- ट्रैवल फॉरवर्ड का उद्घाटन दिन यात्रा में एआई को समर्पित एक सत्र के साथ शुरू हुआ।
- बड़े पैमाने पर वैयक्तिकरण के लिए उपकरण हैं - लेकिन मानसिकता को बदलने की जरूरत है। विभाजन वैयक्तिकरण नहीं है।
- यदि आप डेटा साझा करते हैं, तो एल्गोरिदम सभी स्रोतों पर काम कर सकता है, निजीकरण सहयोगी बन सकता है, एक साझेदारी।
यात्रा उद्योग के वरिष्ठ प्रौद्योगिकी अधिकारियों का मानना है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) जब तक डेटा साझाकरण परिवर्तन के प्रति मानसिकता और दृष्टिकोण में परिवर्तन होता है, तब तक यात्रा की वसूली को चलाने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा।
ट्रैवेल फॉरवर्ड के उद्घाटन दिवस की शुरुआत . को समर्पित एक सत्र के साथ हुई AI यात्रा में।
एआई-अर्ली-एडॉप्टर bd4travel के सीईओ और सह-संस्थापक एंडी ओवेन-जोन्स ने कहा कि एआई और मशीन लर्निंग ट्रैवल कंपनियों के लिए एकमात्र तरीका है कि वे अपने यात्रियों को "अनुमान" दें कि उनके यात्री क्या चाहते हैं।
हालांकि, "औसत" से परे और "निजीकरण" में जाने के लिए, AI विशेषज्ञों को डेटा तक पहुंच की आवश्यकता है
"बड़े पैमाने पर निजीकरण के लिए उपकरण हैं - लेकिन मानसिकता को बदलने की जरूरत है। विभाजन वैयक्तिकरण नहीं है।"
सेबर लैब्स के सुंदर नरसिम्हन ने नोट किया कि यह अंतर इस बात में परिलक्षित होता है कि उद्यम किस तरह से आवेदन करता है AI और यात्रा में मशीन लर्निंग अब यात्रियों के अनुभव को बेहतर बनाने और आपूर्तिकर्ताओं के लिए उपज को अनुकूलित करने से दूर करने के लिए इंजीनियर और अनुकूलित हैं।
उन्होंने डेटा साझा करने के मामले में नई मानसिकता की भी वकालत की।
"यदि आप डेटा साझा करते हैं, तो एल्गोरिदम स्रोतों पर काम कर सकता है, निजीकरण सहयोगी बन सकता है, एक साझेदारी।" उन्होंने भविष्य के उपयोग के मामले की रूपरेखा तैयार की जहां एआई एक यात्रा अनुभव प्रदान कर सकता है जहां उड़ान और आवास दोनों को वैयक्तिकृत किया गया है।
मानसिकता, नए प्रतिमान और ताजा सोच अन्य सत्रों में भी एक विषय थे। वाउच के जोसेफ लिंग ने बताया कि कैसे उनके व्यवसाय को होटल उद्योग में मानसिकता बदलने की जरूरत है।
“हमें होटल व्यवसायियों को यह विश्वास दिलाना होगा कि सभी टचपॉइंट पर मानवीय संपर्क समान नहीं हैं। हमारा उत्पाद होटल व्यवसायियों को ऐसे कई कार्यों को स्वचालित करने में मदद करता है जहां मानवीय स्पर्श की आवश्यकता नहीं होती है, जो होटल के कर्मचारियों को उन कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए मुक्त करता है जो अतिथि अनुभव को भौतिक रूप से प्रभावित करते हैं, ”उन्होंने कहा।
एक और उद्योग जहां मानसिकता बदलने की जरूरत है वह है उड्डयन। दोपहर में एक पैनल चर्चा इस विचार में स्पष्ट थी कि एयरलाइनों, हवाईअड्डा ऑपरेटरों और हवाई यातायात नियंत्रण के बीच डेटा साझाकरण में सुधार से विमान और रूटिंग क्षमता में सुधार हो सकता है, कम ईंधन जलने के माध्यम से कम उत्सर्जन के तत्काल लाभ के साथ।
SITA के यान कैबरे ने खचाखच भरे कमरे को बताया कि "आधुनिक तकनीक सहयोग का समर्थन करती है - हमारे पास मौजूद डेटा के साथ हम आकाश या हवाई अड्डे में विमान की गतिविधियों को अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग को लागू कर सकते हैं।"
हालांकि, व्यावसायिक विचार कई निजी क्षेत्र के ऑपरेटरों को एक-दूसरे के साथ डेटा साझा करने से रोकते हैं, एक ऐसी स्थिति जो जलवायु आपातकाल से लड़ने के साथ असंगत है। "उद्योग के प्रयास तभी काम कर सकते हैं जब हर कोई इसमें हो," उन्होंने कहा।
यात्रा उद्योग के भीतर संरचित और असंरचित डेटा की मात्रा कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए नए उत्पाद, यात्रियों के लिए बेहतर अनुभव और ट्रैवल कंपनियों के लिए अधिक राजस्व उत्पन्न करने के लिए सही वातावरण बनाती है। हालाँकि, इसका परिणाम यह है कि डेटा की मात्रा का अर्थ है कि फर्मों को डेटा का उपयोग करने से पहले उसे मान्य करने के बारे में सोचना चाहिए।
मल्टी-डे ट्रिप प्लानिंग टेक विशेषज्ञ नेजासा के मैनुअल हिल्टी ने कहा कि उनका व्यवसाय अपने प्लेटफॉर्म को विकसित कर रहा है ताकि यह डेटा एनालिटिक्स और एआई को बड़े पैमाने पर समर्थन दे सके और व्यक्तिगत स्तर पर अंतर्दृष्टि लागू कर सके।
"बहु-दिवसीय पर्यटन की योजना बनाना, बुकिंग करना और पूरा करना कई, कई टचपॉइंट हैं जिनमें से प्रत्येक की जटिलता की अपनी परतें हैं," उन्होंने कहा। "हम जानते हैं कि एआई केवल तभी काम करता है जब डेटा और इसे होस्ट करने वाला प्लेटफॉर्म यात्रियों के लिए बेहतर अनुभव बनाने के लिए एआई का उपयोग करने के उद्देश्य से उपयुक्त हो।"
इस लेख से क्या सीखें:
- मल्टी-डे ट्रिप प्लानिंग टेक विशेषज्ञ नेजासा के मैनुअल हिल्टी ने कहा कि उनका व्यवसाय अपने प्लेटफॉर्म को विकसित कर रहा है ताकि यह डेटा एनालिटिक्स और एआई को बड़े पैमाने पर समर्थन दे सके और व्यक्तिगत स्तर पर अंतर्दृष्टि लागू कर सके।
- दोपहर में एक पैनल चर्चा में यह स्पष्ट था कि एयरलाइंस, हवाईअड्डा ऑपरेटरों और हवाई यातायात नियंत्रण के बीच डेटा साझाकरण में सुधार से विमान और रूटिंग दक्षता में सुधार हो सकता है, साथ ही कम ईंधन खपत के माध्यम से कम उत्सर्जन का तत्काल लाभ हो सकता है।
- सेबर लैब्स के सुंदर नरसिम्हन ने कहा कि यह अंतर इस बात से परिलक्षित होता है कि यात्रा में एआई और मशीन लर्निंग के लिए उद्यम अनुप्रयोगों को अब यात्रियों के अनुभव को बेहतर बनाने और आपूर्तिकर्ताओं के लिए उपज के अनुकूलन से दूर करने के लिए इंजीनियर और अनुकूलित किया गया है।
