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从人类完败AlphaGo,看人工智能下的酒店收益管理

2017-06-01 11:35来源: 未知 点击:

近来,AlphaGo可谓风光无限,不但三次将棋王柯洁轻松斩落马下,而且中国五大顶级棋手联合出战也只能匆匆落败。值此一役后,“人工智能”已然成为时下最热门的词汇。殊不知,近几年,不仅在围棋领域,在世界的各个领域人工智能都已经“学会”了不少人类的技能。比如,客服、资产管理、处理理赔,又如撰写新闻稿、翻译、画画、驾车、写剧本,还有就是小编今天最想说的—酒店收益管理。

    酒店收益管理在酒店的重要性,就不在这里多加赘述,那被冠以人工智能的酒店收益管理是如何实现的,它到底有多牛,众荟信息就借着人人都在谈论的“大明星AlphaGo”的原理,述说一二。

    从人工智能的角度来看,酒店收益管理和AlphaGo是有相通之处的。

    首先,AlphaGo学习了大量人类棋谱,总结出一定经验。接下来进行左右互搏,在人类棋谱的基础上进行升华。对于众荟信息的大数据收益管理解决方案Revenue Plus而言,也是同样的道理,主要从以下五步予以实现。

    1、大 数 据 挖 掘

    众荟信息首先依托行业级大数据,挖掘出全国70%以上酒店每一天的调价行为,以及最终的售卖情况,得到一份类似围棋棋谱的大数据集:今天A酒店卖500元,出租率60%;明天B酒店卖300元,出租率 80%......

    同时,根据全国70%以上的 OTA 订单大数据,挖掘出全国所有消费者的预定行为:今天30%的消费者选择了A酒店而不是其竞争酒店,明天20%消费者选择了B酒店而不是其竞争酒店......

    2、训 练 机 器 智 能

    对于消费者预定行为,众荟信息使用深度学习技术进行模拟。这一步会得到一个(人工智能)AI,叫做“消费者代表”。她的行为,可以认为代表了历史上所有消费者行为的综合体。

    接下来,对于酒店的调价行为,众荟信息根据每家酒店最终的收益衡量指标(如出租率、平均房价、单房收益、MPI、ARI、RGI)作为监督点(类似围棋的输和赢),使用深度学习技术进行经验总结。这一步会得到一个(人工智能)AI,叫做“有经验的收益经理”。她的行为,可以认为代表了历史上所有收益经理的综合体。

    如果一家酒店的收益管理做得好,收益指标比较高,AI 就会倾向于学习他的行为;反过来,如果一家酒店的收益管理做的较差,AI 就会倾向于避免做出类似他的行为。

    3、利用消费者 AI 提升收益管理 AI

    “消费者代表”选择符合历史经验的酒店后,众荟信息会使用多个“有经验的收益经理”,进行对抗,模拟多家酒店互相调价、竞争,这个对抗的情形类似 AlphaGo 的左右互搏。“有经验的收益经理”的目标是提升收益指标,当酒店调价后,“消费者代表”会重新选择新的酒店,有“经验的收益经理”再进行互博对抗,如此循环。

    4、利用新的数据调整消费者 AI

    当“有经验的收益管理经理”水平提到了一定程度后,整体市场的平均价格会提升。此时,旧的“消费者代表”已经无法代表新的市场环境。但是随着时间的推移,消费者对新的定价模式会产生新的反馈,此时,使用在线学习的方式,不断地提升消费者 AI,使其更加适应新的市场环境。

    5、迭 代

    不断重复第三步和第四步,使得我们的收益管理 AI 在适应新市场环境下不断提升。

    这样,便出现了我们瞩目已久的大数据收益管理解决方案“Revenue Plus”,精准预测,准确定位竞争对手,价格优化,为酒店打造前所未有的收入提升,用大数据重新定义收益管理。

    AlphaGo在围棋界以无敌于人类的姿态,宣告了人工智能强大的作用和能力,但并不意味着这是一个人类失败的时代。在这样一个时代,我们应该更多的思考人类如何与人工智能互补共生,如何利用人工智能提升自身水平。人工智能需要借助人类之手予以维护和完善,人类则有求于人工智能强大的计算处理能力,加强对于各个领域的摸索和探究。所以,无论是AlphaGo,还是Revenue Plus,时下我们最应关注的是如何拥抱这样的人工智能技术,并借助它使我们在行业领域的知识和管理得到升华。

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