Par : Aditya Sanghi, PDG et co-fondateur, Hotelogix
L'industrie hôtelière est confrontée à une concurrence croissante et à des changements rapides dans les préférences des clients, obligeant les hôtels à tirer parti des dernières technologies pour se différencier. L’intelligence artificielle (IA), comme l’une des technologies de la nouvelle ère, s’applique progressivement à l’industrie hôtelière. Comme d’autres solutions technologiques, l’intelligence artificielle peut contribuer à améliorer l’expérience client et l’efficacité opérationnelle d’un hôtel. Grâce à l'IA, les hôtels peuvent mieux comprendre les besoins des clients, fournir des services personnalisés et optimiser les processus opérationnels. L'introduction de la technologie de l'IA apportera davantage d'opportunités de développement aux hôtels, les aidera à s'adapter à l'environnement changeant du marché et à améliorer leur compétitivité.
Voici les cinq principaux cas d'utilisation de l'IA qui redéfiniront l'avenir de l'industrie hôtelière en 2024 et au-delà.
Chatbots
Ils fournissent une assistance 24 heures sur 24, par exemple en fournissant aux clients des réponses claires à des questions spécifiques sur la disponibilité, les installations, les attractions à proximité, les politiques de réservation, etc. dans plusieurs langues. Ils peuvent même guider les clients pour réserver/annuler/modifier des réservations en fonction de leurs besoins. Nous verrons les hôtels adopter des chatbots IA pour fournir aux clients des réponses rapides et fluides, améliorant ainsi leur expérience dès la première interaction.
ENGAGEMENT DES CLIENTS
Pour les clients, l'expérience commence avant même leur arrivée à l'hôtel, et c'est là que l'IA jouera un rôle important. Il aidera les hôtels à envoyer des e-mails personnalisés sur les événements locaux à venir ou sur tout ce qui mérite d'être essayé en analysant le comportement des clients, les séjours passés, les habitudes de dépenses, les goûts et les aversions, et bien plus encore.
De cette manière, les hôtels peuvent demander aux clients de payer à l'avance et confirmer leurs réservations en proposant des remises ou des offres attractives.
Les hôtels peuvent utiliser l'intelligence artificielle pour interagir avec les clients et recueillir des commentaires afin de comprendre leur expérience de séjour. Après le départ d'un client, l'hôtel peut envoyer une enquête utilisant l'intelligence artificielle pour demander au client ce qu'il a pensé de son séjour. Cette approche aide les hôtels à analyser les commentaires des clients et à identifier les domaines à améliorer. En collectant les commentaires des clients grâce à l'intelligence artificielle, les hôtels peuvent comprendre plus efficacement les besoins et les préférences des clients, améliorant ainsi la qualité du service et la satisfaction des clients.
De plus, les hôtels peuvent tirer parti de la technologie de l'IA pour remercier leurs clients en leur envoyant des e-mails personnalisés, ainsi que leur fournir des suggestions pour de futurs séjours. Cette interaction personnalisée contribue non seulement à renforcer la fidélité des clients, mais augmente également la probabilité que les clients réservent à nouveau.
Suggestions d'itinéraires
Les hôtels peuvent utiliser la technologie de l'intelligence artificielle pour fournir des suggestions d'itinéraire personnalisées en fonction des préférences des clients. En analysant des informations telles que le profil d’un client, son historique de voyage, ses commentaires et ses interactions sur les réseaux sociaux, l’IA peut recommander des activités adaptées aux intérêts du client pour rendre son expérience de voyage plus agréable.
Cela améliore non seulement l'expérience client, mais augmente également les revenus de l'hôtel. En fournissant des recommandations personnalisées, les hôtels peuvent proposer à leurs clients des activités et des expériences qu'ils n'auraient pas envisagées autrement.
GESTION DES AVIS CLIENTS
Disposer d'avis et de notes en ligne de premier ordre est crucial pour les hôtels, car ils influencent fortement les décisions de réservation des clients. L’intelligence artificielle peut répondre automatiquement et de manière personnalisée aux avis positifs et négatifs des clients. Il analyse tous les avis clients pour identifier les problèmes les plus fréquemment mentionnés par les clients et aide les hôtels à comprendre le sentiment des clients. Grâce à ces informations, les hôtels peuvent prendre des mesures correctives pour améliorer leurs services. En fin de compte, tout cela conduit à des clients plus satisfaits et à de meilleures notes en ligne.
Marketing
Dans les prochaines années, l'intelligence artificielle sera de plus en plus utilisée dans le domaine du marketing hôtelier. De la segmentation des clients à la création d'e-mails en passant par la diffusion de campagnes auprès de clients potentiels, l'IA peut presque tout faire en moins de temps.
Des campagnes marketing comme celle-ci aident les hôtels à établir des liens plus étroits avec leurs publics cibles, augmentant ainsi les taux de conversion. Le meilleur, c’est que c’est un excellent moyen de générer des réservations directes supplémentaires.
En plus d’améliorer l’expérience client, l’IA peut également analyser les modèles de données passés pour identifier les défis opérationnels potentiels, ce qui en fait un élément important des opérations commerciales quotidiennes d’un hôtel. Cependant, l’industrie doit également préparer les employés à s’adapter à ces nouvelles technologies et pratiques.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
