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HRS利用增强型人工智能改善商旅酒店价格预测

2019/11/8 8:45:00 来源:中国企业新闻网

导言:11月7日,HRS推出由增强型人工智能(AAI)支持的创新酒店价格预测技术。HRS是率先使用AAI来支持企业酒店计划的技术公司,也是目前为数不多的使用AAI的公司之一。

独特的算法和HRS 500多位当地专家为2020年全球酒店价格带来更可靠的基准分析与洞察。

德国科隆当地时间11月7日,HRS推出由增强型人工智能(AAI)支持的创新酒店价格预测技术。HRS是率先使用AAI来支持企业酒店计划的技术公司,也是目前为数不多的使用AAI的公司之一。

商旅管理计划无论规模大小,都面临着如何确保谈判的酒店协议价格具有竞争力的挑战。但当下行业所用的大部分基准为一般平均值,其他数据选项也往往太少或太繁杂,不足以推动最终采购决策,结果导致许多公司错过节省成本的机会。

HRS在全球范围内为企业客户采购大量的酒店间夜,能代表客户实现更高水平的基准比较和可靠的房价预测。借助AAI获得的新洞察,酒店项目可以在酒店谈判中有更多的依据,从而帮助企业在其主要商旅目的地节省10%乃至更多的成本。与HRS合作的采购负责人能用新发现的、更准确的洞察指导2020年住宿预算编制、最终协议酒店价格确定,以及这些价格与搜索预订渠道的整合。

增强型AI利用多种数据模型提升结果的准确性                 

增强型AI优于标准人工智能,因为它运行的是多个数据模型而非单个例行程序。HRS模型运用了金融机构、社交网络和大型电商市场所使用的高级预测算法。模型随后被合并加以验证,获得更高的准确性。最后的步骤是自动审核所有结果,并选择误差最小的模型/输出。

HRS的AAI模型基于机器学习,可从连续的酒店价格数据源中识别出复杂的模式。从各个市场来看,影响分析的因素包括:

  • 长期价格模式,包括季节性
  • 推动入住率的短期本地活动(例如体育赛事、会议等)
  • 基于目的地的基准企业协议价
  • 基于客户的垂直领域和/或交易量的基准企业协议价
  • 衡量过去预测中平均误差的算法
  • 智能编译预测模型,以提高具体目的地的准确性
  • 商旅人士搜索和预订数据
  • 每个目的地一致、增强的机器学习整合

“为了实现更准确的价格预测,我们在端到端技术堆栈中使用了多种AI模型。这是公司酒店支出优化的一个新进展,”HRS首席执行官托比亚斯·莱格(Tobias Ragge)说,“AAI能在不到一秒钟的时间内识别出市场具体的模式,能为全球酒店项目不断探索数据,探查各种情景并以更准确的方式解读结果。它还剔除了人脑会误以为将产生重大影响的无关数据。”

将预测性数据分析与自动化相结合

帮助HRS客户保持2020年及以后的竞争力的其他独特要素还有:

  • 通过任何类型的数据系统追踪企业在180多个国家、长达四年的协议价格记录的能力。
  • 为了促进全年持续采购,HRS的采购服务具有持续的纠正率,可将不同报告之间的客户数据进行对比,突显出差异并选择各个指标来提高未来和历史记录的准确性。
  • HRS有500多名专家分布在全球六十大商旅城市,时刻紧跟市场发展步伐。他们具备本地市场知识并可以执行质量检查,参照HRS数据库中上百万份酒店合同,为HRS客户在全球扩展和整合项目时提供实时咨询与指导。

HRS将在于11月19-21日在慕尼黑举行的GBTA欧洲会议,以及于11月28日在巴黎举行的HRS全球商旅论坛上介绍这一新的酒店价格预测技术。

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