目前，相信很多企業(yè)可能都認為自己的前景比幾個月前所想的更加不確定。冠狀病毒引發(fā)的擔憂導致油價崩盤，經濟低迷期即將到來，幾乎很難想象僅一個月前道瓊斯指數(shù)以歷史上較高位收盤。

[[323366]]

在這種情況下的自然反應是尋找機會將成本減到很低及增加收入。對于某些企業(yè)而言，盡快降低成本可能是必要的。例如，旅游業(yè)就非常容易受到這種系統(tǒng)性沖擊的影響，對企業(yè)來說就需要在這種情況下快速審視并敲定提高效率的策略。

例如，人工智能就可以為旅旅游業(yè)提供一些引人入勝的新應用——包括幫助企業(yè)在跨多平臺上創(chuàng)建更流暢、更高效和互連流程。從而可以達到成本效益更高、操作更安全、客戶滿意度更高的效果。

優(yōu)化客戶體驗

客戶對出色的客戶體驗價值是頗為重視的，在數(shù)字渠道中尤其是這樣。據(jù)調查，有71%的旅行人士表示(https://marketing.cloud.travelport.com/Global-Digital-Traveler-Research-2019)，數(shù)字體驗的質量是預訂旅行時的關鍵因素。

那么這里的“質量”是什么意思呢?同一項研究表明，將近一半的旅行人士希望能通過移動設備一天24小時即時訪問實時服務及自己的旅行路線。而且，盡管大家在這個過程里平均會用到10到12個應用，但有將近三分之二的買家(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個行程。

要滿足客戶的期望有些困難，但也不是不可能的，比如，借助AI技術就可以做到。其中，第一步就是要更好地了解客戶的痛點和偏好，再定下優(yōu)化體驗的策略。對此，IATA的全球旅行客調查報告(https://www.iata.org/contentassets/952a287130554b4880563edca1c8944f/iata-2019-gps-highlights.pdf)找到了以下幾個消費者的關鍵旅行痛點以及解決方法：

• 通過移動設備為旅行人士提供更多個人控制權;
• 利用生物識別技術加快旅行過程;
• 提供按需行李追蹤;
• 提供飛行中的Wi-Fi服務。

人工智能在一定程度上可以處理所有這些優(yōu)先事項。例如，人工智能工具可以快速定位客戶偏好，簡化預訂、登機和安檢等過程?，F(xiàn)在的聊天機器人技術越來越精致，聊天機器人令快速服務和快速處理可能出現(xiàn)的狀況更加容易。旅行提供商更好地理解了客戶痛苦點和偏好后就可以發(fā)現(xiàn)更多與客戶互動的機會。

此外，聊天機器人之類的人工智能工具也是不依賴于人機交互的前沿服務。因此，聊天機器人可以一周7天、一天24小時地為客戶提供幫助及解決許多問題，還可以將更復雜的問題快速有效地引導到正確的地方。當然，這里說的只是一個例子，目前，在旅游行業(yè)中已經用上了很多端到端的AI應用程序。

利用人工智能幫助防止虧損

人工智能應用程序可以有助于改善客戶體驗。但要怎么真正地保護收入呢?

旅游公司可以采用幾種不同的方式利用人工智能防止虧損。以行李為例，僅2016年一年里行李丟失導致全球航空公司的損失就達21億美元(https://www.travelandleisure.com/style/travel-bags/airlines-lost-baggage-2016)。為了解決該問題，一些機場現(xiàn)在開始采用人工智能工具(https://www.bbntimes.com/technology/artificial-intelligence-to-reduce-baggage-mishandling)追蹤行李及防止顧客旅行時丟失物品。

與此同時，人工智能在宏觀規(guī)模上的使用也可以有效地阻止欺詐。有效地識別欺詐策略和欺詐行為趨勢需要分析來自多個來源的大量數(shù)據(jù)集。這對于人類來說是一項艱巨的任務，但是人工智能則可以通過自然語言處理、機器視覺和機器學習更有效地完成這個任務。具體來說，可以識別出常見的欺詐指標值及異常行為，然后由人工智能系統(tǒng)利用這些相關的內容對單項交易的風險進行評估，并篩選出可能的欺詐案件。

充分利用人工智能還有機會開發(fā)出更有效準確和可靠的篩查方法。旅游公司可以基于人工智能開發(fā)和部署所謂的動態(tài)摩擦，從而提供更好的服務，并降低成本和風險。

當然，任何科技都不是完美無缺的，人工智能也有不足的地方。例如，人工智能在對付諸如友好欺詐之類的后交易欺詐威脅方面就幾乎沒有什么實際應用。機器學習技術可以用于識別趨勢，但卻不能單獨使用，因為這種威脅是在交易完成后才出現(xiàn)。因此，要收集到可靠的數(shù)據(jù)就會很困難。

也就是說，我們在用人工智能時制定的策略是基于歷史數(shù)據(jù)的，但是如果所用到的技術在識別退款源時出現(xiàn)錯誤，那么得到的數(shù)據(jù)就是不準確的。這就會形成一個反饋循環(huán)，導致技術定位錯誤。

人工智能有其一席之地

再換句話說，人工智能雖然具有預測能力，但前提是用到的歷史支持數(shù)據(jù)具有預測性。而動蕩時期的數(shù)據(jù)就可能會破壞這個預測過程，導致使人工智能的可靠性降低。人工智能是工具箱里的一項工具，但也僅僅是多種工具之一而已。

所以，利用人工智能可以為客戶提供更好的建議，這固然很好，但人工智能卻需要細粒度的數(shù)據(jù)分析才能識別風險。這些工具不能單獨實現(xiàn)這些功能。我們需要人類(內部或第三方)進行數(shù)據(jù)收集和分析，同時還要確保持續(xù)的安全性，防止數(shù)據(jù)的泄露。

歸根結底，人工智能應該被視為更大策略的一部分，而非全部。對于旅游業(yè)來說，真正需要的是一個利用強大工具和專業(yè)知識的綜合解決方案。對于大多數(shù)人而言，也需要得到第三方技術服務商的技術支持。如果不存在獨特的用例，那么就無需構建內部系統(tǒng)，因為構建內部系統(tǒng)花的時間和金錢可能比預先準備的投資更多一些，旅行商可以轉而去找一些專業(yè)提供商，然后將所需的技術無縫整合到現(xiàn)存平臺里。

我堅信，在這些系統(tǒng)性沖擊最終被消除后我們將會更加強大?，F(xiàn)在正是進一步實施我們所依賴的許多工具的優(yōu)秀時機，也是仔細考量如何很好地利用這些工具的較好時機。