如果沒有近年來旅行、旅游和酒店業積極采用的機器學習和人工智能技術，這種便利是不可能實現的。在這里，您將了解ML和AI在旅行中的用途以及它們給域業務帶來的變化。

[[440401]]

聊天機器人

數字助理或聊天機器人是旅游行業人工智能應用最突出的例子之一。根據谷歌提供的統計數據，三分之一的國際旅行者有興趣使用聊天機器人來計劃和預訂他們的旅行。 但為什么?

聊天機器人是一種計算機程序，可以在線再現自然的類人對話。它們依賴于預定義的腳本，通過文本或基于語音的消息對用戶查詢提供實時響應。AI聊天機器人依靠自然語言處理 (NLP) 將文本轉換為機器可以理解的格式。他們捕獲傳入消息中的模式，挑選出單詞和短語，并使用它們來識別客戶的意圖并提供答案。

虛擬旅行助手的服務范圍很廣，從簡單地建議旅行目的地到提供當地天氣預報，甚至為您預訂房間/航班或租車。旅行聊天機器人通常與Skype、Facebook Messenger、Telegram和Slack等即時消息平臺集成，僅舉幾例。

例如，世界領先的在線旅行社之一 Expedia推出了Facebook Messenger機器人，幫助旅行者選擇合適的酒店并進行預訂。只需在對話字段中輸入@Expedia，您就可以開始使用機器人并使用其指導為特定城市和日期選擇合適的酒店選項。并不是說它完美無缺——你可能需要連續回答幾次相同的問題——但在一天結束時，機器人會幫助預訂和管理旅行。

Eddy Travels是AI驅動的旅行聊天機器人的另一個例子，可幫助搜索航班優惠、尋找住宿并獲得24/7的旅行靈感。該機器人擁有超過2億活躍用戶，可在專用網站和 Telegram上使用。

Edwardian Hotels London提供名為Edward的虛擬主機。這個人工智能聊天機器人應用程序專為短信而設計;這個人工智能聊天機器人應用程序為酒店客人提供個性化的信息和幫助。它可以回答關于1200多個主題的查詢，范圍從最近的餐館信息到毛巾供應。

旅游公司通過整合各種智能助手不斷改進他們的服務。一些旅行聊天機器人甚至可以識別并回答諸如“浪漫的歐洲寒假”之類的模糊查詢。此外，它們的功能遠不止研究和預訂。一些聊天機器人可用作移動旅行指南或同伴，在旅行期間解決問題或提供信息。

盡管帶來了所有好處，但值得注意的是，聊天機器人還不能完全取代人類互動。

支持語音的虛擬助理

人工智能解決方案將無縫酒店住宿體驗的概念提升到一個全新的水平。被稱為支持語音的虛擬助手的新技術已經進入世界各地的許多酒店。這些助手屬于語音識別軟件的范疇。此類軟件使用自然語言處理和深度學習神經網絡從人類語音中提取含義。為此，語音被分解成單獨的音頻片段，然后軟件會相應地轉換、分析和響應這些音頻片段。

客人可以借助亞馬遜Alexa等工具控制酒店房間的各種設施——該公司 Echo揚聲器背后的人工智能系統。想法如下：房間配備了連接到中央集線器的各種物聯網設備。這些設備由語音助手控制。因此，客人可以通過發出語音命令來管理許多酒店客房服務，例如調節臥室燈或打開電視。

Wynn Las Vegas率先為所有酒店客房配備了亞馬遜的Alexa語音命令系統。更多使用虛擬酒店禮賓服務的酒店示例包括西雅圖的Safeco Field Suites和瑞典斯德哥爾摩的Clarion Hotel Amaranten。

在酒店業也越來越物聯網友好和數字化先進。Oracle在最近的一份報告中收集了150 家酒店運營商的觀點，其中78%的受訪者相信大規模采用語音助手來控制房間設備、燈光和空調。

面部識別

另一項在旅行中廣受歡迎的人工智能技術是面部識別。

面部識別軟件可以通過捕捉、分析和比較人臉圖案來識別或驗證一個人的身份。它使用人工神經網絡來處理生物識別數據并生成過濾器，將圖像中的面部細節轉換為數字特征。然后系統將這些特征與數據庫進行比較以確定相似性。

例如，全球許多機場已經開始使用面部識別技術，使游客能夠更快、更方便地通過值機和文件審查。捷藍航空利用面部識別技術實現無紙登機體驗。該航空公司與美國海關和邊境保護局 (CBP) 合作，在美國各地的一些機場，包括紐約肯尼迪國際機場 (JFK)，安裝了完全集成的生物識別自助登機門。

一家領先的旅游科技公司，艾瑪迪斯，合作與盧布爾雅那機場，亞德里亞航空公司和波蘭航空公司推出生物登機試點方案。在試用期間，參加該計劃的乘客使用 Amadeus智能手機應用程序自拍并拍攝登機牌和護照照片。此數據已發送到安全的遠程服務器。然后，登機口上的物聯網攝像頭也為每位乘客拍下照片，并將其發送到同一臺服務器。隨著照片和數據的成功匹配，該應用程序向出發控制系統發送消息，表明乘客的身份和航班狀態已經過驗證，可以允許他們登機。結果，登機時間減少了 75%。

引擎和個性化

可以說，迄今為止，人工智能在旅游和酒店業中最有價值的應用是生成個性化推薦，這是有充分理由的。

回到甲骨文的報告，“47%的消費者表示基于過去購買的基于人工智能的促銷會改善他們的體驗，如果酒店提供這項服務，26%的消費者會更頻繁地訪問。”

就像亞馬遜或Netflix上再熟悉不過的推薦一樣，許多在線旅行社、航空公司和酒店都應用機器學習算法來分析客戶數據，構建復雜的推薦引擎，并自動提供量身定制的建議。

比如在Skyscanner上搜索從紐約到洛杉磯的航班時，平臺會推薦幾個洛杉磯的酒店選擇，你可以在旅途中住宿。

人工智能驅動的推薦引擎會根據您所做的搜索查詢自動生成建議——但不僅限于此。該引擎從包含用戶所有數字足跡的歷史數據和實時數據中學習。它可以挑選出典型的搜索并向正確的用戶提供正確的建議。

簡單來說，如果任何一個到訪紐約的游客一起搜索時代廣場和自由女神像，系統就會看到這種模式，并且會向對紐約港自由島上的雕塑感興趣的人推薦時代廣場。

情緒分析

近年來，社交媒體和旅游評論平臺變得非常有影響力。一個2019報告顯示，人們(百分比成長到96代Z)86%開始對在特定的旅行目的地，他們在網上看到其他用戶的帖子后。大約60% 的千禧一代會在Facebook或instagram上尋找創意。

如您所見，由于客戶傾向于留下有關他們旅行體驗的線索，品牌可以使用這些寶貴的數據來改進他們的服務并提供更好的優惠。截至2020年，僅TripAdvisor就有8.84億用戶意見和評論。手動處理如此大量的數據是不可能的。在這里，可以利用機器學習技術，即情感分析和現代強大的計算機，快速有效地分析與品牌相關的評論。

情感分析是挖掘文本以檢測積極、消極或中性情感的過程。有時也稱為情感AI，它使用自然語言處理和監督機器學習來檢測、提取和研究客戶對產品或服務的看法。酒店、航空公司和其他旅游企業可以使用客戶反饋分析來個性化和增強他們的服務。

例如，Google Natural Language API使用戶能夠使用現成的ML功能分析文本。

許多與旅游相關的公司已經使用情緒分析來跟蹤社交媒體對其產品和服務的反應。例如，豪華酒店運營商Dorchester Collection利用人工智能平臺對來自不同地區28家不同酒店的7,454條評論進行情感分析，以進行品牌研究。

人工智能在旅行中的未來

2018 年，國際航空運輸協會 (IATA)預測，到2037年航空旅客將達到82億大關。雖然旅客人數再次上升，但全球大流行無疑改變了這一預測。這只是證明準確預測未來根本不可能的一個例子。同時，嘗試這樣做可以描繪出預期的畫面。讓我們看看旅游業的三大主要人工智能趨勢是什么。

更個性化的旅行計劃

除了旅行計劃中已經提供的個性化級別之外，預計它將更加適合個人需求。在人工智能和機器學習功能的支持下，并與可穿戴健康測量設備集成，移動應用程序可以跟蹤乘客的健康狀況，并即時建議更安全的目的地活動和不那么擁擠的路徑。

用于行李處理的人工智能系統

機場每天要處理數千件行李，因此行李處理自動化只是時間問題。埃因霍溫機場已經成功試行了人工智能行李處理系統，該系統沒有行李標簽。該系統從辦理登機手續到登機和登機全程跟蹤行李，因此乘客可以準確地知道他們的行李在哪里。預計會有更多機場效仿。

用于自助服務的機器人和虛擬助手

COVID-19對旅游業造成了報復性打擊，因此企業對自助服務流程的智能、非接觸式機制更感興趣，以避免人際互動的需要是有道理的。僅出于這個原因，預計未來機器人和虛擬助手都會有更大的需求。