出行是一門大生意，攜程在這個市場是巨無霸式的存在，即便經過疫情三年的波折，2022年攜程實現凈營業收入200億元，遠遠領先于同行。

“巨無霸”也有短板。出行的旅客中，有一部分明確知道自己要去哪里、要做什么，這些旅客下一步要做的就是訂機票、酒店，攜程往往是首選；還有一部分旅客只有模糊的出行愿望，去哪里、到了之后逛什么地方做什么，需要有人指點，提供行前和行中的咨詢和服務，馬蜂窩、小紅書這些內容種草平臺做得比攜程好，目標客戶因此被分流，大把的生意機會看得到夠不著，攜程心知肚明。

(資料圖)

2022年下半年ChatGPT火起來后，中國公司相繼推出了近百個大模型，其中就有“攜程問道”大模型，業內人士對第一財經記者表示，攜程現階段借助大模型想做出旅游業版本的“小紅書”，補齊內容種草的短板。

大模型背后的大生意

其實攜程以往就有大數據分析和搜索服務等，旅游垂直大模型“攜程問道”可以看作是以往大數據業務的升級版。

攜程集團副總裁、AI研發負責人王清告訴第一財經記者：“雖然此前也都有大數據分析，但以前的算力不夠豐富，從V100到后來的H100，現在的科技已經發展到27倍算力了。相較于目前市面上常見的通用大模型，比如ChatGPT、Bard、文心一言等，由于旅行行業訓練數據有限，因此深度問題回答的質量一般。為此，我們整理和篩選了200億個非結構性旅游數據，并結合攜程現有的實時數據進行自研垂練的百億規模垂直大模型，對用戶在旅行前中后期的需求意圖能實現更精準的理解，并快速響應。這樣可以更好地理解用戶旅游出行的相關查詢問題，特別是涉及酒店、景點等實體詞細微層面的細節。簡單來說，就是通過大數據和強大的大模型算力分析，用AI來做好游客出行的行前、行中和行后智能服務。”

王清介紹，經過大模型計算分析后，“攜程問道”目前的能力包括在用戶需求尚未確定時，為其提供出行推薦服務；用戶提出想法，問道可從地域、主題特色等維度，推薦旅行目的地、酒店、景點、行程規劃和實時優惠的選項；在用戶需求相對明確時，提供智能查詢結果；用戶可用文字和語音以自然語言長句的形式進行復雜條件的機票和酒店產品的查詢。

同時，大模型還可以制作出非常精準的旅游榜單，供游客參考。

“每天有那么多的千萬級的用戶登陸攜程，這些用戶當中有60%已經有了明確的目的地。不過這60%的用戶，即使他們已經想好去哪里，依然會在一些問題上花上大把的時間。比如，挑選酒店的用戶，從開始瀏覽到下單，平均要在14.3家酒店里糾結，看過23.1條入住點評，平均要耗費168.9分鐘。訂機票的用戶，平均每個用戶要瀏覽62.2次不同日期、不同起飛時間的航班，對比過8.2家航司不同的條款，之后才會下單，耗費136.4分鐘。所以我們做榜單，就是建設旅行答案庫。”攜程集團首席營銷市場官孫波告訴第一財經記者。

為了給客戶更精準的推薦，攜程在建設旅行答案庫和做榜單方面有不小的投入。

“平均每張榜單數據運算量達500萬，經過全球30多個國家和地區的員工校驗。”攜程創始人梁建章表示，為了解決通用AIGC的問題，攜程在智能算法基礎上對酒店、景點、行程的常用主題推薦進行人工校驗并形成了“攜程口碑榜”，但由于旅行與熱點趨勢緊密相關，用戶也希望避開價格高峰，“攜程熱點榜”和“攜程特價榜”由此誕生。

梁建章在接受采訪時透露：“做大模型其實不是今天才開始，一直以來我們都有投入大數據分析和相關技術的研發，來完善服務。比如，客人目的地和行程如果不是很明確，要去哪個地方？要住幾天？那么AI就能提供比較大的幫助，但現在的ChatGPT在這方面還是遠遠不夠的。對于客戶來講，最直接的是客服。客人問預訂酒店的問題，或者要處理訂單的售后服務，這些都可以通過大模型來獲得效率的提升。原來機器人能夠做到自動化率是50%，現在用AI的大模型，可以提高到70%～80%，這是巨大的效率提升。”

“攜程是一個非常強的旅游銷售平臺，比如機票和酒店預訂業務是其核心能力。但攜程對于行中或旅游目的地‘種草’（產品內容推薦）的能力還不是很強，尤其是相比較馬蜂窩、小紅書等以內容‘種草’為優勢的業者而言，攜程的旅游產品‘種草’能力是相對較弱的。互聯網時代，通過網絡‘種草’獲得粉絲或客戶，轉化為商業價值的模式已經成為主流之一，因此攜程需要補這一塊短板，如果把內容營銷做好了，那么攜程公司整體的價值會更高。如何做好內容營銷？那么就需要更多精準數據和推薦，尤其是一些實時更新與服務，這些海量數據的獲取和分析是人工很難完成的，必須要通過高性能的計算機算力來進行，所以旅游垂直大模型對于攜程補充這一短板有很大意義。”勁旅網創始人魏長仁對第一財經記者分析。

攜程并非第一天意識到自己在內容營銷即“種草”方面的短板，因此攜程一直在找機會去完善“種草”業務。2年前攜程就推出了星球號計劃，當時其表示，在直播頻道上，商家星球號可以通過自開播形式，從攜程5000多名優質達人庫中自由匹配，借助達人優質內容輸出快速“種草”潛在用戶，提升直播爆款銷量并帶動非直播產品交易。結合用戶旅拍、游記和攻略等優質內容，打造專屬于商家的內容和營銷陣地。簡而言之，即攜程想做旅游業界的“小紅書”。

然而，星球號并不算十分“出圈”，當時有業內觀點認為，星球號的布局內容還有些雜亂、不成體系。但攜程對于內容營銷的熱忱并未減退，如今其推出旅游垂直大模型，就是為了獲得更多有效客源，在互聯網時代完善內容流量轉化為商業價值的模型。

除了補齊內容營銷的短板，對于攜程而言，加強行中服務也是必須的。

魏長仁告訴第一財經記者，旅游分為行前、行中和行后，目前大量的用戶咨詢是發生在行前，或者是行后會有一定的售后服務需求，而不少在線旅游企業對于行中服務是比較缺乏的。而且疫情發生后，因為不確定因素增加，所以有更多的游客會做臨時出行的決定。

“到了當地后，有大量游客是根據現場情況來定當地玩樂項目，因此行中的服務在疫情發生后變得越來越重要，而這部分業務相對而言，攜程做得還不夠。行中服務，尤其是當地玩樂項目比較強的是馬蜂窩，因為馬蜂窩的生意邏輯就是推薦景點，做好當地行程，尤其是一些臨時起意的購票和一日游等短途安排。攜程的大模型如果能達到理想化狀態，其榜單和細節化的客服，其實就是類似馬蜂窩的當地玩樂服務。等于攜程可以借助大模型來做更完善和更實時更新的當地服務。”魏長仁指出。

對此，王清表示：“當地玩樂其實就是行中服務，這一塊需要更多的實時數據來支撐。而大模型就能很好地解決海量實時數據處理并分析。”

比如，目前很多景區的門票都需要預約，這個信息就是實時更新的，以往依靠人工非常費時費力且難以實時同步，但有了垂直大模型，這類實時信息就可以同步更新，并反饋到銷售端，做好當地玩樂項目的實時服務。

“攜程的目標是為用戶提供一站式的旅游信息和預訂服務，由于涉及業務較廣（包括機票、酒店、火車票、汽車票、景點、跟團游、定制游、租車和簽證等），因此復雜程度很高。通過引入垂直大模型可以讓用戶查詢業務產品的效率更高，同時也可以提升售后客服能力，讓機器人客服更智能化，更高效滿足用戶的售后需求。”王清對第一財經記者表示。

利用大模型改造提升“傳統業務”

旅游垂直大模型可以進行海量數據分析是顯而易見的，但旅游本身并不是一件完全靠數字進行的活動，旅游在很大程度上是精神愉悅類消費，很多感受和語言并不是線性數據。

“從應用層面來看，大模型其實是AIGC是垂直領域的應用，推出本領域的垂直大模型，基于大數據基礎上做了迭代，是更智能的技術。基于大數據，做算力和分析，提供服務等。而旅游過程中，比較特殊的是有諸多自然語言，AI要理解自然語言，需要龐大的算力支撐。即AI要理解人類情感。”同程研究院首席研究員程超功接受第一財經記者采訪時指出。

那么AI如何理解人類情感，并打造旅游爆款產品呢？

何蜀波是個土生土長的上海人，在攜程工作已經超過10年，作為攜程集團AI研發部數據科學總監，何蜀波一直在研發和嘗試如何通過技術來產出旅游爆品。“我是給產品經理提供支持的，我從數據分析角度，首先要理解用戶的意圖和需求點，我們的分析方法則是由攜程問答是上用戶的搜索、向客服的提問等內容聊天記錄來分析。比如客戶打過來的電話，我們會去分析語意，去尋找產品機會。之后產品經理則根據我們的分析結果去選擇有價值的點做產品。具體來說，我們會做‘切詞’，即排除虛擬語氣詞、和形容詞、抽取名詞，轉化成標準問題，形容詞也可以排除掉，通過NER（即命名實體識別），來識別文本中的實體詞語。比如客人說‘要一張去倫敦的機票，價格3000以內，不要晚上’，那么我們分析后所得出的就是目的地詞是‘倫敦’，條件詞是‘3000元以下’，時間詞是‘不要晚上’，那就是白天，于是就可以轉化成‘8點到18點的3000元以下去倫敦的機票’。”何蜀波告訴第一財經記者，大模型可以讓這類分析更快速和精準。

此外還有“提及度”，即統計某個實體、某個主題在不同語料里的出現次數。比如有1000篇關于賞櫻的花攻略，其中有100篇都提到了無錫黿頭渚，那黿頭渚在櫻花主題下的提及度就是100/1000。提及度目前已經是制作榜單的重要數據支持之一了。

何蜀波與團隊伙伴的分析方法也發生了變化，很多用戶的調研報告，以前是1萬用戶抽取100個用戶的需求進行調研。而有了大模型后，現在是看全量，看高頻率的詞，基于這些詞去開發。“大模型有很強的理解能力，大數據分析的是全量用戶，不用抽樣。通過大模型的文本理解能力和檢索能力，去分析用戶提問、評論以及和客服溝通的文本，那么就能得出相對精準的結果。”何蜀波告訴第一財經記者。

有了精準的結果，那么就可以制作榜單、產品和提供更好的客服服務。

來自湖北的劉帆最早是從事互聯網行業的，做過研發也做過產品，甚至還自己創過業，加入攜程后其負責做內容產品和榜單，他如今是攜程集團榜單產品負責人。

“我們有真實的用戶點評，有好評也有差評，我們會用這些真實數據作為酒店、景點等評定的準則，提煉價值點并進行榜單評選。從榜單來看，大模型可以定位很多用戶感知，快速挖掘出符合用戶預期的商品以及相應的亮點。有了大模型后，數據分析快且準，對于自然語言的意圖有很強的可識別力，能快速查找符合條件的產品和內容。大模型可以賦予用戶更準確的回復和推薦。”劉帆告訴第一財經記者。

據了解，最早上線的攜程酒店口碑榜，已達70%滲透率、60%深度瀏覽率和82%推薦率。即7成以上攜程用戶點擊過該榜單，其中6成至少被1個上榜項種草，而看過榜單的用戶，8成以上會推薦給朋友。全新上線的攜程行程口碑榜已經將用戶一次出行的決策時長從9小時縮短至6.6小時，提升了27%。有了大模型的助力，榜單精確度將進一步提升。

“AI技術的另一個重要應用是在旅行服務場景。”攜程集團CEO孫潔介紹：“在AI模型的助力下，包括全球超過20種語言的線上自助回復率、郵件自助回復率和電話語音自助解決率。通過AI的輔助，可為攜程客服日均節約10000多小時工作時間，相當于日均解放超1000名客服人力。”

攜程大模型的下一步

攜程引入大模型可以日均解放超1000名客服，那么這些客服人員何去何從？AI模型真的可以替代所有人工服務嗎？

孫潔表示，目前攜程客服售前直播間正式已經上線，首批攜程客服主播亮相。即線下的客服人員可以轉到線上，以客服主播的身份繼續工作。

值得注意的是，并非所有客服人員都適合轉到線上做主播。

攜程酒店服務部客服專員趙勇剛是旅游專業科班出身的，從錦江之星到匯通天下，再到攜程，他的工作經歷了旅游酒店產業鏈的上下游企業。作為客服人員，他做過售前和售后。“AI可以起到很好的輔助作用，快速搜索和回答客人。但是如果遇到一些退改，或者客人帶有情緒的售后服務，則AI比較難應對。而我們則可以分辨客人的情緒，并給其提供相應的服務。”趙勇剛告訴第一財經記者。

關于這一點，攜程酒店服務部客服專員吳思慧也有同樣的觀點。

“AI是一個工具，它的數據處理能力很強，但AI難以識別情緒，很多時候我們都會看到，客人還是會很需要轉人工服務來解決一些人性化的問題。”吳思慧對第一財經記者表示，自己一開始也會擔憂會不會被AI替代，但仔細一想覺得不必太過擔心，因為AI是輔助人類工作的，一些具有人性化服務的要求，AI未必能100%滿足。“我們應該自己保持努力工作，為更多的客人去服務，AI是輔助，AI和人工服務可以共存，一起提升工作效率，社會需要溫暖和情感羈絆，人的服務存在是必要的，AI是用來提升效率的。”

“我們攜程呼叫中心有 1萬多人，一些標品比如機票、酒店可以自助預訂或用AI服務，而涉及人們喜好的旅游產品比較復雜，是非標化的，則需要人工客服。”王清告訴第一財經記者。

“每一個時代都有進步，也都會淘汰一些事情或人。就目前來看，AI不會取代人工服務，AI可以發揮強大的數據分析工具優勢，而工作人員則需要提供帶有人性化的服務。我覺得更多的是相輔相成，共同發展。而且AI本身就是人類發明的。人類應該有一定的掌控能力。”魏長仁對第一財經記者分析。

“有了大模型，可以在海量數據處理和分析、AI服務方面讓攜程有很大提升，最重要的就是讓攜程完善行中當地旅游服務，甚至是成為內容營銷平臺，獲取更強的粉絲黏性。但是大模型的資金投入是巨大的，就旅游產業而言，行業整體的利潤率不高，所以也就只有攜程這樣為數不多的大型企業有實力去投建旅游垂直大模型。”華美首席知識專家趙煥焱對第一財經記者表示。

被問及投入產出問題時，孫潔表示，長遠來看對客戶或商戶有價值的，攜程就應該非常堅定地投資下去。技術團隊不斷優化他們的投資的數額。“我們不設限，如果對我們的客戶有幫助，我們會大幅度提升投資。”

第一財經記者從攜程內部了解到，2018年至2022年，該公司在產品研發費用上的投入達到452億，2022年產品研發費用達到83.41億元，占凈收入的42%。自研的人工智能、數據分析及云技術使攜程能夠將海量交易及行業認知，轉換并應用到商業及經營決策中去，進而不斷提高產品服務質量以及運營效率，并為上下游商家提供技術支持。

“同業要量力而行，其實數據分析應該是每個在線旅游企業都有的后臺體系，但你是否擁有打造垂直大模型的實力，那就要自己衡量。”魏長仁對第一財經記者說。

采取相對“低配版”的系統，是目前其他旅游企業在嘗試的。比如同程使用的是“內部燈塔系統”。“大模型可以幫助企業做更精準的大數據分析，也可以給客人更快速的回答和產品榜單推薦，這些都是大模型提升效率的優點。但并不是所有企業都必須研發大模型，企業需要考慮投入產出比。”程超功對第一財經記者說道。

談及旅游垂直大模型的發展，王清表示：“大模型當前還是‘文科生’，展現的重點是自然語言的理解和生成能力，但涉及復雜邏輯計算的，比如行程規劃，其生成內容的可靠性還不夠，因此當前我們引入大模型，重點是理解用戶需求，優先展示質量有保障的PGC內容，比如榜單、機票或酒店的列表頁等。目前直接提升的業務是大搜和客服，其他細分業務領域我們還在探索中。”

在業界看來，攜程做垂直大模型的確符合其補充內容營銷和本地游玩服務的業務需求，但大模型的發展其實具有不小的挑戰。

“就大模型而言，大數據分析的數據來源是否完整是一大問題。很多時候旅游上下游以及同行之間的數據是不太可能共享和打通的，也就是說，如果大模型拿不到完整的社會數據，而只是在企業內做局部分析，這就在一定程度上降低了準確率。”程超功告訴第一財經記者。

對此，王清對此也有同感。“其實能不能進入下一個階段發展的核心問題就是數據。”

此外，攜程所研發的大數據榜單和推薦在很大程度上類似馬蜂窩的本地玩樂與美團的本地生活。如果想要客人有高購買轉化率，則要打通更多線下當地資源，這樣才能與大模型數據分析做好線上線下的配合協作。而這對于攜程來說并不簡單，一位業內人士對第一財經記者透露，其曾經與攜程、美團都進行過一個本地玩樂項目的銷售合作，雖然攜程的整體實力很強，但其在該本地玩樂項目上的銷售明顯不如美團。因此大模型未來在提升榜單精準度和“種草”率后，攜程還必須將本地玩樂的線下布局、合作以及銷售能力迅速跟上。

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