有AI旅伴在手，讓你說走就走

科技 08-19

有AI旅伴在手，讓你說走就走

在未來，人工智慧將與人類同行，它將成為人們生活中不可或缺的一部分，並且它隨時隨在，參與到了生活的每一個方面，這是毋庸置疑的一個趨勢，而絕非空談。

在人工智慧中，機器學習是重要組成部分，它是數據分析的一種方法，有了它，可以使得計算機識別出人類的行為模式，並且接受相關計算訓練之後，能夠不斷適應人類的行為模式，並能夠對此做出相關反應。AI的這種形式已經被廣泛運用了，例如在新的音樂推薦上，信用卡詐騙的防護上，然而在旅遊規劃領域，也漸漸成為了新寵。

人工智慧的使用（本質意義上可以被當成是機器人）可以幫助企業大大縮減出行成本，多達數百萬美元。但是如果是按照旅客們的舊有思維和出行方式，則不會帶來什麼經濟上的節省，只有當人們願意接受新科技，讓這些智能科技參與到他們的整個旅途過程中來，為旅客們量身定做一個合理又經濟實惠的出行計劃，才能夠帶來更好的效果。簡而言之，需要讓科技來覆蓋舊有的旅程「默認推薦」計劃。

每一次的差旅都需要涉及到航空公司，酒店，交通工具的預定，以及瀏覽各大在線旅遊網站來確認具體行程，這個過程都是連成串的一條龍服務，而各大商家之所以有這樣的一種默認旅行設置，其實是有兩個目的。

首先是提高成交率。一般在這些旅遊網站上，衣食住行基本上全部包括，而對於許多商務人士，他們更加傾向於便利和節省時間，所以看重了哪個酒店或者哪家休閑會所，就會立刻確定下來，而不會再去過多的比較了，促成了旅行周邊產品的成交量。

其次，「默認設置」旅行路線也最大限度地提高了單次交易的收益。因為所有的選項都是按照客戶們對價格的敏感度來排序的。而眾所周知，商務出差的人們是對金錢最不敏感的，在他們的眼中，享受和合適才是最重要的，價格排第二，因此這些預定行程的工具以哪種形式出現對於吸引這群人是相當重要的。

讓我們看幾個例子。當你在Expedia或Skyscanner網站上搜索「酒店」時，其搜索出來的結果都是按照「最受歡迎度」這一默認排名所排列出來的。

相反，當你搜索航班和租車信息時，搜索出的結果是按照從高到低的價格排列出來的。很多時候，系統會默認，你對航班和出行工具的價格比較敏感，一般都想選價格優惠的，而對於酒店，則默認大家不會那麼在意價格，而是在乎其舒適度和受歡迎程度。

另外在其他網站上，你還可以按照你所選擇的條件進行搜索。例如，按照一定的價格範圍來搜索酒店，在默認情況下，該網站搜索出的結果依然是按照「推薦」來排列的。

為什麼會這樣呢？為什麼這些以銷售業績為導向的旅遊信息網站會提醒你首先考慮價格？從高端層面來說，例如，那些高昂的酒店會對客戶的合理期望有一個引導和塑造。如果所列出來的前四個酒店都是每晚500美元的價格，那麼接下來每晚300美元的酒店就顯得非常不錯。

很多網站的設計很有「心機」，一般「按照價格排序」這個按鈕都是在一個不起眼的下拉框中，所以很多人，根本就不會看到這樣一種排序選項。所以也可以說，默認搜索排序不適用於那些以「經濟實惠為導向」的消費人群。

在以上這些例子當中，可以看到設計者們正是掌握並利用了人們的這一心理特點。然而，人工智慧旅遊規劃應用程序則沒有這麼多的「心機」。人們在智能系統中，設置為「節約成本」默認模式。

然而，這種「節儉」的AI模式也必須克服某些障礙。首先就是不能只考慮節約成本，要考慮到用戶的綜合情況。例如，一款簡單的AI應用程序可以很容易地為你找到一條從紐約到芝加哥的最經濟實惠的路線，但是有可能對這條路線很不滿意。你會說，為什麼給你選擇中間一個中間的位置？為什麼選的酒店離客戶那麼遠？但是旅行AI程序能夠為你提供更周到的服務，它不會只給你挑選最便宜的，而為你推薦的是在滿足某些條件下價格最優惠的。

一般情況下，AI所為你篩選出來的選擇可以比普通的優惠30%左右，並且可以給旅客們提供性價比和舒適度最高的選擇。

其次，AI的應用程序可以模擬用戶預訂決定，但可能不明白做出這些決定的根本原因。

例如，是否這個演算法能夠識別出你總是預定靠近公交車站的酒店的原因呢？它只知道按照當前的需求來提供推薦，但是卻不知道你之所以選這些酒店是因為它們都包含健身房。

對於人類而言，有的選擇很容易做出，但是對於人工智慧演算法來說卻不是那麼容易。對於那些棘手的問題，AI用戶們則需要手動地輸入相關預定的原則，以供AI做參考。

還有第三點，旅客們需要花費一部分時間來「訓練」他們的AI「小助手」。人們需要不斷地將各類信息輸入到程序當中，給他們提供更加精確的數據，他們的喜好，時間表和經濟狀況等等。信息掌握的越豐富，推薦就越準確。

目前已經出現了好幾款類似的AI旅行應用，例如Pana，HelloGbye，WayBlazer等等，它們的出現為商務旅行帶去了很多便利。相信隨著這項新技術的不斷成熟，會大大減輕人們的出行成本。

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