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【央视新闻客户端】
本文来自微信公众号：环球旅讯，题图来自：AI生成
在环球旅讯近期对Booking.com首席业务官James Waters的专访中 ，当被问及对生成式AI引领行业热潮的看法时 ，这位行业领袖坦言：目前尚未观察到AI能带来颠覆性的体验，现有应用还尚未突破旅行决策的核心痛点 。
观察各大OTA的AI布局 ，虽然都在积极拥抱人工智能技术 ，但实际落地的功能仍多聚焦于“智能客服”层面 。这些应用虽然能提供一些标准化的答案，但答案的实际价值与用户真实需求之间仍存在一定的鸿沟。
究其原因，旅行决策本身就是一个极其复杂的多变量系统——价格敏感度 、时间窗口 、个人偏好等关键因素的细微变化 ，都可能引发行程方案的彻底重构。加之旅游产业链条长、各环节数字化程度不均的现状 ，打造全能型AI旅行顾问的条件可能尚未成熟 。相比之下，选择特定细分场景进行AI赋能改造 ，或许是更务实的突破路径 。
所谓的AI赋能 ，本质是通过机器自学习技术，将人类专家的决策逻辑、操作经验与海量数据相结合 ，从而实现对传统服务体验的智能化升级。在国际机票预订这个高度数字化的细分领域（因国内机票行程与运价体系相对简单 ，故本文主要聚焦国际机票场景），AI技术或将带来具有想象力的应用革新 。
尽管OTA平台的机票检索技术已取得显著进步 ，用户能轻松查询到全球的航线数据 ，但国际机票复杂的运价规则与动态定价机制仍给用户构成较高的认知壁垒 。
据称，超过80%的用户在购买缺口程机票（如上海-东京 ，大阪-上海）时 ，仍选择搜索两张单程票而非更经济的联程方案。
可见，用户需要的不仅是检索工具，更是一个能指导“如何科学决策 ”的智能导师 。
一 、消费者对“买便宜机票 ”这事的通常理解
尽管消费者通过网络购买机票已普及多年 ，但限于机票本身独特且复杂的定价机制 ，多数消费者对于“买机票”这事的理解，还停留在和买其他普通商品差不多的认知中 。
在他们看来 ，能否买到便宜机票的核心仍然是“在哪买”？
事实上 ，经过各OTA多年的激烈竞争，市场留存的主流平台已为数不多。在剔除违规票源与数据错误的前提下 ，各平台相同机票的价差已微乎其微 。
然而 ，市场广泛流传各种似是而非的订票“秘籍 ”和诸如“大数据杀熟 ”的舆论引导，使得缺乏准确认知的消费者依然需要进行大量的无效搜索才能完成最终购买决策 。
可以说 ，“渠道趋同化”与“决策复杂化 ”已然成为了消费者购买机票过程中的核心矛盾。
通常来讲 ，用户对机票真正的诉求并非是绝对意义上的价格便宜，而是在“合适 ”的前提条件下 ，“便宜”才有意义 。
所谓的“合适 ”是指适配用户整体行程需求的航班方案 ，而不同的航班方案之间的价格差异可能是巨大的 。
可以说，“买对票 ”实际是一个在诸多限制条件下寻求的“最优解”。
然而，当用户对机票运价规则与定价机制没有准确认知时 ，单单一个机票搜索与比价的工具是不足以保障其做对决策的。
因此 ，有必要对影响“买对票 ”的关键因素进行剖析，进而提升用户命中最优解的概率 。
在讨论购票策略时 ，先抛去“在哪买 ”的问题不谈 ，影响机票价格差异的关键变量可归结为2个，即：“地点”与“时间 ” 。
时间指 ，什么日期去 、什么日期回？什么时间买？
其中每一个变量的变化都会导致最终不同的航班选择与价格差异。
在国际行程中 ，消费者往往会面临多个进出点的选择，在不影响整体行程的前提下 ，通过正确的搜索对比 ，更容易锁定最具性价比的航班方案 。
先拿比较常规的日本行程来举例，如图所示：
7月10日从上海出发至东京 ，7月15日从大阪回上海 ，在早去下午回的时刻段，最便宜的直飞航班组合为吉祥航空的航班，价格为2659元 。
若调整进出点 ，7月10日从上海出发至大阪 ，7月15日再从东京回上海，在类似的时刻段 ，最便宜的直飞航班组合为南航的航班 ，价格为2228元。即使是吉祥航空同时刻段的直飞航班，价格也比东进阪出的价格便宜近10% 。
若旅客身处三、四线城市 ，需选择临近的大城市出港 ，势必还要进行更多的搜索工作 。比如常州的旅客去东京，既可以选择上海出港也可以选择南京出港。
上海出港最便宜的直飞航班为吉祥航空 ，价格为1808元 ，南京出港最便宜的直飞航班为东航，价格为2704元 ，两者价差近50% 。
众所周知 ，同一航班的票价会因出行日期的不同而波动 。当出行日期可在一个范围里浮动选择时，也意味着消费者挖掘机票成本空间的潜力更大。
8月12日~8月19日上海往返巴黎的法航AF111-AF116航班价格为10820元，假如出行日期可以选择前后浮动3天 ，此航班最便宜的出发日期为8.14 ，对应价格为9020元，两者价差近17%！
当选择好日期与航班时 ，旋即也将面临另一个关键的选择——“什么时间买 ”最合适？
通常来说 ，机票价格会随着出发日期的临近而上涨，但实际情况更为复杂 。航空公司会根据市场需求动态调整定价 ，导致票价呈现“震荡上扬”的趋势 。
消费者无论是受限于自身认知还是产生出行想法的时间点 ，都会使其往往难以把握“扣动扳机”的时机。
需要注意的是，因为机票的动态定价机制 ，本质上是航司与竞品竞争 、消费需求相互博弈的结果。所以无论用哪种解决方案的加持 ，都无法100%保证是绝对意义上的最佳时刻 。而我们通过专业经验结合数据来决策，实际上都是为了增加“最优命中 ”的概率 。
那么 ，如何科学确定“什么时间买 ”？我认为应着重参考三个维度的信息：
对于机票从业者或有丰富飞行经验的旅客来说 ，什么时间点买什么机票应该大致在什么价格范围内，是有基础判断的。比如5月份购买暑期去欧洲的直飞航班价格大致在1万元左右，当初步查询的价格远高于这个范围 ，排除特殊时期的干扰因素 ，说明接下来需要更为精细的搜索工作以证伪 。
就国际机票而言，航司通常提前一年就会设定好各航班的基础运价 。在售卖过程中 ，航司的收益管理部门会动态调整定价 ，而航班的最低价区间主要取决于其释放的促销政策。
通常规律是，主要航司会在航班出发前6个月内逐步释放促销政策 ，旺季航班可能提前3个月 、淡/平季航班则提前1.5个月左右 。且作为占据中国出境航线运力主力的国内航司 ，其收益管理部门是按季度考核业绩，所以在航班出发日期的当季 ，相应的促销力度通常最为显著 。
所以 ，机票并非越早买越便宜，理解航司收益管理部门的定价逻辑是做对购买决策的关键一环。这也意味着 ，一旦错过关键促销窗口期 ，指望后续价格大幅“跳水”的概率相对较小 。
已知相同的航班在相邻的多个出行日期价格可能是不同的，通过周围日期的查询对比，可以得出此航班在某段日期内的价格范围 ，如实际出行日期的价格已是此范围的低价区间 ，代表此刻“扣动扳机 ”是合理的 。
此外，相似的竞品航班价格也是重要的参考信息 ，如显著高出竞品航班 ，也代表往后时间调低价格的概率较大。
国际机票预订决策的复杂性源于多重动态变量的交织，基础运价规则与动态定价模型仅是决策的起点 ，真实场景中还需权衡更多的关联因素 。
作为行程规划的成本核心与前置环节 ，航班选择与整体行程设计之间存在显著的相互制约关系：
1.? 行程刚性约束?：当特定行程节点不可调整时，旅客可能被迫接受高价航班方案；
2. 价格驱动弹性?：若出现超预期低价机票 ，旅客也往往会相应调整整体行程 。
由此可见 ，如机票检索工具仅停留于信息展示层面，则用户仍需付出高昂的决策成本。为了更为直观的理解 ，我以一个常见的澳洲行程举例：
旅客准备从上海出发去澳洲游玩十天。出发日期暂定8月7日左右 ，前后可浮动3天，澳洲停留游玩城市为悉尼、墨尔本 、布里斯班三地，需要找到合适的航班方案 。
其中关于进出点的选择 ，理论上讲就有6种选项 ，如上海飞墨尔本-悉尼回上海/上海飞布里斯班-墨尔本回上海；
两者叠加，意味着用户理论上需要进行6*7=42轮独立搜索 ，方可初步筛选出性价比高的潜在航班方案 。
不过 ，对机票专家来而言，可以凭经验对其进行简化。
首先 ，在进出点上可以先排除布里斯班 ，一是因为布里斯班属于次级枢纽，代表其国际航线选择有限 ，出现更低价航班的概率不大；二是布里斯班地理位置位于另两城之间 ，如选择为进出港城市，则意味着境内段行程将绕飞 ，使之相应的票价更贵 。
其次 ，先大致搜索上海飞墨尔本 、悉尼回上海的直飞与转机航班，结合经验挑选1~2个直飞航班组合以及2~3个转机航班组合，并对其进行前后三天的价格对比 。之后大致找到最具性价比日期的直飞或转机航班组合。
最后 ，再行进反向行程的查询验证 ，即可得出“最优解 ” 。进而，如此航班的价格处于低价区间 ，则可立即购买出票 。
此外 ，若进一步叠加酒店价格联动、景点门票预订时效 、司导档期协调等因素，整体决策的复杂度将呈?几何级攀升?。
国际机票预订决策本质上是一个需要专业经验与数据检索高度协同的复杂过程 。这不仅要求用户具备航空运价规则的专业知识 ，还需要投入大量时间进行多维度的数据比对分析 。对于普通消费者而言 ，这种专业门槛和操作成本显然超出了日常消费决策的合理范畴。这也解释了为何在机票购买决策中，绝大多数消费者实际上处于被动接受价格的弱势地位 ，其购买行为往往带有明显的随机性和不确定性 。
当前AI技术的突破性发展 ，使改变这一局面成为可能：一方面，基于深度学习的认知系统已能有效模拟人类专家的决策逻辑；另一方面 ，机器数据处理效率已实现指数级提升 。二者的协同作用将推动国际机票预订系统实现质的飞跃 ，进而使普通用户也能便捷获得趋近专家级的决策支持。基于此，试对AI加持下的国际机票应用未来交互形态进行推演。
通过模拟人类机票专家的核心业务流程，AI交互流程可提炼为以下关键步骤：
了解用户初步需求与大致的行程安排（如预计出发日期 、目的地、人员构成）；
主动探询用户核心偏好（如直飞/转机偏好 、时刻敏感度 、航司忠诚度） ，并智能提示可能遗漏的关键要素（如出发地机场选择、舱等、行李需求）；
生成交互式选项卡 ，将行程路线 、出行日期 、时刻选择、航司偏好等需求信息细化，明确标注刚性约束与弹性变量；
根据明确的需求信息 ，清晰展示AI的推理路径 ，同步触发后台全量数据检索；
基于多维目标自动比对结果，向用户推荐多个优选方案 ，并清晰阐明推荐逻辑与关键权衡点；
用户预选方案后 ，AI基于历史价格波动模型 、当前舱位库存趋势及需求预测，生成购票策略建议（立即锁定/后续观望）；
对用户标记的“观望”方案 ，AI持续监控价格与舱位变化 ，在触发预设条件时主动推送通知或经用户授权后自动完成预订；
记录用户最终选择及原因，持续优化后续推荐的精准度与个性化水平 ，形成自我进化闭环 。
通过上述AI驱动下的交互范式 ，目标在于让用户无需具备机票专家的认知能力，也无需进行大量无谓的数据检索，只需跟随AI的引导选择 ，进行最基础的需求逻辑判断 ，从而提高机票预订的整体决策效率 。
诚然，以上思考只是基于我个人业务经验的一些初步推演 ，未来AI赋能下的新应用将以何种面目示人 ，还需要不断的讨论并结合真实业务场景进行实证。
值得注意的是，无论其最终形态如何演变 ，本质上都需要体现将?专业经验标准化 、决策过程透明化、数据检索自动化 、时机判断智能化?的核心价值 。其意义不止于大幅降低消费者的决策门槛与时间成本 ，更是通过提升信息对称性来扭转其弱势地位，最终导向更高效的资源匹配与更优的用户体验 。未来 ，随着多模态交互与预测精准度的持续提升 ，机票预订有望从一项繁琐的任务转变为高度个性化的智能旅行规划起点。
前段时间，环球旅讯上发起了一个话题——“OTA会被AI干掉吗？ ” ，各路旅业同行纷纷表达自己观点 。虽然我无法预计未来OTA将以何种方式谢幕 ，但可以明确的是，无论谁来创造面向C端的国际机票AI新应用，都必须跨越策略与数据的双重门槛 。
AI不仅需深度理解基础运价体系与动态定价机制 ，更需通过持续的人机交互积累经验并动态修正决策模型；
有获取运价数据的通道只是基础 ，还需要本身具备极高的运价计算能力。此外，高昂的数据成本也是另一关键制约 。
因此 ，面向C端的交互入口 ，极高的运价计算能力，可控的数据成本三者相辅相成 ，缺一不可 。而这些也恰恰说明 ，相较之下，OTA优势尽显。
GDS作为数据中心 ，通常扮演行业“数据通道 ”的角色 。虽然拥有机票的运价数据与计算能力 ，但缺乏直接面向C端用户的手段，这将限制其在AI应用领域的直接参与度；
航司作为机票运价的制定者 ，需要面对数据孤岛与计算能力不足的挑战 ，势必难以独自承担起推动行业变革的重任；
新兴公司尽管可能通过借力获得交互入口，并在运价计算能力上展现出创新能力 。但高昂的数据成本将势必成为其发展道路上难以逾越的障碍；
而OTA坐拥面向C端的流量入口，不仅具备较高的运价计算能力（并非所有OTA） ，还通过长期运营积累了庞大的用户数据与交互经验。这些数据与经验对于训练AI模型 、优化策略至关重要。此外 ，OTA设有庞杂的缓存数据库，使得运价数据的边际使用成本趋近于零 ，这进一步巩固了其在数据资源方面的优势 。
AI对机票产业生态的影响 ，本质是一场围绕“决策权”的再分配变革 。 当算法穿透国际机票复杂的运价黑箱，将专家经验转化为普惠工具时 ，传统以信息垄断构建的壁垒正加速演变。
OTA凭借用户触点与数据资源的双重优势暂据先机 ，但其与航司定价主权的掌控诉求、以及GDS底层数据话语权的博弈还远未终结，三方在围绕AI的军备竞赛中 ，势必陷入持续的动态制衡 ，任何一方的技术突破都将触发新一轮的攻防转换 。
未来生态的胜负手，在于谁能最有效的构建“策略-数据-交互 ”的闭环体系 。在此进程中 ，消费者无疑将成为最大赢家 ，当AI把机票决策从耗时耗力的技术活转化为高效精准的智能服务时，旅行规划的真正价值终将回归体验本身。这场变革的终点，不会是单一巨头的垄断 ，而是生态协同下催生出更透明 、更高效 、更人性化的机票消费新范式 。
本文来自微信公众号：环球旅讯
