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獨特的算法和HRS 500多位當?shù)貙＜覟?020年全球酒店價格帶來更可靠的基準分析與洞察。
全球酒店解決方案端到端商旅技術(shù)提供商HRS今日推出由增強型人工智能（AAI）支持的創(chuàng)新酒店價格預測技術(shù)。HRS是率先使用AAI來支持企業(yè)酒店計劃的技術(shù)公司，也是目前為數(shù)不多的使用AAI的公司之一。
商旅管理計劃無論規(guī)模大小，都面臨著如何確保談判的酒店協(xié)議價格具有競爭力的挑戰(zhàn)。但當下行業(yè)所用的大部分基準為一般平均值，其他數(shù)據(jù)選項也往往太少或太繁雜，不足以推動最終采購決策，結(jié)果導致許多公司錯過節(jié)省成本的機會。
HRS在全球范圍內(nèi)為企業(yè)客戶采購大量的酒店間夜，能代表客戶實現(xiàn)更高水平的基準比較和可靠的房價預測。借助AAI獲得的新洞察，酒店項目可以在酒店談判中有更多的依據(jù)，從而幫助企業(yè)在其主要商旅目的地節(jié)省10%乃至更多的成本。與HRS合作的采購負責人能用新發(fā)現(xiàn)的、更準確的洞察指導2020年住宿預算編制、最終協(xié)議酒店價格確定，以及這些價格與搜索預訂渠道的整合。
增強型AI利用多種數(shù)據(jù)模型提升結(jié)果的準確性
增強型AI優(yōu)于標準人工智能，因為它運行的是多個數(shù)據(jù)模型而非單個例行程序。HRS模型運用了金融機構(gòu)、社交網(wǎng)絡和大型電商市場所使用的高級預測算法。模型隨后被合并加以驗證，獲得更高的準確性。最后的步驟是自動審核所有結(jié)果，并選擇誤差最小的模型/輸出。
HRS的AAI模型基于機器學習，可從連續(xù)的酒店價格數(shù)據(jù)源中識別出復雜的模式。從各個市場來看，影響分析的因素包括：
長期價格模式，包括季節(jié)性
推動入住率的短期本地活動（例如體育賽事、會議等）
基于目的地的基準企業(yè)協(xié)議價
基于客戶的垂直領(lǐng)域和/或交易量的基準企業(yè)協(xié)議價
衡量過去預測中平均誤差的算法
智能編譯預測模型，以提高具體目的地的準確性
商旅人士搜索和預訂數(shù)據(jù)
每個目的地一致、增強的機器學習整合
“為了實現(xiàn)更準確的價格預測，我們在端到端技術(shù)堆棧中使用了多種AI模型。這是公司酒店支出優(yōu)化的一個新進展，”HRS首席執(zhí)行官托比亞斯·萊格（Tobias Ragge）說，“AAI能在不到一秒鐘的時間內(nèi)識別出市場具體的模式，能為全球酒店項目不斷探索數(shù)據(jù)，探查各種情景并以更準確的方式解讀結(jié)果。它還剔除了人腦會誤以為將產(chǎn)生重大影響的無關(guān)數(shù)據(jù)。”
將預測性數(shù)據(jù)分析與自動化相結(jié)合
幫助HRS客戶保持2020年及以后的競爭力的其他獨特要素還有：
通過任何類型的數(shù)據(jù)系統(tǒng)追蹤企業(yè)在180多個國家、長達四年的協(xié)議價格記錄的能力。
為了促進全年持續(xù)采購，HRS的采購服務具有持續(xù)的糾正率，可將不同報告之間的客戶數(shù)據(jù)進行對比，突顯出差異并選擇各個指標來提高未來和歷史記錄的準確性。
HRS有500多名專家分布在全球六十大商旅城市，時刻緊跟市場發(fā)展步伐。他們具備本地市場知識并可以執(zhí)行質(zhì)量檢查，參照HRS數(shù)據(jù)庫中上百萬份酒店合同，為HRS客戶在全球擴展和整合項目時提供實時咨詢與指導。
HRS將在于11月19-21日在慕尼黑舉行的GBTA歐洲會議，以及于11月28日在巴黎舉行的HRS全球商旅論壇上介紹這一新的酒店價格預測技術(shù)。
關(guān)于HRS
HRS簡化您的商旅。世界各地的公司商旅管理人員和商旅人士都信任HRS可以為其找到最佳住宿并簡化與其商旅相關(guān)的所有流程。除了專業(yè)的酒店采購和與酒店進行的企業(yè)價談判之外，HRS還優(yōu)化酒店住宿和會議的無紙化支付以及發(fā)票的自動化處理。超過3,000家跨國公司依賴HRS全球酒店解決方案。我們的客戶包括財富500強榜單上的全球企業(yè)，包括谷歌、西門子、大眾汽車。HRS追求明確的目標 -- 為公司節(jié)省成本，提高商旅者滿意度。HRS于1972年在科隆成立，目前在全球設(shè)有35個辦公室，包括柏林、倫敦、米蘭、孟買、紐約、巴黎、舊金山、圣保羅、首爾、上海、新加坡、悉尼、東京和華沙，共有員工1,500多名。
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