AI 人工智慧已發展一段時間,不只科技業會透過 AI 來增強技術,零售業、醫療業、旅遊業、教育業等都希望透過 AI 的技術支持下,為產業提供更大的產值。但是,要如何透過 AI 節省人力成本,制定市場策略,是每個產業共同的問題。

透過價格點變化,AI 精準預測消費者購票意願

根據彭博社報導,一間以色列新創公司 Fetcherr ,便利用強大的 AI 功能精準預測旅客願意購票的價格點。Fetcherr 執行長 Roy Cohen 表示,透過此技術,將可幫助航空公司使用 AI 制定定價策略,提高 10% 營收或更多。

或許很難想像,我們來看個例子:

假設你下週五要去紐約參加搖滾音樂會,線上搜尋機票看到 305 美元、375 美元、445 美元等三種價格的機票,但你認為 445 美元太貴了,因此你最後選擇 305 美元的機票且訂了位。

不過,因為這個樂團很少公開演出,對你而言機會難得,只要時間允許,你會願意多付錢在購買機票上。但航空公司不知道這些細節。

因此, AI 人工智慧在這樣的時間點派上用場,透過大量搜尋數據計算,AI 推論出下週五前往紐約的機票需求已提升到 335 美元的價格,此價格同樣會將全機機票賣完。在這樣的情況下, AI 對於價格的判斷就可以幫助航空公司多收取 30 美元的費用。

後疫情時代不可控因素變多,AI 預測也遇上挑戰!

過去,不是沒有利用技術幫助航空公司制定策略,往往是透過軟體管理價格,但買家的最終願付價格取決於不同價位、座位的供應情況。

線上旅遊搜尋公司 Kayak 的執行長 Giorgos Zacharia 表示,他與一群麻省理工博士共同研究,在 2013 年首次推出的演算法通常每隔幾年就要進行調整,至今可能每個月甚至幾週內教要調整一次,並進行「全面性再訓練」。 Giorgos Zacharia 並表示,預測工具的準確度通常在 85% 左右,但在過去幾年中正在定期下降,目前可能接近 83% 而已。

現在航空公司試圖 AI 人工智慧精準預測,讓票價與乘客願付價格更緊密相關,但因為疫情後的不可控因素更多了,變因變得更難確定。

「搜尋過程中被放棄了,但你知道原因嗎?」雖然可以透過搜索紀錄推論顧客行為,但每件行為背後的因素是最難掌握的。目前可知技術將可提供很多商業價值,但似乎需要更多確定因素。

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除了旅遊,醫療、金融科技也都能用大數據預測

除了應用在航空業,在健康照護上,Well 透過 AI 人工智慧「健康引擎」提供個人化醫療指導,根據使用者先前出現過的症狀、健康疾病來提供指導,透過個人及所有使用者的數據,提供最明智的建議。目前, Well 可以幫助用戶完成初步篩檢、處方建議、疫苗接種建議、醫生就診推薦和具體健康指導等,致力於讓人們過上更好的健康生活。

在金融科技上,現在用模型預測已是最大趨勢。人工智慧搜索引擎 AlphaSense 以 AI 人工智慧驅動金融搜尋引擎,幫助投資公司獲得更多投資資訊。技術上,AlphaSense 結合使用「語言搜索」和「自然語言處理」,分析多達 35,000 家金融機構的關鍵數據點,掃描數百萬個數據點並藉此生成可執行的報告,為分析師節省了大量的工作時間

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(本文開放合作夥伴轉載,資料來源:Bloombergwiredbuiltin