AIは旅行業界の困難を軽減できるか?

AIは旅行業界の困難を軽減できるか?

[[323317]]

現時点では、多くの企業が、数か月前に考えていたよりも見通しが不透明であると感じているのではないかと思います。コロナウイルスへの懸念から原油価格が暴落し、景気後退が迫る中、わずか1か月前にダウ平均株価が史上最高値で引けたことは、ほとんど想像しがたい。

このような状況では、コストを最小限に抑え、収益を増やす機会を探すのが自然な反応です。一部の企業では、できるだけ早くコストを削減することが必要になる場合があります。例えば、観光業界はこのようなシステムショックに対して非常に脆弱であり、企業はこのような状況において効率性を向上させるための戦略を迅速に検討し、確定する必要があります。

たとえば、AI は旅行・観光業界に魅力的な新しいアプリケーションを提供できる可能性があります。たとえば、企業が複数のプラットフォームにわたってよりスムーズで効率的かつ連携したプロセスを作成できるように支援できます。その結果、コスト効率が向上し、操作がより安全になり、顧客満足度が向上します。

顧客体験を最適化する

顧客は、特にデジタル チャネルにおける優れた顧客体験を非常に重視します。調査によると、旅行者の 71% が、旅行を予約する際、デジタル体験の質が重要な要素であると回答しています (https://marketing.cloud.travelport.com/Global-Digital-Traveler-Research-2019)。

では、ここでの「品質」とは何を意味するのでしょうか?同じ調査では、旅行者のほぼ半数が、モバイルデバイスを介してリアルタイムのサービスや旅行日程に24時間いつでも即座にアクセスしたいと考えていることが分かりました。また、平均的な人は旅行中に 10 ~ 12 個のアプリを使用しますが、購入者のほぼ 3 分の 2 (https://www.hotelmanagement.net/tech/nearly-two-thirds-travelers-rely-mobile-apps-during-trip) は、旅行全体を 1 か所で確認できるようにしたいと考えています。

顧客の期待に応えることは困難ですが、たとえば AI テクノロジーの助けを借りれば不可能ではありません。最初のステップは、顧客の悩みや好みをより深く理解し、エクスペリエンスを最適化する戦略を立てることです。この点に関して、IATA の世界旅行者調査レポート (https://www.iata.org/contentassets/952a287130554b4880563edca1c8944f/iata-2019-gps-highlights.pdf) では、消費者にとっての旅行の主な問題点とその解決策が次のように判明しました。

  • 旅行者にモバイルデバイス経由でより個人的な制御を提供します。

  • 生体認証技術を使用して旅行プロセスをスピードアップします。

  • オンデマンドの手荷物追跡を提供します。

  • 機内Wi-Fiサービスをご利用いただけます。

AI はこれらすべての優先事項をある程度処理できます。たとえば、AI ツールは顧客の好みを素早く識別し、予約、搭乗、セキュリティなどのプロセスを合理化できます。今日のチャットボット技術はますます洗練されており、チャットボットにより迅速なサービスを提供したり、発生する可能性のある状況を迅速に処理したりすることが容易になります。旅行業者が顧客の悩みや好みをより深く理解するにつれて、顧客と関わる機会をさらに多く特定できるようになります。

さらに、チャットボットなどの人工知能ツールも、人間とコンピューターの対話に依存しない最先端のサービスです。その結果、チャットボットは顧客を 24 時間 365 日サポートし、多くの問題を解決できるだけでなく、より複雑な問題も迅速かつ効率的に適切な場所に誘導できるようになります。もちろん、これは単なる一例です。現在、観光業界ではすでに多くのエンドツーエンドの AI アプリケーションが使用されています。

AIを活用して損失を防ぐ

AI アプリケーションは顧客体験の向上に役立ちます。しかし、実際に収入をどのように保護すればよいのでしょうか?

旅行会社が​​ AI を活用して損失を防ぐ方法はいくつかあります。荷物を例にとると、荷物の紛失により、2016 年だけで世界中の航空会社に 21 億米ドルの損失が発生しました (https://www.travelandleisure.com/style/travel-bags/airlines-lost-baggage-2016)。この問題に対処するため、一部の空港では、荷物を追跡し、旅行中に顧客が所持品を紛失するのを防ぐための人工知能ツール(https://www.bbntimes.com/technology/artificial-intelligence-to-reduce-baggage-mishandling)を導入し始めています。

同時に、マクロ規模での AI の活用は、詐欺行為の抑止にも効果的です。不正戦略と不正行為の傾向を効果的に特定するには、複数のソースからの大規模なデータセットを分析する必要があります。これは人間にとって難しい作業ですが、AI は自然言語処理、マシンビジョン、機械学習を通じてこれをより効率的に実行できます。具体的には、一般的な詐欺指標値と異常な動作を識別し、人工知能システムがこれらの関連コンテンツを使用して個々の取引のリスクを評価し、詐欺の可能性のあるケースを除外することができます。

AIをフル活用することで、より効果的で正確かつ信頼性の高い検査方法を開発する機会もあります。旅行会社は、AI をベースにしたいわゆる動的摩擦を開発して導入することで、より良いサービスを提供し、コストとリスクを削減できます。

もちろん、完璧なテクノロジーというものはなく、人工知能にも欠点はあります。たとえば、AI は、友好的詐欺などの取引後の詐欺の脅威に対抗する上で、実用的な用途がほとんどありません。機械学習技術は傾向を特定するために使用できますが、脅威は取引が完了した後にのみ発生するため、単独では使用できません。そのため、信頼できるデータを収集することは困難です。

つまり、人工知能を使用する際に策定する戦略は過去のデータに基づいていますが、使用されるテクノロジーが払い戻しの出所の特定を誤ると、取得されるデータは不正確になります。これにより、フィードバック ループが作成され、テクノロジの位置付けが不正確になります。

人工知能には役割がある

つまり、人工知能には予測能力があるものの、その前提として、使用される過去の裏付けデータが予測可能であることが求められます。不安定な時期のデータによりこの予測プロセスが混乱し、AI の信頼性が低下する可能性があります。人工知能はツールボックスの中のツールの一つですが、数あるツールのうちの 1 つにすぎません。

したがって、AI を使用して顧客に優れたアドバイスを提供することは素晴らしいことですが、AI ではリスクを特定するために詳細なデータ分析が必要になります。これらのツールだけではこれらの機能を実現することはできません。データの収集と分析を実行するには人間(社内または第三者)が必要であり、同時にデータ侵害を防ぐために継続的なセキュリティも確保する必要があります。

結局のところ、AI は全体ではなく、より大きな戦略の一部として捉えるべきです。旅行業界に本当に必要なのは、強力なツールと専門知識を活用した包括的なソリューションです。ほとんどの人にとって、サードパーティの技術サービスプロバイダーからの技術サポートも必要です。独自のユースケースがない場合、旅行代理店は、初期投資に見合う以上の時間と費用がかかる可能性がある社内システムを構築する代わりに、専門プロバイダーに依頼して、必要なテクノロジーを既存のプラットフォームにシームレスに統合することができます。

これらの体系的なショックが最終的に解決されれば、私たちはより強くなって立ち上がることができると私は固く信じています。今こそ、私たちが頼りにしている多くのツールをさらに実装し、それらを最も効果的に使用する方法を慎重に検討する絶好の機会です。

<<:  Java仮想マシンオブジェクトの生存判定とガベージコレクションアルゴリズム

>>:  DataCanvas Jiuzhang YunjiがCOOL NEWSをリリースし、企業が独立したAIを構築できるよう支援

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

「中国版GPT-3」が登場。算術演算が可能で、紅楼夢を書き続けることができる。64枚のV100画像で3週間トレーニングされた。

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

近年の人工知能の発展を理解する

近年、AIの波が押し寄せ、各界ではAIが人間の仕事に取って代わるドラマが相次いで上演されています。A...

クラウド コンピューティングにおいて人工知能はどのような役割を果たすことができますか?

人工知能の台頭により、誰もがその将来に大きな期待を抱いています。クラウド コンピューティングに関する...

Yandexとロシア郵便が配達ロボットサービスを開始

外国メディアの報道によると、ロシアの検索エンジン会社ヤンデックスとロシア郵便は最近、モスクワのいくつ...

...

AIに「子犬」を認識させますか? Facebookは変化を感知できるAIを構築

[[388981]]今まで見たことのない犬種や色であっても、私たちは一目見てその犬を認識することがで...

...

トランスワープテクノロジーの孫元浩氏が「中国の人工知能起業家30人」の一人に選出

2020 年は特別な年であり、World Innovators Meet (WIM) の 6 年目と...

人工知能がハイパー監視を推進

私たちは通常、監視カメラを、見方によっては私たちを監視する、あるいは私たちに代わって監視するデジタル...

社会的関心の強化に基づくビデオ推奨アルゴリズム

1. 推奨ステータスまず、レコメンデーションシステムの現状について簡単に紹介します。推薦システムは、...

清華大学が世界初のオンチップ学習メモリスタメモリコンピューティング統合チップを開発、その成果がサイエンス誌に掲載された。

10月9日、清華大学の公式Weiboアカウントは、オンチップ学習をサポートする世界初のメモリスタス...

生成 AI: サイバーセキュリティにとってのメリットか、それとも危険か?

脅威の状況が絶えず変化する中、高度なサイバー攻撃に対する防御手段として、生成型人工知能 (GAI) ...

指紋認証は本当に安全ですか?答えはそうではないかもしれない

科学技術の継続的な発展に伴い、ますます多くのブラックテクノロジーが私たちの生活に浸透し始めており、そ...

...