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,各种数据技术并且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,那此技术是否是都不都还可不还可以更好的补救航司在数据治理、营销增强、决策辅助方面的现象,正成为航司你这俩 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,航司客户群体逐渐指在由to B转变为to C的改变,并且结速英语 英语 由to B转变为to C。当时人面,航司的营销预算有限,而流量红利消失殆尽,获取成本没办法 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,都不都还可不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,从而促使航司数字化转型。

国双航旅事业部总经理张桐先生

知识图谱将咋样影响航司,又带来那此变化呢?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这俩 方面的探索。

知识图谱咋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,都不都还可不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,知识图谱所以我把所有不同种类的信息连接在并肩而得到的1个 多关系网络。基于你这俩 关系网络,亲戚朋友详细都是 了从“关系”的角度去分析现象的能力,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》一阵一阵火,看了并且所以人一阵一阵想“去华山旅游”,基于你这俩 意图,将衍生出机票购买、出行办法、酒店预订等各种需求,各种需求节点之间并且是顺承的关系、详细都是 并且是因果的关系,各种关系网构成了航司对“去华山旅游”你这俩 事件的认知,你这俩 认知的沉淀所以我知识,它都不都还可不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:“知识图谱离亲戚朋友并非遥远,并且大量在亲戚朋友生活中落地。比如亲戚朋友熟知的搜索引擎,当搜特价机票详细都是智能推送某家航空公司的打折机票;还有智能客服助手,都不都还可不还可以智能推送天气情况表及是否是都要托运行李等;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:“亲戚朋友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,不仅不不都还可不还可以补救‘who’‘ when’‘ what’‘ where’等静态的、变化缓慢的现象,还能运用事理过程去补救‘how’‘why’‘maybe’等动态的、都要预测的现象。” 这是并且不同于机器学习并且角度学习,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情况表、他人并且自身进行比较复杂的抽象和认知,为什么会么会让有能力举一反三,对未来有预见性,都不都还可不还可以做长期规划,还能进行想象,推理,抽象,假设。

航司咋样构建知识图谱?

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,全面挖掘企业的內部、內部和交互数据,形成五种基于知识体系的数据智能,为什么会么会让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、原因分析分析 探查、智能问答、智能推荐、产品设计、流程优化和自动营销等。在你这俩 过程,数据科学家与行业专家之间还都不都还可不还可以相互赋能,达成良性互动。

对航司具体来说,构建知识图谱的第一步所以我数据的收集,航司可利用的內部数据十分丰厚,內部数据包括航班计划、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,內部数据主要有文档、评论和攻略等;当航司完成数据收集并且,就都不都还可不还可以自底向上展开数据补救,提取实体、事件、属性和关系等;为什么会么会让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1个 多形象的例子解释知识图谱的构建过程,跟跟我说:“假若,你告诉机器人我我让让你吃土豆烧牛肉,机器人会很懵,我不知道这是那此。而并且你输入土豆烧牛肉的菜谱,告诉他咋样备菜、咋样学做菜、为什么会么会会么会掌握火候,它就都不都还可不还可以帮你搞懂。知识图谱的构建过程所以我菜谱的形成过程。”

在航司各领域,知识图谱的并且在哪?

目前,知识图谱已在工业互联网、金融、营销等行业有了大量的实践,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,亲戚朋友就都不都还可不还可以做航司一1个 劲想做但没做的所以事情,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都不都还可不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,了解现象并且的真实原因分析分析 ,进而都不都还可不还可以提高策略反馈的数率和实施效果。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,每一模块还所含多个细项。航司通过层层剖析,追根究底,都不都还可不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,没办法 就都不都还可不还可以运用知识库查询近期的预订量和查询量指在了那此变化,并且发现是预订量比低,没办法 是详细都是 最近新用户比较多?并且是,是详细都是 最近营销活动选用的渠道质量不太好?最终,根据数据和关系,层层推导出身旁的原因分析分析 。

收益辅助的知识库主要所含旅客因素、內部因素、內部因素、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,都不都还可不还可以见微知著,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,详细都是对机票的预订量和票价产生影响。

营销领域

1个 多普通旅客的详细生命周期要花费有28个节点,每一步都蕴藏着大量的销售旅行增值服务的并且。张桐表示:“亲戚朋友都不都还可不还可以基于知识图谱和角度学习,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,都不都还可不还可以发现当1个 多旅客来到航司的直销渠道并且,70%的并且性是查询机票,15%的并且性是办理值机,5%的并且性是查询航班动态。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%。基于那此并且性预测,航司都不都还可不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,发现行为模式类似的所以客群;并肩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并且性。通过国双航旅补救方案的应用,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学精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补救方案提供商,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,国双希望不不都还可不还可以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,不不都还可不还可以协助航司建立真正由大数据平台支撑的行业知识库。亲戚朋友也期待与更多航司在收益辅助管理、航班动态预测,甚至在机务层面并肩探索,赋能行业发展。”