旅行中的机器学习和人工智能5个基本行业用例

　　想象一下，您正在计划旅行。几十年前，您需要花费大量时间和精力来研究目的地和住宿选择、预订航班、预订酒店、租车以及进行一系列其他与旅行相关的活动。如今，借助机器学习和人工智能，您可以使用一站式旅行平台来计划和预订您需要的一切。最好的事情是，您不必离开家，甚至不必离开床。
　　如果没有近年来旅行、旅游和酒店业积极采用的机器学习和人工智能技术，这种便利是不可能实现的。在这里，您将了解ML和AI在旅行中的使用以及它们给域业务带来的变化。
　　聊天机器人
　　数字助理或聊天机器人是旅游行业人工智能应用最突出的例子之一。根据谷歌提供的统计数据，三分之一的国际旅行者有兴趣使用聊天机器人来计划和预订他们的旅行。但为什么？
　　聊天机器人是一种计算机程序，可以在线再现自然的类人对话。它们依赖于预定义的脚本，通过文本或基于语音的消息对用户查询提供实时响应。AI聊天机器人依靠自然语言处理（NLP）将文本转换为机器可以理解的格式。他们捕获传入消息中的模式，挑选出单词和短语，并使用它们来识别客户的意图并提供答案。
　　虚拟旅行助手的服务范围从简单地建议旅行目的地到提供当地天气预报，甚至为您预订房间航班或租车。旅行聊天机器人通常与Skype、FacebookMessenger、Telegram和Slack等即时消息平台集成，仅举几例。
　　例如，世界领先的在线旅行社之一Expedia推出了FacebookMessenger机器人，帮助旅行者选择合适的酒店并进行预订。只需在对话字段中输入Expedia，您就可以开始使用机器人并使用其指导为特定城市和日期选择合适的酒店。并不是说它完美无缺你可能需要连续回答几次相同的问题但在一天结束时，机器人会帮助预订和管理旅行。
　　EddyTravels是AI驱动的旅行聊天机器人的另一个例子，可帮助搜索航班优惠、寻找住宿并获得247的旅行灵感。该机器人拥有超过2亿活跃用户，可在专用网站和Telegram上使用。
　　EdwardianHotelsLondon提供名为Edward的虚拟主机。这个人工智能聊天机器人应用程序专为短信而设计；这个人工智能聊天机器人应用程序为酒店客人提供个性化的信息和帮助。它可以回答关于1200多个主题的查询，从最近的餐馆信息到毛巾供应。
　　旅游公司通过整合各种智能助手不断改进他们的服务。一些旅行聊天机器人甚至可以识别并回答诸如浪漫的欧洲寒假之类的模糊查询。此外，它们的功能可以远远超出研究和预订。一些聊天机器人可用作移动旅行指南或同伴，在旅行期间解决问题或提供信息。
　　尽管带来了所有好处，但值得注意的是，聊天机器人还不能完全取代人类互动。
　　支持语音的虚拟助理
　　人工智能解决方案将无缝酒店住宿体验的概念提升到一个全新的水平。被称为支持语音的虚拟助手的新技术已经进入世界各地的许多酒店。这些助手属于语音识别软件的范畴。此类软件使用自然语言处理和深度学习神经网络从人类语音中提取含义。为此，语音被分解成单独的音频片段，然后软件会相应地转换、分析和响应这些音频片段。
　　客人可以借助亚马逊Alexa等工具来控制酒店房间的各种设施该公司的Echo扬声器背后的人工智能系统。想法如下：房间配备了连接到中央集线器的各种物联网设备。这些设备由语音助手控制。因此，客人只需发出语音命令即可管理许多酒店客房服务，例如调节卧室灯或打开电视。
　　WynnLasVegas是为所有酒店客房配备亚马逊Alexa语音命令系统的先驱。更多使用虚拟酒店礼宾服务的酒店示例包括西雅图的SafecoFieldSuites和瑞典斯德哥尔摩的ClarionHotelAmaranten。
　　酒店业正变得更加物联网友好和数字化。Oracle在最近的一份报告中收集了150家酒店运营商的观点，其中78的受访者相信大规模采用语音助手来控制房间设备、灯光和空调。
　　面部识别
　　另一项在旅行中广受欢迎的人工智能技术是面部识别。
　　面部识别软件可以通过捕捉、分析和比较人脸图案来识别或验证一个人的身份。它使用人工神经网络来处理生物识别数据并生成过滤器，将图像中的面部细节转换为数字特征。然后系统将这些特征与数据库进行比较以确定相似性。
　　例如，全球许多机场已经开始使用面部识别技术，使游客能够更快、更方便地通过值机和文件审查。捷蓝航空利用面部识别技术实现无纸登机体验。该航空公司与美国海关和边境保护局（CBP）合作，在美国的一些机场，包括纽约肯尼迪国际机场（JFK），安装了完全集成的生物识别自助登机门。
　　领先的旅行技术公司Amadeus与卢布尔雅那机场、亚德里亚航空公司和LOT波兰航空公司合作推出了一项生物识别登机试点计划。在试用期间，参加该计划的乘客使用Amadeus智能手机应用程序自拍并拍摄登机牌和护照照片。此数据已发送到安全的远程服务器。然后，登机口上的物联网摄像头也为每位乘客拍下照片，并将其发送到同一台服务器。随着照片和数据的成功匹配，该应用程序向出发控制系统发送消息，表明乘客的身份和航班状态已经过验证，可以允许他们登机。结果，登机时间减少了75。
　　引擎和个性化
　　可以说，迄今为止，人工智能在旅游和酒店业中最有价值的应用是生成个性化推荐，这是有充分理由的。
　　回到甲骨文的报告，47的消费者表示，基于过去购买的基于人工智能的促销会改善他们的体验，如果酒店提供这项服务，26的消费者会更频繁地访问。
　　就像亚马逊或Netflix上再熟悉不过的推荐一样，许多在线旅行社、航空公司和酒店都应用机器学习算法来分析客户数据，构建复杂的推荐引擎，并自动提供量身定制的建议。
　　例如，在Skyscanner上搜索从纽约到洛杉矶的航班时，该平台会推荐一些洛杉矶的酒店选择，您可以在旅途中住宿。
　　人工智能驱动的推荐引擎会根据您进行的搜索查询自动生成建议但不仅限于此。该引擎从包含用户所有数字足迹的历史数据和实时数据中学习。它可以挑选出典型的搜索并向正确的用户提供正确的建议。
　　简单来说，如果任何一个到访纽约的游客一起搜索时代广场和自由女神像，系统就会看到这种模式，并且会向对纽约港自由岛上的雕塑感兴趣的人推荐时代广场。
　　情绪分析
　　近年来，社交媒体和旅游评论平台变得非常有影响力。2019年的一份报告显示，86的人（Z世代的百分比增长到96岁）在看到其他用户的在线帖子后对特定的旅游目的地感兴趣。大约60的千禧一代会在Facebook或Instagram上寻找创意。
　　如您所见，由于客户倾向于留下关于他们的旅行体验的线索，品牌可以使用这些宝贵的数据来改进他们的服务并提供更好的优惠。截至2020年，仅TripAdvisor就有8。84亿用户意见和评论。手动处理如此大量的数据是不可能的。在这里，可以利用机器学习技术（即情感分析和现代强大的计算机）快速有效地分析与品牌相关的评论。
　　情感分析是挖掘文本以检测积极、消极或中性情感的过程。有时也称为情感AI，它使用自然语言处理和监督机器学习来检测、提取和研究客户对产品或服务的看法。酒店、航空公司和其他旅游企业可以使用客户反馈分析来个性化和增强他们的服务。
　　例如，GoogleNaturalLanguageAPI使用户能够使用现成的ML功能分析文本。
　　许多与旅游相关的公司已经使用情绪分析来跟踪社交媒体对其产品和服务的反应。例如，豪华酒店运营商DorchesterCollection利用人工智能平台对来自不同地区28家不同酒店的7，454条评论进行情感分析，以进行品牌研究。
　　人工智能在旅行中的未来
　　2018年，国际航空运输协会（IATA）预测，到2037年航空旅客将达到82亿大关。虽然旅客人数再次上升，但全球大流行无疑改变了这一预测。这只是证明准确预测未来根本不可能的一个例子。同时，尝试这样做可以描绘出预期的画面。让我们看看旅游业的三大主要人工智能趋势是什么。
　　更个性化的旅行计划
　　除了旅行计划中已有的个性化水平外，预计还会更加符合个人需求。在人工智能和机器学习功能的支持下，并与可穿戴健康测量设备集成，移动应用程序可以跟踪乘客的健康状况，并即时建议更安全的目的地活动和不那么拥挤的路径。
　　用于行李处理的人工智能系统
　　机场每天要处理数千件行李，因此行李处理自动化只是时间问题。埃因霍温机场已经成功试行了无行李标签的人工智能行李处理系统。该系统从办理登机手续到登机和登机全程跟踪行李，因此乘客可以确切地知道他们的行李在哪里。预计会有更多机场效仿。
　　用于自助服务的机器人和虚拟助手
　　COVID19对旅游业造成了报复性打击，因此企业对自助服务流程的智能、非接触式机制更感兴趣，以避免人际互动的需要是有道理的。仅出于这个原因，预计未来机器人和虚拟助手都会有更大的需求。
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