Masinõppe ja inimese intuitsiooni tasakaalustamine reisitööstuses

Reisi planeerimine on uskumatult stressirohke. Võimaluste uurimise, broneeringute eest tasumise ja marsruudi koostamise vahel peate võib-olla ka võitlema lennukite peksmise ja lohistamise riskiga.

Masinluure võib leevendada mõnda valupunkti nii teile kui ka reisifirmadele, kellega broneerite. Võib-olla ei tea keegi seda paremini kui Giorgos Zacharia, Kajaki tehniline juht ja doktorikraadiga doktorikraad. tehisintellekti ja masinaõppe alal MIT-ist. "AI on praegu omamoodi moes domeen," ütles ta hiljutise hüpe tõttu lõbustatud, "aga me teeme Kajakis masinõpet ja AI-d juba pikka aega."

AI abil täiustatakse teie digitaalse kasutajakogemuse peaaegu kõiki aspekte. Teie eelistusi konkreetsete aastaaegade, hotellistiilide ja hinnaparameetrite suhtes jälgitakse hoolikalt, et saaksite kätte tulemusi, mida tõenäoliselt broneerite. Hotellide loendites nähtavaid fotosid juhitakse tuhandete jagatud testide kaudu, milles kasutajad reastavad erinevad versioonid ja tulemused on optimeeritud massilise atraktiivsuse saavutamiseks. Selgub, et eelistame, et meie hotellifotod oleksid puhtad ja põlised ning ei meeldiks, kui need kajastavad teisi inimesi.

Kas olete kunagi läbi elanud kogu hotelli või lennu broneerimise protsessi, ainult et lõpuks öeldi, et toode polnud saadaval? Nagu paljud tööstusharud, kannatavad reisiettevõtted andmete ebajärjekindluse all. Pärandsüsteemide rohkuse tõttu ei pruugi hotelli- ja lennuettevõtjate andmebaaside muudatused reaalajas pakkumise kajastamiseks broneerimisteenuse pakkujatele õigel ajal täielikult levida. Selle probleemiga võitlemiseks analüüsivad Kajaki algoritmid mitmesuguseid ajaloolisi allikaid, et saada kättesaadavuse täpsem prognoos.

Teine levinud andmeprobleem on duplikaatide käsitlemine. "Kõigi nende kirjete puhul, mis pärinevad erinevatest süsteemidest, võib teil olla kirjavigu, erinevaid sõnajärjestusi ja muid probleeme, mis võivad põhjustada süsteemi dubleerivate kirjete loomise," selgitab Zacharia. Näiteks võiks ühte kirjet nimetada erinevalt „Bostoni Marriotti hotelliks” või „Marriotti hotelliks Bostonis”. Aja kokkuhoidmiseks automatiseerib dubleerimise protsess masinluure. Inimpersonalile saadetakse analüüsimiseks ainult madala usaldusnivooga kirjed, kus algoritm ei ole kindel ennustamises. Erinevate allikate kirjetest võib isegi lahku minna põhifaktide osas, näiteks selles, kas hotellis on bassein, kuid Zacharia kinnitab, et "need algoritmid saavad neid andmeid väga-väga kiiresti ratsionaliseerida".

Masinaanalüüs võib anda üllatavaid õppetunde, mis on teie intuitsiooniga vastuolus. Eelmises rollis enne süsta ehitas Zacharia süsteeme ettevõtete pankrotiavalduste ennustamiseks. Kuu aega enne pankrotti saab ettevõtte krediidiskoor sageli dramaatilist paranemist. Ilmutus viis edasise uurimiseni. Selgub, et riskifirmade CFO-d hakkavad viivitamata arveid tagasi maksma, lootes saada teist laenu, kuid tavaliselt ebaõnnestuvad.

Sarnased leiud leiavad aset ka reisiruumis. Näiteks hoolivad kasutajad vähem hotelli keskmisest arvustuse skoorist ja rohkem arvustuste arvust. Hotelli, kus on vähem kui 24 arvustust, broneeritakse palju vähem, isegi kui kommentaarid on ülekaalukalt positiivsed. Samuti on kasutajatel heade pakkumiste nägemiseks keeruline nina. Selge allahindluse edastamine toob tavaliselt kaasa suurema konversiooni, kuid isegi kui hotell allahindleb tube ilma algseid hindu paljastamata, jõuavad ostjad selleni intuitiivselt.

Süsta on vaevalt ainus masinõpet harrastav reisiettevõte. Tegevdirektori Gillian Tansi juhitud Booking.com on uhke rahvusvahelisel turul, loetledes enam kui 225 riigi kinnisvara 43 keeles.

Paljud ei saa aru, et Booking.com on Tansi sõnul üks suurimaid tõlkeettevõtteid maailmas. Suunate välisriiki, kus te ei räägi keelt? Pole probleemi. Broneerimise platvormidevahelised vestlusbotid võimaldavad külastajatel suhelda ülemerehotellide ja võõrustajatega ning teha tõlkeid nende toetatud keeltes reaalajas.

Lisaks inimestevaheliste vestluste reaalajas tõlkimisele tegutsevad Booking.com-i robotid 24-tunniste klienditeenindajatena, kes suudavad vastata kõige lihtsamatele reisiküsimustele. Kayakil on populaarsuse järjekorras ka robotid Facebook Messengeri, Amazon Echo ja Slack. Kui robotite taga olev loomulik keeletöötlus (NLP) on sama, märgib Zacharia, et kasutajad lähenevad erinevatele eesmärkidele erinevatele platvormidele. “Alexa kohta saame rohkem püüdlikke päringuid, näiteks kui palju lendu Hawaiile tuleb. Facebookis saame rohkem madalama lehtri päringuid pärast seda, kui kasutaja on juba broneeringu teinud, näiteks kuhu nad peaksid sööma, ”paljastab ta. Keerukate küsimustega peavad endiselt tegelema inimesed, kuid Tans märgib, et "on üllatav, kui palju saate masinõppega hakkama saada ja kui hea see on."

Ehkki masinõppega kaasnevad parandused on muljetavaldavad, peab reisitööstus ületama palju takistusi, et jõuda Tansi lõpliku visioonini, mille kohaselt AI on „täielikult funktsionaalne digitaalne reisiassistent, kes suudab ennetavalt lahendada võimalikud probleemid, enne kui te isegi teate, et need olemas on“.

„Reiside broneerimine ei ole nagu ostlemine, toidukaupade ostmine või restorani broneerimine. See on palju harvem, nii et toimiva mõistmine võtab lihtsalt palju rohkem aega. ”Tans rõhutab ka, et peame püüdma saavutada õige tasakaalu inimestevahelise suhtluse ja piisava automatiseerituse vahel.

"Reisimine on kombinatsioon isiklikust ja emotsionaalsest," ütleb ta. "Iga klient on erinev ja reisikogemus on täiesti sujuv, kuid lõppeesmärk on leida parimad lahendused."

Algselt avaldati veebisaidil www.topbots.com 13. aprillil 2017.

Armastad seda, mida sa loed? Liituge TOPBOTSi kogukonnaga, et saada parimaid botiuudiseid ja eksklusiivset tööstussisu.