仅仅机器人还不够--探索旅游业尚未发掘的认知计算潜力20页（PDF22页）

仅仅机器人还不够探索旅游业尚未发掘的认知计算潜力IBM商业价值研究院执行报告旅游与运输业，认知计算IBM如何提供帮助要在当今竞争激烈的商业环境中取得成功，旅游和运输企业必须解决日益复杂的问题，抢在竞争对手前面抓住令人兴奋的新机遇。他们必须持续推动卓越运营，在企业各职能部门和新兴生态系统各成员之间开展密切合作。尤其是，行业领先者必须在瞬息万变的商海中掌好舵，驾好船。IBM旅游与运输业实践团队了解这些挑战，能够运用自己广泛的行业经验、业务洞察和技术实力加以有效应对。欲了解更多信息，请访问ibm.com/industries/traveltransportation1在旅游行业实现认知愿景许多旅游业高管明白，认知计算的强大力量必将使行业改头换面。然而，即使是最先进的旅游企业，最多也只是尝试聊天机器人和操作机器人，初步体验认知计算-企业可以将这作为一个良好的起点，更深入地探索认知机遇。根据一项对旅游和运输业高管的调研，我们总结出该行业认知未来的愿景，以及有关如何实现该愿景的一系列建议。我们发现，如果将认知优先级与核心战略目标保持一致，旅游企业就有能力拨开企业数据的迷雾，生成认知洞察，帮助一线员工提高服务水平，同时从认知型旅游业领先者那里借鉴先进经验。这些措施可以帮助旅游企业制定认知计划，改善旅客体验，简化旅行运营。执行摘要我们对全球旅游业高管开展了一次有关认知计算的调研，原本我们认为，在旅游行业会发现众多在认知之路上大步向前的企业。但结果恰恰相反，我们发现，旅游业才刚刚开始探索这种转型技术。旅游行业的企业充其量只是以聊天机器人和操作机器人的形式开始实施认知解决方案，还远远谈不上成熟，无法推进行业的关键战略，或展示这项技术的全部能力。目前，该行业中的大多数企业仍处于观望态度，只有少数在开展小规模、低风险的认知项目。幸运的是，有好几家受访的旅游企业在认知计算方法积累了足够的经验，可供其他企业加以借鉴。这些企业倾向于将认知投资视为更大的战略计划的一部分。他们也更有可能将时间和精力集中于和认知计划相关的解决方案设计和数据质量方面。认知型旅游业领先者会优先考虑采用迭代方法开发解决方案，而不是采用在行业中占主导地位的一步到位式方法，这也许并不令人惊讶。最后，认知型旅游业领先者认为，要取得成功，必须将经过时间检验的项目管理作为坚实基础，例如，为充分动员的团队提供支持，以及确保项目管理指标与期望的财务成果和客户成果保持一致。2仅仅机器人还不够36%的认知型旅游业领先者预计在未来两年里会开展四个或更多的认知项目，其他所有旅游业受访者的这个比例仅为18%。在我们的调研中，63%的受访者表示频繁使用高级分析，这通常是使用认知分析的前奏。52%的旅游企业认为改善运营是未来认知投资的最佳目标世界各地的旅游业领先者都雄心勃勃，希望将认知计算应用于业务的每个方面：创意和营销、购物和分销、服务提供和旅行后互动，等等。展望一下旅游业转型：从大数据中挖掘出深入的洞察，使旅游企业更贴近客户。同时，当前复杂的运营和业务决策支持机制会转变为自动化、高效的系统，并通过人工智能进行改进。总的来说，这些都是大胆的设想，虽然其中某些愿景可能接近少数旅游企业的目标，但对于大多数旅游业高管而言，要实现这些雄心壮志，还有很长的路要走。大多数调研受访者都认为，行业转型有可能实现，而且有些企业已经做得相当不错。更确切地说，43%的受访旅游业高管可以描绘出有能力改变企业或整个旅游业的认知项目或计划。此外，35%的旅游业高管认为，他们可以说出业内在认知方面值得钦佩的公司。显然，在旅游业中，大家都充分了解认知计算的潜力。旅游业高管必须承担忽视认知计算的风险3旅游业的现实情况也正悄然发生变化。尽管63%的受访旅游业高管表示自己的企业经常使用高级分析为业务运营提供支持，但只有极少数企业真正运用认知计算解决方案（见图1）。换句话说，认知计算的实际运用可谓凤毛麟角。尽管认知计算的转型潜能以及旅游业和非旅游业的行业领先者实施认知解决方案的成果让我们认为前景一片光明，但许多旅游业高管们发现，虽然在认知领域和其他同行基本处于同一水平，但在跨行业比较时，他们发现自己已经落后了。图1高级分析与认知计算有何区别？高级分析：·遵循传统的规则驱动型系统·组织和评估结构化信息·将数学定律应用于汇总的数据·通常根据以前的结果前瞻性地预测趋势认知计算：·在下一代信息系统上运行，旨在加快建立、增强和扩展人类的专业知识·持续创建知识，不断学习·通常能够理解自然语言，旨在更自然地与人类互动来源：2016年IBM认知旅行和运输业调研。4仅仅机器人还不够尽管如此，大多数受访企业还是雄心勃勃地计划开始认知之旅，41%的受访者预计在明年开始第一个认知项目。即使这些计划中仅有一小部分取得成果，但到2017年底，该行业的认知能力有望得到显著提升（见图2）。当然，每个行业都有一些佼佼者，旅游业在认知计算领域也不例外。我们要求受访高管们考虑高级分析和认知计算的定义。然后，我们让高管们对他们所执行分析的成熟度进行打分，并让他们对使用系统的分析输出开展实际业务运营的水平进行评价。图2大多数旅游企业都在热切地探索认知计算的潜力贵公司的认知计划目前处于什么状态？我们已经完成了至少一个认知计算项目，而且计划开展更多项目我们已经启动了第一个认知计算项目，目前仍在进行之中0%10%20%30%40%50%来源：2016年IBM认知旅游和运输业调研样本数=303,仅限旅游业的样本数=200问题：贵公司的认知计划目前处于什么状态？7%25%27%我们计划在未来一年里启动第一个认知计算项目我们已经完成了至少一个认知计算项目，但没有计划更多项目41%55%6%38%5%8%1%真正运用复杂的分析(即认知计算)来运营业务的企业屈指可数，我们将其归类为“认知型旅游业领先者”。这些认知型旅游业领先者的洞察和经验形成了本次调研中主要结论和建议的基础（见图3）。有趣的是，认知型旅游业领先者还实施了其他远大的认知计划。36%的认知型旅游业领先者预计在未来两年里开展四个或更多的认知项目，其他所有旅游业受访者的这个比例仅为18%。随着时间的推移，在落实认知转型方面的这种巨大差异可能会不断扩大认知领先者和其他企业之间的差距。图3应用认知计算结果做出决策的企业相对稀少，但他们的经验却非常值得借鉴高旅游业主要是将认知计算用于聊天机器人和操作机器人在旅游业，找到有关运用认知计算的有意义例子越来越容易。然而，通常被描述为认知计算或人工智能的能力，实际上是高级分析的改头换面，并非能够真正理解、推理和学习的系统。低解析分析的复杂程度高领先者：具有开发和应用强大认知能力的经验学习者：具有高级分析专业知识，但不精通认知计算落后者：在分析方面有些接触，但仅仅处于初级阶段来源：2016年IBM认知旅行和运输业调研样本=200问题:贵公司运用数据分析的复杂程度如何？问题：贵公司如何运用数据分析的结果？将洞察应用于业务决策的程度14%17%7%但旅游业目前主要将认知计算应用于聊天机器人和操作机器人。这个事实并不令人感到惊讶–这些投资与定义旅游业近十年或更长时期的主导战略是一致的。至少自2001年以来，旅游业就已将精力集中在控制成本和充分利用其广泛而成本高昂的资产方面。他们还广泛使用自动化技术以及离岸外包服务，以期降低人工成本。对于主要专注于成本和一致性的行业来说，聊天机器人和操作机器人是开发认知解决方案的合理切入点。然而，目前部署的大多数解决方案并没有充分发挥这些复杂技术的价值，在竞争异常激烈的旅游行业中，这些解决方案对于增长收入和建立竞争优势帮助甚微。6仅仅机器人还不够幸运的是，在旅游业生态系统的许多领域，我们不难找到使用聊天机器人和操作机器人的真正认知计算的例子。许多航空公司（比如荷兰皇家航空）使用操作机器人与旅客互动，负责扫描乘客的登机牌、评估机场状况并在起飞前提供相关建议。1Expedia通过聊天机器人，使用自然语言帮助旅客执行复杂的旅行搜索，然后根据特定客户的喜好和模式返回个性化结果，将这种技术的运用提升到了新的水平。2目前，旅游业的最大需求与认知解决方案的能力相当契合。过去十年，旅游业的关注重点是控制成本和保持一致性，而在将来，战略中心将转移到实现差异化的旅客经验以及不断增长收入方面。(见图4)图4旅游业的成本控制和一致性的时代正逐渐让步于差异化和以收入增长为中心的战略，这预示着对认知投资的必要性历史关键词机队效率资产利用率客户保留率客户自助服务流程标准化规模增加收入未来关键词个性化体验旅程管理客户价值获得授权的员工终身忠诚范围控制成本一致运营差异化体验来源：IBM商业价值研究院分析。2013–2023年的主导战略2003–2013年的主导战略7旅游业在营造高度差异化的独特体验方面表现非常出色，但他们训练有素（有可能成本非常高）的专业员工只能为一小部分用户群提供这种体验。遗憾的是，旅游企业无法支持一线员工大规模地提供这种高度个性化的体验。该行业迫切需要以自动化（或至少以半自动化）方式帮助建立和提供差异化客户体验的解决方案。当然，这是认知计算最吸引人的前景之一。认知计算有能力加快最迫切的行业转型预测新技术对行业的影响无疑非常困难，但要控制新技术对行业的影响也不现实。某一特定变革的发展轨迹总是受到与新技术关系最密切的人员的意图和愿望的影响。了解认知计算的旅游业高管们预计旅游业的认知项目将主要集中在旅游个性化或旅游运营方面（见图5）。在我们的调研中，超过一半的旅游业高管(52%)和认知型旅游业领先者(53%)认为，认知计算有能力推进旅游运营目标。他们之所以会给出这样的答案，一定程度上是因为旅游运营非常复杂，存在众多可变因素，而且会产生海量数据，单靠人工处理无疑非常困难。此外，改进运营符合数十年来主导旅游业思维的战略模式，也就是将新技术应用于企业中成本最高、资产最密集的领域。最后，如果认知计算系统由经验丰富的专家进行训练，消化吸收海量的数据，并且这两种条件能够在运营环境中轻松控制，那么认知系统就能发挥最大的作用。图5旅游业高管希望认知计算能够在两个领域推进战略目标认知运营使用认知计算和/或人工智能规划、安排和移动资产和人员认知个性化使用认知技术和人工智能在整个旅程中确定并提供特定于客户的产品和服务来源：IBM商业价值研究院分析。8仅仅机器人还不够大韩航空是亚洲一家成功的大型航空公司，它将认知计算解决方案应用于复杂、高成本但具有战略意义的关键维护、修理和大修(MRO)运营中，从而证明了上述结论。新系统能够在非结构化维修数据中检测诊断线索，从而扩展人类的专业知识。旅游业高管还计划使用认知计算改善旅客的个性化体验。事实上，尽管与改善运营相比，这对许多旅游企业来说是一项低优先级的任务，但是受访的认知型旅游业领先者比其他受访者更重视这一点。这合乎逻辑，因为旅游业是非常适合开展认知型改进的领域，而且这与未来十年旅游业的战略目标相一致。有多个理由支持认知计算成为改善旅游个性化的有效手段，所有这些理由都会在不久的将来由认知计算的旅游业先行者加以证明。当前有利的经济状况使旅游业面临罕见的历史性机遇，这也为实现认知旅游个性化解决方案提供了财务保证。如果能够妥善实施这种个性化解决方案，旅游企业就能实现业内最重要的差异化竞争优势。由认知支持的旅客个性化早期例子已出现在航空领域。一家大型的全球航空公司正在测试一个对话式商务系统，该系统通过收集旅客的个人喜好以及旅行计划，并使用自然语言互动分析旅客的详细个人档案，使旅客无需使用传统的搜索引擎和旅游分销服务。接下来，该系统通过与旅客持续对话，进一步完善个性化的旅行建议。该系统还利用通过分析大量其他旅客互动所生成的洞察，提高在后续互动中提供成功建议的几率。类似的认知解决方案有望在整个旅游价值链中应用，从而扩展这种类型的服务互动。9认知领先者提供了难能可贵但又很容易习得的经验除了有价值的战略洞察，认知型旅游业领先者还提供了在业内使用认知计算的丰富经验。他们提供的经验分为两类：1)制定认知计划，和2)开展认知行动（见图6）。图6认知型旅游业领先者通过确定正确的认知投资方向，并以