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OTA們搶著做,旅游能成為真正讓大模型落地的應用場景嗎?|界面新聞 · 科技

界面新聞記者 | 李如嘉

界面新聞編輯 | 文姝琪

近日,飛豬發(fā)布了多智能體驅(qū)動的旅行規(guī)劃產(chǎn)品“問一問”,集成了通義千問的多個主力模型,可以服務于用戶的目的地推薦,機票/酒店預定、規(guī)劃行程等需求。目前,幾乎所有主流在線旅游平臺(OTA)都推出了自己的AI助手,但飛豬的“問一問”發(fā)布后,還是在小紅書等平臺引起了關注。由于目前還在內(nèi)測階段,平臺上不少人都在索要邀請碼,在閑魚上甚至有人賣起了邀請碼,價格炒到了40元一個。

文旅場景是AI大模型應用的一大試驗田,很多大模型公司推出基礎模型產(chǎn)品后都會用行程規(guī)劃做應用示范,專注這個場景的創(chuàng)業(yè)公司也不少,但由于落地的復雜性,產(chǎn)品實用性受到考驗,遲遲還沒有爆品產(chǎn)生。當垂類公司加入戰(zhàn)局,旅游會成為真正閉環(huán)的AI場景嗎?

做旅游場景的大模型應用,難在哪?

旅行規(guī)劃是生活中常見的復雜決策之一。做一次旅行規(guī)劃,需要做大量攻略,查閱各種交通、住宿、酒店信息,有時還會參考各種出行游記、筆記。這些信息融合了文本、圖像、結構化數(shù)據(jù)等,對于大模型來說是非常適合展示其學習和處理復雜信息能力的場景,因此不少通用大模型發(fā)布時都會拿旅行規(guī)劃做示例,也有很多大模型應用公司瞄準了該場景做應用。

但實際上,旅游領域大模型應用的進展卻遠遠不如預期,至今沒有能夠真正走進用戶生活的產(chǎn)品出現(xiàn)。

“做技術,特別做AI創(chuàng)業(yè)的東西,一般不太會愿意去碰容錯率非常低的產(chǎn)品。恰恰旅游就是容錯率非常低的場景。例如,萬一交通和酒店的信息準確,用戶抵達之后,不僅損失了錢,還損失了時間?!憋w豬技術負責人倪生華告訴界面新聞。

旅游規(guī)劃類AI產(chǎn)品,最大的難點在決策和數(shù)據(jù)兩方面。旅行規(guī)劃包含一組復雜的決策鏈路,涉及到用戶的食住行,包括不限于預算、交通、接駁、住宿、餐飲、游樂、行程舒適度、個人偏好、簽證政策、退改規(guī)則、天氣等幾十種決策因子的相互博弈。這些因子中有的還是實時變化的,最典型的就是機票,需要實時連接到上游供給側。

OTA們搶著做,旅游能成為真正讓大模型落地的應用場景嗎?|界面新聞 · 科技

在數(shù)據(jù)上,旅行數(shù)據(jù)具有“專有性”。倪生華透露,以攻略為例,看似是海量的數(shù)據(jù),但真正有價值的并不多。網(wǎng)上的攻略數(shù)據(jù)需要進行清洗和校驗,實際可用率只有不到0.7%,其余大量重復信息,只是整體描述上有差異。

但如果想讓旅行規(guī)劃更加真實可用,大到航班取消和延誤,小到景區(qū)開閉園時間調(diào)整,都要納入考慮。這些信息無法從公共網(wǎng)絡上獲取的,比如機票庫存、航班變更,需要通過GDS(全球分銷系統(tǒng))來付費獲取,一些景區(qū)的節(jié)令特點、適合游覽的時間和風險場景等則需要和景區(qū)的長期生態(tài)合作以及經(jīng)驗來判斷。

對于通用模型來說,決策過于復雜多變,實時數(shù)據(jù)無法獲取,訓練數(shù)據(jù)又有所滯后導致泛化能力下降,無法適應這個快速變化需要實時決策的場景。在面對相關問題的時候,模型出現(xiàn)幻覺、準確率低的情況概率會更高。但這個場景的用戶恰恰對出錯的容忍度非常低,因此如果僅通過簡單API接口或者工作流接入然后打造單個Agent(智能體)來處理相對確定的需求,在實際環(huán)境中處理復雜、多變的旅行需求,這種方法很可能行不通。

因此,可以看到許多大模型公司的旅行規(guī)劃仍停留在按照公開信息生成一個大致攻略的階段,實用性并不高。用戶仍然需要去具體核對每一項信息的準確性,然后輾轉去各個平臺進行比價和預訂。這些產(chǎn)品對用戶的個性化需求,比如帶老人出行、帶孩子出行也很難很好地滿足。相比于其他領域,AI在旅行場景的落地實際上遠比想象中難度高得多。

在線旅游平臺做AI,有優(yōu)勢也有必要

雖然AI在旅行場景的落地難度很高,但對于在線旅游平臺來說,也成為了難得的機遇。

除了飛豬推出相對完整的產(chǎn)品之外,幾乎所有主流在線旅游平臺宣布在做大模型旅游垂類應用。攜程在2023年大模型熱潮中就上線了“攜程問道”,并在國際版Trip.com上推出AI行程助手TripGenie,此后就沒有再進行大的版本迭代,現(xiàn)階段僅提供文本建議,暫無預訂跳轉鏈接。今年年初DeepSeek出圈后,馬蜂窩、同程、途牛紛紛跟進,接入DeepSeek做從圖文攻略到產(chǎn)品預訂全流程覆蓋的旅行助手產(chǎn)品。

對于在線旅游平臺來說,優(yōu)勢是顯而易見的。例如在數(shù)據(jù)上,倪生華認為,比起公網(wǎng)數(shù)據(jù),在線旅游平臺擁有的,經(jīng)過業(yè)務高度的抽象、結構化有真實可信度的數(shù)據(jù),會成為真正的壁壘,航班、酒店、景區(qū)等這些通用大模型難以獲取的專有信息,在線旅游平臺都有豐富的儲備。

例如在“問一問”研發(fā)時,飛豬就規(guī)劃制定這一個子功能,調(diào)研了大量旅行社、旅游定制師等,把他們的工作流、知識、經(jīng)驗,加上平臺的供應鏈數(shù)據(jù)、服務評價數(shù)據(jù)等結合,構建了一套相對完善的旅行數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)保證了攻略的真實有效和可操作,也構成了產(chǎn)品的壁壘。

開發(fā)AI旅行助手給在線旅游平臺能帶來的好處也很直觀。通常訪問在線旅游平臺的用戶已經(jīng)有了具體的出行需求。一個有效的規(guī)劃助手能夠幫助用戶節(jié)省規(guī)劃時間,還可以完成從攻略到預訂的閉環(huán)。比起跳轉多個平臺搜尋靈感,還要反復比價,分別預訂機票、酒店、門票等,如果在行程助手的幫助下,用戶能在一個平臺上完成行程計劃制定和所有預訂,對平臺業(yè)務和用戶留存無疑是實打?qū)嵉膸椭?/span>

從大的旅行趨勢來看,目前,消費者對于旅游的需求更加偏向個性化,不滿足于傳統(tǒng)的模板化線路,越來越追求定制和小眾。更多商戶和平臺也在推廣旅游定制的服務,但一個真正了解當?shù)芈糜蔚亩ㄖ茙煂嶋H上成本非常高。

通常來講,一個旅游定制師平均一天只能服務5-10個用戶。如果“問一問”這樣的AI產(chǎn)品能夠?qū)⒍ㄖ茙煹闹R和思考邏輯復制下來,就能從一天服務5個人,做到一天服務500個、5000個人,大規(guī)模地提升他服務消費者的能力。

對于商戶來說,消費者越來越多的個性化需求也帶來了貨架組織的難題。商戶沒有能力根據(jù)消費者的不同需求上100款產(chǎn)品,很多非標品也很難靠一個貨架和詳情頁去描述。AI可以將消費者的個性化需求和旅游從業(yè)者的個性化服務能力匹配起來,成為兩方的橋梁。

這么多平臺爭著做AI也和“生存焦慮”有一定關系。有在線旅游平臺從業(yè)者對界面新聞直言,“趕上AI時代的快車才有希望,不然現(xiàn)在都是頭部一兩家平臺獨大,小平臺很難有生存空間?!蹦昵?,這家平臺為了在AI上進度不落后,選擇暫緩其他工作安排,調(diào)動人手去集中支持AI項目。

總的來說,在線旅游平臺做AI旅行助手,既有優(yōu)勢,又有不小的好處,對一些小平臺來說還具備“求生存”的必要性。但受限于在線旅游企業(yè)本身的AI研發(fā)能力以及產(chǎn)品力,這些旅行助手產(chǎn)品目前還沒有做到非常完善。對比來看,飛豬“問一問”是其中較為成熟的產(chǎn)品,集成了市面上AI行程助手的主流產(chǎn)品功能。

打開“問一問”,用戶可以看到“發(fā)現(xiàn)目的地”、“找便宜機票”、“找特色酒店”、“規(guī)劃行程”四個基礎板塊。和其他旅游類AI助手最大不同點在于,“問一問”以多智能體驅(qū)動,并在用戶界面上呈現(xiàn)出多個AI助手服務一個用戶的體驗,包含行程助手、路線定制師、智慧交通顧問、酒店顧問、攻略達人、本地人導游、預算管理師、服務保障專員等多個專業(yè)助手。

以最復雜的行程規(guī)劃任務來說,在了解到用戶需求之后,行程助手會喚起相應的智能體,分頭調(diào)用數(shù)據(jù)尋找實時機票、酒店、景區(qū)信息和報價,預算管理師則負責匯總并核算了相關費用,交由“行程助手”輸出方案,包含往返機票、入住酒店、每日游玩景點及特色餐飲的建議,匹配對應的機酒商品方便用戶收藏和預訂,并給出注意事項。“問一問”還可以將行程規(guī)劃轉化為可編輯、可導航的手繪地圖,以及基于LBS(基于位置的服務)高德工具,在出行中也能夠推薦附近的咖啡館以及可買的伴手禮等。

在過程中,為了提高用戶的可信度,“問一問”展示了工作時的思考鏈。用戶可以看到多個專家分頭調(diào)用實時的機票報價、酒店報價、路線庫等等,協(xié)作完成任務,也會客觀評價各個交通、酒店和路線的優(yōu)劣。

當然,目前旅游行業(yè)的AI應用還在持續(xù)進化的過程中,“問一問”也還僅限其F5及以上會員和少部分獲得邀請碼的用戶,沒有投入大規(guī)模使用。飛豬表示,基于用戶數(shù)據(jù)和不斷反饋,飛豬正在構建一套評價標準,不斷校驗“問一問”的產(chǎn)出質(zhì)量,進行整體效果的迭代。

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