AIGC卷向旅游业，携程“尝鲜”大模型

原标题：AIGC卷向旅游业，携程“尝鲜”大模型

AIGC卷向旅游业，携程“尝鲜”大模型

华夏时报（www.chinatimes.net.cn）记者 王潇雨 上海报道

在生成式人工智能（下称“AIGC”）通过不断的技术迭代与学习进化席卷而来，对越来越多行业产生深远影响的趋势之下，坐拥海量用户与数据基础，同时不断产生大量个性化与碎片化信息与需求的旅游行业，将会如何被AIGC所改变？

中国最大的在线旅游服务平台携程集团率先作出尝试。7月17日，携程集团发布了首个旅游行业垂直大模型“携程问道”，同时也推出了帮助旅行者在选择产品时决策参考的旅游业“可靠答案库”携程系列榜单，以及通过将AI模型应用于旅行服务场景几种路径，向外界表明了将全平台“拥抱”新技术的决心。

AI颠覆旅游服务？

“垂直大模型的机会在于：AIGC遇到了非常大的挑战——答案并不那么可靠。”在宣布推出携程问道当天的新闻发布会上，携程集团董事局主席梁建章表示，即使规划节省了半小时，但推荐的酒店或者行程结果可能有5%的几率是错的，那是得不偿失的。而“携程问道”作为垂直大模型，筛选200亿高质量非结构性旅游数据，结合携程现有精确的结构性实时数据以及携程历史训练的机器人和搜索算法，进行了自研垂直模型的训练。

携程方面表示，在大模型的基础上，“携程问道”筛选高质量非结构性旅游数据200亿，结合携程现有精确的实时数据进行自研垂直模型的训练。通过AIGC，打造热点榜满足旅游追热点的需求，打造特价榜避开价格高峰，而携程问道的智能咨询，则服务于所有旅途中不确定的、新奇的需求。同时它具备并将持续迭代两大方面的能力：一是用户需求尚未确定时，为其提供出行推荐服务；另一方面，也可以在用户需求相对明确时提供智能查询结果。

在梁建章看来，“AIGC对于OTA的助力，可以覆盖售前、售后、途中。售前阶段，旅游存在海量的非结构化和结构化的数据，还需要有海量的结构化数据，AIGC的出现可以消化海量的非结构化数据；售后阶段，自然语言和机器人则可以提高服务效率和体验；在途中，AI助理可以提供更实时的导游和反馈。”

携程方面表示，希望用户从包括“携程问道”在内的产品获得旅游行业“可靠的内容，放心的推荐”。为了解决通用AIGC的问题，打造旅游业“可靠答案库”，携程通过在智能算法基础上对酒店、景点、行程的常用主题推荐进行人工校验并形成了“携程口碑榜”，但由于旅行与热点趋势紧密相关，用户也希望避开价格高峰，“携程热点榜”和“携程特价榜”由此诞生。

梁建章表示，携程如今在做的这个事情其实不是今天才开始做的，现在的AI机器人看到的这些问道的算法后面不光是我们最近加的大语言模型的功能，相当一部分是我们以前做的搜索算法、机器人算法，应该是站在巨人的肩膀上所有这些加起来才有可能把可靠性的问题解决得比较好。

携程集团执行副总裁、首席营销官孙波在现场发布了这套榜单。榜单覆盖全球超3000个目的地，45个常用主题。孙波表示，每天千万级的携程用户中，有60%已经有明确目的地，但依然会在挑选酒店之类的问题上耗费大把时间。

孙波表示，“对于携程来说不管是我们说到的60%已经有明确目的地的用户，还是40%还在犹豫更纠结的用户，他们所碰到的旅行决策难的问题，都是我们想解决的100%。”

“鼠标+水泥”2.0

“我们投入了巨大人力对旅行通用回复内容进行生成和校验，这一系列的努力，才能让我们提供的推荐可靠性要优于基础大模型。”梁建章在接受包括《华夏时报》在内媒体采访时坦言。

按照携程方面发布的数据，平均每张榜单数据运算量达500万，经过全球30多个国家和地区的员工校验。并不完全放弃“人工”的人工智能，成为携程转型路上的又一次激进而保守的选择。

有意思的是，在二十多年前携程起步阶段，虽然是以互联网公司的面貌开始“打天下”，但真正帮助其在旅游服务业站稳脚跟的反而是通过先后并购线下酒店和机票预订方面具有基础的企业，并通过建立起一个庞大的呼叫中心支持团队基础上开展酒店预订、机票预订等业务，才开始逐渐成长为中国最大的在线旅游服务商。

曾经一度在全国每个机场的航站楼里，旅客随处都能遇见分发携程预订卡的地推人员，也正是因为这些与当时一众互联网公司完全不同的“打法”和气质，使得携程一度成为互联网标签并不那么浓厚的“鼠标+水泥”代表性企业之一。

但也正是过于依赖其固有的模式，在后来的移动互联网热潮兴起之时携程遭遇到了前所未有的挑战，一种新兴的在线旅游服务企业通过在新平台、新技术等诸多方面机遇的把握上占得先机，迅速蚕食携程的市场份额。而本已淡出公司管理的“技术宅”梁建章也正是因为在这样的局势下回归，终究使得携程重新回到领跑者的位置。

在17日的发布会上，梁建章首先并没有急于向外界展示其AI产品，而是发表了一个“AI如何影响经济、哲学与旅游业”的主题演讲。

在梁建章看来，AI助理不可能完全代替消费者的决策，尤其是对于休闲旅游的需求。最终的解决方法还是用算法、榜单提供最佳的一个选择的清单，让客人去选择，还是提供一个清单、列表，让客人不断筛选，最后选择适合客人的产品，不可能指望AI助理完全替代客人去决策，另一方面，AI的出现，会让很多行业的效率提高，效率提高成本就会降低，但成本降低并不代表着一定会刺激更多的消费，比如汽车降价到现在的1/10价格我们会不会买更多的汽车。

梁建章认为，对于汽车、家电、衣食住行的物质需求消费品，是有一个饱和度的。但是精神需求是没有饱和的，娱乐业、旅游业都是没有饱和的。如果变得更便宜，人民往往会消费更多。随着经济发展，像旅游行业这样的精神需求行业，它的占比会不断地放大，AI实际上是加速了这个过程。

“伴随AIGC生态的演进和进步，OTA行业其实也在面临一些新机遇，但同时也在面临挑战。机遇在于自然语言能力的优化，可以通过AI更高效地解答用户的问题，而挑战是如何保证这些答案变得‘更靠谱’.”梁建章表示。

梁建章表示，而就AI目前已实现的功能怎么跟实时数据结合起来，这是另一个难题。比如说预算是多少、哪天回去，不是一个大语言模型能够完全解决的。大语言模型能够解决一部分，能够把以前的体验提升一部分，但要通过原来的行程数据和现在的实时数据、实际情况等动态数据结合起来，这样AI的服务体验才能达到一个比较好的效果。

据了解，最早上线的携程酒店口碑榜，已经达到70%渗透率、60%深度浏览率和82%推荐率。即七成以上携程用户点击过该榜单，其中六成至少被1个上榜项种草，而看过榜单的用户，八成以上会推荐给朋友。全新上线的携程行程口碑榜已经将用户一次出行的决策时长从9小时缩短至6.6小时，提升了27%。目的地口碑榜和景点口碑榜则预计覆盖超过30%的行前灵感需求。

“从榜单这个产品来说，我们此次可以说是重新地升级推出，增加了热点榜和特价榜。在这个过程中，我们是基于交易的数据和真实用户行为为导向，除了数据提取之外，还有大量的酒店和目的地运营人员在核验内容，所以推荐的产品可信度非常高。”孙波表示。