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旅行的答案,由AI解答。
来源|AI蓝媒汇
ID:lanmeih001
作者|伊柒
编辑|魏晓
7月17号以前,如果你有一个七天年假,准备去心心念念的成都,逛一逛,玩一玩,看看大熊猫,再看一看风景。
提前制定一份详细行程,是必备的。
为此,你问了身边所有去过的朋友同事,搜索各种攻略,查询热门游记,然后在繁杂不同有时还互相打架的答案中挣扎纠结,毕竟打工人的年假很珍贵,难得的机会你不想错过任何风景。最后咬咬牙,算了,去了再说,走一步看一步,随缘吧。
等到了目的地,发现景区闭门改造了。打开手机再看之前的攻略,发现攻略发布是半年前,而景区闭门改造,一周前刚开始。
攻略过时,你的心估计也凉了大半——无奈,过去一段时间,旅游攻略似乎都很难在“最新”和“最好”之间找到平衡。去赏花发现花季已过,去观景发现景点修缮……因攻略出错而导致的意外在网上时常能够见到。
7月17日之后,这些问题都将由AI迎刃而解。
图/携程问道
同样是准备去成都玩7天,打开手机,输入问题,屏幕上立刻弹出了一份详尽的旅游攻略:第一天,在成都市区,打卡一下锦里古街,还有春熙路,第二天,离开闹市,向周边的群山、草原出发,感受四川地区的特色风土人情……
七天旅游行程,直接给你安排的明明白白的,不仅详细,并且非常专业细致到每一天的规划,甚至规划行程中的每一景点,还能直接跳转到门票酒店等具体信息,以方便出行。
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这种场景,已经在携程上成为可能。
7月17日下午,携程集团发布了旅游行业的首个垂直大模型,名为“携程问道”。发布会期间,携程集团董事局主席梁建章表示,“希望用户从包括‘携程问道’在内的产品获得旅游行业‘可靠的内容,放心的推荐’。”
怎么去理解?很简单,从使用体验上来看,比起先前各类通用大模型所提供的旅游建议,携程问道最大的优势就在于旅行攻略的直接、有效。从路线安排到行程价目,一目了然。
有了这些精准的实时信息,以往哪些因攻略不准确而出现的意外将不复存在。对于用户来说,它就是一个最好的旅游“搭子”。
这也很携程。
区别于面向产业、日趋红海的通用大模型,携程将大模型的应用场景锚定在旅游这一细分行业,面向最贴近用户的场景。
据了解,携程大模型包含了约二十年的旅行数据,每一位旅人用脚步投下的选票都被AI记录、整合,整合成约200亿个参数训练的百亿规模垂直大模型。
比起纯粹的聊天,携程问道这个旅游“搭子”,显然更懂游客,更懂旅行。
在这背后,AI大模型+旅游,这件事儿本身也有了新的想象空间。
旅游“搭子”,主打一个靠谱
如何规划行程,找到最优的答案,一直以来都困扰着游客。
作为一个涉及多个领域的综合性产业,每位游客在途中需要规划的衣食住行、吃穿用度向来差异极大,需求各不相同。
整理大量综合性数据,给每位客户个性化的最优解,大模型最擅长这个。
AI蓝媒汇向携程问道大模型求助了一个相当复杂的现实场景:全家出行,需要照顾老人和小孩,天气炎热,行程不宜过于密集,但希望能尽可能多留一些好看的照片,发朋友圈也有个素材。
携程问道大模型给出的建议,信息真实,且行程合理。
考虑到老人和小孩不适宜特种兵式旅行,除了提供机票/火车票的引导外,问道大模型并未在第一天安排具体景点。从第二天开始,大模型以较低密度的每天一个景点,为用户规划着天津之行,老人和小孩都不会太累,走走停停也便于享受津城的街景。
对于一位确有需求的用户而言,问道给出的回答几乎已是一份完整的行程规划,跟着走即可。
这种难得的“靠谱”,得益于携程多年的专注——携程问道在训练期间筛选了200亿个高质量非结构性旅游数据,再结合携程现有精确的实时数据进行自研垂练,成为百亿参数规模的行业垂直大模型。
由每一位用户亲身体验,亲自走出来的数据,才能够对用户在旅行中的需求精准理解、快速响应。
有了这些准确、详尽的AI攻略,用户不再需要花费几天甚至几周的时间,反复横跳于其他各种内容平台去收集资料、删改计划。将问题抛给携程问道,只需几秒就能生成最优路线。
与大模型同步推出的,还有携程榜单——基于20余年的旅游行业行业数据监测,以及平台独有的优惠指数计算公式,携程推出了携程口碑榜、携程热点榜和携程特价榜。
和过去营销带货式榜单不同,携程榜单完全基于真实数据客观分析,旨在为不同人群、不同意图的行前决策提供相应的旅行“可靠答案库”。
不止省时省力,大模型推荐与携程榜单的结合,让用户终于能收获客观的、最适合自身需求的攻略。
此前在小红书等内容平台的种草模式爆红后,用户时常会刷到由签约博主或第三方机构制作的旅游攻略。内容看似精致,却也带明显的主观色彩,为了放大某些特点而用词夸张、将实景图多次渲染调色。
这些带有网红滤镜的攻略,拉高了用户的预期,但却有可能与真实的情况大相径庭。此外在这些平台上,基于用户UGC的内容生产方式,存在很明显的个人色彩,这也可能会导致彼此给出的攻略具有明显的差异性。用户可能需要花费大量时间、比对无数帖子,才能在繁杂的信息中做出自己的决定。
携程榜单的推荐,则相当于替用户“查了几万人的攻略“后,并且是基于真实用户体验所做出的推荐,提高效率的同时,大大降低了攻略出错的可能性。
从计划到下单,携程提供给用户一套完整高效的“一站式”旅行准备体系。习惯于在携程APP完成从种草、制定行程到下单的过程后,用户避免被社交平台上五花八门的信息所误导的同时,携程也将实现从内容到交易的旅游产业生态闭环。
根据官方介绍,“携程问道”大模型目前已经具备了“前置推荐”和“智能查询”两项能力:首先,在用户需求尚未确定时,携程问道能为其提供出行推荐服务;如若用户已有相对明确的需求,问道也能提供智能查询结果。
相较于ChatGPT等通用大模型,梁建章认为,垂直行业大模型关键就在于先前提及的“靠谱”,所谓“可靠性”:与AI写文章、写小说相比,旅行更复杂。听起来写小说很难,但其实它不会计较对错,这个可靠性可以差一点,没有事。
旅游攻略则不然——出门在外,最大的问题就是可靠性。
“旅游重在体验,任何一个5%的行程规划失误都会造成100%的旅游问题”,携程深知,AI能否给出可靠答案,将直接关乎游客的出行体验。
AI重构旅游行业
出发前的行程规划,往往是最耗费精力的环节,“是客户花最多时间的,最复杂的”。携程问道大模型出现,用算力解决了这个前置问题。
但前置,并非全部。
“大模型带来的体验提升和效率提高,会是最明显的”,谈及AI为旅游行业带来的变化,梁建章表示,质量与效率背后,AI已然在重构整个旅游行业。
携程问道专注于服务出行前的场景,而在途中和售后环节,AI同样深入其中。
比如客服。
当前互联网平台主流的客服回复方式,无外乎线上咨询、电话语音和电子邮件。随着技术升级迭代,携程已将成熟的AI客服系统与客户无缝对接。
据了解,在中文渠道或是涉及多语种对话的场景中,携程AI的自助率已经达到了约75%,50%的电话咨询能够通过AI解决;利用文本抽取和意图识别技术,后台25%的邮件反馈,也已交由AI进行回复。
数据显示,AI客服上线至今,日均可节约10000+小时客服工作时间,邮件回复速度已从小时级降低至分钟级。
显然,凭借公司自身在旅游行业多年深耕积累的旅游数据,训练语义理解、信息抽取、信息摘要等模型,携程正在用AI技术,提升着旅行全程的效率和体验。
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这背后,当然是多年的持续深耕。
过去五年,携程在产品研发费用上的投入累计达452亿元。以2022年为例,该年,携程的产品研发费用占净收入比例为42%,达到83.41亿元。
也正是在这种长期投入下,携程持续不断地为旅游行业带来了新故事、新想象。
具体到用户身上,则意味着更好的旅游出行体验。
毕竟,旅游需求千差万别,不同人在不同季节、不同地方的需求都有较大差距。携程问道借助专业的旅游数据和算力,让旅游更简单,更可信,旅游出发再也不用担心做攻略耗费太多时间了。
今日话题
下次旅行,你想去哪?
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