大模型热潮持续至今，抽象的概念开始转化为具体的实践，技术的想象力正在现实中落地。

7月17日，携程发布首个旅游行业垂直大模型“携程问道”，可支持自然语言交互，基于约200亿旅行数据，20亿行程数据，辅助用户进行旅行目的地、酒店、景点预定以及行程规划决策。

携程集团董事局主席梁建章介绍，智能社会背景下，旅游业作为“难以自动化的精神需求行业”，其需求会随着整体社会富裕程度的提升而增多，在经济中的占比也会扩大。

旅游产业链相对复杂，涉及到多个参与方、多层次供应链、多种服务环节等方面，如何与AI技术结合也需要更系统的规划。

携程本身一直在坚持旅游行业的数字化改造，技术基底与行业积累结合，此番入局大模型的思路更为清晰。没有大谈理念或勾勒愿景，携程问道自推出之时就与其业务逻辑深度绑定，一系列功能与服务的升级都有对应的需求与场景，实用始终是主题。

垂直大模型，落点在何处?

如何利用大模型解决特定垂直领域问题，具体到旅游业，需得在复杂的产业结构中厘清脉络，找到AI接入的场景。

携程问道的思路是，先拆解需求，再依此建立相应的能力体系。

以“行程规划过程”为线索观察用户行为，会发现一些明显的阶段性特征。在需求尚未确定时，用户希望接触到广泛、全面的信息，把旅行从想法细化为多个可选方案。此时的AI可以为用户提供出行推荐服务，由用户想法出发，从地域、主题特色等维度，推荐目的地、景点、行程规划等选项。

用户需求相对明确时，目的性也更强，与AI的交互则偏向于智能查询与反馈，用户可以自然语言的形式进行复杂条件的机票和酒店产品的查询。

客服作为连接用户与服务的重要环节，自然是应用这些技术能力的最佳落点。

据CEO孙洁讲述，携程客服与AI技术的结合聚焦于不同使用场景，重点关注自动化、智能化带来的效率与体验提升。

从自助回复率这个指标来看，线上资讯场景，文本机器人客服的总体自助率提升到75%左右;电话语音场景，语音交互方式的Voicebot取代了传统的按键交互，现在50%电话咨询可通过AI解决，用户自助率翻倍;邮件咨询场景中，有AI文本抽取和意图识别技术的加持，目前1/4的邮件咨询可实现自助回复，且回复速度已从小时级别降低到分钟级别。

值得注意的是多语种AI服务之于携程全球化布局的战略意义。一季度数据显示，携程出境酒店和机票预订量恢复到2019年同期的40%以上，超过行业15%的恢复水平。与之对应，2023年至今，携程海外客服咨询量同比增长将近4倍。

这种技术升级带来的效率提升非常直观，比如前文提到的线上资讯场景，国际业务场景机器人客服的语言线覆盖从6个提升到24个，自助率也从不到60%达到与中文业务一样的75%左右。

除了英语这类应用实践已经非常丰富的通用语言，携程还利用机器翻译来解决小语言语料不足的冷启动问题，以迅速拓展国际业务线。多语言线采用同一套服务架构，能保证模型的泛化能力和适应性，使其快速适应业务需求的调整和变化。

需要指出，当前国内OTA行业虽入局者众，但只有携程迈入了全球化布局的层面。这不仅是因为携程最早开拓海外，已经有了遍布全球的合作伙伴与供应商，更在于携程的战略逻辑不同。

普遍认知中的OTA“走出去”，只是拓宽国内旅客的目的地选择范围，做好国内跨境游服务。携程所规划的全球业务，是充分发挥“连接”这一平台核心价值，并把这种连接的辐射范围拓展到全球。简言之，不仅做中国人的生意，也做外国人的生意，无论地域，凡是有差旅出行需求的消费者，都能在携程找到对应服务。

故而我们可以看到，携程的全球化业务推进，多次提及在全球各地设立服务中心，打造本土化差旅服务。本次推出的多语种AI客服，也是在解决跨文化业务场景中，语言这一核心问题。这种战略逻辑即便放到国际视域与Booking、Expedia等巨头横向比较，携程的全域布局理念也相当超前。

不能忽视这一系列成果背后是长期的技术投入，大模型研发不能速成，既要技术积累，也需行业沉淀，而这些都在携程过往的发展规划中有迹可循。

作为一家有互联网基因的在线旅游企业，携程向来不吝研发投入，查阅数据可以发现，既是是在疫情影响严重的2020年，携程产品研发的费用占营业费用的比例较疫情前仍高出10个百分点。

由技术驱动的产品迭代是演进式的，从酒店语音自动化机器人，到智能客票综合解决方案，携程不断以智能化思路改造行业上下游业务，形成矩阵效应。今年5月发布的“旅行足迹”系统可视为其研发成果的阶段性展示，以物联网终端技术为基础，通过AI智能及数字化系统，记录服务全过程，实现服务闭环式效应。

数据质量决定模型质量，此为行业共识。所谓垂直大模型，意在根据垂直领域特定的数据特征、问题和应用场景训练和评估模型，以保证针对该领域的问题解决力。在此前提下，携程所拥有的海量交易数据奠定了携程问道在旅游垂直领域的绝对优势。

相比通用大模型，携程大模型的训练数据包含大量旅游相关的特定术语、表达方式、语言规则，无论是语义理解，还是问题解决，都会展现出更“专业”的能力。

榜单，一种内容进阶思路

在复杂的外部环境中为用户提供确定性，是携程做内容的核心理念。

据携程统计，有60%带着带着明确目的来到平台，为了规划更细致的行程，另有百分之40%用户只有“想去旅游”这个模糊概念，没有想好目的地、时间、预算。这两种用户都需要平台通过高效的信息整合，提供决策建议，换言之，用户需要可靠的内容。

基于此，携程推出的口碑、热点、特价三项榜单，都是在充分挖掘数据之后，最大化的运用数据，为用户搭建随取随用、精准匹配的“答案库”。

衡量数据质量的指标有很多种，对于携程而言，20年余年的旅游业大数据积累，有记录的3700w条天气数据，63亿个真实出行行程，足以形成一个足够多样、足够有代表性的数据集。

口碑榜的思路，倾向于在庞大的数据集里优中选优，把“经验”转化为“关键信息”。热点榜致力于帮助用户寻求旅行新灵感，通过数据分析溯源旅行热点如何形成。据悉，携程热点榜在真实值与预测值的比对中找到了1亿2000条异动数据，并形成了异动归因模型。预测风向、把握潮流的榜单深受Z世代用户喜爱。

特价榜关联决策中最重要的消费环节，携程依靠行业领先的供应链覆盖和每小时对酒店价格的3亿 次运算量，对机票、酒店等产品的进行横向和纵向的价格比对。银杏科技测评体验后发现，这种比价非常具有实时参考价值，在限定时间和限定区域条件下，优惠指数清晰可见，且信息集中呈现免去了反复、跨界面查阅的困扰。

系列榜单的推出，提示了携程在内容层面的两个深度思考。

一是什么样的信息更有决策参考价值。

小红书、抖音等平台的内容以丰富、碎片化、满足即时娱乐消遣需要见长，近年来也开始成为用户寻求决策帮助、收集信息的一个选择。

但样本量过小、掺杂了太多个人主观色彩的信息必然缺乏代表性，典型的问题比如“所见非所得”。碎片化信息如小红书的旅行种草攻略多是个人经验展示，货不对版、照骗是大多数用户在种草消费中踩过的坑。

此外，不同于电商、餐饮这类将抖书列为重点营销渠道的标品，旅游产品服务周期长、涉及环节多，交易链路覆盖种草意图、对比筛选、决策出行多个环节。碎片化信息适用于单一产品的内容营销，却无法做长链条的产品覆盖，且面临行中保障缺乏、售后服务欠佳等问题。内容种草后还需要跨平台交易，中间任何一个环节出现损耗都有可能造成用户流失。

所以携程的做法是，以全局信息的提炼与结构化，输出可靠的榜单内容，并利用精准的流量定向分发和产品的交易联动，形成更有保障的消费闭环。

二是怎样让用户在决策中更为主动，更具自由选择空间。

旅行是典型的低频消费场景，定制的需求高过“模仿”和“随大流”。旅行种草KOL或许能提供一些个人视角参考，但旅游这一行为对于每个消费者而言都是非常私人化的体验，零散的他者经验不可能直接挪用，故而经常出现看完十个KOL种草后反而拿不准到底该听谁的、怎么玩。

让用户始终站在决策中心是携程的逻辑，不是提供消费模板，而是把高度精炼化的信息、选择罗列给消费者，让其自行判断、自由选择。

全维度升级

精神需求的满足，还需要安全保障、应急响应作为现实托底。

自2017年携程发起“全球旅行SOS平台”，就一直对公众保持同步项目进展、服务升级情况，对相关问题的态度向来审慎。有统计显示，至今平台覆盖旅客总数超过3.5亿，共接到来自全球100多个目的地、超14000余起求助，救援成功率达98%。

2023是旅行经济的爆发年，带来业务增长动力的同时，也更考验平台对出行安全的保障能力。借着大模型发布、技术再次全面迭代的时机，携程也对“全球旅行SOS平台”三大核心模块的升级做了更新。

场景层面，平台新增新国际旅行救援服务，国际医疗救援服务两类复杂求助场景，覆盖更多需求。触点层面，系统支持语言上升到24种，全球救援中心、当地办公室、医疗合作机构等线下网点也更为密集。通过携程旅行APP发起SOS求助，就可直接对接到这些服务。

各行各业都在思考如何将这一轮技术风潮变为真实生产力与创新产品之时，携程已经在垂直应用的赛道率先给出了自己的答案。坚持技术投入是企业长期主义的体现，将技术具象化则更能体现企业对市场的理解、对时机的把握。

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