前進第一天：人工智能是真實的

• Travel Forward 的開幕日以一場專門討論旅行中的人工智能的會議開始。
• 這些工具可用於大規模個性化——但思維方式需要改變。 細分不是個性化。
• 如果您共享數據，算法可以跨來源工作，個性化可以成為協作、夥伴關係。

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來自整個旅遊行業的高級技術主管認為 人工智能（AI） 只要對數據共享的心態和態度發生變化，數據共享將在推動旅行複蘇方面發揮關鍵作用。

Travel Forward 的開幕日以一場專門針對 AI 在旅行中。

人工智能早期採用者 bd4travel 的首席執行官兼聯合創始人 Andy Owen-Jones 表示，人工智能和機器學習是旅遊公司“推斷”旅行者想要什麼的唯一途徑。

然而，要超越“平均”並進入“個性化”， AI 專家需要訪問數據

“用於大規模個性化的工具已經存在——但思維方式需要改變。 細分不是個性化。”

Sabre Labs 的 Sundar Narasimhan 指出，這種區別反映在企業應用程序如何 AI 旅行中的機器學習現在經過設計和優化，旨在改善旅行者的體驗，而不是優化供應商的收益。

他還倡導數據共享方面的新思維。

“如果你共享數據，算法可以跨來源工作，個性化可以成為協作、夥伴關係。” 他概述了一個未來的用例，人工智能可以提供一種旅行體驗，其中航班和住宿都是個性化的。

心態、新範式和新思維也是其他會議的主題。 來自 Vouch 的 Jospeh Ling 解釋了他的企業如何必須改變酒店業的思維方式。

“我們必須讓酒店經營者相信，並非所有接觸點的人際互動都是平等的。 我們的產品幫助酒店經營者自動化許多不需要人為接觸的任務，這讓酒店員工可以專注於對客人體驗產生重大影響的任務，”他說。

另一個需要改變思維方式的行業是航空。 下午的小組討論明確認為，改善航空公司、機場運營商和空中交通管制之間的數據共享可以提高飛機和航線的效率，通過減少燃料消耗來降低排放的直接好處。

來自 SITA 的 Yann Cabaret 告訴擁擠的房間，“現代技術支持協作——利用我們擁有的數據，我們可以應用機器學習來優化飛機在空中或機場的運動。”

然而，商業考慮阻止了許多私營部門運營商相互共享數據，這種情況與應對氣候緊急情況不相容。 “只有每個人都參與進來，行業努力才能奏效，”他說。

旅遊業中結構化和非結構化數據的數量為人工智能創造了完美的環境，以產生新產品、為旅行者提供更好的體驗並為旅遊公司創造更多收入。 然而，這樣做的結果是數據量意味著公司在使用數據之前應該考慮驗證數據。

來自多日旅行計劃技術專家 Nezasa 的 Manual Hilty 表示，他的企業一直在開發其平台，以便能夠大規模支持數據分析和人工智能，並將洞察應用於個人層面。

“計劃、預訂和完成多日遊有很多很多接觸點，每個接觸點都有自己的複雜層次，”他說。 “我們知道，只有當數據和託管數據的平台適合使用人工智能為旅行者打造更好的體驗時，人工智能才能發揮作用。”