생성적 AI가 여행을 혁신하는 방법

인공 지능은 오랜 시간 동안 많은 산업에서 일반적이었으며, 여행을 포함하여 예측 기술에서 알고리즘이 대규모 데이터 세트에 기반하여 결론을 도출하고 추천을 출력하는 방식으로 일반적으로 사용되었다.

여행에서 예측 분석은 개인화된 호텔, 비행기, 기타 서비스 추천을 제공하는 데 사용된다. 예측 모델은 유용하다. 여행 제공업체와 고객 모두에게 유용하다. 왜냐하면 대규모 대안 중에서 관련性과 적합도가 높은 옵션을 효율적으로 찾고 컴파일할 수 있기 때문이다. 수동으로 하는 것보다 시간과 노력이 훨씬 적게 든다.

Hopper는 이 기술을 최대한 활용하는 훌륭한 예이다. 이 회사는 알고리즘에大量의 역사적 데이터와 현재 트렌드를 공급하여 호텔 가격과 항공료를 예측한다. 이것은 단순히 전체적으로 최고의 가격을 제공하는 경쟁 우위를 제공하는 것뿐만 아니라 고객에게도 잘 서비스한다. 데이터와 고객의 고유한 여행 프로필을 기반으로 비행기를 예약할 때 돈을 가장 많이 절약할 수 있는 때를 정확하게 여행자에게 알릴 수 있다.

그러나 생성적 AI는 다르며 많은 부문의 운영 방식을 뒤바꾸고 있다. 이 새로운이자 흥미로운 인공 지능의 이터레이션은 현재 가능한 것보다 여행에 대해 훨씬 더 많은 것을 할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 전체 고객 경험을 업그레이드할 뿐만 아니라 분석된 기존 콘텐츠와 원래 콘텐츠를 생성함으로써 새로운 수준으로 끌어올릴 수 있다.

생성적 AI는 여전히 출력을 생성할 때大量의 기존 데이터를 사용하는 것이 사실이지만, 단순한 예측 AI와 차별화되는 점은 흥미롭다. 여행에서는 AI가大量의 여행 데이터로 훈련되고 여행 공급업체에서 사용 가능한 가장 广泛한 재고와 콘텐츠에 접근할 수 있으므로 여행者の 특정 요청에 대한 관련성과 개인화된 제품 및 콘텐츠를 제공할 수 있다.

이것은 수십 년 동안 비교적 느리게 변화를 겪어온 산업에서真正로 혁신적이고 흥미로운 발전이다. 고객에게 더 좋을 뿐만 아니라 연구에 따르면 AI를 사용하는 회사는 일관되게 더 나은 재무 지표를 보이고 최대 50% 더 많은 수익을 보인다.

여행객은 생성적 AI 채팅봇으로부터 더 나은 고객 지원을 받고 있다

既存의 산업 주체자들은 고객 서비스 채팅 솔루션, 문제 해결 고객 지원 및 로열티 프로그램을 포함하여 더 나은 클라이언트 서비스를 제공하기 위해 생성적 AI를 사용하고 있다. 여행 산업은 일반적으로 얇은 마진으로 운영되므로 고객이 원하는 라이브 인간 지원은 지속 가능하지 않을 수 있다. 연구에 따르면 AI를 고객 지원에 통합하면 단일 상호 작용으로 문제의 최대 80%를 해결할 수 있으며 인간 작업자의 스트레스를 줄이고 고객에게 더 나은 경험을 제공할 수 있다.

일부 회사들, 예를 들어 WestJet은 이미 일반 요청을 파싱하고 인간 에이전트를 참여시키는 때를 결정하기 위해 AI 기반 고객 서비스 채팅봇을 사용하고 있지만, 생성적 AI가 계속 발전함에 따라 훨씬 더广泛하게 채택될 것으로 기대된다. 이것은 또한 기존의 채팅봇이 업그레이드되어 여행자에게 더 인간적인 경험과 개인화된 경험을 제공할 수 있음을 의미한다.

Navan, 이전의 TripActions, 또한 생성적 AI를 사용하여 여행 관리자가 여행을 예약하도록 도와주는 채팅봇 Ava를 사용한다. 이 회사는 동일한 기술을 적용하여 코드를 작성, 테스트, 개선 및 디버깅하여 Ava를 지속적으로 개선하고 경쟁 우위를 유지한다. 반면에 산업의 거대 기업들은 일반적으로 작업량이 제한된 인간 개발자 팀에 의존하여 새로운 기능을 더 느리게 배포한다.

생성적 AI는 고유하게 제작된 여행을 제공한다

인터넷은 여행 기회를 제공하는寶庫이다. 목적지, 관광 명소, 새로운 모험, 좋은 거래 또는 숙박 시설을 찾고 있다면, 이용 가능한 콘텐츠의 양은 압도적이다. 훌륭한 여행 자문가는 소음을 통해 도와줄 수 있지만, 최고의 전문가라 하더라도 완벽한 여행을 예약하기 위해 모든 단계를 파싱하는 데 몇 시간을 소요할 수 있다.

생성적 AI를 사용하면 여행 회사들이 여행 에이전트에게 제공한 답변과 같은 채팅봇 대화에 기반하여 고유하고 개인화된 여행을 제공할 수 있다. 이 기술의 돌파구 이전에, 온라인 채팅봇 인터페이스는 단순히 기본 쿼리에 답변하려고 시도했다. 생성적 AI와 더 지능적인 알고리즘을 사용하면 고객은 더 포괄적이고 고유한 여행 출력을 얻을 수 있을 것이다. 이는 거의 완벽한 여행预览일 수 있으며, 어느 시점에는 비디오 콘텐츠도 포함될 수 있다.

여행의 생성적 AI 시대는 어디로 향하고 있는가?

이 새로운 인공 지능을 채택하는 가장 흥미로운 부분은 아직 초기 단계에 있기 때문이다. 실제로, Accenture에 따르면, 여행 회사 중 단 13%만이 AI의 전체 잠재력을 실현하기 위해 충분한 자원을 할당했다. 지금 보이는 것은 그것이 결국 할 수 있는 것의 가장 작은 부분에 불과하다.

여행 기술 거대 기업들은 이 기술을驚人的 속도로 채택하고 있다. Expedia와 Kayak은 Open AI의 ChatGPT 채팅봇과 통합한 최초의 여행 브랜드이다. 그들은 플러그인을 개발하여 사용자가 자연스러운 대화로 검색 엔진과 상호 작용하고, 비행기, 숙박 시설 및 경험에 대한 세부 정보에 접근하고, Expedia 및 Kayak 웹사이트에서 직접 여행을 예약할 수 있다. 이 기술과 관련된 더 많은 실험이 예정되어 있으므로, 여행자와 여행 에이전트 모두에게 새로운 모험이다.

또한 젊은 회사들이 이 기술을 최대한 활용하여 기존의 프로세스 경계를 실험하고 밀어붙일 것으로 기대된다. Accenture의 동일한 연구에 따르면, 고급 AI를 심각하게 추구하는 회사의 수가 2024년까지 두 배 이상 증가할 것으로 기대된다. 새로운 비즈니스 모델과 신제품은 고객 확보에서 최신 검색 엔진 및 생성적 AI 어시스턴트까지 모든 것을 다룰 것이다. 이러한 어시스턴트는 여행을 처음부터 끝까지 완전히 고유한 여행을 예약하도록 도와줄 수 있다.

이 시점은 산업의 초기 날을 연상시킨다. 미래는 rộng泛한 지평线이었고, 누구든지 다음 큰 이름이 될 수 있었다. 우리는 미래에 새로운 유니콘이나 그와 같은 것이 등장할 수도 있을 것이다. 우리는 여행의 세 번째 기술 혁명 중에 있으며, 아직 아무도 꿈꾸지 못한 혁신을 볼 가능성이 있다.