大模型调查｜对标小红书，携程大模型欲破内容“种草”瓶颈

出行是一门大生意，携程在这个市场是巨无霸式的存在，即便经过疫情三年的波折，2022年携程实现净营业收入200亿元，远远领先于同行。

“巨无霸”也有短板。出行的旅客中，有一部分明确知道自己要去哪里、要做什么，这些旅客下一步要做的就是订机票、酒店，携程往往是首选；还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，需要有人指点，提供行前和行中的咨询和服务，马蜂窝、小红书这些内容种草平台做得比携程好，目标客户因此被分流，大把的生意机会看得到够不着，携程心知肚明。

(资料图片仅供参考)

2022年下半年ChatGPT火起来后，中国公司相继推出了近百个大模型，其中就有“携程问道”大模型，业内人士对第一财经记者表示，携程现阶段借助大模型想做出旅游业版本的“小红书”，补齐内容种草的短板。

大模型背后的大生意

其实携程以往就有大数据分析和搜索服务等，旅游垂直大模型“携程问道”可以看作是以往大数据业务的升级版。

携程集团副总裁、AI研发负责人王清告诉第一财经记者：“虽然此前也都有大数据分析，但以前的算力不够丰富，从V100到后来的H100，现在的科技已经发展到27倍算力了。相较于目前市面上常见的通用大模型，比如ChatGPT、Bard、文心一言等，由于旅行行业训练数据有限，因此深度问题回答的质量一般。为此，我们整理和筛选了200亿个非结构性旅游数据，并结合携程现有的实时数据进行自研垂练的百亿规模垂直大模型，对用户在旅行前中后期的需求意图能实现更精准的理解，并快速响应。这样可以更好地理解用户旅游出行的相关查询问题，特别是涉及酒店、景点等实体词细微层面的细节。简单来说，就是通过大数据和强大的大模型算力分析，用AI来做好游客出行的行前、行中和行后智能服务。”

王清介绍，经过大模型计算分析后，“携程问道”目前的能力包括在用户需求尚未确定时，为其提供出行推荐服务；用户提出想法，问道可从地域、主题特色等维度，推荐旅行目的地、酒店、景点、行程规划和实时优惠的选项；在用户需求相对明确时，提供智能查询结果；用户可用文字和语音以自然语言长句的形式进行复杂条件的机票和酒店产品的查询。

同时，大模型还可以制作出非常精准的旅游榜单，供游客参考。

“每天有那么多的千万级的用户登陆携程，这些用户当中有60%已经有了明确的目的地。不过这60%的用户，即使他们已经想好去哪里，依然会在一些问题上花上大把的时间。比如，挑选酒店的用户，从开始浏览到下单，平均要在14.3家酒店里纠结，看过23.1条入住点评，平均要耗费168.9分钟。订机票的用户，平均每个用户要浏览62.2次不同日期、不同起飞时间的航班，对比过8.2家航司不同的条款，之后才会下单，耗费136.4分钟。所以我们做榜单，就是建设旅行答案库。”携程集团首席营销市场官孙波告诉第一财经记者。

为了给客户更精准的推荐，携程在建设旅行答案库和做榜单方面有不小的投入。

“平均每张榜单数据运算量达500万，经过全球30多个国家和地区的员工校验。”携程创始人梁建章表示，为了解决通用AIGC的问题，携程在智能算法基础上对酒店、景点、行程的常用主题推荐进行人工校验并形成了“携程口碑榜”，但由于旅行与热点趋势紧密相关，用户也希望避开价格高峰，“携程热点榜”和“携程特价榜”由此诞生。

梁建章在接受采访时透露：“做大模型其实不是今天才开始，一直以来我们都有投入大数据分析和相关技术的研发，来完善服务。比如，客人目的地和行程如果不是很明确，要去哪个地方？要住几天？那么AI就能提供比较大的帮助，但现在的ChatGPT在这方面还是远远不够的。对于客户来讲，最直接的是客服。客人问预订酒店的问题，或者要处理订单的售后服务，这些都可以通过大模型来获得效率的提升。原来机器人能够做到自动化率是50%，现在用AI的大模型，可以提高到70%～80%，这是巨大的效率提升。”

“携程是一个非常强的旅游销售平台，比如机票和酒店预订业务是其核心能力。但携程对于行中或旅游目的地‘种草’（产品内容推荐）的能力还不是很强，尤其是相比较马蜂窝、小红书等以内容‘种草’为优势的业者而言，携程的旅游产品‘种草’能力是相对较弱的。互联网时代，通过网络‘种草’获得粉丝或客户，转化为商业价值的模式已经成为主流之一，因此携程需要补这一块短板，如果把内容营销做好了，那么携程公司整体的价值会更高。如何做好内容营销？那么就需要更多精准数据和推荐，尤其是一些实时更新与服务，这些海量数据的获取和分析是人工很难完成的，必须要通过高性能的计算机算力来进行，所以旅游垂直大模型对于携程补充这一短板有很大意义。”劲旅网创始人魏长仁对第一财经记者分析。

携程并非第一天意识到自己在内容营销即“种草”方面的短板，因此携程一直在找机会去完善“种草”业务。2年前携程就推出了星球号计划，当时其表示，在直播频道上，商家星球号可以通过自开播形式，从携程5000多名优质达人库中自由匹配，借助达人优质内容输出快速“种草”潜在用户，提升直播爆款销量并带动非直播产品交易。结合用户旅拍、游记和攻略等优质内容，打造专属于商家的内容和营销阵地。简而言之，即携程想做旅游业界的“小红书”。

然而，星球号并不算十分“出圈”，当时有业内观点认为，星球号的布局内容还有些杂乱、不成体系。但携程对于内容营销的热忱并未减退，如今其推出旅游垂直大模型，就是为了获得更多有效客源，在互联网时代完善内容流量转化为商业价值的模型。

除了补齐内容营销的短板，对于携程而言，加强行中服务也是必须的。

魏长仁告诉第一财经记者，旅游分为行前、行中和行后，目前大量的用户咨询是发生在行前，或者是行后会有一定的售后服务需求，而不少在线旅游企业对于行中服务是比较缺乏的。而且疫情发生后，因为不确定因素增加，所以有更多的游客会做临时出行的决定。

“到了当地后，有大量游客是根据现场情况来定当地玩乐项目，因此行中的服务在疫情发生后变得越来越重要，而这部分业务相对而言，携程做得还不够。行中服务，尤其是当地玩乐项目比较强的是马蜂窝，因为马蜂窝的生意逻辑就是推荐景点，做好当地行程，尤其是一些临时起意的购票和一日游等短途安排。携程的大模型如果能达到理想化状态，其榜单和细节化的客服，其实就是类似马蜂窝的当地玩乐服务。等于携程可以借助大模型来做更完善和更实时更新的当地服务。”魏长仁指出。

对此，王清表示：“当地玩乐其实就是行中服务，这一块需要更多的实时数据来支撑。而大模型就能很好地解决海量实时数据处理并分析。”

比如，目前很多景区的门票都需要预约，这个信息就是实时更新的，以往依靠人工非常费时费力且难以实时同步，但有了垂直大模型，这类实时信息就可以同步更新，并反馈到销售端，做好当地玩乐项目的实时服务。

“携程的目标是为用户提供一站式的旅游信息和预订服务，由于涉及业务较广（包括机票、酒店、火车票、汽车票、景点、跟团游、定制游、租车和签证等），因此复杂程度很高。通过引入垂直大模型可以让用户查询业务产品的效率更高，同时也可以提升售后客服能力，让机器人客服更智能化，更高效满足用户的售后需求。”王清对第一财经记者表示。

利用大模型改造提升“传统业务”

旅游垂直大模型可以进行海量数据分析是显而易见的，但旅游本身并不是一件完全靠数字进行的活动，旅游在很大程度上是精神愉悦类消费，很多感受和语言并不是线性数据。

“从应用层面来看，大模型其实是AIGC是垂直领域的应用，推出本领域的垂直大模型，基于大数据基础上做了迭代，是更智能的技术。基于大数据，做算力和分析，提供服务等。而旅游过程中，比较特殊的是有诸多自然语言，AI要理解自然语言，需要庞大的算力支撑。即AI要理解人类情感。”同程研究院首席研究员程超功接受第一财经记者采访时指出。

那么AI如何理解人类情感，并打造旅游爆款产品呢？

何蜀波是个土生土长的上海人，在携程工作已经超过10年，作为携程集团AI研发部数据科学总监，何蜀波一直在研发和尝试如何通过技术来产出旅游爆品。“我是给产品经理提供支持的，我从数据分析角度，首先要理解用户的意图和需求点，我们的分析方法则是由携程问答是上用户的搜索、向客服的提问等内容聊天记录来分析。比如客户打过来的电话，我们会去分析语意，去寻找产品机会。之后产品经理则根据我们的分析结果去选择有价值的点做产品。具体来说，我们会做‘切词’，即排除虚拟语气词、和形容词、抽取名词，转化成标准问题，形容词也可以排除掉，通过NER（即命名实体识别），来识别文本中的实体词语。比如客人说‘要一张去伦敦的机票，价格3000以内，不要晚上’，那么我们分析后所得出的就是目的地词是‘伦敦’，条件词是‘3000元以下’，时间词是‘不要晚上’，那就是白天，于是就可以转化成‘8点到18点的3000元以下去伦敦的机票’。”何蜀波告诉第一财经记者，大模型可以让这类分析更快速和精准。

此外还有“提及度”，即统计某个实体、某个主题在不同语料里的出现次数。比如有1000篇关于赏樱的花攻略，其中有100篇都提到了无锡鼋头渚，那鼋头渚在樱花主题下的提及度就是100/1000。提及度目前已经是制作榜单的重要数据支持之一了。

何蜀波与团队伙伴的分析方法也发生了变化，很多用户的调研报告，以前是1万用户抽取100个用户的需求进行调研。而有了大模型后，现在是看全量，看高频率的词，基于这些词去开发。“大模型有很强的理解能力，大数据分析的是全量用户，不用抽样。通过大模型的文本理解能力和检索能力，去分析用户提问、评论以及和客服沟通的文本，那么就能得出相对精准的结果。”何蜀波告诉第一财经记者。

有了精准的结果，那么就可以制作榜单、产品和提供更好的客服服务。

来自湖北的刘帆最早是从事互联网行业的，做过研发也做过产品，甚至还自己创过业，加入携程后其负责做内容产品和榜单，他如今是携程集团榜单产品负责人。

“我们有真实的用户点评，有好评也有差评，我们会用这些真实数据作为酒店、景点等评定的准则，提炼价值点并进行榜单评选。从榜单来看，大模型可以定位很多用户感知，快速挖掘出符合用户预期的商品以及相应的亮点。有了大模型后，数据分析快且准，对于自然语言的意图有很强的可识别力，能快速查找符合条件的产品和内容。大模型可以赋予用户更准确的回复和推荐。”刘帆告诉第一财经记者。

据了解，最早上线的携程酒店口碑榜，已达70%渗透率、60%深度浏览率和82%推荐率。即7成以上携程用户点击过该榜单，其中6成至少被1个上榜项种草，而看过榜单的用户，8成以上会推荐给朋友。全新上线的携程行程口碑榜已经将用户一次出行的决策时长从9小时缩短至6.6小时，提升了27%。有了大模型的助力，榜单精确度将进一步提升。

“AI技术的另一个重要应用是在旅行服务场景。”携程集团CEO孙洁介绍：“在AI模型的助力下，包括全球超过20种语言的线上自助回复率、邮件自助回复率和电话语音自助解决率。通过AI的辅助，可为携程客服日均节约10000多小时工作时间，相当于日均解放超1000名客服人力。”

携程大模型的下一步

携程引入大模型可以日均解放超1000名客服，那么这些客服人员何去何从？AI模型真的可以替代所有人工服务吗？

孙洁表示，目前携程客服售前直播间正式已经上线，首批携程客服主播亮相。即线下的客服人员可以转到线上，以客服主播的身份继续工作。

值得注意的是，并非所有客服人员都适合转到线上做主播。

携程酒店服务部客服专员赵勇刚是旅游专业科班出身的，从锦江之星到汇通天下，再到携程，他的工作经历了旅游酒店产业链的上下游企业。作为客服人员，他做过售前和售后。“AI可以起到很好的辅助作用，快速搜索和回答客人。但是如果遇到一些退改，或者客人带有情绪的售后服务，则AI比较难应对。而我们则可以分辨客人的情绪，并给其提供相应的服务。”赵勇刚告诉第一财经记者。

关于这一点，携程酒店服务部客服专员吴思慧也有同样的观点。

“AI是一个工具，它的数据处理能力很强，但AI难以识别情绪，很多时候我们都会看到，客人还是会很需要转人工服务来解决一些人性化的问题。”吴思慧对第一财经记者表示，自己一开始也会担忧会不会被AI替代，但仔细一想觉得不必太过担心，因为AI是辅助人类工作的，一些具有人性化服务的要求，AI未必能100%满足。“我们应该自己保持努力工作，为更多的客人去服务，AI是辅助，AI和人工服务可以共存，一起提升工作效率，社会需要温暖和情感羁绊，人的服务存在是必要的，AI是用来提升效率的。”

“我们携程呼叫中心有 1万多人，一些标品比如机票、酒店可以自助预订或用AI服务，而涉及人们喜好的旅游产品比较复杂，是非标化的，则需要人工客服。”王清告诉第一财经记者。

“每一个时代都有进步，也都会淘汰一些事情或人。就目前来看，AI不会取代人工服务，AI可以发挥强大的数据分析工具优势，而工作人员则需要提供带有人性化的服务。我觉得更多的是相辅相成，共同发展。而且AI本身就是人类发明的。人类应该有一定的掌控能力。”魏长仁对第一财经记者分析。

“有了大模型，可以在海量数据处理和分析、AI服务方面让携程有很大提升，最重要的就是让携程完善行中当地旅游服务，甚至是成为内容营销平台，获取更强的粉丝黏性。但是大模型的资金投入是巨大的，就旅游产业而言，行业整体的利润率不高，所以也就只有携程这样为数不多的大型企业有实力去投建旅游垂直大模型。”华美首席知识专家赵焕焱对第一财经记者表示。

被问及投入产出问题时，孙洁表示，长远来看对客户或商户有价值的，携程就应该非常坚定地投资下去。技术团队不断优化他们的投资的数额。“我们不设限，如果对我们的客户有帮助，我们会大幅度提升投资。”

第一财经记者从携程内部了解到，2018年至2022年，该公司在产品研发费用上的投入达到452亿，2022年产品研发费用达到83.41亿元，占净收入的42%。自研的人工智能、数据分析及云技术使携程能够将海量交易及行业认知，转换并应用到商业及经营决策中去，进而不断提高产品服务质量以及运营效率，并为上下游商家提供技术支持。

“同业要量力而行，其实数据分析应该是每个在线旅游企业都有的后台体系，但你是否拥有打造垂直大模型的实力，那就要自己衡量。”魏长仁对第一财经记者说。

采取相对“低配版”的系统，是目前其他旅游企业在尝试的。比如同程使用的是“内部灯塔系统”。“大模型可以帮助企业做更精准的大数据分析，也可以给客人更快速的回答和产品榜单推荐，这些都是大模型提升效率的优点。但并不是所有企业都必须研发大模型，企业需要考虑投入产出比。”程超功对第一财经记者说道。

谈及旅游垂直大模型的发展，王清表示：“大模型当前还是‘文科生’，展现的重点是自然语言的理解和生成能力，但涉及复杂逻辑计算的，比如行程规划，其生成内容的可靠性还不够，因此当前我们引入大模型，重点是理解用户需求，优先展示质量有保障的PGC内容，比如榜单、机票或酒店的列表页等。目前直接提升的业务是大搜和客服，其他细分业务领域我们还在探索中。”

在业界看来，携程做垂直大模型的确符合其补充内容营销和本地游玩服务的业务需求，但大模型的发展其实具有不小的挑战。

“就大模型而言，大数据分析的数据来源是否完整是一大问题。很多时候旅游上下游以及同行之间的数据是不太可能共享和打通的，也就是说，如果大模型拿不到完整的社会数据，而只是在企业内做局部分析，这就在一定程度上降低了准确率。”程超功告诉第一财经记者。

对此，王清对此也有同感。“其实能不能进入下一个阶段发展的核心问题就是数据。”

此外，携程所研发的大数据榜单和推荐在很大程度上类似马蜂窝的本地玩乐与美团的本地生活。如果想要客人有高购买转化率，则要打通更多线下当地资源，这样才能与大模型数据分析做好线上线下的配合协作。而这对于携程来说并不简单，一位业内人士对第一财经记者透露，其曾经与携程、美团都进行过一个本地玩乐项目的销售合作，虽然携程的整体实力很强，但其在该本地玩乐项目上的销售明显不如美团。因此大模型未来在提升榜单精准度和“种草”率后，携程还必须将本地玩乐的线下布局、合作以及销售能力迅速跟上。

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