携程问道,高效还是搞笑?快讯

商业范儿 2024-10-23 11:28
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导读

那么,携程问道带给用户的价值到底是“工具”还是“玩具”?同时,在各类旅游AI大模型层出不穷的背景下,携程问道所宣称的领先地位是否还能保持住?

当前,AI在旅游行业的应用大多为行前规划建议,这也被认为是旅游大模型最佳的应用场景。作为OTA(在线旅行社)行业的老大哥,携程推出的AI大模型携程问道及Trip Genie曾被不少用户所期待,但实际的使用体验如何呢?

一位黑龙江网友:五一让携程问道做了个5.2-5.5号的行程,然后让它推荐机票,结果给我推了个5.3号的机票……

一位辽宁网友:这个AI吧,我问过它沈阳三日游,它:第1天沈阳故宫,第2天张氏帅府,第3天中街。然后我果断放弃了!PS:这三个景点在一个区域。

一位北京网友:AI解决不了问题,但可以解决提问的人,比如你问了上海最好的酒店一系列相关问题后,再去搜携程酒店,会贵!因为虽然没解决你的疑问,但抓住你的需求了啊!

那么,携程问道带给用户的价值到底是“工具”还是“玩具”?同时,在各类旅游AI大模型层出不穷的背景下,携程问道所宣称的领先地位是否还能保持住?

难辨真伪的规划

在各大科技公司竞相研发、应用大模型的趋势下,智慧文旅垂直大模型也成为热潮。既有互联网巨头文心一言、通义千问、讯飞星火等大模型提供的AI翻译、AI导游等能力,也有以同程旅行为代表的OTA推出的“程心”大模型,为游客提供智能行程规划、酒店预订、交通票务预订、景点推荐、旅游问答等服务。

同时,旅游方向的AI应用已有不少博物馆、景区及地区推出了AI伴游、AI翻译、AI预测等产品,为游客提供展览咨询、展品导航、参观线路推荐、语音讲解等服务,不少游客在出行中也已感受到AI的无处不在。

早在AI大模型“携程问道”发布之际,携程集团董事局主席梁建章便公开表示,解决准确率问题将是AI服务性能的关键。“旅游是个重消费,即使规划节省了半小时,但推荐的酒店或者行程结果可能有5%的几率是错的,那是得不偿失的。”

事实上,用户对于AI的期望是能够代替甚至超越传统旅行社的职能,希望在遇到对目标城市了解不多的情况下,AI能给出一些可用且合理的旅行建议,或者在遇到飞机晚点、旅途拥堵等特殊情况下,AI能够起到一定作用,在复杂的行程中提供帮助。

数据与算法是决定AI使用体验的重要因素,但偏偏这两个要素是用户无法感知的。

在不少测评中,AI大模型仍处在人力主导的态势下,甚至还要花额外的时间对AI给出的行程规划进行鉴别。以携程为例,成立于1999年的携程显然是互联网出行领域积累用户数据最多的公司,它的数据准确率或许优于以整个互联网为信息来源、信息污染严重的通用数据模型,但在用户语义理解层面却显著不如。这便导致用户需要花费更多时间来让AI理解自己的真实目的。

我在携程问道做了一个试用:第一个提问是“请帮我制定一个 11月1日-5日的出游计划,目的地是云南”。携程问道给了一个5天的出游计划,旅游景点集中在丽江和香格里拉。

接下来,我又提了一个问题“请根据以上出游安排,帮我推荐各个地方的酒店”。携程问道给出了位于保山、腾冲和丽江的三家酒店。由于对保山完全不了解,我不得不去网上再查一下保山,发现是云南省辖地级市,位于云南省西部,东与大理州、临沧市接壤,北与怒江州、西与德宏州毗邻,西北、正南同缅甸交界,也就是说这家酒店既不在丽江,也不在香格里拉。

我觉得可能有误差,所以又问了一遍同样的问题,但给出的答案跟上次完全一样。

我又让携程问道给我推荐11月1日-5日的机票,提问了三遍,给出了三个答案:第一次只推荐了4日的机票;第二次推荐了1日去、4日返的机票;第三次还是推荐了1日去、4日返的机票。

另据“闻旅”的评测,在用户咨询上海行程的对话中,当用户接下来询问中山公园附近的酒店时,携程问道给出了全国各地具有中山公园所有城市的住宿信息,这就需要用户再一次强调自己的目的地。

此外,一些餐厅的经营情况不准确,也是多位用户普遍反映的问题之一。由于用户无法知悉AI所引用信息的时效性,在根据AI提供的行程进行游玩时,如果已选定用餐的餐厅已经停业,那么用户就不得不花费额外的时间再来进行挑选。在信息时效性方面,用户无法清晰辨别AI的答案与旅游视频、小红书图文攻略哪一个更高。

正是这种来自于AI的“不可解释性”,用户不知道AI给出的行程规划是基于什么维度的数据,当一而再、再而三的出现不能清晰明确地领会用户意图的情况时,用户便会选择更加直截了当的方式,比如“抄作业”——复制其他游客的图文攻略。

当然,用户在使用AI规划行程服务中所遇到的问题也并非携程一家独有,但遗憾之处就在于,用户对于携程AI大模型的期待不仅仅是提供一个不知信息来源的搜索功能,而是作为行业老兵与龙头,携程所能给出的功能与服务应当更加精准、可靠。显然,携程辜负了这份信任。

用户对于AI通用大模型与垂类大模型的期待值是不同的,当垂类大模型给出的答案甚至没有通用大模型精准,那垂类大模型存在的意义在哪里呢?

C端旅游大模型是悖论?

携程在2024年二季报中表示,行程规划维度,携程问道及Trip Genie可为全球游客提供个性化,便捷且高效的行程规划;售后服务维度,AI及大模型应用,极大提升了客诉问题自助解决率,日均节约人工客服近10000小时工作时间,相当于日均解放超1000名客服人员。

解放1000名客服,在降低成本方面显然不是一个小动作,在资本市场也是一个当之无愧的亮点。但作为对携程AI大模型有所期待的用户,更想看到的数据是携程问道及Trip Genie具体在行程规划维度为多少用户提供了可信赖的服务,以及节省了用户多少规划时间与检索成本。

同时,客服工作量的解放进而会带来另一个问题:当用户需要通过人工才能解决问题时,却很难找到真正的人工客服。Gartner发布的调查报告显示:64%的受访客户都不想要AI客服。从关于各大平台客服功能的投诉量来看,用户寻找人工服务的成本大大增加。

一个优秀产品的出现,首要目的是要解决用户的痛点,在竞争与内卷加剧的当下尤甚。

再比如,AI规划行程的初衷是解决用户的个性化需求,但真能解决吗?当用户的提问中明确表示要避开高人流量景区,携程问道所采用的数据恰恰来源于携程生态中的“旅行热点”和口碑榜,推荐的内容也绕不开这些高关注景区,那便无法满足用户的个性化需求。如此一来,就需要AI大模型对用户做出甄别,用户到底是旅行新手还是资深达人?所给出的规划到底是适合新手还是适合达人?内容是否给用户带来一定的参考价值?

以用户个性化需求为延伸,倘若用户想要寻找人流量较少的景点,还是得通过各大社交平台进行自我鉴别,AI大模型的信息与数据均来源于网络,那么通过AI助手寻找人少的景点是不是一个悖论?

如何让用户获得有参考价值的个性化建议,是旅游行业AI大模型应用最困难的挑战之一。为了突破这个挑战,旅游AI大模型需要不断进行改进,比如掌握最新信息、在回答之际公布数据来源以及做好数据与驳杂信息的筛选等。

垂直大模型理所应当要比通用大模型在自身领域更具专业性,所给出的回答更加丰富且更具备参考意义,但如果仅停留在提供搜索功能层面,那当下的旅游行业AI大模型很难称为一个产品,因为无法明确判定它到底解决了用户什么问题。

用户对于旅游AI大模型未来的想象是非常美好的:发出基于自身需求的旅游指令,得到的回复不仅会显示一些必要的信息,还能帮助用户完成机票、酒店、餐厅及景点等的推荐,或进一步完成预订,而不需要用户逐一切换APP、小程序进行操作。

但从携程问道当下的情况来看,这一目标的实现还远得很呐!

携程 问道
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