Архитектура путешествий будущего: как инфраструктура искусственного интеллекта заменяет ручные процессы.

Туристическая индустрия в настоящее время переживает глобальный переломный момент. Расписание рейсов меняется каждую минуту, как и цены на билеты. Непредвиденные события распространяются по континентам быстрее, чем авиакомпании успевают на них реагировать. Путешественники ожидают мгновенного перебронирования, прозрачного ценообразования и беспроблемных поездок, а не очередей на всю ночь или ручных процессов, скрытых за современным пользовательским интерфейсом.

Несмотря на постоянные изменения в своей структуре, вся система по-прежнему работает на основе фреймворка, разработанного полвека назад. Глобальные системы распределения (GDS) Они остаются чрезвычайно надежными в масштабе, но их архитектура была разработана в 1970-х годах — в эпоху до появления динамической розничной торговли, непрерывного ценообразования, распространения API или чего-либо, напоминающего операции, управляемые искусственным интеллектом.

Это несоответствие больше не является техническим долгом – это структурный центр затрат и основное препятствие для прибыльности и масштабируемости. Отрасль испытывает трудности из-за высоких затрат на ручное обслуживание и упущенных возможностей получения дохода, вызванных собственной инфраструктурой.

За годы работы с авиакомпаниями, агентствами, консолидаторами и туристическими платформами в разных регионах я заметил одну четкую закономерность: самым большим препятствием в туристической индустрии является не поддержка клиентов, а сама инфраструктура.

Если отрасль не перестроит фундамент, на котором основаны туристические транзакции, искусственный интеллект останется лишь декоративным дополнением, а не той операционной революцией, в которой этот сектор так отчаянно нуждается.

В этой статье рассматриваются причины, по которым устаревшие системы продолжают доминировать, почему автоматизация постоянно откладывается, и каким должен быть уровень внедрения ИИ, чтобы вывести туристическую индустрию за рамки зависимости от человеческого фактора.

Почему отрасль до сих пор работает на инфраструктуре GDS

Платформы GDS по-прежнему доминируют благодаря глубокой коммерческой устойчивости, сетевым эффектам и договорным стимулам. Они обеспечивают глобально согласованный и договорно надежный источник доступных для бронирования номеров. Это единственный глобально синхронизированный и безопасный источник доступных для бронирования туристических услуг. Ежедневно они координируют миллионы бронирований с авиакомпаниями, онлайн-турагентствами, туристическими компаниями, консолидаторами и корпоративными системами.

Однако основная проблема заключается в том, что базовая логика и архитектура GDS по-прежнему основаны на устаревших стандартах обмена данными. Исторически это было ЭДИФАКТИ хотя современные GDS уже давно используют XML/JSON-оболочки и поддерживают более новые схемы, такие как NDC, базовая логика транзакций и многие бизнес-процессы по-прежнему встроены в эти устаревшие структуры. Эти стандарты были достаточны для более медленной и менее динамичной отрасли прошлого, но теперь накладывают серьезные ограничения на гибкость, объем данных, возможности мерчандайзинга и обслуживания.

Это не значит, что GDS утратили свою ценность — они десятилетиями обеспечивали отрасли исключительную надежность. Однако они никогда не были разработаны для современных требований: динамических предложений, непрерывного ценообразования, сложных пакетных предложений или сервисов на основе искусственного интеллекта. Сегодняшняя туристическая экосистема не является монолитной. Она включает в себя лоукост-перевозчиков, которые часто полностью обходят GDS, и авиакомпании, стремящиеся к прямому распространению через NDC, хотя полное отделение от GDS остается сложной задачей для большинства.

Туристическая экосистема представляет собой сложную, взаимозависимую цепочку онлайн-турагентств (OTA), компаний по управлению поездками (TMC), агрегаторов, консолидаторов и систем управления промежуточными операциями, каждая из которых опирается на предположения, заложенные в устаревших стандартах. Поэтому даже незначительные изменения требуют огромного уровня координации.

Почему автоматизация заканчивается на службе поддержки клиентов

Обсуждения использования искусственного интеллекта в сфере путешествий сосредоточены исключительно на чат-ботах, системах самообслуживания и автоматизированных ответах на часто задаваемые вопросы. Это полезно, но в основном на поверхности. Реальная сложность скрыта за кулисами.

Даже простая просьба клиента — «изменить рейс», «вернуть деньги за билет», «применить эту скидку» — запускает целый лабиринт операционных шагов: перерасчет тарифов для нескольких классов бронирования, реструктуризация записей о пассажирах (PNR), проверка правил, обработка непроизвольных изменений, согласование сроков оформления билетов и работа с логикой возврата средств, определяемой десятками условий.

Агенты выполняют эти задачи вручную, поскольку системы не предоставляют полных и согласованных данных. Дело не в недостатке возможностей ИИ, а скорее в отсутствии инфраструктуры, на которой он мог бы работать.

Система New Distribution Capability (NDC) была призвана модернизировать систему дистрибуции, и в розничной торговле она это сделала. Но Реализация NDC крайне непоследовательна.Каждая авиакомпания и каждая GDS предоставляют разные схемы, потоки обслуживания и бизнес-логику. Обещанный «стандарт» NDC на практике породил сотни нестандартных реализаций. Сегодня простой обмен данными работает по-разному в зависимости от того, было ли бронирование совершено через GDS, NDC или прямой API.

В результате автоматизация постоянно терпит неудачу. Дело не в том, что компании этого не хотят, а в том, что ИИ не может автоматизировать то, что он не может интерпретировать или безопасно выполнить.

Основная проблема: фрагментированные данные и ненадежные рабочие процессы.

Транзакции с туристическими услугами включают в себя ряд этапов: наличие мест, ценообразование, бронирование, оформление билетов, оплата, перерегистрация, перевыпуск, возврат средств, синхронизация. Каждый этап выполняется в отдельной системе, созданной в разное время с использованием различных моделей данных.

Такая фрагментация создает слабость:

• Содержимое GDS, NDC и информация о непосредственном API различаются.
• Данные PNR, билета, заказа и тарифа хранятся отдельно.
• Логика обслуживания различается в зависимости от канала.
• Устаревшие схемы не способны справиться со сложной современной системой предложений и заказов.

Они нарушают рабочий процесс, что приводит к потере доходов, проблемам с соблюдением нормативных требований или недовольству клиентов. Последней мерой безопасности в отрасли стали человеческие агенты. Люди-агенты выступают в роли «связующего звена», соединяя системы, которые изначально не были предназначены для совместной работы.

Почему отрасли необходима новая архитектурная основа

В 2025 году туристический сектор переживает самые стремительные изменения в своей истории: авиакомпании переходят на непрерывное ценообразование и динамические пакеты услуг, а модели поставок и заказов меняют принципы розничной торговли. Искусственный интеллект проложил путь к полностью автономным операциям. Но существующая инфраструктура должна идти в ногу с изменениями.

Что действительно нужно отрасли:

• Нормализованные, машиночитаемые данные по всем источникам
• Безопасная для транзакций оркестрация для обслуживания и изменений
• Обновления информации о наличии и ценах в режиме реального времени.
• Отказоустойчивое исполнение сложных рабочих процессов
• Правила, закодированные в виде логики.не PDF-файлы или племенные знания

Эту проблему нельзя решить на уровне пользовательского интерфейса. Необходимы фундаментальные изменения: встроенный в систему искусственный интеллект слой выполнения, лежащий в основе каждой транзакции, связанной с путешествиями.

Исследования в области облачных вычислений показывают Распределенная модульная архитектура значительно повышает масштабируемость и надежность — именно то, что необходимо для автоматизации в реальном времени в туристической индустрии.

Устаревшие системы не могут соответствовать этим требованиям. Им необходим дополнительный уровень, разработанный специально для искусственного интеллекта.

Роль ИИ: от диалогов до реализации

Сегодня большинство инициатив в области искусственного интеллекта в туризме сосредоточены исключительно на взаимодействии с клиентами. Это полезно, но не является революционным или действительно приоритетным вопросом.

Я считаю, что будущее ИИ в туризме должно быть связано с операционной деятельностью. ИИ должен уметь перевыпускать билеты, обрабатывать возвраты средств, управлять сбоями, синхронизировать бронирования по всем каналам, автоматически применять правила ценообразования и выполнять многоэтапные рабочие процессы от начала до конца. И он должен делать это с той же надежностью и точностью, которые ожидаются от опытных агентов.

Для безопасной работы ИИ необходима базовая система, гарантирующая согласованность данных, отслеживаемость рабочих процессов, целостность транзакций, предсказуемые результаты и соответствие требованиям авиакомпаний и регулирующих органов.

Тем временем рынок технологий «автоматизации обслуживания» и обработки возвратов средств растет. несколько поставщиков и авиакомпаний сообщают Резкий рост спроса на автоматизацию, но также подчеркивает, как фрагментация устаревших систем продолжает препятствовать полномасштабному внедрению.

Короче говоря: ИИ должен быть подключен к инфраструктуре, которая понимает логику перемещения, а не только язык. Это недостающий слой.

Как выглядит платформа для путешествий следующего поколения, созданная на основе искусственного интеллекта.

Существующая инфраструктура GDS останется критически важной системой учета в ближайшей перспективе, но ее роль должна развиваться. Отрасли необходим новый исполнительный уровень, который абстрагирует ее сложность и преобразует разрозненные операции в автоматизированные рабочие процессы.

Данная архитектура должна включать в себя:

1. Единый слой данных
   Мы нормализуем данные из GDS, NDC и прямых API в формат, который могут считывать машины.
2. Детерминированный механизм организации транзакций
   Автономное выполнение и восстановление после сложных процессов обслуживания, со встроенной безопасностью и возможностью аудита для каждого изменения PNR.
3. Искусственный интеллект, обладающий экспертными знаниями в конкретной области.
   Искусственный интеллект работает на основе кодифицированных экспертных знаний в предметной области, где правила тарифов, логика оформления билетов и операционные процедуры преобразуются в детерминированные, поддающиеся проверке пути выполнения, а не просто в статистические языковые модели.
4. Мониторинг в реальном времени и автоматическое восстановление
   Обеспечение устойчивости на протяжении многоэтапных транзакций с высоким уровнем риска.
5. Система обеспечения безопасности и соответствия нормативным требованиям
   Оно должно быть заслуживающим доверия, прозрачным и поддающимся проверке.

С внедрением современных технологий искусственного интеллекта полностью меняется тот этап, который ранее был доступен только системам GDS.

Поворотный момент для транспортной инфраструктуры

В настоящее время отрасль находится на переломном этапе. Новые технологии и современное общество меняют спрос, и розничный бизнес по продаже авиабилетов претерпевает структурные изменения.

Следующее десятилетие в сфере путешествий будет определяться не инновациями во внешнем интерфейсе, а инновациями в инфраструктуре. Компании, которые внедрят архитектуру, основанную на искусственном интеллекте, смогут масштабироваться более эффективно, работать с большей надежностью и предоставлять путешественникам тот бесперебойный сервис, которого они ждали годами, но редко получали. Те, кто откладывает это, останутся привязанными к системам, которые никогда не были созданы для сложности современных путешествий.

В следующем десятилетии инвестиции в туристические технологии должны сместиться от улучшения внешнего вида магазинов к перестройке складских помещений и цепочки поставок. Победителями станут те, кто будет инвестировать не в самый разговорный ИИ, а в самый эффективный транзакционный ИИ — интеллект, который надежно работает в фоновом режиме.