AI जानता है कि ऐसा करने से पहले आप उड़ानों के लिए कितना भुगतान करने को तैयार हैं

डेटा के पहाड़ों से लैस, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एयरलाइंस के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण के रूप में उभर रहा है ताकि यात्रियों से शुल्क वसूलने के लिए आदर्श किराया खोजा जा सके, जिससे उन्हें जितना संभव हो उतना राजस्व निचोड़ने में मदद मिल सके क्योंकि उद्योग अपने सबसे बड़े संकट से उभरता है।

इंटरनेट खोजों और कोविड के प्रकोप से लेकर मौसम के पूर्वानुमान और फ़ुटबॉल परिणामों तक हर चीज़ के डेटा से फेड, कंप्यूटर सीख रहे हैं कि रोज़मर्रा की ज़िंदगी उड़ानों की माँग को कैसे प्रभावित करती है। अपने सबसे उन्नत रूप में, एआई ने आर्केन एयरफेयर कोड और मूल्य निर्धारण बैंड को उड़ा दिया, जिनकी दशकों से सीधे-जैकेट वाली टिकटों की बिक्री होती है।

डेटा को तौलकर, प्रौद्योगिकी प्रदाता यह निर्धारित कर सकते हैं कि यात्री टिकट के लिए कितना भुगतान करने को तैयार हैं और लगातार सीटों का पुनर्मूल्यांकन करते हैं। एआई का उपयोग करके किराए की गणना करने से एयरलाइन के राजस्व में 10% या उससे अधिक की वृद्धि हो सकती है, फ़ेचर के अनुसार, एक इज़राइली स्टार्टअप जो एक लाइव-प्राइसिंग इंजन संचालित करता है।

फ़ेचर के मुख्य कार्यकारी अधिकारी और सह-संस्थापक रॉय कोहेन ने कहा, “हम प्रत्येक मूल्य बिंदु पर यह निर्धारित करने में सक्षम हैं कि कितने लोग टिकट खरीदेंगे, जिनके निदेशकों में ब्रिटिश एयरवेज पीएलसी के पूर्व सीईओ एलेक्स क्रूज़ शामिल हैं। “हमारे जैसे सिस्टम से छिपाना बहुत मुश्किल है।”

ब्राजील के वाहक अज़ुल एसए ने पिछले महीने फ़ेचर की मांग की भविष्यवाणी और मूल्य निर्धारण तकनीक के पहले सार्वजनिक परीक्षण की घोषणा की। अज़ुल ने मुकदमे के बारे में अधिक जानकारी मांगने वाले ईमेल का जवाब नहीं दिया।

कोहेन के अनुसार, फ़ेचर की मांग सिमुलेशन इतनी सटीक है कि छह महीने दूर की उड़ानों के लिए एल्गोरिदम द्वारा निर्धारित किराए में विमान के उड़ान भरने के समय तक बमुश्किल बदलाव होता है। “लगभग हाजिर,” उन्होंने कहा। “कभी-कभी प्रतिशत के लिए।”

विमानन को हर संभव मदद की जरूरत है। यात्रा 2020 में वाष्पित हो गई क्योंकि दुनिया भर की सरकारों ने सीमाओं को बंद कर दिया और कोविड -19 प्रतिबंधों को लागू कर दिया। इंटरनेशनल एयर ट्रांसपोर्ट एसोसिएशन के अनुसार, महामारी से उबरने से इस साल वैश्विक एयरलाइन राजस्व $ 782 बिलियन हो जाना चाहिए, जो अभी भी 2019 में $ 838 बिलियन से कम है। एक दशक पहले वित्तीय संकट के बाद से विशिष्ट वार्षिक राजस्व वृद्धि एकल अंकों में रही है।

जबकि एयरलाइंस ने वर्षों से हवाई किराए का प्रबंधन करने के लिए सॉफ्टवेयर का उपयोग किया है, यात्रियों को अंततः जो भुगतान करना है वह कुछ हद तक विभिन्न मूल्य कोष्ठक में सीट की उपलब्धता से नियंत्रित होता है। एआई यात्रियों की भुगतान करने की इच्छा से कहीं अधिक निकटता से किराए का मिलान करना चाहता है, कुछ ऐसा जो दो साल के लॉकडाउन के बाद इंगित करना कठिन हो गया है।

वैश्विक यात्रा प्रौद्योगिकी प्रदाता एक्सेल्या के समाधान विपणन निदेशक अमांडा कैंपबेल ने एक साक्षात्कार में कहा, “पारंपरिक तकनीक वास्तव में बाजार में कुछ निश्चित मूल्य बिंदुओं पर कुछ उत्पादों को वितरित करने के लिए लगभग कुंद उपकरण हैं।”

विमानन पर एआई का प्रभाव अपनी शैशवावस्था में है, लेकिन सूचना प्रवाह पहले से ही इतना बड़ा है कि समझदारी से इसे समझा नहीं जा सकता। कोहेन का मानना ​​है कि अकेले Fetcherr दुनिया भर से डेटा के कई पेटाबाइट डेटा को हर सेकंड संसाधित करता है क्योंकि यह यात्रा की मांग को आकार देता है। एक एकल पेटाबाइट मानक मुद्रित पाठ के 500 बिलियन पृष्ठों के बराबर होने का अनुमान है। “हम जितने बड़े होते हैं, हम उतने ही अच्छे बनते हैं,” उन्होंने कहा।

डेटा की आपूर्ति अंतहीन है, वास्तविक समय मूल्य निर्धारण के प्रदाता, डेटालेक्स पीएलसी के मुख्य उत्पाद अधिकारी कोनोर ओ’सुल्लीवन ने कहा। डबलिन स्थित कंपनी ने पिछले साल आईएजी एसए के स्वामित्व वाली आयरिश एयरलाइन एर लिंगस के साथ एक परीक्षण की घोषणा की। एर लिंगस ने परीक्षणों का विवरण मांगने वाले ईमेल का जवाब नहीं दिया।

ओ’सुल्लीवन ने कहा कि डैटलेक्स अभी भी एयरलाइन बुकिंग और वर्तमान और भविष्य की उड़ान मांग का अनुमान लगाने के लिए शेड्यूल जैसी ऐतिहासिक सूचनाओं पर बहुत अधिक निर्भर है। लेकिन कंप्यूटर तेजी से संगीत कार्यक्रमों और खेल टूर्नामेंटों के साथ-साथ होटल आरक्षण और हवाईअड्डे की कतारों जैसे एकल आयोजनों का वजन कर रहे हैं। सरकारों और नीतियों में बदलाव, या यहां तक ​​कि एक मंत्री पद से हटने से भी बाजार प्रभावित हो सकता है। प्रत्येक बाइट के सापेक्ष महत्व को निर्धारित करना एल्गोरिथम का काम है।

“इन सभी चीजों का प्रभाव पड़ता है,” ओ’सुल्लीवन ने कहा। “तब आप सभी प्रकार के व्यवहार मनोविज्ञान में उतर जाते हैं। अगर बाहर बारिश हो रही है, तो आप धूप वाली जगह की बुकिंग करने की अधिक संभावना रखते हैं, अगर यह धूप है।”

जबकि Amazon.com इंक जैसे विशाल एआई-संचालित खुदरा विक्रेता। मशीन लर्निंग के लाभों को स्पष्ट रूप से दिखाते हुए, एविएशन के जोखिम के लिए अंतर्निर्मित विमुखता का अर्थ है कि यह तकनीक को बहुत धीमी गति से अपनाने की संभावना है। उद्योग में परिवर्तन एक हिमाच्छादित गति से चलता है, विरासत नेटवर्क सिस्टम और पुरानी टिकट वितरण साझेदारी से प्रभावित होता है।

ओ’सुल्लीवन ने कहा, “इस तरह से कुछ भी पूरा करने से पहले बहुत सारे भरोसे का निर्माण करने की आवश्यकता है।” “वे इसे वास्तव में उच्च संभावित मूल्य के रूप में देखते हैं, लेकिन साथ ही उच्च जोखिम भी।”

उन्होंने कहा कि कुछ मार्गों पर राजस्व एआई-संचालित टिकट मूल्य निर्धारण के लाभ के साथ 8% तक बढ़ सकता है, हालांकि एयरलाइन के पूरे नेटवर्क पर लाभ 2% -3% के करीब होने की संभावना है, उन्होंने कहा।

“यदि बाहर बारिश हो रही है, तो आपके धूप वाले स्थान पर बुकिंग करने की अधिक संभावना है”

फ़्रीक्वेंट फ़्लायर्स उपयोगी डेटा प्रदान कर सकते हैं – हालाँकि यह वैयक्तिकृत नहीं है – जब वे यात्रा की योजना बनाने के लिए एयरलाइन वेबसाइटों पर लॉग इन करते हैं। ऐसे ब्राउज़िंग सत्र जो बुकिंग के साथ समाप्त नहीं होते हैं, कभी-कभी उतने ही उपयोगी होते हैं जितने वे करते हैं।

“कितनी खोजों को छोड़ दिया गया? आपको यह पता लगाना होगा कि क्यों, “एक्सेल्या के मुख्य उत्पाद और प्रौद्योगिकी अधिकारी टिम रेज़ ने कहा। “यह इष्टतम मूल्य खोजने के बारे में है जहां एयरलाइन क्षमता के अनुसार विमान भर सकती है।”


Author: Harshit Bajpai

With over 2 years of experience in the field of journalism, Harshit Bajpai heads the editorial operations of the Elite News as the Executive Writer.

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