द्वारा सचिन गुप्ता

NS यात्रा तथा सत्कार भारत में उद्योग बढ़ रहा है और विकास के मुख्य कारकों में से एक रहा है। एआई, मशीन लर्निंग और बड़ा डेटा एनालिटिक्स ने यात्रा और आतिथ्य उद्योग में क्रांति ला दी है और भारत को सबसे डिजिटल रूप से उन्नत यात्री देशों में से एक बना दिया है। तेजी से डिजिटलीकरण के कारण, यात्रा और पर्यटन क्षेत्र ने अकेले 2019 में सकल घरेलू उत्पाद में $ 194 बिलियन से अधिक का योगदान दिया जो कि कुल अर्थव्यवस्था का 6.8% था।

यात्रा और पर्यटन के मामले में भी भारत दुनिया के 185 देशों में 10वें स्थान पर है। यात्रियों द्वारा दैनिक आधार पर अरबों लेनदेन और यात्राओं की बुकिंग की जाती है। 2017 में यात्रा प्रश्नों में भी 53% की वृद्धि हुई और तेजी से बढ़ रही है। इसलिए, ग्राहकों की संतुष्टि, अच्छा ग्राहक अनुभव और बहुत कुछ प्रदान करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा को संभालना पड़ता है जहां मशीन लर्निंग, एआई और बिग डेटा एनालिटिक्स जैसी तकनीकों का भविष्य बहुत महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

एआई के अनुप्रयोग, एमएल बिग डेटा एनालिटिक्स

धोखाधड़ी का पता लगाना

भुगतान धोखाधड़ी लोगों द्वारा की जाने वाली सबसे लोकप्रिय प्रकार की धोखाधड़ी है जिसमें स्कैमर्स चोरी किए गए क्रेडिट कार्ड का उपयोग बुक करने या अपने आवास के लिए उपयोग करने के लिए करते हैं जबकि कुछ स्कैमर्स कार्ड को चोरी होने का दावा करते हैं और चार्जबैक मांगते हैं। इन स्थितियों को ध्यान में रखते हुए यात्रा और आतिथ्य उद्योग ने एक अनुकूलित मशीन लर्निंग मॉडल बनाया है और धोखाधड़ी का पता लगाने और भविष्यवाणी करने के लिए एआई तकनीक को लागू किया है।

बुद्धिमान यात्रा सहायक

एआई ने उद्योगों के विभिन्न क्षेत्रों में तीव्र गति प्राप्त की है क्योंकि लोगों की बस यही सुविधा है। बुद्धिमान प्रोग्रामिंग बॉट को उपयोगकर्ता के अनुरोध के आधार पर कार्य करने के लिए इस तरह से प्रशिक्षित किया जाता है। 55% से अधिक उपभोक्ता बॉट्स के साथ संचार करना पसंद करते हैं। यात्रा बुकिंग उन क्षेत्रों में से एक है जहां स्वचालित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है।

ग्राहक सहेयता

आतिथ्य क्षेत्र के अलावा, एयरलाइंस भी ग्राहक सहायता को संसाधित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता की शक्ति का उपयोग करती हैं क्योंकि अधिकांश उपभोक्ता अपनी पूछताछ के लिए त्वरित प्रतिक्रिया की मांग करते हैं। चैट-बॉट और एआई ग्राहक सेवा और समर्थन में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। ग्राहक सहायता का यह उपयोग न केवल व्यवसायों को ब्रांड वफादारी में बढ़ने में मदद करता है बल्कि व्यापार उत्पादन और प्रदर्शन को भी बढ़ाता है।

उड़ान किराया और होटल मूल्य का पूर्वानुमान

मेटा खोज क्षेत्र ऑनलाइन ट्रैवल एजेंसियों को अधिक यात्राएं बुक करने के लिए ग्राहकों को आकर्षित करने के लिए बदलते और बदलती होटल कीमतों और उड़ान किराए के बारे में अलर्ट भेजकर स्मार्ट और कुशल तरीके से काम करने में सक्षम बनाता है। 2019 में ऑनलाइन यात्रा बुकिंग $ 755 बिलियन तक पहुंच गई और अनुमान के अनुसार 2023 तक 700 मिलियन से अधिक लोग ऑनलाइन होटल बुकिंग को अपनाएंगे। यह कार्यक्रम मांग में वृद्धि, विशेष प्रस्तावों जैसे कारकों के आधार पर भविष्य की कीमत का अनुमान लगाने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है। मौसमी रुझान और कई अन्य सौदे।

सिफारिश इंजन

ऑनलाइन यात्रा बुकिंग प्रदाता ग्राहकों को उनकी हाल की खोजों और बुकिंग के आधार पर विभिन्न विकल्प सुझाते हैं, जबकि यह वैकल्पिक गंतव्य भी प्रदान करता है ताकि कोई भी अपनी अगली यात्रा के रूप में यात्रा कर सके। यह स्वचालित अनुशंसा पूरी तरह से ग्राहकों के डेटा पर आधारित है। इन इंजनों में शामिल होने से बिक्री बढ़ती है, वफादार ग्राहक वापस आते रहते हैं और बिक्री भी बढ़ती है।

एआई, एमएल और बिग डेटा एनालिटिक्स का दायरा

मशीन लर्निंग, एआई और बड़े डेटा विश्लेषण का भविष्य का दायरा बेहतर भविष्य की भविष्यवाणी करने के लिए अतीत और वर्तमान के डेटा पर निर्भर करता है। मौसम, उड़ान किराए और बहुत कुछ जैसे विभिन्न स्रोतों से डेटा का विश्लेषण करके व्यक्तियों को उनकी प्राथमिकताओं के आधार पर ऑफ़र प्रस्तुत किए जा सकते हैं। भारत में 71% से अधिक यात्री व्यक्तिगत अनुभव के लिए अपने व्यक्तिगत विवरण साझा करते हैं। इसलिए, यात्रा और आतिथ्य का भविष्य एक परिवर्तनकारी और यादगार अनुभव के लिए एआई और मशीन लर्निंग जैसी तकनीकों की एक श्रृंखला के साथ डेटा को प्रबंधित करने की क्षमताओं के बारे में है।

जॉब मार्केट पर प्रभाव

तकनीकी चुनौतियां

यात्रा और आतिथ्य क्षेत्र में कई उप-क्षेत्र होते हैं जिनमें बहुत सारे जटिल डेटा होते हैं जो कंपनियों पर प्रभाव डालते हैं क्योंकि जब डेटाबेस से अंतर्दृष्टि स्थापित करने की बात आती है तो उन्हें चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। यह संगठनों में डेटा पेशेवरों के लिए एक वृद्धि पैदा करता है क्योंकि उन्हें यह आश्वासन देता है कि कंपनी के भीतर डेटा उधार और क्रॉस विभागीय सहयोग के उपयोग के साथ जटिल डेटा का प्रभावी ढंग से उपयोग किया जा रहा है।

आर्थिक प्रभाव

चूंकि यात्री आजकल अधिक व्यक्तिगत ध्यान चाहते हैं और कई लोगों में से एक के रूप में व्यवहार नहीं करना चाहते हैं क्योंकि वे अपनी स्वयं की जरूरतों से संबंधित दृष्टिकोण का अनुभव करना चाहते हैं, इससे लाखों नौकरी के अवसरों में वृद्धि होती है ताकि उन्हें उनके द्वारा पसंद किए गए अनुकूलित अनुभव प्रदान किए जा सकें।

कौशल का संलयन

यह उद्योग बहुत सारे सॉफ्ट स्किल्स की मांग करता है लेकिन तकनीकी कौशल को पूरी तरह से नजरअंदाज नहीं किया जा सकता है क्योंकि यह यात्रा और आतिथ्य उद्योग में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। इस उद्योग में नौकरी के अवसर दोनों कौशलों के समान रूप से संलयन की मांग करते हैं क्योंकि यह उभरते तकनीकी पहलुओं के प्रवाह के साथ काम करने के पारंपरिक तरीकों का संतुलन बनाए रखता है।

नई और भविष्य की उभरती प्रौद्योगिकियों का यात्रा और आतिथ्य क्षेत्र में इसके विभिन्न अनुप्रयोगों और भविष्य के क्षेत्रों के कारण बहुत बड़ा प्रभाव है। आने वाले वर्षों में, यदि सही फ्यूजन बनाए गए तो यह क्षेत्र निश्चित रूप से फल-फूलेगा।

सचिन गुप्ता हैं संस्कृति विश्वविद्यालय के कुलाधिपति