Gen AI帮助携程出海和体验升级。

“出海”和“出海” AI “这两个目前最受欢迎的标签，同时出现在一家公司身上，会是什么情况？ ? 携程将通过与亚马逊云技术的合作，生成式 AI 特别是在机票舱位预测、航班计划变更处理、多语种翻译等关键场景下，技术引入具体需求场景，大大提高了海外市场的服务水平、运营效率和业绩。甚至，它也可能导致出行方式和行业服务模式的改变。携程的出海战略正在形成 AI 在技术的帮助下，迎来了前所未有的发展机遇。这是怎么做到的？ ?

2016 一年是携程出海的关键起点， 2019 年启动" Allin “海外”战略的先声。今年，携程豪掷 120 亿元，成功收购英国旅游搜索巨头天巡巨头 ( Skyscanner ) ，在国际化征程中，迈出了十分重要的实质性一步。然而，随后，携程敏锐地意识到，吸引外国市场并不是几次收购就能实现的。即使在技术层面，至少要跨越两个高门槛。 :

第一，国外市场有自己的用户群和供应链系统，但最初的相关业务系统主要是基于国内的部署结构。这一业务布局与系统结构的不匹配，对用户体验产生了显著影响。尤其是在网络环境不理想的情况下，客户查询操作后，反馈时间明显增加，甚至可能接近 2 秒之久。虽然 2 秒在日常时间概念中看似短暂，但在客户即时获取信息的需求场景中，对整体体验确实有着突出的不利影响。为了解决这个棘手的体验问题，携程将在海外不同地区部署列入海外部署的核心要务。但是，当试图将服务器推向世界各地时，一个更严重的问题接踵而至：原来的结构不能满足快速小批量布局的需要。小批量部署会影响全身。一项服务背后通常依靠数百项支持服务，不仅导致成本高，而且部署工作极其缓慢。代码层面需要大量繁琐的修改。整个代码紧密结合，相互依存，部分功能根本无法独立切割到海外。然而，整个数据中心需要消耗大量的人力物力。

2017 2000年，携程推出亚马逊云科技云计算服务，成为其技术发展史上的重要转折点。携程在保证业务连续性的同时，尝试使用云原生结构实现小批量服务的快速无缝转移，为后续发展奠定了坚实的基础。

第二，携程完成了业务的快速部署，大大缩短了新业务上线的时间。携程通过 Auto Scaling 技术，根据业务流量的实时波动自动调整计算资源，再加上业务代码设计，提高了计算效率。 10 倍数。在旅游旺季，当客户浏览量急剧增加时，系统扩大了计算资源，确保了服务的稳定性和顺利性；在业务低谷期，资源自动减少，有效降低了企业成本，充分展示了“避峰”的优势。

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携程将通过与亚马逊云技术的合作，生成式 AI 技术引入具体的需求场景，大大提高了海外市场的服务水平、运营效率和业绩。甚至可能导致出行模式和行业服务模式的改变。

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2023 年 3 月就在 OpenAI 发布 ChatGPT 不久之后，携程迅速开始考虑生成式。 AI 旅游业将带来哪些长期的变化，以及如何利用它来提升客户端的客户体验。携程推出生成式 AI 旅行助手 TripGen，随后 4 携程和亚马逊云科技联合成立了“联合创新实验室”，共同探索使用生成式 AI 创新路径，提高携程用户端和服务端的效率。

根据携程机票事业部 CTO 在这一过程中，左云飞介绍，携程解决了国外市场三个最紧迫的使用场景问题。

预测机票舱位系统

它是整个机票销售的核心系统，机舱预测的准确性对整个机票销售都有影响。携程在海外市场面临流量相对较少、机票库存分布极其分散的困境，库存变化迅速，几分钟内可能会发生变化。航空公司的海量库存数据需要实时同步，这给航空公司的系统带来了很大的压力，航空公司无法提供实时推送服务。而且客户需求触发时再提取数据，也会导致反复提取和反馈延迟。携程利用 AI 准确判断同步数据的时机，准确预测航班舱位，既减轻了航空公司数据流量的压力，又改善了客户查询机票的感觉。

航班计划变更情景也很具挑战性。

根据行业惯例，航班计划发生变化后，代理人有责任及时、准确地通知客户，并协助改变行程。国际机票价格昂贵，处理错误的赔偿成本很高，不仅给乘客带来财产损失，还严重影响客户体验。因此，对准确性的要求几乎是 100%，花费大量人力，如果使用， AI 取代，对 AI 能力要求很高。携程在国外使用亚马逊云技术 Amazon Bedrock 调用高性能模型 Claude3 构建 AI 应用，大大提高了航变预测和处理的准确性，现在大多数航变处理都可以通过 AI 完成自动化。客户服务需求，通过 APP 的 AI Chat Bot 和电话的 Voice Bot 可以处理，只有机器不能处理的时候才转移到人工客服。它不但降低了服务投资成本，而且提高了服务效率，同时也改善了客户服务人员的调度。客户在修改航空订单时，只需拨打携程客服电话即可。 20 秒可以接通，比拨通其它渠道要快得多。

多语翻译也是海外企业面临的一个重要问题

携程用户来自 39 一个国家和地区需要支持 26 各种语言相互翻译，包括泰语、波斯语、印地语等。，日均翻译需求高达 5 亿条，年翻译字符达到百亿量级。携程借助于方便提供服务， Amazon Bedrock 上的 Claude 模型以及在 Amazon SageMaker 在训练模型中，建立了包括多智能体协同在内的自动翻译和检测系统，完成翻译、校对、质量检验和质量检验评估；专词库投影，历史翻译参考，OTA 行业术语与几项核心技术相匹配。携程采用生成式 AI 突破当前翻译平台瓶颈，全面提升集团翻译能力，为全球业务发展提供有力支撑。

生成式 AI 什么改变和影响了行业？左云飞认为，一方面，生成式 AI 有望彻底颠覆现有的出行方式，作为一种服务，旅行的关键在于准确理解和满足用户的需求；另一方面， OTA 行业而言，生成式 AI 有利于提升 ToB 终端客户质量，促进供应商对接等流程自动化，降低规则配置成本；此外，生成式 AI 还有很大的提高服务质量的潜力，基于对客户服务需求的深刻理解，整合供应链和工作流程，使其更好地满足用户的需求。

携程推出的“问”产品是一款具有前瞻性的创新应用，旨在为用户提供“旅行助手”般的高品质感受。用户可以通过自然语言交谈，轻松完成自然方便的行程预订。“提问”就像一个热心肠的旅行助手，立即与用户互动，准确解读旅行意图，帮助用户完成航道预订和旅行计划，从目的地选择和旅行时间确定到航班和酒店选择，简化传统繁琐的预订流程。

“理想情况下，即使没有传统的预订界面，客户也只需要一句话，携程就能完成所有的预订工作。”左云飞说:“它可以重塑旅行预订方式的感觉。虽然技术实现还有很多需要迭代和优化的地方，但我们坚信这是未来的发展方向，也是一种吸引人的应用模式。”

尽管携程已经取得了一定的成绩，但是在实现梦想出行助手的道路上仍然面临着技术挑战。在自然语言理解的准确性方面，由于人类语言的复杂性和多样性，“提问”产品需要更强的语义理解和情境分析能力，以确保客户的需求得到准确把握，避免因理解偏差导致预订失误或提供无关建议。同时，如何将“问”与携程目前复杂的业务系统深度融合，保证数据的无缝流通和工作流程的高效协调，也是携程下一步迫切需要解决的关键问题。

随着各种改进措施的逐步实施，携程在运营模式、业绩指标、人员组织等方面发生了深刻的变化。，订单处理效率明显提高，客户满意度持续上升。在 AI 随着工作流程的广泛应用，携程的自动化水平有了很大的提高，人力依赖度明显降低。在员工数量基本持平的情况下，订单数量增加了几倍，运营模式从过去的人工主导转变为 AI 公司在人力成本控制和运营效率提升方面，与人力合作，完成了前所未有的提高，实现了双赢。

携程机票事业部 CTO

左云飞

邓勇兵 邹群英｜文 李全伟｜编辑

邓勇兵和邹群英是《哈佛商业评论》中文版特邀撰稿

生成式 AI 自两年前问世以来，舆论场一直很热闹，但中文版《哈佛商业评论》一直更加兴奋和痴迷于应用世界:日复一日地应对竞争和用户 / 顾客所需的商业世界，由生成式 AI 新的实践和策略带来了哪些真正的价值和新的挑战？中国公司的现状和可预见的未来在硅谷开始的新的商业竞争格局中是怎样的？

中文版《哈佛商业评论》与亚马逊云科技携手，同创「生成式 AI：创造可见的商业价值」专题，于 2024 年底，对数十家中国企业应用生成式进行了深入调查。 AI 的具体场景 / 流程 / 挑战 / 效果，选择有代表性的案例，共同见证中国公司的生成。 AI 先锋，初始拥抱者。现在是生成式 AI 在效率革命时期，我们期待这些。 1.0 时代的先行者可以鼓励和启发更多的中国公司跟进这种生成式 AI 带来效率革命。

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