Как нейросети используют в туризме: от маркировки багажа до систем рекомендаций

Нейросети способны обрабатывать огромные объемы данных, выявлять сложные закономерности и делать точные прогнозы. Они помогают туристическим компаниям анализировать предпочтения клиентов, делать персонализированные предложения и улучшать качество обслуживания. Как ИИ используется в туризме и какие преимущества дает отрасли — в нашей статье.

Многие туристические сервисы используют системы рекомендаций. Они анализируют предпочтения пользователя, его бюджет, данные о предыдущих поездках и т.д. На основе этой информации предлагают подходящие отели, туры или билеты. Некоторые системы собирают все отзывы о гостинице и вычленяют из них только то, что будет интересно конкретному гостю. Это существенно экономит время на чтение отзывов и повышает лояльность клиентов.

Подобную систему — «Горячие билеты» — использует поисковик билетов Aviasales. Алгоритм анализирует цены в реальном времени. Когда стоимость снижается минимум на 10%, «горячий билет» появляется на главной странице сайта или приложения.

Чат-боты набирают все большую популярность в гостиничном бизнесе. Они автоматизируют взаимодействие с гостями, увеличивают продажи и сокращают затраты на персонал. В отличие от людей, боты моментально отвечают на вопросы в любое время суток. Это помогает улучшить качество обслуживания повышает лояльность.

Сервис бронирования отелей Booking.com запустил чат-бота на базе ChatGPT. Программа оказывать поддержку на всех этапах планирования путешествий, дает рекомендации на основе предпочтений пользователя, разрабатывает туристические маршруты.

Некоторые компании используют роботов-помощников, например, японская Henn-na. Она стала первым отелем в мире, где роботы заменили практически весь персонал. ИИ-помощники регистрируют и выселяют гостей, убирают номера и даже проводят экскурсии по отелю.

Нейросети предсказывают спрос на туристические услуги, цены, продажи, трафик и т.д.. Так, если мы хотим, чтобы нейросеть прогнозировала спрос, даем ей исторические данные — сезонность, погодные условия, объем продаж, количество праздничных и выходных дней и т.д. Готовая программа предсказывает спрос на основе реальных данных. Например, сколько людей посетят отель летом. Прогнозы ИИ помогают грамотно распоряжаться ресурсами и планировать маркетинговые кампании.

Разработчики Aviasales сделали алгоритм, предсказывающий цены на билеты. На сайте Aviasales появился график, на котором изображается изменение стоимости за конкретный период. Благодаря алгоритму пользователи понимают, когда лучше всего покупать билеты.

ИИ быстро собирает и обрабатывает большие объемы информации, поэтому его применяют и для оценки обратной связи. Нейросети анализируют отзывы, комментарии, рейтинги и выявляют, что нравится и не нравится клиентам. В итоге туристические компании могут оперативно решать проблемы и улучшать качество услуг.

Многие аэропорты отказываются от бумажных штрихкодов, потому что их легко повредить — смять, намочить, порвать. Испорченный штрихкод нельзя прочитать и отсканировать, поэтому он становится бесполезным. Вместо штрихкодов начали использовать системы маркировки багажа. Это алгоритмы ИИ, которые облегчают сортировку и доставку чемоданов, минимизируют вероятность их потери.

Яркий пример — технология RFID (Radio Frequency Identification). Она работает на основе радиоволн. На стойке регистрации к багажу прикрепляют специальные бирки, в которые встроены RFID-метки. Они передают данные RFID-считывателям, установленным в зонах перемещения чемоданов. Информация, собранная считывателями, отправляется в базу данных. Если система RFID обнаруживает нарушения, она оповещает оператора.