這家旅游公司的AI落地使滿意度提升73%：五步行動助力企業轉型

與數字和商業領導者討論智能體AI時，話題往往繞不開一個共同現象：我們已經探索過智能體，但目前還沒有任何產品真正落地投產。

然而，在所有人都熱衷于AI實驗的當下，沒有一家企業能夠承受無休止地運行試點項目卻不產生實際商業價值的代價。專家指出，那些未能有效利用AI的從業者將面臨被時代淘汰的風險，這意味著企業必須盡快部署切實可行的智能體解決方案，而不是一拖再拖。

在線旅行平臺Booking.com的數據與機器學習平臺總監胡伊·道（Huy Dao）承擔著推動AI價值落地的重任，其中包括智能體服務的開發。他通過采用結構化的服務推進方式，針對當下及未來用戶面臨的痛點，打造了有針對性的解決方案，并取得了切實成果。

胡伊·道在接受采訪時將這一方法稱為"互聯出行"——即Booking.com致力于將用戶整個旅程中涉及的所有環節，無論是機票、酒店還是景點，都整合為一體化的出行體驗。

打造"互聯出行"意味著需要整合各類分散的信息資源。胡伊·道的團隊構建了一套完整的數據體系，使Booking.com得以開發出一系列由AI驅動的新服務，其中包括公司首款智能體應用——一套用于促進客戶與酒店合作伙伴之間高效溝通的合作伙伴對客系統。

以下是他在這一過程中的心得體會，涵蓋五條關鍵經驗，供那些希望將智能體AI從試點階段推進至正式生產服務的從業者參考。

第一步：找準適合AI大展身手的應用場景

胡伊·道認為，利用新興技術的關鍵在于找到正確的應用場景。盡管一些從業者對AI的潛力仍持觀望態度，但他認為企業完全可以借助智能體技術攻克那些長期難以解決的挑戰。

"依我之見，AI不是什么曇花一現的熱潮，不管是今天還是今年——它是真實存在的變革力量，"他說，"我每天都能在工作中親眼看見AI如何改變我們做事的方式。"

在Booking.com，胡伊·道與團隊發現，酒店合作伙伴難以及時響應客戶咨詢是一大核心痛點。他們意識到，智能體技術能夠幫助酒店更快速、更準確地回復客戶問題。

"在我們推出智能體解決方案之前，每當客戶想要聯系酒店合作伙伴——比如想知道酒店是否有游泳池，或者想晚一兩個小時入住——他們就得主動聯系酒店，詢問相關信息，"他說，"但酒店員工在回復時往往還需要額外核查才能給出準確答復，而且有時候當客戶提問時員工根本不在線，因此等到客戶收到答復可能需要數小時甚至更長時間。"

第二步：為智能體搭建堅實的數據與技術底座

胡伊·道表示，他的團隊所構建的數據體系，使Booking.com得以加快AI和機器學習技術在各類場景中的應用落地，例如上述問題的解決。

這套集成化的技術棧以Snowflake數據平臺為核心，同時融合了用于數據分析的ThoughtSpot、用于編排調度的Astronomer與Airflow、用于訪問控制的Immuta、用于機器學習可觀測性的Arize，以及提供云計算能力的AWS。數據團隊還對OpenAI、Amazon Bedrock和Google Gemini等主流AI供應商提供的模型進行測試和應用。

Booking.com的合作伙伴對客通信系統由內部團隊基于Python開發，數據團隊還引入了開源智能體框架LangGraph，幫助智能體對客戶咨詢進行深度推理。

胡伊·道強調，高效的智能體系統不僅僅關乎后端架構，用戶界面的設計同樣至關重要。

"我們希望在對用戶真正有意義的地方，融入技術或AI能力，"他說，"在這個具體場景中，合作伙伴已有一套基于網頁的門戶用來查看消息，因此將智能體直接集成到這個界面上顯然是最合理的選擇。"

第三步：分階段推進智能體部署，循序漸進

在明確了業務挑戰并打磨好技術平臺之后，胡伊·道及其團隊將重心轉向落地實施，整個過程分兩個階段推進。

第一階段，他們開發了一款可信賴的助手工具，協助酒店合作伙伴高效處理客戶咨詢。

這一智能體應用被命名為"智能信使"（Smart Messenger），能夠自動匯集合作伙伴信息、房源資料和預訂詳情，為酒店員工與客人的溝通提供全方位支持。

在智能體服務的初始階段，胡伊·道表示人工審核仍然是整個流程中不可缺少的環節。

"我們希望確保合作伙伴對回復客戶的方式擁有最終決定權，"他說，"但我們為他們配備了一位助手——這樣一來，原本可能需要花五分鐘才能回復的問題，如果合作伙伴認可智能體提供的答案，只需一秒鐘點擊確認即可。"

隨著時間推移，胡伊·道表示，那些對智能體建立起信任的酒店合作伙伴可以逐步將更多工作委托給智能體處理——這就進入了智能體部署的第二階段。

在這一階段，Booking.com推出了"自動回復"（Auto-Reply）工具，允許酒店合作伙伴自定義回復規則，對"酒店是否提供停車位"等常見客戶問題實現即時響應。

"這個階段相當于智能體在說：'好的，如果你足夠信任我，我可以代你行事，'"胡伊·道說，"在這種場景下，合作伙伴可能在深夜客戶發來問題時已經入睡，但智能體可以代表合作伙伴及時回復——這種方式帶來的好處是多方面的。"

第四步：持續衡量效果，不斷優化迭代

Booking.com的實踐數據顯示，早期試驗階段合作伙伴滿意度相較過往的消息工具提升了73%。胡伊·道表示，智能體會持續從過往交互記錄和用戶反饋中學習，不斷優化回復的準確性與相關性。

"現在有了智能體，我們對所有環節的表現進行量化評估，反復實驗，再對比滿意度的改善幅度，"他說，"由于客戶能夠及時得到所需答案，他們無需再聯系客戶支持，這也相應降低了支持成本。"

胡伊·道強調，智能體的應用必須與具體場景深度綁定。在持續打磨用戶體驗的同時，團隊也在不斷完善底層平臺，構建支撐更多智能體探索的堅實基礎。

"我們不想為了做平臺而做平臺，"他說，"在構建平臺時，我們始終以用戶為中心，確保選擇了真正適合當前場景的智能體技術。"

第五步：從實踐中汲取經驗，并持續投入未來布局

胡伊·道表示，團隊在智能體開發過程中積累了大量寶貴經驗，并希望其他從業者能夠從中受益。

"在測試階段，你可能覺得智能體系統運行良好，"他說，"但一旦進入生產環境，響應延遲等問題就會浮現，需要及時應對。這時候，就必須對架構和平臺進行精簡優化。"

展望未來24個月，胡伊·道對Booking.com的發展充滿期待："你可以預見，作為一家公司，我們將在生成式AI和智能體AI上持續加大投入，這不是為了追時髦，而是為了真正提升用戶體驗。"

"人們現在都在尋求類似ChatGPT的交互體驗，而我們希望在旅行場景中提供同等甚至更出色的體驗。"

Q&A

Q1：Booking.com的"智能信使"（Smart Messenger）是什么？它解決了什么問題？

A：智能信使是Booking.com開發的一款智能體應用，能夠自動匯集合作伙伴信息、房源資料和預訂詳情，輔助酒店員工快速響應客戶咨詢。在此之前，酒店員工需要手動查詢信息才能回復客戶，且在非工作時間往往無法及時響應，導致客戶等待數小時。智能信使通過AI輔助，將回復時間大幅壓縮，同時保留合作伙伴對最終回復內容的控制權。

Q2：Booking.com的智能體應用部署后，合作伙伴滿意度為何能提升73%？

A：根據Booking.com的實踐數據，智能體應用上線后合作伙伴滿意度相較過往消息工具提升了73%。主要原因在于：智能體能夠實時響應客戶問題，無需等待人工介入；系統持續從歷史交互和用戶反饋中學習，不斷優化回復質量；客戶問題得到及時解答后，聯系客服的需求也隨之減少，整體服務效率和體驗顯著提升。

Q3：企業在將智能體AI從測試階段推進至生產環境時，需要注意哪些問題？

A：Booking.com的實踐經驗表明，測試環境中表現良好的智能體系統，在正式生產環境中可能面臨響應延遲等新挑戰。為此，建議企業在架構設計上保持精簡，避免過度復雜；同時要以真實用戶需求為出發點構建平臺，而非為技術而技術；此外，部署應分階段推進，先引入人工審核機制，再逐步擴大智能體的自主決策范圍，降低風險。