医院白色纸的 AI

版本1.0 | 2023年7月22日 关于HTNG 美国酒店和住宿协会（AHLA）的下一代酒店技术（HTNG）的使命是通过合作和伙伴关系促进下一代系统和解决方案的开发，使酒店经营者及其技术供应商能够在21世纪在全球开展业务。HTNG被公认为全球酒店社区的领先声音，向供应商社区阐明各种规模的酒店公司的技术要求。HTNG促进酒店技术模型的发展，这将促进创新，改善客人体验，提高酒店的效率和效率，并创建一个健康的技术供应商生态系统。 版权所有2023，美国酒店和住宿协会保留所有权利。 未经版权所有者事先许可，本出版物的任何部分不得以电子，机械，影印，记录或其他方式以任何形式或方式复制，存储在检索系统中或传输。 对于本规范中包含的任何软件代码，特此免费授予获得本规范（“软件”）副本的任何人在不受限制的情况下进行软件交易的许可，包括但不限于使用、复制、修改、合并、发布、分发、分许可和/或出售本软件的副本的权利，以及允许向其提供本软件的人员这样做的权利，但须遵守上述版权声明，并且本许可声明包含在本软件的所有副本或主要部分中。 制造商和软件提供商不得声称符合任何HTNG规范或标准的部分要求，并且不得在有关其各自产品的任何声明中使用HTNG名称或规范或标准的名称，除非该产品被证明符合规范或标准。 本软件按“原样”提供，不提供任何明示或默示担保，包括但不限于适销性、特定目的适用性和不侵权的担保。在任何情况下，作者或版权持有人均不对任何索赔、损坏或其他责任承担任何责任，无论是因合同、侵权或以其他方式，都是由于本软件或软件中的使用或其他交易引起的。 允许实施者使用规范中包含的名称、标签等。规范发布的目的是鼓励规范的实施。 对于本网站上列出的声明是否适用于本规范的部分,HTNG没有提供任何意见。 下一代HospitalityTechologyNextGeeratio和HTNG的名称以及描绘这些名称的徽标是下一代HospitalityTechology的商标。允许实施者在技术文档中使用上述名称，以确认版权并包括上述通知。上述名称和徽标的所有其他使用都需要获得下一代酒店技术的许可，无论是书面形式还是通过当前的会员条款和条件明确允许该组织的会员。 CONTENTS 医院工作组目标1文件信息 1.1文件用途1.2Scope1.3与其他标准的关系1.4有用的资源1.5Audience 2人工智能导论 2.1人工智能术语和定义2.2Hospitality - related Definitions2.3人工智能是做什么的？ 3AI/ML可解决的医院挑战 3.1其他酒店经营者、公司所有者和物业管理挑战3.2供应商解决方案 4特定使用案例 4.1针对运营系统使用AI进行预测分析4.2基础架构和应用程序可用性和可见性 5AI实施步骤 6AI如何使酒店和/或组织受益？ 7医院人工智能的成功实施 7.1案例研究17.2案例研究27.3案例研究37.4案例研究47.5案例研究5 8参考文献和来源 医院工作组目标AI 尽管人工智能技术及其在许多业务流程和问题中的应用具有潜力，但酒店社区对人工智能（AI）的理解并不充分，这导致了市场的混乱和犹豫。这也阻碍了新市场进入者部署新产品。 HospitalityAI工作组为酒店AI战略创建了一个框架，包括基本技术指导以及关键的部署和实施注意事项。这将帮助酒店专业人士准确评估解决方案市场，并为他们的公司采用人工智能的方向。这些信息还将提高酒店市场对行业新来者的可信度，创造一个竞争激烈的市场。 文档信息 1.1文件目的 HospitalityAI工作组为酒店AI战略创建了这个框架，包括基本技术指导以及关键的部署和实施注意事项。 1.2范围 本白皮书为读者提供了以下信息： •AI简介•如何选择AI开发合作伙伴•AI术语和定义•成功实施AI的几个案例研究•来自多家AI开发公司的产品简介 1.3与其他标准的关系 尽可能参考其他HTNG制定的标准和文件。 1.4有用的资源 1.5AUDIENCE 本文档的内容针对酒店管理和开发人员。 2 人工智能导论 酒店业主、服务行业管理公司和特许经营公司正在深入研究下一代技术，将他们的产品从普通产品提升到一个新的服务水平，使他们的品牌与众不同，最终提高：• 每间可用客房收入(RevPAR)•每个可用房间的成本•客户服务•来宾保留 2.1人工智能术语和定义 下表包括参考人工智能(AI)技术和本文档中使用的术语的普通英语定义。 人工智能导论 继续 2.2医院相关定义下表包含适用于本文档的酒店行业中使用的首字母缩略词和术语的简单定义。 2.3人工智能是做什么的？ 人工智能（AI）是通过应用系统算法来实现所需结果的观察（数据收集），参与（理解数据的关系）和行动（修复故障或变更管理数据库[CMDB]）的科学，即改进的MTTD（平均检测时间）和MTTR（平均解决时间）。 机器学习(ML)使用从系统数据收集的“大数据”信息来理解异常、行为、变化和规范，并创建和记录这些知识。预测分析使用数据从机器学习中得出推论和相关性，以预测潜在的未来结果。AI和ML可以通过提高问题检测和修复速度来提高酒店提供商的运营成功率。 人工智能承担平凡的、基于人类的、重复的任务，并自动化决策过程。机器学习提供独特的见解和有价值的、可操作的信息，这些信息来自“大数据”的分析。 底线：利用AI和ML意味着用更少的钱做更多的事情，并获得更理想的结果。 ✓人工智能：解决问题，学习和计划✓机器学习：识别历史数据中的预测模式✓分析:评估输入信号和结果✓体系结构:结构定义了关键关系✓数据:系统生成的有关设备运行状况或性能的数据 在此插图的基础上，下一个环将是生成式AI。生成式AI指的是机器创建新内容的能力，例如图像，文本甚至音乐，这些内容与人类生成的内容非常相似。生成式AI不同于其他形式的AI，例如判别模型， 通过专注于创建新数据，而不是对现有数据进行分类或预测。生成AI可以通过生成 根据他们的喜好和历史数据量身定制的住宿建议。这个领域正在迅速发展，需要不断关注和监测。 3 AI/ML可解决的医院挑战 AI/ML解决了可以自动化的领域，以改善票务、事件、系统的预测性故障和降级、所有系统的可见性和可观察性以及修复速度。这些系统可以将服务水平协议(SLA)与无线正常运行时间、互联网正常运行时间、电视和娱乐正常运行时间等相关。 实施AI/ML的酒店实体应为组织转型做好准备。影响领域将包括：• 人员配置•减少酒店系统的突发事件•事件补救(改善正常运行时间)•预测性警报•运营效率•提高安全性•高效的入职培训•数据管理•合规性(预订引擎、预订、物业管理系统[PMS]等)•减少呼叫(前台、呼叫中心、接线员)•改进的分析•基于能力的系统运行状况上下文 运营改进示例： Engineering:能够在单个玻璃面板中监视所有系统并获得问题或中断的集中警报。例如电梯，自动扶梯，Wi - Fi，门锁，HVAC，防火墙/网络/交换机，电视，IT系统等。这包括任何具有连接到网络的IP地址的设备。生命周期结束，支持结束和维护都可以使用AI自动化。 Telecom:监控单个玻璃中可用的所有系统和连接的能力。AI还可以由物业或供应商（例如，呼叫中心，预订中心和系统，礼宾系统等）自动执行SLA监控。 营销/宾客体验：由于有许多内部和外部财产和客户数据集可用，机器人数据自动化(RDA)允许专业人员选择他们想要的数据并快速理解它。RDA通过使用低代码工作流和数据机器人（包括内置的AI/ML机器人）简化和自动化重复的数据集成、数据准备和数据转换活动，使酒店能够更快地从数据中实现价值。 3 AI/ML可解决的医院挑战继续 酒店组织和管理公司将获得提高效率和可观察性的回报，同时提高支出： 底线：AI和ML可用于在 一个公司系统可以为所有内部客户和团体(如工程、IT、物业、品牌、公司、管理)完成上述所有工作,并为每个团体提供所需的可见性。 •Lab•工具•补救•未来预测•预测性分析 本部分列出了酒店今天面临的挑战，当前的AI和ML技术可以为其提供部分或全部解决方案。 最终，这种自动化导致：•优化的客房可用性•优化的房间功能•改进的客户服务•改进的RevPAR•每个可用房间的成本较低 3.1其他酒店、公司业主和物业管理挑战 礼宾服务数字礼宾服务 预订快速入住和退房处理预订变更请求AI操作员语音识别预订引擎、PMS、CRS接口中断 基于文本的服务自然语言通信语音汇编 前桌重复的客人请求解决客人的挑战和反馈 面向客人客人行为劳工挑战高素质的客人体验映射 FINANCE损益表收入管理费率优化费率预测所有系统的收入分配 管理员工日程安排流程和协议的更新优化内务规则 IT系统变更管理根本原因解决预测性降级/故障 工程/家政硬件/软件室检查的预测性故障室内控制数字网络中断/系统停机管家请求客房内服务 3 AI/ML可解决的医院挑战 继续 3.2供应商解决方案 本节重点介绍了目前针对酒店业的可用解决方案。其中包括示例用例，可提供： •A specific挑战•需要解决的元素•Aspecificbenefit•预期结果或解决方案 在可用的情况下，此工作组中的供应商提供了一个有意义的案例研究，该案例研究与用例保持一致，展示了解决方案是如何成功部署的，并涵盖了上面列出的项目。 从这些信息和随后的用例中，读者应该： •了解可用的解决方案•了解这些解决方案如何应用于酒店业的实际用例•了解哪些用例已成功部署在酒店业•了解在自己的环境中部署这些解决方案的必要性，如果他们选择 今天，酒店业有四个主要的AI解决方案：1. 语音和数字解决方案：这是一个应用程序，AI将代表组织以口头或文本方式响应消费者查询。一个很好的例子是虚拟操作员。 2.任务解决方案:这是人工智能将提供有意义的数据并根据数据做出决策的地方。收入管理系统就是一个很好的例子。3.脱机行为解决方案：这是AI监控系统或其他技术以传递信息的地方。一个很好的例子是帮助台或远程监控工具。4.洞察解决方案:这将是AI监控行为以帮助识别异常和/或模式的地方。 应用于特定解决方案领域的示例包括： 酒店内具有多种解决方案类型的用例可能包括： ✓空间和库存利用率✓支持和网络故障排除✓工作人员和部门支持：•内务管理•前台•Restaurants•库存供应•房子的后面•其他部门✓会议和活动 特定使用案例 4.1使用AI对运营系统进行预测分析 For:工程，家政，食品和饮料，水疗，会议设施，房间，财务 挑战:工程系统使酒店在设施中做好准备：“不服务”的房间，制冷或电源系统故障的餐厅，冷却不适当的葡萄酒室，暖通空调问题或供暖问题的房间，水疗中心需要化学平衡或无线故障。 目标:AI/ML可以通过预测分析提供警报，确定哪些系统正在降级并走向故障或中断，并避免中断。 结果: –问题在威胁房间或会议可用性之前得到解决，从而产生100%房间可用性状态。–生命周期结束(EOL)/支持结束(EOS)预测性预算-基于降级、EOL和EOS组件、软件和硬件-消除了预算中的意外，并提供了适当的预测。 先决条件： –服务器上或云中的虚拟机–访问所有网络系统和设备–现场技术支持，方便软件上传–数据的系统摄取是必需的，但包含在站点或客户/CFX批准的云中，如AmazonWebServices(AWS)。 4.2基础设施和应用可用性和可见性 For:呼叫中心，PMS，预订引擎，销售点（POS）系统，交换机，防火墙，管道，电梯，每一个硬件和软件 挑战:物业或从事物业的每个人都在利用某种形式的技术作为客人或协助客人并进一步体验他们。这些系统很丰富，一个问题可能会导致无数其他问题。IT部门负责确保一切都是完美的;无论是前台、预订引擎、预订系统、POS、PMS、交换机、虚拟机、防火墙、监控、安全、网络安全、访问控制、