AI能否缓解旅行业的困境？
直播：近二十载从业老兵谈金融科技赋能的探索与实践
目前，相信很多企业可能都认为自己的前景比几个月前所想的更加不确定。冠状病毒引发的担忧导致油价崩盘，经济低迷期即将到来，几乎很难想象仅一个月前道琼斯指数以历史上较高位收盘。
在这种情况下的自然反应是寻找机会将成本减到很低及增加收入。对于某些企业而言，尽快降低成本可能是必要的。例如，旅游业就非常容易受到这种系统性冲击的影响，对企业来说就需要在这种情况下快速审视并敲定提高效率的策略。
例如，人工智能就可以为旅旅游业提供一些引人入胜的新应用——包括帮助企业在跨多平台上创建更流畅、更高效和互连流程。从而可以达到成本效益更高、操作更安全、客户满意度更高的效果。
优化客户体验
客户对出色的客户体验价值是颇为重视的，在数字渠道中尤其是这样。据调查，有71%的旅行人士表示(https://marketing.cloud.travelport.com/Global-Digital-Traveler-Research-2019)，数字体验的质量是预订旅行时的关键因素。
那么这里的“质量”是什么意思呢?同一项研究表明，将近一半的旅行人士希望能通过移动设备一天24小时即时访问实时服务及自己的旅行路线。而且，尽管大家在这个过程里平均会用到10到12个应用，但有将近三分之二的买家(https://www.hotelmanagement.net/tech/nearly-two-thirds-travelers-rely-mobile-apps-during-trip)希望能一站式地查看自己的整个行程。
要满足客户的期望有些困难，但也不是不可能的，比如，借助AI技术就可以做到。其中，第一步就是要更好地了解客户的痛点和偏好，再定下优化体验的策略。对此，IATA的全球旅行客调查报告(https://www.iata.org/contentassets/952a287130554b4880563edca1c8944f/iata-2019-gps-highlights.pdf)找到了以下几个消费者的关键旅行痛点以及解决方法：
- 通过移动设备为旅行人士提供更多个人控制权;
- 利用生物识别技术加快旅行过程;
- 提供按需行李追踪;
- 提供飞行中的Wi-Fi服务。
人工智能在一定程度上可以处理所有这些优先事项。例如，人工智能工具可以快速定位客户偏好，简化预订、登机和安检等过程。现在的聊天机器人技术越来越精致，聊天机器人令快速服务和快速处理可能出现的状况更加容易。旅行提供商更好地理解了客户痛苦点和偏好后就可以发现更多与客户互动的机会。
此外，聊天机器人之类的人工智能工具也是不依赖于人机交互的前沿服务。因此，聊天机器人可以一周7天、一天24小时地为客户提供帮助及解决许多问题，还可以将更复杂的问题快速有效地引导到正确的地方。当然，这里说的只是一个例子，目前，在旅游行业中已经用上了很多端到端的AI应用程序。
利用人工智能帮助防止亏损
人工智能应用程序可以有助于改善客户体验。但要怎么真正地保护收入呢?
旅游公司可以采用几种不同的方式利用人工智能防止亏损。以行李为例，仅2016年一年里行李丢失导致全球航空公司的损失就达21亿美元(https://www.travelandleisure.com/style/travel-bags/airlines-lost-baggage-2016)。为了解决该问题，一些机场现在开始采用人工智能工具(https://www.bbntimes.com/technology/artificial-intelligence-to-reduce-baggage-mishandling)追踪行李及防止顾客旅行时丢失物品。
与此同时，人工智能在宏观规模上的使用也可以有效地阻止欺诈。有效地识别欺诈策略和欺诈行为趋势需要分析来自多个来源的大量数据集。这对于人类来说是一项艰巨的任务，但是人工智能则可以通过自然语言处理、机器视觉和机器学习更有效地完成这个任务。具体来说，可以识别出常见的欺诈指标值及异常行为，然后由人工智能系统利用这些相关的内容对单项交易的风险进行评估，并筛选出可能的欺诈案件。
充分利用人工智能还有机会开发出更有效准确和可靠的筛查方法。旅游公司可以基于人工智能开发和部署所谓的动态摩擦，从而提供更好的服务，并降低成本和风险。
当然，任何科技都不是完美无缺的，人工智能也有不足的地方。例如，人工智能在对付诸如友好欺诈之类的后交易欺诈威胁方面就几乎没有什么实际应用。机器学习技术可以用于识别趋势，但却不能单独使用，因为这种威胁是在交易完成后才出现。因此，要收集到可靠的数据就会很困难。
也就是说，我们在用人工智能时制定的策略是基于历史数据的，但是如果所用到的技术在识别退款源时出现错误，那么得到的数据就是不准确的。这就会形成一个反馈循环，导致技术定位错误。
人工智能有其一席之地
再换句话说，人工智能虽然具有预测能力，但前提是用到的历史支持数据具有预测性。而动荡时期的数据就可能会破坏这个预测过程，导致使人工智能的可靠性降低。人工智能是工具箱里的一项工具，但也仅仅是多种工具之一而已。
所以，利用人工智能可以为客户提供更好的建议，这固然很好，但人工智能却需要细粒度的数据分析才能识别风险。这些工具不能单独实现这些功能。我们需要人类(内部或第三方)进行数据收集和分析，同时还要确保持续的安全性，防止数据的泄露。