酒店管理进入AI时期？该模型可能是第一步

抽象一个用于酒店交易员的垂直AI代理，并进行了大量投资，以实现智能服务的升级效率。 “密图岛是浪费金钱，可以节省70％的时间来获得最终结果。”尝试AI的第一批Hangzhou Huanglong酒店领导了对数据的评论。 6月5日，Meituan发布了专门针对酒店场景的AI经纪人“ Meituan Jibai”，这也是AI在中国酒店商人的第一个工具。与“所有知识但不是专家”的总体大型模型相比，最好解决实际的酒店管理问题，这也反映了Meituan通常的务实风格。尽管我们经历了零代码的Meituan开发平台，但我们目睹了Meituan如何通过AI技术简化复杂的Pror＆d Seso，并最初了解了Meituan产品的方法。但是，如果可以将其从“辅助研发”扩展到更广泛的“驱动物理业务运营”，这使我们充满了好奇心。可以吗？BAI真的帮助酒店进入了全面的数据决策阶段吗？在问题中，该集合对Meituan产品运行和基本技术支持进行了全面调查。 01提高效率70％，酒店可以呼吸。 Hangzhou Huanglong酒店是Meituan Jibai正式推出酒店商人之前的第一批测试用户。当他提到测试经历时，杜恩克斯（Du Hongxin）主席就举了一个生动的例子：假期即将到来，如果这是过去，他们将能够通过盒子做到这一点并检查旧帐户。当Zibo烧烤和Gansu Malatang变得流行时，营销计划是如何制定的？什么是业务数据？然后使用这些碎片将今年的方法融合在一起。 Du Hongxin说：“在一定程度上，这与闭门造车的工作相媲美。”在传统的商业模式下，身体运作通常面临三个主要疾病点：一个是可悲的数据决策，两个是不是良好的客户服务，这三个是复杂的业务评论。正如Doong的商人经常错过促进流行产品的那样，因为他们不按时了解流行趋势数据；微信私人域操作员面对大量顾问，但很难迅速做出反应，从而导致客户崩溃。 Meituan是一种用于解决酒店交易员实际问题的产品。业务技术的表述应以数据决策为指导。在“标签期间青岛城有多漫画？”之后，Meituan Jibai完成了交通流审查，商务区书籍，商务区的热视图，并在几分钟之内对商业区的热视图，并迅速开发了完整的审查报告。如果您仍在询问“竞争性圈子的酒店表现”，Meituan不仅可以提出一个完整的解决方案，其中包含定价技术和建议，以通过比较流量来升级服务，而是客户grouP结构，付款订单和其他信息。 Du Hongxin还指出，Meituan Jibai可以研究城市即将举行的热门活动，例如音乐会，马拉松或其他热点，以及预订机票预订和火车票务预订以及其他大型环境数据。以热门音乐会活动为例，Meituan Jibai将通过结构化数据分析帮助交易者制定目标营销技术。例如，对于受欢迎的明星音乐会会议，建议您进行酒店，以确保在收入的情况下适当合理的住房价格；对于相对不受欢迎的事件，请采用偏好方法来吸引客户并提高职业率。同时，根据音乐会和酒店区域之间的距离，以及过去举行当地音乐会时，塔博（Takbo）在迈图安平台上的受欢迎程度，我们准确地预测了住宿的需求。在客户服务方面，传统的AR即将向往的竞争对手需要大量的力量和许多无效的电话。这类似于金融和房地产行业的即将销售。每天数百人和数千个电话使用相同的言论，这不仅浪费了资源，而且会影响客户体验。此外，酒店行业需要处理大量重复且复杂的日常咨询。如果它不为客户提供个人服务，则很难引入用户转换。 Meituan配备了由Meituan开发的大型型号，可以自然和良好地与客户完成多个聊天，并可以根据酒店餐馆，游泳池和其他服务内容提供个性化的建议。通过培训多语言语料库，Meituan不仅可以在没有障碍的国际客人的情况下提供语言服务。在到达和来电方面judge the call status in real time, and wisely handle improper calls, forming a full-cycle service of the "Reservation-Touch-Check-Check-Check-Check-Check-Check-Check-Check-Check-Check-Check-Check-Check-Check-Check-Check-Check-Check-Check-Check-Check-Check-of-Check-Check-Check-Section In addition, with the help of the该工具的功能还可以方便地管理既定的过程和紧急处理计划。分类，开发报告通常需要大量的精力和时间。NTS，该过程很复杂且容易出现错误，很难从大量数据中快速提取重要信息，并且不可能及时有效地支持业务决策。在此链接中，Meituan具有相同的白色，并且表现出强劲的NA性能，完成基本的分钟数据分析，涵盖了主要方面，例如流量，平均阳光住房价格（ADR），客户资源结构和用户资料，并通过营销活动建议。开发文本文本后，您还可以直接导入Nocode平台以快速生成视觉表和图表，并将复杂的数据转换为易于理解并易于理解的信息。如果您需要更好地问“客户满意度？”，Meituan Jibai可以快速提供全面的审核结果。从服务和评论的一般服务开始，我们谈论的是分数，确认率以及好评论的数量，以及深入研究具有高频含量的关键字，例如卫生和客户的潜在需求，以及来自数据显示的否定爱情，这是实施数据保存建议的见解，以了解有关了解酒店以优化服务的细分市场的细分市场理解。在测试了上面的整个过程之后，杜·洪克斯（Du Hongxin）在梅图恩·吉贝（Meituan Jibai）中发表了这一评论：“梅图恩·吉贝（Meituan Jibai）可以从过程中节省70％的时间来获得最终结果。这是很好的。提高质量和效率可以重新开发客户体验。” 02当 +型号 +自动机构时，解决了垂直AI的三个主要问题。 Meituan Jibai的诞生不是空气城堡，而是与Meituan在物理世界和AI技术中积累的大量数据密切相关。它可以被视为以实用方式开发的“酒店管理工具”。为特定IND开发垂直AI代理总是有三个主要问题USTRY：缺乏高质量的数据，难以及时调用最新信息，而行业经验较差，可以通过技术进行更改。通过在当地生活领域的多年努力，梅特（Meit）解决了世界其他的自尊心。 AI技术资源的整合是衡量房屋，工作率和酒店成本以产生准确客户图片的主要优点之一；它也可以与一站式消费相关，例如餐饮，旅游和运输，因此酒店的商业方法和整个城市的消费量都可以联系起来。例如，普通系统只能看到“由豪华套房预订”，但是如果Meituan Jibai完全连接到商人系统，它将帮助酒店找到一个更准确的操作方向，例如，如果该客户带他的孩子旅行，他可能愿意在父母服务和项目上花费更多的钱。 AI在这个阶段就像酒店营销的准确营销。 Meituan Jibai采用了自我开发的Longcat Big Model +行业模型模型操作机制。与“知道一切但不专门研究”的一般大型模型相比，Meituan更好地解决了实际的酒店管理问题。它使用“首先研究常识，然后对酒店行业进行完善和组织”的方法来真正在特定的酒店管理情况下使用AI技术。在实际应用中，Meituan Jibai将根据各种需求转移“技能模式”。在目的的意图阶段，例如客户咨询服务和查询信息，定价技术的审查和生成，运营报告的生成以及处理投诉，使用自发展的朗凯特·梅图安和开放资源模型的模型用于输出有组织的和实施解决方案。 Meituan是Nabuor，也是一种结构化和实施的知识系统近年来积累了Meituan平台的精致业务数据以及实际验证的操作方法，将大量质量知识的深入整合，精致的业务数据。结合培训后和微调调整，Meituan不仅保持了通用语言的能力，而且还可以深入掌握专业知识，例如高级酒店逻辑和定价技术，还可以准确地适应大厅前的酒店管理以及后端的客户服务和其他细分场景，并提供了封闭式封闭的封闭式销售的固定式固定的固定式固定式的固定式固定式固定式的解决方案。在技​​术体系结构方面，Jibai采用了多古合作的多缘体系结构来生成良好的工作处理系统。主要代理人就像“首席指挥官”一样，它可以在小型工作中拆卸复杂的问题，计划实施措施，然后根据任务要求修复负责各个领域的子任务的“单独操作”。 03使用SINGLE点工具可提高效率并使用AI生态系统的全球合作伙伴关系。 Fliggy沿用C -End用户的预订门户网站建立了竞争性障碍，Meituan使用不同的技术来拆除行业中的新切口 - 在被忽视的商业服务领域中进行关注，并通过AI的酒店企业 - 经营业务来修复酒店商人逻辑的逻辑。和旅行，例如处理销售后预售和问题的不同咨询。这些任务既困难又密集，而且不是很好。对于每个定制行程计划，或为暂时更改行程，应在其背后协调许多链接和资源。在传统模型下，只有领先的公司才能负担一个大型的客户服务团队和标准化的管理系统。由于出现了Chatgpt，为提高服务效率，一系列智能工具，例如客户服务机器人和AI Fronts，也出现了ed。但是，这种类型的产品有一个常见的问题 - 它只能在此过程中机械地做出常见的答复 - 有固定的问题和答案。尽管它可以在一定程度上减轻服务压力，但很难解决kimplicated情况的需求。 Meituan推出了垂直AI代理。 Meituan准确地达到了商家服务的痛苦和效率点。通过降低AI应用程序的阈值，中小型交易者可以通过轻投资获得智能服务。这意味着商人可以提高效率，以响应咨询，协调过程和其他情况，而没有大量资金来开发技术组，并且他们的运营成本绩效也变得更高，并且中小型商人将带来更好的开发机会。正如Meituan副总统Li Jinfei所说：“旅游业将在2025年进入AI时期”，这一预测正在慢慢实现生病。在开发AI技术时，竞争行业标签的关键在于如何使用数据来做出更好的决策并与生态系统中的各方更好地合作。人工智能技术渗透的本质是不良联系的系统转变。同时加深生态协调会为合作障碍崩溃带来可能性。从在空白领域促进商人业务的Nocode的开发中，Meituan的战略领域始终围绕“重建的全链路效率”旋转。这不是一个观点优化，而是AI技术的普遍性，以促进整个生态系统的进化。