Как приложения на основе искусственного интеллекта оптимизируют наши путешествия.

Рекордные 28,5 миллиона человек полетят на авиалиниях США в период между Днем Благодарения в этом году. Представьте себе каждого из этих людей и миллиарды коллективных действий, которые они предприняли, чтобы ступить на этот самолет: от выбора даты полета и выбора авиакомпании до взвешивания затрат и определения жилья - другой отрасли нет. настолько созрел для оптимизации, основанной на больших объемах данных, такой же, как путешествия. Искусственный интеллект (ИИ) начал создавать более персонализированное и эффективное обслуживание клиентов для многих, но, как знает любой, кто заплатил 800 долларов за свой праздничный рейс и пострадал от нескольких задержек до прибытия в пункт назначения, знает, что есть способы сделать это, прежде чем ИИ автоматизирует поездки. вниз до простого Точка А - Точка Б.

«Более медленный цикл обратной связи - это означает, что путешественники совершают 2–3 полета в год по сравнению с просмотром фильма каждую ночь - в сочетании с миллиардами потенциальных полетов делают обучение алгоритму гораздо более сложной задачей».

- Изабелла Паттон, Хоппер.

«Создание персонализированных рекомендаций в индустрии туризма означает работу с данными в масштабе и сложности, не имеющем себе равных в большинстве компаний, создающих алгоритмы рекомендаций, таких как Netflix и Amazon, со значительно менее частой обратной связью», - сказала Изабелла Паттон, евангелист данных о продуктах в Hopper. «Более медленный цикл обратной связи - это означает, что путешественники совершают 2–3 полета в год по сравнению с просмотром фильма каждую ночь - в сочетании с миллиардами потенциальных полетов делают обучение алгоритму гораздо более сложной задачей».

Запущенный в 2015 году, Hopper по сути похож на разговор с цифровым турагентом, который живет у вас в кармане. Вы выбираете «смотреть» поездку на Hopper, и приложение отправляет вам уведомление, когда это лучшее время для совершения покупок. Пользователи Hopper в среднем просматривают 100 000 новых поездок каждый день, и только за последний месяц приложение отправило более 23 миллионов push-уведомлений.

Веб-компании, такие как Google, годами использовали ИИ для ежедневного анализа миллионов вариантов путешествий, прогнозирования тарифов и корректировки результатов с течением времени. Facebook разрабатывает собственный механизм искусственного интеллекта DeepText, пытаясь конкурировать в таких областях, как поиск путешествий. Таким образом, для таких компаний, как Hopper, они видят реальную возможность выделиться, выстраивая доверительные отношения с пользователями через персональные рекомендации. Компания недавно запустила Flex Watch, например, для путешественников с гибкими возможностями, которые хотят следить за всем континентом. (Также помогает то, что Хоппер был назван самым точным предсказателем полета в независимых тестах.)

«Это невероятная и интересная возможность стать частью туристической индустрии, которая поможет стать пионером в том, как машинное обучение повлияет на рынок с оборотом в 500 миллиардов долларов», - сказала она. «Уровень доверия и рекомендации, которые мы приносим, ​​помогают нам подняться над шумом огромных провайдеров веб-услуг».

При создании Flex Watch группа разработчиков продукта и инженеров Hopper учла географические графики, чтобы понять, как пользователи из разных стран видят мир. Например, тот, кто откроет приложение в Сан-Франциско, получит другой опыт, чем тот, кто откроет его в Монреале. Кроме того, они встроили в Flex Watch множество сигналов, чтобы научить их со временем становиться умнее: кто-то постоянно углублялся в Европу? Или пляжные направления? Они искали свидания только в дни больших праздников? Все эти сигналы помогают Flex Watch узнавать о каждом отдельном пользователе и со временем давать более персонализированные рекомендации.

«В конце концов, люди действительно хотят знать, когда лучше всего лететь и покупать. «Отличие в том, что контекстная информация делает эти рекомендации все более личными и актуальными», - сказал Паттон. «Когда вы открываете Flex Watch в первый раз, они будут сильно отличаться от 10-го, 20-го или даже 30-го раза».

Возвращение турагента… Вроде

HelloGbye - это приложение, в котором вы просто набираете или произносите свои планы путешествия на любом устройстве, и вы получите ответ менее чем за 30 секунд. «Наша платформа полностью цифровая, а это означает, что нет людей, которые ответят на ваши запросы, все работает на нашей запатентованной технологии», - сказал Грег Эппл, руководитель отдела маркетинга HelloGbye. «Это очень масштабируемое решение - быстрое и эффективное».

Это уровень интеллекта, который может переопределить индустрию туризма.

По словам Уоррена Стейблфорда, руководителя отдела контентной и продуктовой стратегии HelloGbye, цель обработки естественного языка в приложении - дать пользователю возможность разговаривать с ним, «как если бы это был туристический агент, который понимает, чего вы хотите». «Мы принимаем сложный устный запрос и получаем информацию со всего мира из множества разрозненных источников и предоставляем вам маршрут за секунды».

Это уровень интеллекта, который может переопределить индустрию туризма. В 2011 году команда начала работать всего с пятью разработчиками и сосредоточилась на разработке удобного интерфейса, благодаря которому машинное обучение и обработка естественного языка HelloGbye были бы восхитительны. Еще одним отличием HelloGbye является его функция социализации, которая позволяет вам составлять маршрут с участием до 8 попутчиков. Больше никаких торговых ссылок через сообщения чата - вы можете координировать все это через HelloGbye и узнавать цены в режиме реального времени.

Помимо групповых путешественников, группа, которая, вероятно, больше всего нуждается в помощи, - это бизнес-путешественники. Деловые поездки часто требуют человеческого вмешательства. Личные предпочтения, предпочтительные авиакомпании, проблемы с расписанием, бюджетные ограничения и корпоративные партнерства создают уровни сложности. Представьте, что все эти данные анализируются с помощью алгоритма, который может помочь деловому путешественнику или руководителю планировать маршруты, планировать встречи и быстро бронировать поездки с минимальными ручными исследованиями. Искусственный интеллект, который знает бюджет компании на поездки и предпочитаете ли вы сиденье у окна, подобные технологии могут освободить всех от сложной, дорогостоящей и трудоемкой административной работы.

Но пока не стоит считать людей, - говорит Паттон. «Поскольку все больше и больше технологий автоматизировано, важно помнить, что в конце концов именно люди взаимодействуют с нашими продуктами», - сказала она. «Мы рассматриваем машинное обучение как способ демократизации процесса планирования путешествий - изучение ваших предпочтений и предпочтений таких, как вы, чтобы давать наилучшие рекомендации. Если у нас есть машина для этого, она неизбежно станет дешевле и более доступной для всех. Однако то, что не исчезнет, ​​- это потребность в человеческом общении. Когда все остальное не поможет, будет ли на другом конце провода человек, который поможет мне в худшей ситуации? »

«Со временем и по мере того, как будет происходить все больше и больше взаимодействий, машины также смогут обслуживать эти решения. Но до тех пор, пока они не увидят каждую проблему всеми возможными способами, у людей всегда будет потребность решать проблемы с сочувствием. Я думаю, что это суть человеческого существа: потребность быть услышанным и понятым, независимо от отрасли или технологии ».

Изменения - единственная константа, поэтому отдельные лица, учреждения и предприятия должны быть созданы для адаптации. В Pivotal мы считаем, что изменений следует ожидать, принимать и внедрять постоянно посредством разработки и инноваций, потому что хорошее программное обеспечение никогда не бывает законченным.