国双张桐:知识驱动下的航旅数据应用

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从数据仓库到商业智能,再到大数据和人工智能,各种数据技术机会在航司各个业务领域有了一定程度的实践和应用,而面对快速变化的行业现状和需求,哪些地方地方技术是与非 还还可以 更好的处里航司在数据治理、营销增强、决策辅助

从数据仓库到商业智能,再到大数据和人工智能,各种数据技术机会在航司各个业务领域有了一定程度的实践和应用,而面对快速变化的行业现状和需求,哪些地方地方技术是与非 还还可以 更好的处里航司在数据治理、营销增强、决策辅助方面的问題,正成为航司你什儿 阶段的主要探索和实践。一方面,在提直降代的行业大背景下,航司客户群体逐渐处于由to B转变为to C的改变,并且 并且并且刚开始英文由to B转变为to C。我本人面,航司的营销预算有限,而流量红利消失殆尽,获取成本如此高,对流量“精细化、场景化”运营管理成为大势所趋。而知识图谱技术是有能力通过融合各类数据,构建用户行为关系网,还还可以 深入帮助航司动态预测用户潜在需求,节省营销及运营成本,提升收益,从而有益于航司数字化转型。

国双航旅事业部总经理张桐先生

知识图谱将怎样影响航司,又带来哪些地方变化呢?在8月29日的“AMC航空峰会分论坛”上,国双航旅事业部总经理张桐发表了主题为《知识驱动下的航旅数据应用》的演讲,详细介绍了国双在你什儿 方面的探索。

知识图谱怎样驱动航司数据应用?

知识图谱是利用节点和关系所组成的图谱,还还可以 为真实世界的各个场景直观地建模。张桐表示:“简单说,知识图谱要是 把所有不同种类的信息连接在同去而得到的2个 关系网络。基于你什儿 关系网络,亲戚亲们 一定会了从“关系”的深度去分析问題的能力,精准洞察旅客出行的消费意图,从而助力航司业务发展。”

比如,最近《长安十二时辰》有点儿火,看到并且 某些人有点儿想“去华山旅游”,基于你什儿 意图,将衍生出机票购买、出行法律法子、酒店预订等各种需求,各种需求节点之间机会是顺承的关系、一定会机会是因果的关系,各种关系网构成了航司对“去华山旅游”你什儿 事件的认知,你什儿 认知的沉淀要是 知识,它还还可以 指导航司业务发展,比如推出与华山相关的景区预订、返程机票预订、接送机服务等。

张桐提到:“知识图谱离亲戚亲们 不用说遥远,机会小量在亲戚亲们 生活中落地。比如亲戚亲们 熟知的搜索引擎,当搜特价机票一定会智能推送某家航空公司的打折机票;还有智能客服助手,还还可以 智能推送天气状态及是与非 必须托运行李等;肯尼迪机场的空中流量管理等等,实际都运用了知识图谱技术。”

张桐还指出:“亲戚亲们 现在聊得知识图谱是传统知识图谱,也称为实体图谱,和事理图谱的结合使用,不仅要能处里‘who’‘ when’‘ what’‘ where’等静态的、变化缓慢的问題,还能运用事理过程去处里‘how’‘why’‘maybe’等动态的、必须预测的问題。” 这是机会不同于机器学习机会深度学习,知识图谱通过对数据的分析和应用,让机器具备了认知能力。它不仅有能力对当前状态、他人机会自身进行复杂化的抽象和认知,并且有能力举一反三,对未来有预见性,还还可以 做长期规划,还能进行想象,推理,抽象,假设。

航司怎样构建知识图谱?

知识图谱通过融合数据科学家、行业专家的智慧人生和能力,全面挖掘企业的实物、实物和交互数据,形成某种基于知识体系的数据智能,并且运用各种算法模型进行分析,实现数据的落地应用,比如故障预警、是是因为探查、智能问答、智能推荐、产品设计、流程优化和自动营销等。在你什儿 过程,数据科学家与行业专家之间还还还可以 相互赋能,达成良性互动。

对航司具体来说,构建知识图谱的第一步要是 数据的埋点,航司可利用的实物数据十分丰厚,实物数据包括航班计划、运价管理、会员管理、GDS、呼叫中心、机务维修等,交互数据包括线上自营渠道的设备信息和事件点击数据、百度等各类广告数据,实物数据主要有文档、评论和攻略等;当航司完成数据埋点并且 ,就还还可以 自底向上展开数据处里,提取实体、事件、属性和关系等;并且借助行业专家和机器学习自上而下进行数据标注;再进行知识验证,完成知识的生成和更新,形成知识图谱的雏形;最后,利用机器学习完成知识推理,识别旅客意图,进行场景的落地,赋能航司业务发展。

张桐现场还举了2个 形象的例子解释知识图谱的构建过程,你说哪些地方:“倘若,你告诉机器人我还还可以 吃土豆烧牛肉,机器人会很懵,真不知道这是哪些地方。而机会你输入土豆烧牛肉的菜谱,告诉他怎样备菜、怎样下厨、为社 掌握火候,它就还还可以 帮你拿出。知识图谱的构建过程要是 菜谱的形成过程。”

在航司各领域,知识图谱的机会在哪?

目前,知识图谱已在工业互联网、金融、营销等行业有了小量的实践,在航旅领域,国双将重点发力两大领域:数据分析和营销。张桐表示,“国双希望通过整合航司多方数据,把人的信息动态关联起来,打造航司专属知识库,发挥数据聚合价值。在知识库加持下再往上延展,亲戚亲们 就还还可以 做航司老会 想做但没做的要是 事情,比如移动端推荐引擎、产品打包整合等”。

数据分析领域

航司在数据分析领域还还可以 基于实体图谱/事理图谱进行知识推理,通过层层剖析数据之间的关系,了解问題并且 的真实是是因为,进而还还可以 提高策略反馈的传输带宽和实施效果。目前,国双已在线上运营和收益辅助方面有所尝试。

线上运营的知识库主要包括用户类型、功能、季节、来源、平台、时间、性能等七大模块,每一模块还蕴藏多个细项。航司通过层层剖析,追根究底,还还可以 帮助线上运营更通畅。比如,航司发现近一段时间官网查订比较低,如此就还还可以 运用知识库查询近期的预订量和查询量处于了哪些地方变化,机会发现是预订量比低,如此是一定会最近新用户比较多?机会是,是一定会最近营销活动选择的渠道质量不太好?最终,根据数据和关系,层层推导出背后的是是因为。

收益辅助的知识库主要蕴藏旅客因素、实物因素、实物因素、同业竞争、异业竞争及政治环境等六大方面数据。航司借助多方数据的联动聚合,还还可以 见微知著,收益管理将更高效。事实上,经过国双研究发现,景点的搜索量、城市的人流、城市的搜索量、酒店的搜索量、重大活动、用户地理位置的变动等,一定会对机票的预订量和票价产生影响。

营销领域

2个 普通旅客的详细生命周期至少有28个节点,每一步都蕴藏着小量的销售旅行增值服务的机会。张桐表示:“亲戚亲们 还还可以 基于知识图谱和深度学习,在这28个节点的动态事件基础上,结合用户群体和个体数据,动态地预测后续旅客的意图,构建航旅领域智慧人生大脑。”

具体来说,通过知识图谱,还还可以 发现当2个 旅客来到航司的直销渠道并且 ,70%的机会性是查询机票,15%的机会性是办理值机,5%的机会性是查询航班动态。在查询机票的人群中,75%的人群是单程查询,25%的人群是往返查询,最终各约15%和13%的人群实现机票的购买。购买机票并且 ,旅客会有去机场、值机选座、购买保险和预定酒店等需求,占比分别为40%、5%、1%和3%。基于哪些地方地方机会性预测,航司还还可以 更好地推荐相关产品和服务,提升转化率。

去年,国双就已帮助某航旅领域客户通过知识图谱预测用户的消费需求,建立聚类模型揭示客群数据中隐藏的规律,发现行为模式累似 的某些客群;同去建立倾向性模型预测用户未来的行为,预测用户转化轨迹、购特卖商品或下单的机会性。通过国双航旅处里方案的应用,该用户的广告点击率(CTR)上升了162%,线上订单转化率直接上升202%。

国双知识图谱能力

作为当前人工智能研究的最前沿技术,国双早已将知识图谱中的关系抽取技术应用于多个业务场景中,如公安笔录数据中的伤害信息抽取、油气领域的知识抽取等,都取得了显著效果;学术层面,国双近期还一举获得CCKS 2019“人物关系抽取”大赛两项任务冠、亚军各一枚,该比赛由中国中文信息协会语言与知识计算专业委员会主办,是知识图谱技术领域相当权威的学术竞赛,充分验证了国双的知识图谱实力已达到国际标准和国内领先水平。

长期以来,航旅是国双重点布局的行业,作为中国领先的企业级大数据和人工智能处里方案提供商,国双研发了自主可控的产业人工智能平台,以AI科技助力中国企业数字化转型,赋能司法、油气、数字营销等领域用户提升质效,并希望将自身的技术积累和实践持续复用运用在航司等更多的业务场景,做些对行业有价值的事情。长期以来,航旅是国双在数字营销领域重点布局的行业之一,张桐也提到:“未来,国双希望要能聚焦航旅行业数据和知识体系,帮助航司更好的挖掘数据价值,要能协助航司建立真正由大数据平台支撑的行业知识库。亲戚亲们 也期待与更多航司在收益辅助管理、航班动态预测,甚至在机务层面同去探索,赋能行业发展。”

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