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（文/賀喜格 編輯/呂棟）

對于外出旅行的人來說，出門時經常會遇到“三難”：去哪玩、怎么玩、怎么玩更劃算。在大多數人看來，選擇旅游目的地、制定詳細行程計劃、預訂交通和住宿等，是出行前一項耗時耗力的難題。

而隨著AI大模型時代的到來，不少大公司正試圖用大模型重構行業，提高生產生活的效率。那么在旅游行業，大模型能否施展一技之長呢？

昨天（7月17日），攜程集團宣布推出旅游行業垂直大模型“攜程問道”，計劃將其用于為旅客提供行程規劃服務的行前場景。

觀察者網測試時發現，“攜程問道”有不少可圈可點的表現，比如可以推薦適合不同季節的目的地，篩選機票，甚至還可以幫用戶規劃行程。但就像其他剛問世的大模型一樣，“攜程問道”也會出現“智障時刻”。

攜程集團董事局主席梁建章坦言，伴隨AIGC生態的演進和進步，OTA行業可以通過AI更高效的解答用戶的問題，而挑戰是如何保證這些答案變得“更靠譜”。

他這席話，也指出了大模型應用中的最大難題，那就是如何讓用戶更放心。

旅游“三難”

在發布會現場，攜程用數據直觀體現了人們的旅游“三難”。

攜程集團首席市場官孫波透露，每天有千萬級的用戶來到攜程，這些用戶當中有60%已經有了明確的目的地，但這些用戶的平均決策時間仍然達到了13.6小時；剩下40%沒有明確出行目標計劃的用戶，一次真正的旅行決策平均需要11天9小時。

孫波介紹，“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。”

此外，找景點的用戶，要在4個景點里選擇比較，才能定下其中1個，而在單個城市平均要打卡的景點數量是2個以上，所以糾結的時間會再度翻倍。

“在確定一個目的地的情況下，用戶也要花上9.9個小時來做各種功課、做決策。當用戶想去一個地方，往往他又不止是只去一個地方，所以有37.8%的用戶行程當中會關聯2個及以上城市。到這里，用戶的平均決策時間已經上升到13.6小時。”孫波說道。

還有一個有趣的現象，用戶的決策效率并不會隨著他們旅行閱歷的增長而得到提升，相反，用戶下單的時長、瀏覽產品的個數，都在隨著定單的積累在增長。

至于40%沒有明確出行目標計劃的那部分用戶來說，看的信息則更多，猶豫和糾結的時間會更長。平均每一個用戶要看近百條旅行產品、有數十篇攻略內容，一次真正的旅行決策他們平均需要11天9小時來下這個定單。

總結起來，從13小時到11天，用戶都在糾結“去哪玩”“怎么玩”“怎么玩更劃算”的問題。

大模型能否更高效的解決這些難題呢？

據介紹，攜程旅游行業垂直大模型“攜程問道”具備并將持續迭代兩大方面的能力：

1.對用戶需求尚未確定的，為其提供出行推薦服務，支持解決用戶“不知道去哪玩、不知道怎么玩、不知道怎么玩省錢”的一系列需求。

2.對用戶明確的需求，可提供查詢和引導預訂的服務。用戶可直接發送文字、自然句長語音形式進行機票、酒店等產品預定。

梁建章介紹，“攜程問道”是在通用大模型的基礎上，篩選200億高質量非結構性旅游數據，結合攜程現有結構性實時數據以及攜程歷史訓練的機器人和搜索算法，進行了自研垂直模型的訓練。

他認為，相比常見的通用大模型，“攜程問道”的最大優勢是其在旅游行業的多年經驗。“攜程全球有幾萬名員工分布在世界各地，他們是旅游專家，所以攜程能夠比較低成本、高效地去做這部分的工作，把算法、人工跟實時的數據結合起來。”

旅游行業垂直大模型體驗如何？

“攜程問道”大模型產品已開始進行線上內測，觀察者網也進行了一番體驗實測。

向攜程問道詢問“暑假去哪玩好”，攜程問道給出了青島的建議，并直接跳轉至攜程APP中的“目的地口碑榜”，這份榜單共有20座城市，青島排在第一，同時分別給出了各個城市的上榜理由。

繼續詢問去往青島的低價機票，其給出了最低票價航班的建議，以及近期每日的最低價格航班信息。準確度方面，生成結果與后續手動設置條件搜索的結果一致。

接著要求它定制一個青島的五日行程，攜程問道也給出了相應推薦，行程詳情中，包含了每個景點的推薦理由以及各個景點之間的車程。

與過往相比，攜程問道大大縮短了在APP內的操作流程，但也有滿足不了的需求。

比如讓它根據這份定制行程推薦合適的酒店，生成顯示的結果，與沒有“根據定制行程推薦”這個前置條件所推薦的結果并無二致。

此外，如果不將聊天框中問過的問題清除，后續再問其它問題時，生成的答案依然與前面的問題相關。比如輸入“我想去滑雪”，但生成結果依然是推薦青島的酒店。

關于大模型的正式推出時間，攜程方面對觀察者網等媒體表示，中國市場對于大模型產品的推出有一定的限制條件，隨著國家相關規定和規范的不斷更新，“問道”也將大規模推向市場。

“不可能完全代替消費者的決策”

梁建章認為，伴隨AIGC生態的演進和進步，OTA行業其實也在面臨一些新機遇，但同時也在面臨挑戰。機遇在于自然語言能力的優化，可以通過AI更高效的解答用戶的問題，而挑戰是如何保證這些答案變得“更靠譜”。

他提到，AIGC對于OTA的助力，可以覆蓋售前、售后、途中。售前階段，旅游存在海量的非結構化和結構化的數據，AIGC的出現可以消化海量的非結構化數據；售后階段，自然語言和機器人則可以提高服務效率和體驗；在途中，AI助理可以提供更實時的導游和反饋。

同時梁建章也認為，AI助理不可能完全代替消費者的決策，尤其是對于休閑旅游的需求。

最終的解決方法還是用算法、榜單提供最佳的一個選擇的清單，讓客人去選擇，還是提供一個清單、列表，讓客人不斷篩選，最后選擇適合客人的產品，不可能指望AI助理完全替代客人去決策，梁建章舉例稱，“就像我的助理一樣，我有很聰明的助理，但不可能完全安排我的行程。”

另外，受益于人工智能的發展，攜程的客服效率也得到了提升。

攜程集團CEO孫潔向觀察者網等媒體介紹，“在AI模型的助力下，我們在3個方面的客服自助率都有了翻倍提升，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。”

據攜程方面介紹，目前，通過AI的輔助，可為攜程客服日均節約1萬余小時工作時間，相當于日均解放超1000名客服人力。

隨著AI技術帶來的基礎客服工作效率的提升，攜程客服也開始了售前服務轉型嘗試。“我們很高興可以讓攜程客服做更具創新性的工作。”孫潔在現場宣布攜程客服售前直播間正式上線，首批攜程客服主播亮相。