UTS Group на основе нейросетей запустит проект по маппингу отелей

Специалисты туристического холдинга UTS Group приступили к тестированию пилотного проекта по маппингу отелей и номерного фонда гостиниц с использованием технологии Machine Learning (класса методов искусственного интеллекта).
Участники business travel рынка часто сталкиваются с проблемой несоответствия данных по отелям от каждого из поставщиков. И если счет по поставщикам идет на десятки и сотни, то количество отелей в десятки тысяч раз больше. Причиной создания этого проекта стало острое желание и необходимость специалистов и разработчиков UTS Group структурировать данные более 40 отельных поставщиков в одну единою стандартизированную форму.
По словам Евгения Бибилюрова, директора департамента Информационных технологий UTS Group, для того, чтобы привести всю информацию к некому стандарту, необходимо проассоциировать отели друг с другом. «Благодаря этому наша система будет отображать максимально корректную информацию по конкретно выбранному отелю. Сейчас команда специалистов холдинга сопоставляет предложенные варианты каждого из поставщиков. Получив разностный контент, мы выберем самое лучшее и стандартизируем к одному виду», — заявил эксперт.
Команда специалистов UTS Group уже прошла определенный этап аналитики. После этого будет представлена модель, реализация которой позволит существенно сократить издержки холдинга, а также гарантировать корректность обработки всех данных без исключения. «Нынешний способ обработки информации имеет статус – полуавтоматический. При наличии малейшего подозрения некорректности данных – сотрудники перепроверяют сопоставление и контент вручную. Сейчас мы ставим перед собой задачу избавиться от ручного труда полностью», — отмечает Евгений.
Ежемесячно к базе UTS Group подключается по 2-3 поставщика, у каждого из которых от 30 до 200 тысяч новых отелей. На сегодняшний день данные, не прошедшие автоматическую обработку, проходят через руки 30 сотрудников специального подразделения. «За годы работы по такой схеме мы накопили огромное количество данных. Их можно и нужно анализировать. Это даст системе информацию, что изменилось и какие действия предпринимать для новых, необработанных данных», — сообщил Евгений. Он добавил, что к разработке уникального продукта привлечены аналитики и разработчики из ведущих ВУЗов страны, а также специалисты по Machine Learning и нейросетям. С помощью этих технологий система будет обучаться самостоятельно.
По предварительным подсчетам, после запуска и внедрения этой системы, экономия бюджета будет составлять минимум 7-8 млн рублей в год. Но, главное, экономить будет не только UTS Group, но и каждый клиент. «Это интеллектуальная собственность очень высокой стоимости, аналогов которой нет. В первую очередь UTS Group предлагает клиенту качественный сервис и контент, что является одним из основных преимуществ при выборе партнера для бизнеса. Во-вторых, используя наш продукт и данные для своих целей, клиент может получить лучший контент, как текстовый, так и графический, лучшие цены, управлять маржей, реализовывать динамическое ценообразование, — отметил эксперт. А, в-третьих, при подключении разных поставщиков, партнеру не придется проходить тот же самый путь, который проходили мы. Тем самым они экономят большие силы и средства».
По словам эксперта, на данный момент ничего подобного на рынке делового туризма России нет. Это инновационное решение, которое, в перспективе окажет сильное влияние на индустрию. Предоставляемый сервис и услуги станут качественнее и технологичнее.