人工智能無處不在，其先進(jìn)功能已成功地改變了許多行業(yè)。旅游業(yè)是許多嚴(yán)重依賴機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的行業(yè)之一。與大多數(shù)行業(yè)一樣，旅游業(yè)處理大量數(shù)據(jù)，而AI通過發(fā)現(xiàn)可幫助公司實現(xiàn)最大收入的模式，使所有數(shù)據(jù)變得有意義。旅游和酒店市場采用的一種通用方法是利用其產(chǎn)品的AI好處，包括使用AI支持的SaaS(軟件即服務(wù))產(chǎn)品，這些產(chǎn)品可協(xié)助數(shù)據(jù)處理和分析，提出個性化建議，提供可行的數(shù)據(jù)見解等等。

我們采訪了領(lǐng)先的B2B SaaS產(chǎn)品提供商RateGain的創(chuàng)始人兼董事長Bhanu Chopra先生。

人工智能的引入帶來了SaaS的重大發(fā)展。為了深入了解不斷變化的格局以及人工智能在旅游業(yè)和酒店業(yè)中的作用，RateGain成立于2004年，為190多個國家的旅游和酒店業(yè)的12,000多個客戶提供服務(wù)。它使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來幫助旅行和酒店業(yè)公司進(jìn)行認(rèn)知收入管理，無摩擦分配并最大限度地提高客人的一生價值。與RateGain相關(guān)的一些品牌包括Leela酒店，Makemytrip，漢莎航空，F(xiàn)innair Holidays和Bangkok Airways等。

Bhanu：在美國修完碩士學(xué)位后，我的旅程開始了，隨后進(jìn)入了德勤咨詢公司。在此期間，我經(jīng)常去美國和歐洲旅行，經(jīng)常發(fā)現(xiàn)自己比較酒店價格和機(jī)票價格，并想解決這個問題。這也是在線旅行社(OTA)興起之時，Expedia等公司開始運營。這是我發(fā)現(xiàn)這些公司日益普及的機(jī)會，競爭情報和建立將這些OTA與供應(yīng)商聯(lián)系起來的平臺，并與我的聯(lián)合創(chuàng)始人在Hauz Khas的一個小公寓中創(chuàng)辦了公司。

一開始的主要挑戰(zhàn)是提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，并根據(jù)OTA和旅行者不斷變化的需求不斷調(diào)整自身并擴(kuò)展我們的技術(shù)產(chǎn)品。除了擴(kuò)大規(guī)模之外，在不影響我們盈利能力的情況下滿足大型OTA的海量數(shù)據(jù)需求也是一個挑戰(zhàn)。

機(jī)器學(xué)習(xí)正在不斷改變旅行技術(shù)領(lǐng)域。您認(rèn)為將來會做同樣的事情嗎?

Bhanu ：(是)隨著越來越多的品牌希望緊密了解旅行者的偏好并理解旅行者產(chǎn)生的所有數(shù)十億數(shù)據(jù)點，機(jī)器學(xué)習(xí)將在旅行技術(shù)領(lǐng)域中發(fā)揮關(guān)鍵作用。除此之外，機(jī)器學(xué)習(xí)還可以通過清理數(shù)據(jù)并顯示不同數(shù)據(jù)集之間的相關(guān)性來幫助節(jié)省時間和金錢，以幫助普通收入經(jīng)理(不是分析專家的人)了解某些參數(shù)對定價的影響和需求。(還將)使他了解即將到來的需求。

另外，機(jī)器學(xué)習(xí)能否成功應(yīng)對旅游行業(yè)的挑戰(zhàn)?

Bhanu：隨著越來越多的在線旅行被購買，數(shù)字足跡的規(guī)模也在增加。這有助于利用ML來推動預(yù)測和需求準(zhǔn)確性。同樣，計算成本也大大降低了。這兩種趨勢的結(jié)合為利用ML最大化行業(yè)利潤提供了廣闊的空間。機(jī)器學(xué)習(xí)是旅行和款待的合適用例，它結(jié)合了在線互動的平衡組合，可帶來更好的離線體驗。

對于一家中型酒店連鎖店或一家汽車租賃公司來說，它們迫切需要資源并且無法負(fù)擔(dān)數(shù)據(jù)科學(xué)家的費用，這種知識是有幸的，也是唯一可以幫助他們的優(yōu)勢。

RateGain如何使用AI改善旅行和酒店公司的客戶體驗并增加收入?

Bhanu：RateGain在過去的十五年里一直與旅行和款待業(yè)的各個領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者合作，以制造能夠為收入，分銷和營銷經(jīng)理提供更好和可靠體驗的產(chǎn)品，并使其做出更好的決策

我們的解決方案使用AI來解決三個核心問題-解決數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和通過數(shù)千種不同來源獲取數(shù)據(jù)的問題，通過結(jié)合不可控制的季節(jié)性參數(shù)來提供準(zhǔn)確建議以解決預(yù)測問題以及解決識別相關(guān)需求合作伙伴的問題通過為每個供應(yīng)商量身定制的1500多個渠道的實時分析，幫助開展新業(yè)務(wù)

與其他旅行技術(shù)公司相比有何不同?

Bhanu：RateGain是唯一在旅行者價值鏈中運作的旅行和款待業(yè)SaaS參與者，這使我們現(xiàn)有的合作伙伴能夠利用我們在不同細(xì)分市場中的專業(yè)知識和見解來了解其可能對他們的業(yè)務(wù)產(chǎn)生怎樣的影響。數(shù)據(jù)的多樣性至關(guān)重要，因為旅行通常是分階段購買的，一個細(xì)分市場的滯后指標(biāo)成為另一個細(xì)分市場的領(lǐng)先指標(biāo)。此外，行業(yè)中大多數(shù)BI選項都圍繞信息消耗。RateGain進(jìn)一步與生態(tài)系統(tǒng)集成，以確保執(zhí)行是無縫的。

如今，我們每年處理180億筆交易，處理價值80億美元的收入，處理3,800萬筆預(yù)訂，總價達(dá)200億美元。因此，運營規(guī)模為我們提供了大量的數(shù)據(jù)樣本，可以為我們的推薦引擎建模。

您用來推動數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的核心AI技術(shù)是什么?

Bhanu：RateGain在內(nèi)部使用和開發(fā)的最先進(jìn)的數(shù)據(jù)科學(xué)模型使我們能夠快速轉(zhuǎn)移從一個客戶那里收集的知識，數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)成果，以用于解決其他客戶的挑戰(zhàn)，從而幫助他們提高專業(yè)知識和執(zhí)行速度更快。

我們使用統(tǒng)計合奏，包括但不限于套袋，助推和隨機(jī)森林。我們還使用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型來預(yù)測需求并提出定價建議。