從數(shù)據(jù)倉庫到商業(yè)智能，再到大數(shù)據(jù)和人工智能，各種數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)在航司各個業(yè)務領(lǐng)域有了一定程度的實踐和應用，而面對快速變化的行業(yè)現(xiàn)狀和需求，這些技術(shù)是否可以更好的解決航司在數(shù)據(jù)治理、營銷增強、決策輔助方面的難題，正成為航司這一階段的主要探索和實踐。一方面，在提直降代的行業(yè)大背景下，航司客戶群體逐漸發(fā)生由to B轉(zhuǎn)變?yōu)閠o C的改變，開始由to B轉(zhuǎn)變?yōu)閠o C。另一方面，航司的營銷預算有限，而流量紅利消失殆盡，獲取成本越來越高，對流量“精細化、場景化”運營管理成為大勢所趨。而知識圖譜技術(shù)是有能力通過融合各類數(shù)據(jù)，構(gòu)建用戶行為關(guān)系網(wǎng)，可以深入幫助航司動態(tài)預測用戶潛在需求，節(jié)省營銷及運營成本，提升收益，從而促進航司數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

國雙航旅事業(yè)部總經(jīng)理張桐先生

知識圖譜將如何影響航司，又帶來哪些變化呢？在8月29日的“AMC航空峰會分論壇”上，國雙航旅事業(yè)部總經(jīng)理張桐發(fā)表了主題為《知識驅(qū)動下的航旅數(shù)據(jù)應用》的演講，詳細介紹了國雙在這一方面的探索。

知識圖譜如何驅(qū)動航司數(shù)據(jù)應用？

知識圖譜是利用節(jié)點和關(guān)系所組成的圖譜，可以為真實世界的各個場景直觀地建模。張桐表示：“簡單說，知識圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個關(guān)系網(wǎng)絡。基于這個關(guān)系網(wǎng)絡，我們就有了從“關(guān)系”的角度去分析問題的能力，精準洞察旅客出行的消費意圖，從而助力航司業(yè)務發(fā)展?！?/p>

比如，最近《長安十二時辰》特別火，看了之后有些人特別想“去華山旅游”，基于這個意圖，將衍生出機票購買、出行方式、酒店預訂等各種需求，各種需求節(jié)點之間可能是順承的關(guān)系、也有可能是因果的關(guān)系，各種關(guān)系網(wǎng)構(gòu)成了航司對“去華山旅游”這一事件的認知，這種認知的沉淀就是知識，它可以指導航司業(yè)務發(fā)展，比如推出與華山相關(guān)的景區(qū)預訂、返程機票預訂、接送機服務等。

張桐提到：“知識圖譜離我們并不遙遠，已經(jīng)大量在我們生活中落地。比如我們熟知的搜索引擎，當搜特價機票時會智能推送某家航空公司的打折機票；還有智能客服助手，可以智能推送天氣情況及是否需要托運行李等；肯尼迪機場的空中流量管理等等，實際都運用了知識圖譜技術(shù)?！?/p>

張桐還指出：“我們現(xiàn)在聊得知識圖譜是傳統(tǒng)知識圖譜，也稱為實體圖譜，和事理圖譜的結(jié)合使用，不僅能夠解決‘who’‘ when’‘ what’‘ where’等靜態(tài)的、變化緩慢的問題，還能運用事理過程去解決‘how’‘why’‘maybe’等動態(tài)的、需要預測的問題?！? 這是因為不同于機器學習或者深度學習，知識圖譜通過對數(shù)據(jù)的分析和應用，讓機器具備了認知能力。它不僅有能力對當前情況、他人或者自身進行復雜的抽象和認知，而且有能力舉一反三，對未來有預見性，可以做長期規(guī)劃，還能進行想象，推理，抽象，假設。

航司如何構(gòu)建知識圖譜？

知識圖譜通過融合數(shù)據(jù)科學家、行業(yè)專家的智慧和能力，全面挖掘企業(yè)的內(nèi)部、外部和交互數(shù)據(jù)，形成一種基于知識體系的數(shù)據(jù)智能，然后運用各種算法模型進行分析，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的落地應用，比如故障預警、原因探查、智能問答、智能推薦、產(chǎn)品設計、流程優(yōu)化和自動營銷等。在這一過程，數(shù)據(jù)科學家與行業(yè)專家之間還可以相互賦能，達成良性互動。

對航司具體來說，構(gòu)建知識圖譜的第一步就是數(shù)據(jù)的收集，航司可利用的內(nèi)外部數(shù)據(jù)十分豐富，內(nèi)部數(shù)據(jù)包括航班計劃、運價管理、會員管理、GDS、呼叫中心、機務維修等，交互數(shù)據(jù)包括線上自營渠道的設備信息和事件點擊數(shù)據(jù)、百度等各類廣告數(shù)據(jù)，外部數(shù)據(jù)主要有文檔、評論和攻略等；當航司完成數(shù)據(jù)收集之后，就可以自底向上展開數(shù)據(jù)處理，提取實體、事件、屬性和關(guān)系等；然后借助行業(yè)專家和機器學習自上而下進行數(shù)據(jù)標注；再進行知識驗證，完成知識的生成和更新，形成知識圖譜的雛形；最后，利用機器學習完成知識推理，識別旅客意圖，進行場景的落地，賦能航司業(yè)務發(fā)展。

張桐現(xiàn)場還舉了一個形象的例子解釋知識圖譜的構(gòu)建過程，他說：“假如，你告訴機器人你要吃土豆燒牛肉，機器人會很懵，不知道這是什么。而如果你輸入土豆燒牛肉的菜譜，告訴他如何備菜、如何燒菜、怎么掌握火候，它就可以幫你搞定。知識圖譜的構(gòu)建過程就是菜譜的形成過程?！?/p>

在航司各領(lǐng)域，知識圖譜的機會在哪？

目前，知識圖譜已在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、金融、營銷等行業(yè)有了大量的實踐，在航旅領(lǐng)域，國雙將重點發(fā)力兩大領(lǐng)域：數(shù)據(jù)分析和營銷。張桐表示，“國雙希望通過整合航司多方數(shù)據(jù)，把人的信息動態(tài)關(guān)聯(lián)起來，打造航司專屬知識庫，發(fā)揮數(shù)據(jù)聚合價值。在知識庫加持下再往上延展，我們就可以做航司一直想做但沒做的很多事情，比如移動端推薦引擎、產(chǎn)品打包整合等”。

數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域

航司在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域可以基于實體圖譜/事理圖譜進行知識推理，通過層層剖析數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，了解現(xiàn)象之后的真實原因，進而可以提高策略反饋的效率和實施效果。目前，國雙已在線上運營和收益輔助方面有所嘗試。

線上運營的知識庫主要包括用戶類型、功能、季節(jié)、來源、平臺、時間、性能等七大模塊，每一模塊還包含多個細項。航司通過層層剖析，追根究底，可以幫助線上運營更通暢。比如，航司發(fā)現(xiàn)近一段時間官網(wǎng)查訂比較低，那么就可以運用知識庫查詢近期的預訂量和查詢量發(fā)生了哪些變化，如果發(fā)現(xiàn)是預訂量比低，那么是不是最近新用戶比較多？如果是，是不是最近營銷活動選擇的渠道質(zhì)量不太好？最終，根據(jù)數(shù)據(jù)和關(guān)系，層層推導出背后的原因。

收益輔助的知識庫主要包含旅客因素、內(nèi)部因素、外部因素、同業(yè)競爭、異業(yè)競爭及政治環(huán)境等六大方面數(shù)據(jù)。航司借助多方數(shù)據(jù)的聯(lián)動聚合，可以見微知著，收益管理將更高效。事實上，經(jīng)過國雙研究發(fā)現(xiàn)，景點的搜索量、城市的人流、城市的搜索量、酒店的搜索量、重大活動、用戶地理位置的變動等，都會對機票的預訂量和票價產(chǎn)生影響。

營銷領(lǐng)域

一個普通旅客的完整生命周期大概有28個節(jié)點，每一步都蘊藏著大量的銷售旅行增值服務的機會。張桐表示：“我們可以基于知識圖譜和深度學習，在這28個節(jié)點的動態(tài)事件基礎上，結(jié)合用戶群體和個體數(shù)據(jù)，動態(tài)地預測后續(xù)旅客的意圖，構(gòu)建航旅領(lǐng)域智慧大腦?！?/p>

具體來說，通過知識圖譜，可以發(fā)現(xiàn)當一個旅客來到航司的直銷渠道之后，70%的可能性是查詢機票，15%的可能性是辦理值機，5%的可能性是查詢航班動態(tài)。在查詢機票的人群中，75%的人群是單程查詢，25%的人群是往返查詢，最終各約15%和13%的人群實現(xiàn)機票的購買。購買機票之后，旅客會有去機場、值機選座、購買保險和預定酒店等需求，占比分別為40%、5%、1%和3%?；谶@些可能性預測，航司可以更好地推薦相關(guān)產(chǎn)品和服務，提升轉(zhuǎn)化率。

去年，國雙就已幫助某航旅領(lǐng)域客戶通過知識圖譜預測用戶的消費需求，建立聚類模型揭示客群數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律，發(fā)現(xiàn)行為模式類似的其他客群；同時建立傾向性模型預測用戶未來的行為，預測用戶轉(zhuǎn)化軌跡、購特賣商品或下單的可能性。通過國雙航旅解決方案的應用，該用戶的廣告點擊率（CTR）上升了162%，線上訂單轉(zhuǎn)化率直接上升202%。

國雙知識圖譜能力

作為當前人工智能研究的最前沿技術(shù)，國雙早已將知識圖譜中的關(guān)系抽取技術(shù)應用于多個業(yè)務場景中，如公安筆錄數(shù)據(jù)中的傷害信息抽取、油氣領(lǐng)域的知識抽取等，都取得了顯著效果；學術(shù)層面，國雙近期還一舉獲得CCKS 2019“人物關(guān)系抽取”大賽兩項任務冠、亞軍各一枚，該比賽由中國中文信息學會語言與知識計算專業(yè)委員會主辦，是知識圖譜技術(shù)領(lǐng)域相當權(quán)威的學術(shù)競賽，充分驗證了國雙的知識圖譜實力已達到國際標準和國內(nèi)領(lǐng)先水平。

長期以來，航旅是國雙重點布局的行業(yè)，作為中國領(lǐng)先的企業(yè)級大數(shù)據(jù)和人工智能解決方案提供商，國雙研發(fā)了自主可控的產(chǎn)業(yè)人工智能平臺，以AI科技助力中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，賦能司法、油氣、數(shù)字營銷等領(lǐng)域用戶提升質(zhì)效，并希望將自身的技術(shù)積累和實踐持續(xù)復用運用在航司等更多的業(yè)務場景，做些對行業(yè)有價值的事情。長期以來，航旅是國雙在數(shù)字營銷領(lǐng)域重點布局的行業(yè)之一，張桐也提到：“未來，國雙希望能夠聚焦航旅行業(yè)數(shù)據(jù)和知識體系，幫助航司更好的挖掘數(shù)據(jù)價值，能夠協(xié)助航司建立真正由大數(shù)據(jù)平臺支撐的行業(yè)知識庫。我們也期待與更多航司在收益輔助管理、航班動態(tài)預測，甚至在機務層面一起探索，賦能行業(yè)發(fā)展?！?/p>