進化與革新
生成式 AI 在不斷發(fā)展演化。
在2023年的概念驗證之年,眾多企業(yè)快速試驗各類基礎模型,市場對這項技術的關注度和投資熱度飆升至前所未有的高度,企業(yè)都在努力探索生成式 AI 如何為其創(chuàng)造價值。
而 2024 年,生成式 AI 開始落地,企業(yè)逐步摸索適合自己的生成式 AI 使用場景和應用,并預留一定的資源來做項目落地。
進入2025年,生成式 AI 如何實現(xiàn)商業(yè)價值?在商旅行業(yè),生成式AI可以發(fā)揮怎樣的作用?
5月22日,在2025環(huán)球旅訊數(shù)智論壇·上海站,西云數(shù)據(jù)商務拓展總監(jiān)李賽以《AI賦能,知識領航》為題發(fā)表主題演講,帶來對于商旅行業(yè)的AI洞察與解決方案。
以下為演講實錄,內(nèi)容有刪減。
大家好,西云數(shù)據(jù)是亞馬遜云科技中國(寧夏)區(qū)域的運營方和服務提供方。首先,跟大家分享基于西云數(shù)據(jù)的成熟客戶案例獲得的商旅行業(yè)感知。
第一個感知是,行業(yè)成熟業(yè)務專家減少,專業(yè)知識斷層。
從上世紀80年代第一代商旅公司創(chuàng)建至今,整個商旅行業(yè)已經(jīng)經(jīng)歷了近40年的發(fā)展時間,按照每20年為一代從業(yè)者來看,基本上商旅行業(yè)已經(jīng)有兩代的成熟業(yè)務專家已經(jīng)退休了。
隨著商旅業(yè)務系統(tǒng)的革新,商旅服務的模式也發(fā)生變化,以專業(yè)知識為基礎的復雜行程設計能力,以及以企業(yè)利潤最大化的產(chǎn)品設計能力,正隨著成熟業(yè)務專家的減少造成斷層。
第二個感知是,上游產(chǎn)品供應的多元化與企業(yè)自身系統(tǒng)的數(shù)字化融合需要提效。
現(xiàn)在,不管是上游供應商,像航司、酒店、第三方供應平臺等的系統(tǒng)已經(jīng)非常自動化,而企業(yè)自身的系統(tǒng)也是自動化的,但在產(chǎn)品對接的過程中,由于信息的格式并不規(guī)范,商旅企業(yè)需要對產(chǎn)品政策等做規(guī)范化處理以實現(xiàn)與自身業(yè)務系統(tǒng)的對接。
第三個感知是,企業(yè)正在追求Offer(向客戶提供的產(chǎn)品或服務)自主可控。研發(fā)對既有產(chǎn)品的解析,設計滿足旅客需求的行程組合,融入企業(yè)優(yōu)勢政策,提高旅客體驗,提升企業(yè)利潤。
第四個感知是,客戶服務需要向智能化發(fā)展邁進。
針對這些行業(yè)感知,AI可以提供怎樣的幫助?
企業(yè)使用生成式 AI 的應用場景有很多,比如翻譯、智能運營、角色扮演等,其中,與商旅行業(yè)緊密相關的是:知識庫、智能客服、審核風控、智能開發(fā)這些場景。
知識庫的建立,可以把云計算的能力和差旅企業(yè)的需求很好地結合起來。對內(nèi),公司各個部門可以通過知識庫增強協(xié)作;對外,它可以作為業(yè)務人員的得力助手,幫助企業(yè)更好地服務客戶。
知識庫的工作流程是這樣的:接到問詢后,問題會傳達到知識庫,知識庫進行檢索,匹配問題上下文給出反饋,再通過檢索增強生成能力,讓反饋的內(nèi)容更準確,然后再把這些內(nèi)容傳遞給大模型,大模型進行處理之后,生成最終的回答。
下面我跟大家分享一個知識庫在商旅行業(yè)的應用客戶案例。
此案例的目的是幫助客戶對機票政策做解讀,并對它的offer實現(xiàn)自主可控。
客戶當前政策解讀部門多人配置,專門負責解讀各家航司政策,包括激勵政策、獎懲政策、退改簽政策等。政策文件發(fā)放方式多變,包括但不限于:郵件通知、電話告知、微信群通知、官網(wǎng)通知等。政策文件格式多樣,包括但不限于:Word,PDF,Excel,TXT,圖片等。
客戶的業(yè)務痛點:一是人員成本高。成熟的政策解讀人員需要培養(yǎng)3-5年,維持成本高;一旦離職將造成較大損失。
二是解讀效率不高。政策文件下發(fā)到成功解讀,需要一定時間,難以滿足高時效性的場景。
三是無法避免犯錯。是人就會犯錯,如果解讀出錯,將會造成經(jīng)濟損失和名譽損害。四是安全性:政策文件數(shù)據(jù)敏感,保存在員工個人電腦,一旦泄露將造成較大經(jīng)濟損失。
基于這些痛點,我們與客戶一起構建了基于AI的知識庫,具備政策解讀功能,滿足客戶如下要求:一是將航司政策作為數(shù)據(jù)源輸入到系統(tǒng)中,形成私域知識庫;二是系統(tǒng)提供智能問答功能,可以基于已有知識進行問答,也可聯(lián)機查詢;三是滿足員工人工可以審核系統(tǒng)提供的答案,確定是否準確有效,并作為最終答案提供給其最終用戶。
為了讓知識庫輸出的回答更加準確,我們做了很多努力。
其中,檢索增強生成(RAG)對于知識庫問答、客戶服務起到非常重要的作用。
RAG的流程可以分成兩塊,一個是數(shù)據(jù)注入工作,另一個就是內(nèi)容生產(chǎn)工作。
數(shù)據(jù)注入的時候,會有各種數(shù)據(jù)源,比如本地數(shù)據(jù)、云數(shù)據(jù)、供應商數(shù)據(jù)等,不管數(shù)據(jù)存儲在哪,我們都可以對接。
數(shù)據(jù)注入后,會對數(shù)據(jù)做智能化的解析,在解析完畢之后,進行數(shù)據(jù)分塊,分塊做得好,生成的回答會更準確。之后數(shù)據(jù)會形成向量數(shù)據(jù)庫,對輸入的問題可以提供更精準的回答。
接下來要向大家介紹的是AI在智能客服方面的應用。基于客服的基本工作流程,AI可以有哪些切入點呢?
我們發(fā)現(xiàn)了以下幾個點。第一是意圖識別。當旅客聯(lián)系到客服中心時,客服系統(tǒng)可以通過AI技術分析客戶意圖,預判客戶需求,提供及時的解決方案。可以緩解客戶壓力,平緩客戶情緒,提升客戶體驗。
第二是客服AI質(zhì)檢,包括了對客服文字及語音的AI質(zhì)檢,提升客服水平。
第三是訂單Agent。訂單處理過程中Agent可以智能地幫助業(yè)務人員去解決、處理一些問題,比如說自愿退、改;航變處理、一般咨詢、服務投訴等。
創(chuàng)新同行,未來可期。西云數(shù)據(jù)始終秉持“客戶至尚”的理念,持續(xù)將先進的服務和解決方案帶給客戶,為更多行業(yè)的數(shù)字化轉型提供支持,為各個行業(yè)賦能創(chuàng)造更大的價值。西云數(shù)據(jù)將以數(shù)字化為核心力量,支持和助力各行各業(yè)的企業(yè)向新質(zhì)生產(chǎn)力躍進,共同駕馭波瀾壯闊的數(shù)字化未來,期待與大家有更多的合作。
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