为什么人工智能（AI）还不能帮你预订机票

对于一个以创新为傲的行业来说，商业航空的数字界面变化甚微。

无论是预订从新加坡飞往伦敦的15,000新元头等舱，还是飞往巴厘岛的70新元廉价短途航班，其流程与1998年时惊人地相似。互联网预订引擎（Internet Booking Engine）仿佛被冻结在时间里，只是在视觉效果和搜索速度上有所提升。第一步：输入出发和到达机场。第二步：选择日期。第三步：选择乘客人数，然后浏览航班选项、票价、附加服务、乘客信息，最后付款。

三十年过去了，我们见证了数字能力的惊人飞跃：公共道路上行驶的自动驾驶出租车、企业办公室里的人工智能（AI）副驾驶，以及能够预测你下一次购买行为的个性化零售生态系统。然而，预订机票仍然是一个顽固地遵循程序化、交易化和非智能化的多步骤仪式。

这是为什么？更重要的是，为什么旅客们仍然对让AI来做它已经力所能及的事情犹豫不决？

巨大的期望：对话式旅行

由AI驱动预订的设想至少从2010年代初就已存在。这个梦想优雅而简单：通过自然语言进行旅行规划。

你可以告诉智能助手：“帮我预订10月10日至20日从法兰克福到纽约的机票；我偏好星空联盟（Star Alliance）的航空公司；预算最高1000欧元；最好是直飞，但三小时以内的转机也可以接受。”

这个助手会解析你的意图，搜索多个库存，权衡票价、时刻表和偏好，然后——最关键的是——为你做出决定。没有下拉菜单，没有无休止的滚动。只有人类意图和算法执行之间无缝的对话流。

理论上，这在今天完全可以实现。但实际上，几乎没有人用这种方式预订。

两大障碍：能力与信任

第一个原因很简单：市面上根本没有一个被广泛部署且能正常运作的解决方案。

航空公司、在线旅行社（Online Travel Agencies, 简称OTA）和旅游管理公司尚未将自然语言AI大规模地嵌入其预订引擎中。尽管大型语言模型取得了重大进展，但很少有公司能建立起可将对话转化为结构化、合规且符合国际航空运输协会（International Air Transport Association）标准的预订系统。

除了行业惯性，还有经济因素。预订引擎的利润率极低，并且与遗留系统深度集成。围绕生成式AI重建该架构不是一个用户界面问题，而是一个商业模式问题。

但即使技术已经存在，第二个障碍依然是：信任。

旅客不信任AI给出的结果。他们担心失去对决策过程的控制权。

当AI推荐一个航班时，大多数用户仍然会到其他平台再次核实。经验告诉他们结果并不一致：在同一时间，用不同设备进行完全相同的搜索，往往会得到不同的价格和行程。在一个价格仍是最强决策因素的领域，“没拿到最优惠价格”的恐惧超过了授权AI代办所带来的便利。

控制心理学

预订旅行也是一个深层次的心理过程。旅客希望拥有主导权——那种自己选择了票价、座位和中转站的感觉。他们比较不同选项不仅是为了价格，也是为了验证自己获得了最高性价比。

AI可能会剥夺这种感觉。即使它提供了一个客观上最优的行程，大多数人仍然会质疑它——因为他们没有亲眼看到其中的权衡取舍。

于是，讽刺的是，AI的优势——速度和效率——反而成了它的劣势。一个能立即“找到最佳选项”的助手，剥夺了用户探索的认知过程。而在消费心理学中，探索本身就是满足感的一部分。

BAA & Partners的一项关于个性化的研究发现，当旅客认为选择过程是透明时，即使最终票价更高，他们完成预订的可能性也会高出65%。预订界面也是一种让人安心的机制。

灵感与交易

在谈及信任之前，还有另一个挑战：灵感。

许多旅行始于一个想法。一次可以延长的商务旅行。一个在温暖地方举行的家庭聚会。如今的AI还不擅长提供基于情境的灵感——即理解“四小时飞行里程内、天气可靠的海滩假期”对不同的人可能意味着不同事物。

搜索引擎和在线旅行社（OTA）仍然是为交易而非探索而优化的。它们期望你已经知道目的地。这是构建对话式AI的一个根本限制——因为语言本身就具有探索性。“帮我找个放松、不太贵、最好有自然风光的地方”这句话在语言上很简单，但在计算上却很复杂。

如果没有丰富的行为数据和情境记忆，比如你上次喜欢什么、你能负担得起什么，AI助手就无法模仿人类旅行代理的直觉。在这一差距弥合之前，AI仍将更擅长于自动化决策，而非激发灵感。

供给侧问题

此外，还存在一个供给侧的挑战。航空公司和在线旅行社（OTA）在一个高度分散、竞争激烈的生态系统中运营，各方都保护着自己的数据和定价逻辑。生成式AI的发展依赖于数据整合，但在旅游行业，整合几乎是一个禁忌。

航空公司担心，如果AI平台过于透明地聚合和标准化它们的产品，会导致商品同质化。在线旅行社（OTA）则担心被去中介化。全球分销系统（Global distribution system）提供商将他们的应用程序编程接口（application programming interfaces）视为利润中心。其结果是：一个不透明的市场，价格差异、缓存延迟和票价规则在毫秒之间变化。

当用户在不同渠道看到不同票价时，对整个系统的信任就会被侵蚀。AI无法修复一个深植于行业基础架构中的信任问题。

未来一瞥

然而，变革正在悄然来临。虽然缓慢。

一些早期采用者——尤其是在酒店业——正在测试将生成式AI用作“礼宾服务层”，而非预订引擎。例如，Expedia的ChatGPT插件可以帮助用户规划行程，但仍会将他们重定向到传统界面进行支付。像Lufthansa和Emirates这样的航空公司正在内部试验由AI驱动的客户支持，但尚未实现完全的对话式预订。

未来的发展路径可能不是取代预订界面，而是增强它。可以设想一个混合模型：AI扮演智能顾问的角色，将成千上万种排列组合筛选为少数几个高质量、可解释的选择。旅客仍然能看到选项——但附带了情境化的解释（“这个票价更便宜，因为它出发时间更早，且避免了长时间中转”）。

这种透明度可以重建信任。这也反映了一位优秀的人类旅行代理的工作方式——解释权衡利弊，而不是隐藏它们。

从交易到关系

如果航空公司和在线旅行社（OTA）希望旅客信任AI，它们必须更多地考虑建立关系。对AI的信任并非源于一次完美的搜索，而是通过反复、一致的结果赢得的。用户必须感觉到系统“懂”他们。

这需要对数字预订系统进行根本性的重新设计：从静态的、基于会话的交易，转变为动态的、数据驱动的关系。想象一下，一个航空公司的平台能够记住你的偏好，将其与实时定价相连接，并在你理想的行程符合预算时主动提醒你——甚至在你开口询问之前。

这不是科幻小说。这正是电子商务领域先进的个性化引擎已经实现的功能。讽刺的是，在个性化成熟度方面，旅游业落后零售业近十年。

最后降落：信任需要时间

AI预订的成功，不在于它技术上可行，而在于它被人信任。而这种信任将来自四个趋于融合的转变：

逻辑透明化：用户必须理解为何选择了某个票价。

数据一致性：必须改善各渠道间的票价平价和同步性。

个性化记忆：AI必须从每次互动中学习，从一个通用助手演变为一个忠实的旅行伴侣。

人工备用方案：对自动化的真正信心，往往来自于用户知道在需要时可以有人工介入。混合式体验将搭建起这座桥梁。

AI最终会为我们预订机票。但它的普及将是演进式的，而非革命性的。其障碍不仅是技术性的，也是情感上、行为上和系统性的。

目前，我们可能仍然更喜欢手动操作。但总有一天，我们会简单地说出“订吧”，并且是认真的——不是因为机器变得更聪明了，而是因为我们学会了信任它。

作者是BAA & Partners的创始人