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OTA会被AI干掉吗?
2059点击    2024-10-22 09:21


未来的3种可能……


AI的火热,至今仍没有“退烧”。


人工智能在短期内有没有泡沫,也许存在争议;但长远来看AI将改变生活,各界对此并无异议。


AI的发展,未来会不会干掉在线旅游的OTA模式?


就着这一话题,美国科技创投公司Altimeter Capital的合伙人Thomas Reiner特地撰文,深入分析OpenAI的ChatGPT旅游预订,在库存、数据、服务、可视化、隐私、延迟、价格、代理、监管等维度上的优势和劣势。


他设想了OTA与AI未来发展的3个可能性,其中不乏趣味与洞察。


以下为Reiner撰文的精选编译:


01 AI将有哪些能力与挑战?


在Tellme、Alexa和Siri多次尝试通过语音技术颠覆旅行预订路径失败之后,如今,借助OpenAI,我们已经与这一目标更加接近。


当你询问ChatGPT:“帮我找一家位于三亚的4-5星级度假酒店,需有儿童俱乐部,靠近海边,附近有汽车租赁。”几秒钟内,ChatGPT就可以提供量身定制的答案,而这些信息在Booking、Expedia、携程等OTA头部平台上手动整理则需要花费大量时间。


可以想象OpenAI在后台连接系统,实现库存、定价和支付通道的实时更新,甚至能直接拨打酒店电话或与代理商沟通,获取具体细节并解答难题。


这是否会削弱Booking、Expedia和携程这类OTA的地位?


设想下在未来一两年:


每个人的口袋里都会有一个可以为他们预订旅行的AI代理。在LLM(大语言模型)记忆能力的帮助下,我们的信用卡、常旅客号码、护照信息和偏好都会被存储,自然对话的语音AI将使每个人都有一个私人助手。


我们曾经以为,AI在旅游业的手下败将,是谷歌、元搜索、NDC和GDS之流,但随着AI继续发展,OTA恐怕也难独善其身。


OTA与AI之间的博弈,主要体现在以下几个方面:


库存


OpenAI接入GDS(全球分销系统)获取全球约40-50%的酒店库存并不困难。而大语言模型发展至今,甚至已经可以自行浏览网站并填写酒店预订表单,潜在地解锁所有非GDS库存。对于更长尾的部分,语音代理甚至能够为用户拨打酒店电话进行预订。


至此,OTA的供应护城河会发生什么变化?值得深思。


数据


最大的问题是,大语言模型的水平不断提升,是否能最终超越由OTA精细调校或RAG(检索增强生成)辅助的模型。OpenAI的前沿模型是否足够强大,能够胜过Expedia或Tripadvisor在过去20年中通过广泛的用户评论、预订模式和其他专有数据所积累起来的系统?


服务


如果用户在预订之后,需要取消,或者进行复杂的操作如增加人员、更改价格或押金等,AI语音代理能否处理所有复杂问题?还是仍然需要人类团队的支持?最终很大的可能会是,以人机混合模式的服务团队运行,这意味着OpenAI需要招聘团队、外包服务,或者干脆仅作为线索生成者,而不直接完成预订。


可视化


通过语音进行预订,有点像回到过去的呼叫中心代理。事实上,消费者更喜欢查看图片和地图,获得视觉上的体验。这可能是最容易解决的挑战,因为语音代理的界面可以弹出图像或地图,或者最终利用可能佩戴的AR设备的屏幕。


隐私


消费者是否会信任大语言模型保存他们的预订数据、电子邮件访问记录、信用卡、护照号码、地址和姓名?一开始,用户们可能会有反对和不满,但随着时间的发展,AI超高效率及体验的神奇感,将使消费者们逐渐适应。


延迟


正常人类对话的反应时间约为200-300毫秒,ChatGPT高级语音模型的表现可以与人类相差无异。即便与航空公司或酒店直接连接,延迟也能控制在300-500毫秒之内。但如果延迟时间是正常人类对话的2-3倍,那么AI语音预定的价值将大幅降低。


OTA也有类似的挑战,但他们是通过缓存、负载均衡和预取技术来解决这个问题,比如在Booking.com加载时,你会注意到它会先快速显示出初步的结果,随后几秒钟再提供更多细节和优化结果。


价格一致性/元搜索


通过AI代理预订了一家酒店,用户如何知道自己是否得到了最优惠价格,或者至少是最优的灵活性+价格方案?因为消费者们早已被去哪儿和Kayak等比价引擎养成了货比三家的习惯。


未来可能会出现类似于谷歌广告(AdWords)那样的市场机制,在这种机制下,用户的AI代理会向他们列出不同渠道的预订选项,包括:直接通过酒店预订、通过Expedia获得忠诚度积分、或者通过价格便宜5%的某个批发商预订。问题是,OTA巨头们会不会就此参与竞价,以确保它们的预订选项在用户层面,比直接通过酒店预订更靠前?


酒店也需要智能代理


未来时代,所有的问题都可以从LLM或互联网获取答案,或由智能AI打电话问酒店得以解答。但另一方面,酒店前台或礼宾部也将被AI打爆电话。


也许万豪会设立自己的信息智能代理,可以与ChatGPT互动并提供细致的数据,但只有10间客房的民宿怎么办?他们可能每天会接到40个电话,询问极为详细的问题。谁会帮助为每一家酒店或服务提供商设立智能代理?


这将是一个巨大的机会,可能有新兴的AI原生创业公司、通过WhatsApp、微信、现有PMS系统,甚至是Booking提供第三方服务或平台,来为酒店、民宿短租提供智能代理。


监管/反垄断


如果人工智能真的可以主导全球所有的酒店和旅行预订,反垄断问题将不可避免。回想2017年,谷歌也曾因滥用其主导地位,优先显示自家酒店价格比较功能而受到打击。AI在未来是否会被监管机构强迫成为API提供商,并且对实际的预订服务保持中立?


02 OTA命运的齿轮,开始转动


AI和OTA的未来,可能将会面临以下三种境遇:


1.AI占据市场主导地位


如果AI的准确率超过99%,成为所有客户线索产生的前端,那么OTA可能被迫向下游转型,仅作为库存和供应管理的中介。


就像GDS管理全球40-50%的旅游库存一样,OTA将成为他们花费20年构建的非GDS供应长尾的中间商。也许OTA们还有机会处理支付和服务,或者成为IT支持,帮助酒店设置自己的代理并管理AI的预订。


如果这种情况发生,OTA的利润率将大幅下降,正如当年OTA和直连走向主流后,GDS的利润被削减一样。


AI成为旅行预订的关键通道,而OTA可能通过削减费用并努力整合来保持竞争力,但其结局可能像Tripadvisor一样:逐渐被淘汰。


赢家:OpenAI,供应商(酒店和航空公司)


输家:OTA,谷歌


2.OTA品牌和供应优势守住了护城河


消费者通过AI语音探索和预订,但由于信任、支付、隐私和广告的原因,仍保持对OTA品牌的忠诚。最终AI颠覆了谷歌的酒店/航班搜索功能,但它只是为OTA提供线索生成。


语音代理会问你或自动知道你是Expedia或者携程的客户,并帮助你在那儿预订。OTA可以作为记录系统,并将技术与AI连接起来,或与OTA自己的智能代理进行互动来预订、管理、取消、支付并处理所有事务。


在这种情况下,OTA佣金可能下降,因为价值链中增加了一个竞争层,但如果OTA能够证明忠诚度的价值,它们在销售和营销上的成本节约潜力巨大,尤其是它们每年支付给谷歌等搜索引擎的上百亿美元费用的下降,而给AI平台的佣金也不会太高。


如此这般,大型OTA的利润率可能保持稳定,只要它们能说服客户选择自己的垂直行业AI代理,而不是OpenAI等更通用选项。你可能会看到Airbnb和Booking转型,将其忠诚度计划变得更类似于航空公司/酒店的会员体系,以经济激励来保持用户的忠诚度。


赢家:OpenAI


中立:OTA,供应商(酒店和航空公司)


输家:谷歌


3.AI没能统领市场,供应链和数据使OTA更具优势


不少人认为,OTA在消费者行为、用户点评和其他数据方面,拥有独家的竞争壁垒。假设这是事实,并且AI的语音API与精细调校和RAG结合起来,为OTA巨头们创造了更好的智能代理,那么我们有可能看到,OTA将像此前在用户从PC端转向移动端的重大变革中那样,再一次在科技变革浪潮中幸存。


可能佣金率不会发生太大变化,因为你只是将谷歌的线索生成佣金,换成了AI作为个人智能代理的费用。谷歌通过Gemini或其他消费者AI产品,可能也会保持一部分市场份额。


也许由于代理可以更轻松地直接预订,从而跳过中间商,佣金率会有些压缩,但由于销售和营销上的节省潜力巨大,整体利润不一定减少。OpenAI在这里可能依然会通过语音API获得大量增量收入,这笔费用将由OTA承担,但由于减少了人员数量、营销费用和提高了效率,这些成本削减足以抵消API的费用。


赢家:OTA


中立:OpenAI(从API收益),谷歌


输家:供应商(直订份额削减)


03 未来充满不确定性,消费者利好是唯一确信


不管未来的发展,会走向上述的哪一种可能性,在线旅游的变革,都将是漫长的路途。


行业内的部分领域起初可能会对变革抵触。比如,企业差旅被合同锁定,团体旅行太复杂,多国超长行程对语音预订很挑战。


但对于核心的休闲旅行者来说,去往一个目的地,乘坐两次直飞航班,体验典型的旅行活动,智能AI语音未来将解锁很多的潜能。


OTA能否在AI时代适应并继续壮大,又或者是否会被时代所抛弃?仍有待观察。


但有一点是明确的:随着AI登上世界舞台,消费者将从更个性化、更高效甚至更便宜的旅游规划中受益。


文章来自于微信公众号“环球旅讯”,作者“赵琳琳”


关键词: AI , OTA , AI旅游 , 人工智能
AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI

2
AI搜索

【开源免费】MindSearch是一个模仿人类思考方式的AI搜索引擎框架,其性能可与 Perplexity和ChatGPT-Web相媲美。

项目地址:https://github.com/InternLM/MindSearch

在线使用:https://mindsearch.openxlab.org.cn/


【开源免费】Morphic是一个由AI驱动的搜索引擎。该项目开源免费,搜索结果包含文本,图片,视频等各种AI搜索所需要的必备功能。相对于其他开源AI搜索项目,测试搜索结果最好。

项目地址:https://github.com/miurla/morphic/tree/main

在线使用:https://www.morphic.sh/