弗洛朗·伯纳德Artefact的执行合伙人兼旅游、旅游业与交通运输业务线的全球联合负责人。自2022年9月加入公司以来，他一直主导Artefact在大型数据转型项目中的工作，为包括 雅高、巴里耶尔集团、 VINCI机场、 法国航空以及 法国国家铁路公司 在重新定义其数据战略方面。

弗洛朗拥有欧洲工商管理学院（INSEAD）的工商管理硕士学位和苏黎世联邦理工学院（ETH Zürich）的工程学背景，将战略专长与深厚的技术底蕴完美结合。他曾任职于麦肯锡公司（McKinsey & Co）的数字业务部门，并在建筑行业拥有创业经验。 

在《The Bridge》对Modality和Dataveyes联合创始人兼首席执行官卡罗琳·古拉德（Caroline Goulard）的这次采访中，弗洛朗（Florent）探讨了当今旅游业中的数据应用：

  • 统一的数据架构；
  • 预测分析；
  • 数据洁净室、客户数据平台（CDP）、内容管理平台；
  • 基于人工智能的航线优化：
  • 借助生成式人工智能提升客户体验。

从数据采集到智能决策

对于旅游和交通运输行业而言，最大的挑战之一不仅在于收集数据，更在于使其 可用的。企业往往面临数据生态系统碎片化的困境：多套遗留系统、数据孤岛、治理结构不统一。为解决这一问题，构建 统一的数据架构 ，从而实现实时集成和高级分析，这一点至关重要。

我们的核心目标是帮助企业从基础报表工具向人工智能驱动的决策体系转型。Florent 的团队与客户通力合作，实施 预测性分析、 需求预测以及 动态定价 模型，确保数据不仅具有历史性，更具备前瞻性。

例如，Artefact 通过 人工智能驱动的需求感知，协助各大航空公司优化收益管理。“通过整合天气模式、竞争对手定价及宏观经济趋势等外部信号，我们可以完善定价策略并提升客座率，”Florent 指出。 

为了充分利用数据的力量，企业需要三大技术基石：

  1. 数据洁净室：一种安全的环境，多方可在其中分析和共享匿名化数据，同时不会泄露个人身份信息（PII），这对符合隐私保护要求的协作至关重要。
  2. 客户数据平台（CDP）：能够整合来自多个接触点的客户数据的系统，从而实现更精准的客户细分和个性化营销。

同意管理平台：确保客户数据的收集和处理符合《通用数据保护条例》（GDPR）等全球数据隐私法规的工具。

基于人工智能的优化：在效率与可持续性之间取得平衡

人工智能在旅游业的多个应用场景中都具有潜力： 

预测性维护：对于铁路运营商和航空公司而言，计划外维护会导致航班延误、成本增加以及客户不满。人工智能模型可以 预测部件故障 ，使企业能够采取主动措施并 减少停机时间。

航线优化：人工智能可帮助航空公司权衡准点率与燃油效率之间的取舍。人工智能可帮助航空公司优化以下两者的平衡：是加速飞行以避免造成高昂延误成本，还是接受轻微延误以节约燃油。 

飞机尾迹：飞机尾迹是飞机后方留下的白色条纹，约占航空业碳足迹的三分之一。人工智能研究表明，航空公司若根据大气状况调整飞行高度，可在仅略微增加燃油消耗的情况下，将飞机尾迹的形成减少一半。

生成式人工智能：提升旅行体验

尽管关于人工智能的大部分讨论都集中在运营效率上，但生成式人工智能在 提升客户体验。Florent指出了 旅行者旅程中的 旅客旅程 中，生成式AI正在产生影响的关键时刻：

  • 旅行灵感：人工智能可以根据用户的预算、旅行偏好和限制条件提供个性化的旅行建议。“例如，一位旅行者可能会问：‘我有800欧元，三天时间，想在200公里范围内旅行——我该去哪里？’人工智能可以立即生成量身定制的推荐方案，”弗洛朗解释道。
  • 旅行协助：基于人工智能的虚拟助手能够实时响应客户咨询，解答诸如“行李政策是什么？”或“退款规则是什么？”等问题。作为数字礼宾服务，它们可以提供个性化的餐厅和活动推荐，甚至还能提供翻译服务。这些助手的使用不仅缩短了响应时间，还提升了客户满意度。

消除人工智能应用的障碍

尽管人工智能驱动的数据转型优势显而易见，但许多企业在实施过程中仍面临重大障碍。 其中一个主要挑战是人们对变革的抵触。 “人们常担心人工智能会取代工作岗位，但实际上，它能提升 决策能力，并让员工能够专注于更高价值的任务，”弗洛朗特指出。“我们工作的重要部分在于引导企业完成这一转型——确保技术应用伴随着培训和文化变革。”

另一个常见的挑战是合规问题，特别是在航空等行业，其中 数据安全与隐私 至关重要。Florent与客户紧密合作，确保人工智能部署符合行业标准并遵守严格的治理政策。

人工智能在旅游业的未来

旅游业的数据和人工智能转型才刚刚起步。弗洛朗特预测，人工智能将与传感器和智能摄像头等物联网设备实现更深度融合，从而实现旅客流的实时追踪、自动值机体验，甚至更智能的城市出行解决方案。

“我们正迈向一个旅行的方方面面都将 高度个性化 ，并通过人工智能进行优化，”他表示。“最终胜出的将是那些不仅收集数据，更能真正利用数据 来提升客户体验和运营效率。”