在酒店业，人工客服很重要。从能够通过当地景点与客人交谈，了解他们是否是早起者并且更喜欢日出景观，人与人之间的互动和个性化体验对于确保客人获得积极的住宿至关重要。
十月份，我参加了新加坡ITB亚洲展，在那里人工智能和聊天机器人的创新出现在许多演讲中。虽然语音辅助技术，如Alexa，谷歌主页和Siri的不是新的客人，和机器人门房在许多性能变得很普遍，一些酒店业者仍然担心新的技术，比如AI，进入市场的。
由于人与人之间的互动在酒店业中起着至关重要的作用，有助于创造和培养客户忠诚度，因此酒店部门的某些部门并未迅速采用人类未提供的新解决方案。然而，所有酒店经营者需要意识到的是，支持AI的技术有很多好处，特别是在收益管理自动化方面。
来自不同领域（包括酒店业）的专业人士使用AI进行预测分析和解释。那些不愿意采用先进自动化系统的人需要明白，在大数据时代，人工智能和机器学习系统不仅仅是酒店收入管理者的“好处”; 它们是关键业务系统。
任何没有分析收益管理解决方案支持的收入经理都会发现自己被数据的庞大数量和复杂性所淹没。前瞻性预测分析嵌入当今先进的收入管理系统并由人工智能支持，可帮助酒店经营者发现新兴趋势并更好地发现收入机会。
人工智能与数据分析相结合，可实现许多日常收益管理任务的自动化。例如，考虑到酒店收集的数据量以及日益详细分析的需要，各种日报的制作花费的时间越来越多。随着用于这些持续报告的时间量的增加，它可以从其他更重要的定价决策任务中拿走。
AI采用的数据分析方法变得越来越复杂和准确。这使AI能够在承担重复性任务和生成可用作关键定价决策基础的分析方面发挥更大作用。
AI可以应用于不同的研究任务，例如生成特定的细分市场，这可以揭示客户信息和偏好之间的隐含关联。传统的酒店收益管理系统基于预先设定的市场细分模型，用于未来的需求预测和管理。借助AI，更先进的收益管理系统可根据属性和历史预订模式自动将属性分配给更详细的费率代码级别，以生成自己的预测组。
例如，两个细分市场可以具有相同的属性，并且可以组合在一起。同时，系统可以在分析他们的预订模式之后将他们放置在两个不同的预测组中，并且发现他们在商业书籍的时间上有很大不同。这样做的好处是根据实际业务属性和行为模式尽可能地划分预测组，而不是仅仅依赖现有的市场细分系统，这可能是错误的，导致预测不准确。
此外，通过AI和机器学习算法，收入系统可以评估最接近的竞争酒店的需求水平，竞争对手定价，目的地特殊事件，房间类型等。需求预测为每个细分市场或房间类别的定价决策提供关键信息，并可帮助收益管理者选择适当的分销策略，以及探索客户需求并描述其价格敏感度。
智能的数据驱动收益管理系统可以极大地提高定价效率。例如，在一些国际酒店集团中，基于机器学习的收益管理系统结合了不同的策略和数据源，以便为每个日期的每个房间类别设置最佳可用费率。此动态定价引擎背后的算法考虑了客户资料，房间类型和价格，以及外部数据，如竞争对手的价格，信誉评分数据，甚至是在其他网站上捕获的预订模式。
除定价外，收益管理的另一个重要方面是库存控制。收益管理的关键是通过酒店房间，会议空间，餐厅和其他娱乐区域的适当定价和空间控制来优化收入和利润。收入管理者寻求抓住机会在高需求日期提高价格和最大化收入，同时最大化低需求日的入住率。在这种情况下，基于人工智能的高级收入系统可以自动做出决策并选择适用于不同细分市场的收入策略。
虽然几十年来酒店通过手动控制管理库存，但今天的先进的AI驱动的收益管理系统部署了一个自动库存策略，不仅可以提高利润，还可以提高生产率。将值分配给特定日，以优化市场中的可用需求。这种分析得出的价值有助于确定最佳业务接受和最大化肩负夜行为，因此在高需求夜晚不会拒绝更长的停留时间。因此，酒店经营者可以通过语音预订，预订引擎和OTA等渠道优化费率。
酒店业务经理不应该为机器人取代而感到恐慌。无论人工智能的收益管理系统如何先进，他们总是需要人工互动和指导才能获得最佳结果。酒店收入管理者应该采用人工智能技术来推进非关键的，重复性的任务，并帮助他们腾出时间专注于可以为酒店增加更多价值的领域，例如制定前瞻性策略以提高盈利绩效。
