AI 对旅行意味着什么 - 现在和未来

旅游、物流和基础设施实践 AI意味着什么旅行-现在和将来 旅行处于历史最高水平——灾难有时似乎很普遍。以下是人工智能如何提供帮助。 2023年11月 “复仇旅行”这就是现在很多人正在做的事情-大量撞击跑道 ，以弥补大流行期间损失的旅行时间。在麦肯锡播客的这一集中，麦肯锡的合作伙伴AlexCosmas和ViKrisha与全球编辑总监LciaRahilly一起讨论了AI时代的旅行新报告：技术的前景和陷阱是什么，以及它可能意味着什么。 为了清楚和长度,本转录本已被编辑。 麦肯锡播客由RobertaFusaro和LuciaRahilly共同主持。 AI的承诺 LuciaRahilly:该报告的大部分研究来自对五种旅游业务的17家公司高管的采访。其中一位高管是Jurny的首席执行官LucaZambello- 人工智能推动的酒店平台。他说人工智能将成为新常态。 LucaZambello:我们正处于曲棍球棒的开端。从经济上讲 ，我们正处于人类有史以来最大的技术颠覆的开端。 LuciaRahilly:因此，每个人都在谈论AI，尤其是generAI[generativeAI]。在超高水平上，并承认我们仍处于早期阶段， 我们预计这对旅游业来说尤其意味着什么？ VikKrishnan:毫无疑问，旅游业将受到AI的严重破坏。无论是传统AI还是其他已经存在一段时间的AI形式，还有待观察。很明显，如果你在客户旅程和试图了解你在哪里的过程中工作 想要去的地方，你想住的地方，你想看的东西是什么，你想如何计划你的日常行程，genAI大大简化了旅行发现的过程。 如果你深入了解这对旅游供应商意味着什么，包括航空公司和酒店、邮轮、租车和拼车提供商，人工智能的承诺在很大程度上帮助他们兑现他们对客户的明确和隐含的承诺。 我的意思是，旅行的期望通常是您的航班准点，行李安全地交付给您，然后到达酒店，酒店房间可以在您到达时入住，并且您的房间可以满足您的要求。基准期望是许多旅行公司历来难以满足的期望。 人工智能可以做的是帮助航空公司确保飞机准时。它可以帮助酒店确保他们在人员配备和产品承诺方面的交付与他们在营销和品牌战略中的广告保持一致。 亚历克斯·科斯马斯：旅行和酒店不仅是世界上最大的行业，而且实际上是最 “GenAI极大地简化了旅行发现的过程。 -VikKrishnan “人工智能已经在旅游领域得到了应用-特别是在 进度资产的运行以及房间和工作人员的优化配置。 -亚历克斯·科斯马斯 亲密部门。这意味着每个人的答案 从定义上讲，我们对于一个好的体验是什么样子的——不管我是休闲旅行还是商务旅行——是完全不同的。人工智能的承诺是采取历史的模式， 采取数百万的模式，把它归结为与我相关的个人反应作为一个片段。 没有什么地方比旅行更需要承诺了，那里的体验应该是其中的一部分。这就是它的神奇之处。需要明确的是，人工智能已经被应用于旅行领域——特别是在日程资产的运营以及房间和工作人员的优化分配方面。几十年来一直如此 ，而且只会越来越好。 但是面向客户的人工智能应用现在才真正成为下一代。在大多数情况下，在旅行中，最好的人工智能应用在很大程度上对客户来说是不透明的，因为它们仍然会通过客户喜欢的媒介来交付：通常是通过人类，通过前线，通过办公桌代理，通过客人代理。 这是理想的承诺。但起点是，我们不能突然期望客户会更喜欢通过比过去更多的数字渠道进行交互。旅游是一项非常以人为本的业务。因此，最好的人工智能，最好的模型将通过传统渠道交付。 AI如何改变旅行-变得更好 LuciaRahilly:在旅游业中使用GeneAI可能会带来什么样的价值？ 亚历克斯·科斯马斯：我们的最新估计表明，只有各行各业的GeneAI才能解锁 2万亿美元至4万亿美元的增量价值。 LuciaRahilly:哇. 亚历克斯·科斯马斯：因此，毫不奇怪，资本正在追逐 AI的颠覆性部门。 LuciaRahilly:客户可能期望的一些很好的产品示例是什么使用或可能在后台增强客户的未来体验？ VikKrishnan:想象一下你们中的任何一个人最后一次试图预订旅行。您可能是从Google之类的搜索引擎开始的，或者是从Expedia之类的在线旅行社开始的，或者是从实际的供应商网站开始的，如果您确定要乘坐的航空公司或要住在哪个酒店。你可能从一个小盒子开始，你把你的目的地，你把你的大概日期，然后你让搜索引擎向你展示一系列可能满足或不满足你需求的结果。 我们对GeneralAI或AI未来的想象是，你从更自由的形式开始，然后说，例如，“我想和我的家人一起计划去新奥尔良的旅行 10月的一个星期。你能帮我找到一家为我七岁的孩子提供游泳池的酒店吗？ 在试图弄清楚你想住在哪里和你想做什么方面，这种体验不是要容易得多吗，而不是按照可能或可能的顺序获得一千家酒店的名单 不符合您的特定偏好和您真正想要的旅行？这是最明显的例子之一，客户可以看到 GeneAI可以做些什么来帮助他们进行旅行发现过程，这是一个真正的不同。 亚历克斯·科斯马斯：人工智能的另一个让我感到兴奋的应用是：每个客户都会告诉。当他们购物时，当他们从网络页面上反弹时，他们会丢弃他们喜欢和不喜欢的东西的数字面包屑；当他们 放弃购物车；当他们不太频繁地返回搜索时；当他们到达页面时只是为了检查 单日单程,单票价,而不是浏览20分钟。 所有这些都是我们作为消费者提供旅游品牌的小故事。因此，记录“我实际上知道亚历克斯总体上对什么感兴趣 ，坦率地说，不太热衷于什么，也不太可能转换”的能力，并将其转化为相关优惠非常重要。 AI只是答案的一部分 LuciaRahilly:就公司真正拥抱使用这种下一代AI和其他相关技术而言，我们在哪里？ 亚历克斯·科斯马斯：我们在拥抱传统人工智能和尝试通用人工智能的公司中走得很远。我与之互动的航空公司、酒店 、邮轮公司和供应商中，很少有人还没有拥抱部署并积极尝试先进技术。它只会增长。 但是有风险。更多并不总是更好。更快并不总是更好。比方说， 我们从其他领域学到的一个警示故事，那就是首先，人工智能只是一部分 的答案。 数字交付机制是我如何提供答案的方式：移动应用程序 ，推送通知，电子商务体验，信息亭，数字标牌或刚刚提供给前台的数据 行。这些机制与它们背后的预测和一代AI模型同等重要 ，或者我认为，甚至更重要。 我想说的是，如果你送错了，答案是否正确并不重要。 VikKrishnan:为了建立Alex关于错误交付的观点，你们中的许多人在过去的一年中可能都在飞机上。如何 '我想说，如果交货错误，答案是否正确并不重要。' -亚历克斯·科斯马斯 很多时候，你都经历过着陆的结果，向登机口拉，停在停机坪上的某个地方，结果登机口还没有。因此，你必须等待其他飞机滑行，这样你的飞机才能驶入登机口 。 现实情况是，制定一个运营执行计划涉及来自许多不同来源的数据，这些数据不一定会汇集在一起 在大型模型中。所以它不一定启用或解锁这种类型的编排 。这就是人工智能可以非常有帮助的地方。 有些公司试图理解飞机的转弯，这实际上是将飞机从到达飞机到下一次飞行的过程。这涉及机翼上方的动作-例如 ，让乘客下车和上飞机，让飞机受到照顾-以及机翼下方 -例如，让行李上下车。 它涉及飞机加油。它涉及许多其他与维护相关和地面处理相关的活动，许多消费者看不到。所有这些都是每天在机场发生的精心策划的芭蕾舞剧，涉及多个第三方和多个不同的供应商。它涉及燃料供应商。它涉及 地面处理程序。在某些情况下，它涉及与航空公司本身不同的登机口代理。这种编排需要非常非常大量的信息的数据和通信。 有一些公司现在说，“我们实际上可以确定，在飞机转弯期间，什么时候没有按照时间表发生。“换句话说，那辆餐饮卡车在到达后三分钟没有像预期的那样停下来，这导致了延误。然后，这种延迟允许对整个转弯过程进行重新规划，以便按时出发。AI有一个非常大的。 在帮助实现这一承诺方面发挥的作用，这是供应商历来难以做到的。 不要成为AI陌生人 LuciaRahilly:为了实现这一过程，理解数据至关重要。这是霍珀金融科技总经理EllaAlkalaySchreiber。 EllaAlkalaySchreiber:机器学习很重要，genAI很重要，预测性AI很重要-但实际的挑战是理解数据，提出正确的问题，阅读预测与实际，并及时做到这一点。实际的挑战是人类的思维，常识。 LuciaRahilly:在这一点上，“了解您的客户”确实是一个商业公理。 了解您的客户意味着专门为旅游行业？ 亚历克斯·科斯马斯：这意味着一些事情。人工智能模型学习人类学习的方式相同。这是一个测试和学习的过程。我问一个问题。我观察一种行为。这加强了我的错误或积极的概念 如果你不能准确地衡量因果关系，那就完全避免进行实验 。 这就是我们对客户的一般建议。我宁愿他们正确地尝试一些小东西，而不是在围栏上挥杆，也不知道球落在哪里。在 微实验，我有个人客户，我提供个人治疗，但我必须能够测量反应。如果你不能测量它，不要打扰。把你的精力和资源集中在不同的实验上。 例如，如果一个品牌没有数字技术，能够以个人身份向我发送量身定制的报价，那么你真的不需要知道我的个人支付意愿。在这种情况下，坚持 如果您无法发送个性化消息而不使其感觉通用，那么不要。 “这就是我们对客户的一般建议。我宁愿他们在小东西上进行正确的实验，而不是在围栏上摆动，也不知道球落在哪里。” -亚历克斯·科斯马斯 VikKrishnan:超个性化的体验必须感觉真实。换句话说，一个空姐走过来对你说，“嘿，我知道你通常喜欢健怡可乐加一片石灰。这是你这次想要的吗？“与假设你喜欢的饮料不同。这可能是人工智能如何真正实现超个性化的一个例子 ，但有点人性化，所以它看起来不会令人毛骨悚然。 LuciaRahilly:你们俩在这个行业都很深入。想到任何真正在做人工智能的公司的例子吗？如果是这样，怎么做 ？ VikKrishnan:真正了解或承认您过去住在该特定物业的历史的酒店-这是一种非常个人化的感觉，我真的很感激。但现实是，许多酒店甚至很难理解基本事实，如最近入住的频率、持续时间和目的。许多酒店不容易将这类信息提供给他们的前线员工。因此，授权这些员工使用这些信息来提供超个性化的问候或体验是公司很好地使用人工智能的一个很好的例子。 亚历克斯·科斯马斯：如果做得好，前线员工应该看起来和感觉上都像是由人工智能驱动的超级英雄。有一家奢侈品时尚零售商在销售 与iPad合作，将购物者与他们在网上搜索的款式和尺寸联系起来。这很酷。现在，通过背景中的倾向模型来增强这一点，使代理商可以控制客户的需求，然后突然出现千里眼。想想那个应用程序 在旅行中。旅行旅行中平均有更多的互动。 那么，作为消费者，我们如何保持旅行的魔力，这更多地是关于抬头时间和沉浸在我们的周围环境中，而不是关于低头时间和研究设备？这意味着更多的代理商感到惊讶和高兴；说，“欢迎回来”；说，“生日快乐”；知道你比计划来得更早；先发制人地交换房间，这样你就可以进去上路了。这就是我们所说的了解你的客户，就像你认识你的朋友一样。 我分享一个例子。当我入住酒店时,我真的不喜欢售货亭和应用程序入住。但是我喜欢它退房。对于其他客户来说,完全相反是真的。我的酒店可以知道。它当然知道我如何入住和退房。它应该采取行动或理解原因,就像你了解你的朋友一样。这是测试- 和学习我们之前谈到的实验，大多数供应商现在可以开始。 AI和人才：下一步是什么？ LuciaRahilly:亚历克斯，这对Assaia首席客户官ChristiaanHen来说是一个非常好的话题，他谈到了使用人工智能作为助手的一线人才。 克里斯蒂安母鸡：有时，人们说自动化可能会对人们的工作带来风险，但事实并非如此，因为首先没有足够的人来做这些工作。我喜欢看到它，因为我们正在为人们配备正确的工具，以更好的方式完成他们的工作，