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做跨行业通用交易定价和收益管理AI系统,伊翔运达能在旅游业掀起

时间:2017-08-30 08:46来源: 作者: 点击:
对于创业者而言,不按套路出牌也许会产生更多可能性。中航信前CIO刘震就想做一件和民航有关、但又不局限于民航的事情。

【环球旅讯 邹育敏】2017年过半,七月流火没有让共享经济降温,也没有让技术公司“用人工智能改造传统行业”的热情冷却下来。

伊翔运达属于后者,其创始人刘震近日向环球旅讯透露,其自主研发的跨行业通用交易定价和收益管理AI系统在酒店和民航业的应用取得突破性的进展,并展示了对标其他厂商的数据。

图1 伊翔运达和全球收益管理领先厂商在中国某酒店进行价格预测的准确度对比

说起收益管理厂商,酒店业有IDeaS,民航业有PROS。伊翔运达这一家名不见经传甚至连官网都没有的创业公司是什么来头?

新三板挂牌的包机商安科运达于2016年报中披露,2016年5月,安科运达和刘震共同投资成立伊翔运达,原因是安科运达管理层认为自身需要精细化的系统运营使公司风控从人工上升到系统,提高效率,降低风险。为实现公司业务模式数字化、网络化的全面改造,并为公司业务转型奠定良好的基础,设立伊翔运达来完成虚拟航空公司和收益管理系统等设计和实现。

据刘震透露,目前在收益管理方面,伊翔运达已经和美团点评、住哲、春秋航空、中航信及十几家单体酒店合作,公司在整体的运营上,目前也独立于安科运达。

到底跨行业通用交易定价和收益管理AI系统与传统的收益管理系统有什么区别?刘震向环球旅讯描述伊翔运达如何以包括航司在内的中国旅游企业为蓝本进行收益管理系统的设计。

始于中国民航收益痛点

在创立伊翔运达之前,刘震服务过美国西南航空、Sabre Holding和IBM,并曾担任中航信前CIO。和他一同组队创业的4位来自美国德克萨斯州的核心成员,不是在PROS工作多年,就是拥有美国德克萨斯大学达拉斯分校终身教授身份的计算机算法、运筹学、大数据专家。

民航从业者大多知道,美国德克萨斯州的达拉斯是美国航空和Sabre的总部所在地,也是收益管理的发源地,曾经领导收益管理发展近20年;而总部位于休斯顿的PROS是当前民航收益管理的领头厂商。

“我们一开始做的事情都是围绕安科运达的数据和业务逻辑展开。”刘震介绍说,“我们和安科运达一起打造了一个虚拟航空公司,现在已经上线并对B端输出。虚拟航空公司也涉及到销售,销售就有渠道、定价等因子存在,收益管理就是当中的一个核心。”

刘震分析,最初航司以成本、收益为定价基础,对于用户需求和旅客价值研究较少;现如今,尤其是Meta Search(元搜索)出现之后,用户可以通过搜索比价,在选择机票的时候有更多的主动权,传统的成本-收益模型依托历史的航班、订座和票价数据已有脱节之势,航司在做收益时,是时候在成本收益之外,将互联网比价、议价的结果也考虑进来。

此外,目前国内航司使用的普遍是国外厂家生产的收益管理系统。收益管理的核心是算法,而任何算法都有它的前提和假设,当实际情况和假设背离时,容易出现预测偏差。

刘震表示,国外的厂商几乎没有一家以中国航司为蓝本设计收益管理系统,他们对标的欧美航司,无论是客机规模、组成、运营、航线网络和机票销售模式甚至是用户预订习惯,都和中国航司不一样,比如中国旅客很少提前两周甚至更长时间订票,再比如现在很多中国航司开通了从二线城市直飞的洲际航线,对于传统枢纽航司也产生了一些冲击。

“可是,中国航司在国际民航业的话语权不够大,要让国外的厂商按需求定制系统,几乎不可能。”刘震如是说。

以中国航司为蓝本打造一个全新的收益管理系统,这听起来很美好,毕竟据刘震介绍,目前中国航司客票年收入大约为4000亿元,如果用了新的收益管理系统提高1%-3%的收入,就意味着为这个市场多创造了40亿-120亿元的价值。

“但我们不想只做民航业能用的东西,即使团队的核心成员都有强大的民航相关背景。民航业的利润是很低的,只有2%,如果只做民航能用的东西,将来会很苦。”刘震坦言。

一方面,如果只做航司能用的收益管理系统,意味着伊翔运达将会与目前的国内几大航司普遍使用的PROS正面竞争。虽说新系统代替旧系统并非不可能,但PROS面世之后执行业之牛耳长达20余年,江湖地位不是一时就能挑战。

在国内,相对民航业,酒店业及零售业的收益管理缺位更为明显。此前,目前酒店收益管理领域还有99%的市场空白。“而零售业的规模更是远远大于民航+酒店,这是依翔运达交易定价和收益管理的目标。”刘震表示。

另一方面,对于创业者而言,不按套路出牌,也许会产生更多可能性,无论好的坏的。

跨行业通用,AI调节参数

要做好收益管理,一套好的工具很重要。同时,在预测和优化的过程中,目前各垂直领域的收益管理系统,都试图集合更多的第三方数据、赋能机器学习以实现更高的精准度。

以酒店收益管理为例,IDeaS第三代收益管理系统(G3 RMS),已经在其分析引擎中集成了几千家酒店的内部和外部市场的数据(包括TravelClick),该系统会自动评估需求波动和竞争性变化,以部署最佳定价和存量房控制决策;同时,它还提供全面的交互式仪表板和报告工具,帮助酒店实现更好的盈利。

再比如众荟RevenuePlus,其设计的AI收益管理系统,在酒店PMS小数据上加上更多行业性的数据,比如航空客流数据、消费者行为数据等,数据至少两小时更新甚至五分钟更新一次,动态及高频地给系统喂数据实现实时动态定价和调价可能。

“无论集结了多少数据,垂直行业的收益管理工具最终和核心业务紧密结合。但是人工智能和机器学习给了我们另外的思路,就是做一个算法的通用平台,把与业务逻辑结合的事情交给数据。”刘震认为,适应互联网及AI发展的收益管理通用平台,除了要以中国市场为蓝本设计,还应该有三大特点。

一是跨行业,新型收益管理AI平台的基础算法应该是通用的,行业的特点可以用行业的大数据和人工智能来进行优化约束,打破传统的民航收益管理只做民航,酒店收益管理只做酒店的局限性。

二是自我学习能力,从数据中发现新的变化,动态调整算法适应业务变化,改变传统的系统算法需要算法工程师通过改进算法和调整代码的方法来调优和适应新的业务变化的被动。

三是自适应能力,传统的收益管理系统由厂商安装调优后,交给航空公司的网络收益人员,网络收益人员要花费大量的时间来理解、学习和使用系统,这要求航司要有一批深入理解数学方法和收益的网络收益人员。“而现实是航司网络收益人员都在抱怨调节参数的困难,新的收益管理系统试图用人工智能的方法去适应和调节参数。”刘震表示。

如何跑赢传统收益管理系统

据刘震透露,依据上述逻辑和痛点,伊翔运达花了一年的时间打造跨行业通用交易定价和收益管理AI系统,“你也可以理解为我们建立一个通用算法的平台,将不同行业的数据放在一个系统里,跑出一个针对某一垂直领域的收益管理解决方案,目前已经在民航和酒店试点。”

在预测和优化学习模型中,除了不同行业的库存数据,伊翔运达尝试引入天气数据、社会事件影响数据、治安数据等等传统收益管理系统只作为预测参考的数据进行计算。

刘震举例说,把酒店和民航的数据放在一起学习,很容易发现机场周边酒店预计和航班取消延误之间的强关联;再比如,某地召开国际大型活动,比如奥运会等,必然与航司、酒店的收益产生关联。但这些关联有可能是正向的,也有可能是反向的,“好比北京的酒店,以前两会期间爆满,去年预订率下降,如果仅靠经验定价的话,酒店可能措手不及。”

为确保预测的准确性,除了不停优化系统,伊翔运达需要获得更多数据,包括用户行为数据。

在民航方面,目前伊翔运达已和开始和中航信、春秋航空合作。刘震坦言,“合作刚刚开始,具体的合作方式也不方便透露更多,只是航司有自己的数据、航信有自己的数据、代理人或OTA也有他们掌握的机票相关数据,如果都能合作起来是最好的。”

在酒店方面,与美团点评合作酒店收益管理,其逻辑也是追求数据的完整性。

“为什么说传统的收益管理落后?原来的收益管理只考虑供应商B和用户C两端,互联网带来了第三方平台P,在商业博弈的过程中任何一方都掌握不到完整的信息,比如酒店有比较完整的库存信息,但缺少用户比价议价的信息;而平台上有几万家酒店的价格信息,但没有一家酒店的完整库存信息。”刘震分析。

此外,由于伊翔运达目前团队组成是20多名技术人员,缺少BD队伍,逐一说服酒店进行合作对于初创技术型企业而言显然耗时耗力,且数据样本较少。接入美团点评之后,伊翔运达有机会接触更多的酒店数据和用户行为,一方面为入驻美团点评的单体酒店提供一键式优化收益的云收益管理服务;另一方面为美团点评自身的收益,比如在PC端和移动端、不同区域的交易定价和收益管理提供服务。

但美团点评的酒店库存,最终也是由酒店来决定的,伊翔运达既要优化平台收益又要优化酒店收益,2P和2B难道不是左右互搏?

“这确实涉及到企业战略选择问题。”刘震坦言,“就像我们既然可以帮B端定价,就可以帮C端做价格预测,但这两件事存在矛盾。我们最后会定一个方向,是2B、2C还是2P。”

值得关注的是,目前伊翔运达也尝试为航司发展辅助服务以及酒店发展非客房服务提供收益解决方案,试图找到座位与辅助服务之间,或是酒店客房与吃喝玩乐游购娱之间的关系。

刘震以航司辅助服务为例,可分为与座位相关(比如升舱)和座位不相关(比如卖酒)两种。“不管是不是相关,都需要找到座位与辅收之间的关系,或者说供需的关联。目前航司的收益管理的核心还是座位,像LCC在运营上更关注辅助服务,会在预测收益的时候把座位的权重降低,有些航司只要求卖座位,就在计算的时候把把座位的权重提高。”

图2 伊翔运达和全球收益管理领先厂商在某知名航司进行实测的数据对比

后记

天花板比较高的领域,准入门槛也比较高,交易定价和收益管理就是这样的创业领域。刘震希望做一个跨行业通用的交易定价和收益管理AI系统,把与业务结合的市场交给数据自行运算,最终从民航、酒店、景区、租车覆盖到零售,最终进入银行、证券交易方方面面,而且在商业模式上,也区别于传统的收益管理系统。

“传统的收益管理其实都是卖软件,再加上一年20%-25%的维护费。伊翔运达的模式更倾向于收益的提成和分享。”刘震以航司为例,如果每座公里收益2美分,使用伊翔运达的系统之后提高到2.5美分,提高的部分则双方按一定比例分成,“主要是考虑到提高收益的因素很多,不光是系统的问题。”

这样的商业模式,注定了伊翔运达只有在覆盖足够多的企业之后,才能很好地盈利。

同时,跨行业通用的系统看似与细分领域的系统差异化发展,但事实却是全方位竞争。

一是客户竞争。民航业有PROS,酒店业国外有IDeaS、国内有众荟、鸿鹊等。对于B端客户而言,特别是航司,更换系统的系统成本、机会成本以及学习成本高昂,这也可以解释为什么PROS被航司认可之后能够在全球民航收益管理领域保持领先,,也是采用在某一航线首先试点的方式进行。

二是技术竞争。伊翔运达的定位是技术公司,相对于初创公司,巨头在资金实力允许的情况下,更容易实现技术上的赢家通吃。最近,称其基于SaaS的购物、定价和营销技术与PROS的“现代电商技术”非常互补,包括动态定价和应用人工智能的收益管理解决方案。而早在2015年,;2016年,Expedia也推出了针对酒店的收益管理解决方案Rev+,并将其融入了针对酒店的综合营销解决方案。

三是数据竞争。收益管理的核心是算法,人工智能算法的精进需要有庞大的数据支持。目前伊翔运达能够让民航数据和酒店数据跑出相关性,但对于酒店而言,除了民航出行的客人还有高铁出行的客人及本地客,有来自美团点评的客人也有来自携程的客人,如何获得完整的数据,数据获得之后如何用技术去盘活,对于伊翔运达来说也是挑战之一。

同时,民航客流数据对于某一家单体酒店的定价决策的关联度有多高,还需要伊翔运达通过大量的数据样本分析和实际案例进行不断验证和优化。

对伊翔运达而言,当下最重要的,是让跨行业通用的交易定价和收益管理AI系统落地到更多企业,获得更多的数据样本。毕竟相比技术价值,实打实的收益数据才是合作方买单的动力。

(责任编辑:商务会奖旅游网})
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