau thậm chí có thể không đồng ý về các sự kiện cơ bản, chẳng hạn như khách sạn có bể bơi hay không, nhưng Zacharia đảm bảo rằng các thuật toán này có thể hợp lý hóa dữ liệu đó rất nhanh chóng.

Phân tích máy có thể mang lại những bài học đáng ngạc nhiên mâu thuẫn với trực giác của bạn. Trong một vai trò trước đây trước kayak, Zacharia đã xây dựng các hệ thống để dự đoán hồ sơ phá sản của công ty. Một tháng trước khi phá sản, điểm tín dụng của công ty thường thấy sự cải thiện đáng kể. Sự tiết lộ đã dẫn đến điều tra thêm. Hóa ra CFO của các công ty có rủi ro tuyệt vọng bắt đầu trả lại các hóa đơn quá hạn với hy vọng nhận được một khoản vay khác, nhưng thường thất bại.

Những phát hiện tương tự xảy ra trong không gian du lịch. Ví dụ: người dùng ít quan tâm đến điểm đánh giá trung bình của một khách sạn và nhiều hơn về số lượng đánh giá. Một khách sạn có ít hơn 24 đánh giá sẽ ít có khả năng được đặt ngay cả khi các bình luận cực kỳ tích cực. Người dùng cũng có một mũi tinh vi để phát hiện giao dịch tốt. Phát sóng giảm giá rõ ràng thường dẫn đến chuyển đổi cao hơn, nhưng ngay cả khi một khách sạn giảm giá phòng mà không tiết lộ giá gốc, người mua trực giác đổ xô vào thỏa thuận.

Thuyền kayak hầu như không phải là công ty du lịch duy nhất tận dụng máy học. Booking.com, được điều hành bởi CEO Gillian Tans, tự hào về tầm quốc tế, niêm yết tài sản ở hơn 225 quốc gia với 43 ngôn ngữ.

Nhiều don don nhận ra rằng, Booking.com Booking.com là một trong những công ty dịch thuật lớn nhất thế giới, theo Tans. Hướng đến một đất nước xa lạ, nơi bạn không nói ngôn ngữ? Không vấn đề gì. Đặt trước các chatbot đa nền tảng cho phép khách kết nối với các khách sạn và máy chủ ở nước ngoài và thực hiện các bản dịch thời gian thực cho tất cả các ngôn ngữ được hỗ trợ của họ.

Ngoài việc dịch các cuộc hội thoại giữa người với người trong thời gian thực, các bot của Booking.com hoạt động như các đại lý dịch vụ khách hàng 24 giờ có thể trả lời hầu hết các câu hỏi du lịch đơn giản. Kayak cũng có bot trên Facebook Messenger, Amazon Echo và Slack, theo thứ tự phổ biến. Mặc dù xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đằng sau các bot là như nhau, Zacharia lưu ý rằng người dùng tiếp cận các nền tảng khác nhau với ý định khác nhau. Ở trên Alexa, chúng tôi nhận được nhiều truy vấn khao khát hơn, chẳng hạn như chuyến bay đến Hawaii bao nhiêu. Trên Facebook, chúng tôi nhận được nhiều truy vấn kênh thấp hơn sau khi người dùng đã đặt, chẳng hạn như nơi họ nên ăn, anh ấy tiết lộ. Những câu hỏi phức tạp vẫn cần được xử lý bởi con người, nhưng Tans nhận xét, thật đáng ngạc nhiên khi bạn có thể làm được bao nhiêu với việc học máy và mức độ tốt của nó.

Mặc dù những cải tiến do học máy mang lại rất ấn tượng, ngành công nghiệp du lịch phải vượt qua nhiều rào cản để đạt được tầm nhìn cuối cùng của AI là một trợ lý du lịch kỹ thuật số đầy đủ chức năng có thể giải quyết các vấn đề tiềm năng trước khi bạn biết chúng tồn tại.

Đặt chỗ du lịch không giống như mua sắm, hoặc cửa hàng tạp hóa hoặc đặt nhà hàng. Nó ít thường xuyên hơn, vì vậy hiểu được những gì hoạt động chỉ mất nhiều thời gian hơn.

Du lịch là một sự kết hợp giữa cá nhân và cảm xúc, cô nói. Mỗi khách hàng đều khác nhau và trải nghiệm du lịch hoàn toàn trôi chảy, nhưng mục tiêu cuối cùng là tìm ra giải pháp tốt nhất.

Được xuất bản lần đầu tại www.topbots.com vào ngày 13 tháng 4 năm 2017.

Yêu những gì bạn đọc? Tham gia cộng đồng TOPBOTS để nhận tin tức bot tốt nhất và nội dung độc quyền trong ngành.