Машинное обучение в online travel: смогут ли роботы продавать туры и авиабилеты лучше людей?

Туристические сервисы и крупные компании все чаще применяют технологии искусственного интеллекта (ИИ) в своей работе. Тревел-стартапы гремят по всему миру, привлекая крупные инвестиции, а технологические гиганты вкладывают миллиарды долларов в разработки на базе алгоритмов ИИ. Действительно, в последние несколько лет сложилась благоприятная среда для использования таких технологий: мощности процессоров позволяют анализировать большие объемы данных, научные исследования в области машинного обучения достигли больших успехов и применяются во многих областях. Сфера туризма тоже старается идти в ногу со временем: сеть отелей Hilton запустила онлайн-консьержа, Facebook анализирует данные, чтобы предложить пользователю варианты размещения через контекстную рекламу, а Booking.com представил сервис Booking Experiences, который с помощью ИИ помогает туристу организовать досуг и приобрести билеты без очереди в популярных мировых столицах с помощью QR-кода.

Однако пока это лишь эксперименты отдельных компаний, которые хотят оставаться в тренде, до коммерческого успеха здесь еще очень далеко. Я бы хотел поговорить именно о тех примерах, когда решения на основе ИИ могут обеспечить существенное преимущество и стать массовыми.

• Использование алгоритмов персонализации. Когда клиент выбирает пакетный тур, он опирается на три составляющие: доступную цену, ассортимент и удобство. Зачастую, чтобы найти идеальный вариант, человеку приходится потратить несколько дней. По нашим данным, турист проводит на сайте OTA (онлайн-турагентства, компания автора, Travelata, работает по этой модели — Forbes) от 5 до 7 сессий с целью выбрать путешествие. В этой ситуации на помощь могут прийти алгоритмы персонализации, анализирующие поведенческие данные на платформе: что искал человек, в какой последовательности, что добавил в избранное и сколько раз вернулся на сайт. Собрав воедино всю информацию о пользователе, сервис предлагает самые подходящие варианты.
•  Прогнозирование цен. Программа способна определить статистическую вероятность повышения цен на авиабилеты, основываясь на собранных ею данных. Это позволяет туристам перестать бронировать наугад. Такие технологии, конечно, пока находятся в зачаточном состоянии. Однако канадский стартап Hopper уже предлагает такую услугу, сообщая пользователю о наилучшем времени покупки билетов через приложение в телефоне. Разработчики утверждают, что приложение может прогнозировать цены на год вперед с точностью до 95%. Сейчас Hopper продает свои услуги более чем в 120 странах, а инвестиции в проект по состоянию на декабрь 2016 года составили $77 млн.
•  Помощь турагентам. Сегодня туристические компании тратят много денег на колл-центры, которые, так или иначе, решают повторяющиеся проблемы. ИИ может давать подсказки менеджерам в режиме реального времени, улучшая качество сервиса. Кроме того, он позволяет сэкономить бюджет компании за счет упрощения процессов обучения персонала и найма менее квалифицированных сотрудников.

Некоторые пытаются идти еще дальше и полностью заменить турагентов тревел-ботами. Нашумевший американский стартап Lola обучал свою программу, воспользовавшись базой данных сотрудников удаленного колл-центра. Однако до полной замены людей дело так и не дошло: стартап столкнулся с типичной проблемой, когда туристы не хотят платить за услуги тревел-консультанта. Многие с удовольствием общались со специалистом, получали исчерпывающую информацию и подборку предложений, но потом уходили на популярные ресурсы онлайн-бронирования перелетов, отелей и туров, чтобы забронировать все самостоятельно. Поэтому некоторое время назад в Lola перешли на обслуживании бизнес-путешественников, которые часто летают по сложным маршрутам, а за услуги платит компания.

Еще один проект «агента-робота» создал наш соотечественник Сергей Бурков. По словам разработчика, Alterra — первый тревел-бот на платформе Slack (платформы для совместной работы, которая объединяет несколько технологий машинного обучения, в том числе и нейронные сети), который ведет диалог с пользователем без вмешательства человека.

Несомненно, подход решения задач через обучение математической модели на базе множества реальных данных (это именно то что подразумевается под таинственным Искусственным Интеллектом) имеет огромные преимущества перед классическим подходом создания экспертной системы через понимание предметной области проблемы и поиск возможных решений или юристик.

Однако ограничения, которые не позволяют ему завоевать рынок и полностью заменить человека однозначно есть. Приведу несколько примеров:

•  Отсутствие удобных интерфейсов общения. Боты в мессенджерах перестали быть «хайпом». Многие туристические компании опробовали этот вид коммуникации, но переписываться в мессенджерах оказалось неудобно из-за большого объема информации, которую нужно предоставлять клиенту. В целом разнообразные интерфейсы сейчас существуют, но до тревел-индустрии пока не дошли и применяются в других сферах. Хорошим примером могут послужить Google Home и Amazon Alexa — голосовые помощники для дома и квартиры, способные общаться с пользователем и выполнять его просьбы просто голосом без обучения специальных команд
• Непредсказуемый результат. Результат работы ИИ напрямую зависит от dataset, набора входных данных, на котором обучался алгоритм. Зачастую нельзя понять, почему бот принял именно такое решение. На сегодняшний день универсальных наборов данных в туризме нет. Проще говоря, если алгоритм обучения включал только пляжные туры, ИИ не сможет подобрать круиз по норвежским фьордам. Принцип распознавания здесь похож на человеческий: мы не понимаем, как ребенок узнает свою маму, но система работает. То же происходит и с машинным обучением.
•  Психологический барьер. Далеко не все люди хотят общаться с ботами. Все-таки общение между людьми остается наиболее удобным вариантом для клиентов агентств.

Если говорить о приходе ИИ в российский турбизнес, то здесь важно обозначить еще несколько проблем.

Во-первых, туристический рынок в России все еще находится в оффлайне: по данным за 2016 год, на онлайн-бронирование авиабилетов приходилось 20%, на сегмент отелей — 10–14%, а на онлайн-продажи туров — всего 3–5%.

Во-вторых, финансовый кризис. Тут все просто: нет денег — нет путешествий, а значит, нет спроса на высокие технологии.

Отдельно стоит сказать о том, что в нашей стране сильная математическая школа, спрос на специалистов очень высок, и такие профессионалы часто получают интересные предложения за границей.

Однако я верю, что за ИИ будущее туристической отрасли. Почему? Если благодаря ИИ-технологиям клиентам станет удобнее или дешевле приобретать туры, а бизнес получит от этого выгоду, спрос на них будет. Это лишь дело времени.