Booking.com and OpenAI personalize travel at scale
By integrating its data systems with OpenAI’s LLMs, Booking.com delivers smarter search, faster support, and intent-driven travel experiences.
ကမ္ဘာ့အကြီးဆုံး ခရီးသွား marketplace များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သော Booking.com သည် ခရီးသွားသန်းပေါင်းများစွာအတွက် ကမ္ဘာကို ပိုမိုလွယ်ကူစွာ အတွေ့အကြုံရစေပြီး လေယာဉ်ခရီးစဉ်များ၊ တည်းခိုနေရာများနှင့် လှုပ်ရှားမှုများကို တစ်နေရာတည်းတွင် အဆင်ပြေချောမွေ့စွာ အသုံးပြုနိုင်ရန် ပံ့ပိုးပေးထားသည်။
OpenAI နှင့်အတူ ကုမ္ပဏီက မိမိတို့ကို တကယ့် travel companion တစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲနိုင်မည့် အခွင့်အရေးကို တွေ့မြင်ခဲ့ပြီး၊ ရှာဖွေဖော်ထုတ်သည့် အဆင့်ကို ကိုင်တွယ်ကာ ခရီးသွားများအနေဖြင့် မိမိတို့တောင် မသိခဲ့သေးသော ခရီးသွားနေရာများနှင့် အတွေ့အကြုံများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်ရန် ကူညီပေးလိုက်သည်။
“ChatGPT ကို 2022 ခုနှစ်မှာ စတင်မိတ်ဆက်လိုက်တဲ့အခါ ကျွန်မ စိတ်လှုပ်ရှားမှုတစ်ခု ခံစားခဲ့ရတယ်” ဟု Booking.com ၏ Senior Director of Product Marketplace ဖြစ်သူ Adrienne Enggist က ပြောသည်။ “ဒါက broadband access အစောပိုင်းနေ့ရက်တွေကို ပြန်သတိရစေပါတယ်—လူတွေ ခရီးသွားမှုနဲ့ ထိတွေ့ပုံကို ပြောင်းလဲပစ်နိုင်မယ့် အလွန်ကြီးမားတဲ့ အခွင့်အရေးပါ။ ဒီနည်းပညာက discovery challenge ကို နောက်ဆုံးတော့ ဖြေရှင်းနိုင်အောင် ကူညီမယ်လို့ ကျွန်မတို့ သိခဲ့တယ်။”
ယနေ့အထိ Booking.com သည် ခရီးစဉ်စီစဉ်ခြင်းကို ပိုမိုလွယ်ကူပြီး ပိုမိုအလိုလိုက်နားလည်နိုင်စေရန် OpenAI နှင့်အတူ AI စွမ်းအားသုံး ဖြေရှင်းချက်များစွာကို စတင်မိတ်ဆက်ထားပြီးဖြစ်သည်။
Booking.com သည် machine learning ကို ဆယ်စုနှစ်တစ်ခုကျော် အသုံးပြုခဲ့ပြီးဖြစ်သော်လည်း ရိုးရာမော်ဒယ်များနှင့် rule-based systems များက အသုံးပြုသူ၏ ရည်ရွယ်ချက်ထဲက နူးညံ့သိမ်မွေ့သော ကွဲပြားချက်များကို ဖမ်းယူရာတွင် ခက်ခဲခဲ့သည် - အထူးသဖြင့် အစောပိုင်း discovery အဆင့်တွင်ဖြစ်သည်။
“သင် romantic getaway တစ်ခု သွားချင်ပေမယ့် အဲဒါကို တမူထူးခြားပြီး ပျော်စရာကောင်းစေချင်နိုင်တယ်” ဟု Booking.com ၏ CTO ဖြစ်သူ Rob Francis က ပြောသည်။ “heart-shaped beds သို့မဟုတ် Elvis impersonators အတွက် filter ဆိုတာ မရှိပါဘူး။ ရိုးရာ search က အဲဒီလို ရည်ရွယ်ချက်မျိုးကို ဖော်ထုတ်ပေးဖို့ တည်ဆောက်ထားတာ မဟုတ်ဘူး။”
platform ပေါ်တွင် filters ရာပေါင်းများစွာ ရှိခဲ့သော်လည်း ခရီးသွားများက ဘာကို တိတိကျကျ ရှာရမယ်ဆိုတာ သိထားမှသာ အသုံးဝင်ခဲ့သည်။ Large Language Model များ ပေါ်ထွန်းလာခြင်းက ပိုမိုစကားပြောဆန်ပြီး discovery ကို ဦးတည်သော အတွေ့အကြုံသို့ ရွှေ့နိုင်မည့် အခွင့်အရေးသစ်တစ်ခုကို ပေးလာခဲ့သည်. “ကျွန်မတို့က search ကနေ booking အထိ နောက်ဆုံးအဆင့်ကို အမြဲတမ်း ကောင်းကောင်းလုပ်နိုင်ခဲ့တယ်” ဟု Enggist က ပြောသည်။ “ဒါပေမယ့် discovery က မတူဘူး။ ဖောက်သည်တွေက မိမိတို့ ဘာလိုချင်တယ်ဆိုတာကို စဉ်းစားနေဆဲဖြစ်တဲ့ အစောပိုင်းအဆင့်မှာပဲ သူတို့ကို တွေ့ဆုံနိုင်မယ့် နည်းလမ်းတစ်ခု ကျွန်မတို့ လိုအပ်ခဲ့တယ်။”
Booking.com သည် AI Trip Planner ကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် task force တစ်ဖွဲ့ကို လျင်မြန်စွာ ဖွဲ့စည်းခဲ့သည်:
- ရှိပြီးသား ML infrastructure ကို အသုံးချခြင်း: အဖွဲ့သည် OpenAI ၏ GPT models များကို Booking.com ၏ proprietary data ဖြစ်သော properties၊ pricing နှင့် availability အချက်အလက်များနှင့် ပေါင်းစည်းခဲ့သည်။
- မြန်ဆန်သော development cycle: ခရီးသွားနေရာ ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့် itinerary တည်ဆောက်မှု လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ပထမ prototype ကို 10 ပတ်အတွင်း စတင်မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။
- Natural language ကို အာရုံစိုက်ခြင်း: မော်ဒယ်ကို conversational prompts များကို နားလည်ပြီး ၎င်းတို့ကို dates၊ locations နှင့် property availability ကဲ့သို့ structured data များနှင့် ချိတ်ဆက်နိုင်ရန် လေ့ကျင့်ပေးထားသည်။
AI Trip Planner သည် အသုံးပြုသူများကို “Where should I go for a romantic weekend in Europe?” ကဲ့သို့သော open-ended questions များ မေးနိုင်စေခဲ့သည်။ ၎င်းသည် destination suggestions များကို ဖန်တီးနိုင်ပြီး itineraries များ တည်ဆောက်ကာ Booking.com ၏ database မှ real-time availability နှင့် pricing data များကို ဆွဲယူပေးနိုင်ခဲ့သည်။
အဓိက breakthrough များထဲမှ တစ်ခုမှာ structured data နှင့် unstructured data ကို ပေါင်းစည်းနိုင်ခြင်း ဖြစ်သည်။ “ကျွန်မတို့က pricing၊ availability၊ cancellation policies တို့လို structured data ကို နှစ်ပေါင်းများစွာ fine-tune လုပ်လာခဲ့တယ်” ဟု Enggist က ပြောသည်။ “ဒါပေမယ့် အခုတော့ user reviews၊ natural language descriptions တို့လို unstructured data ကို ထပ်တိုးပြီး နှစ်မျိုးစလုံးအပေါ် အခြေခံထားတဲ့ curated suggestions တွေကို ဖန်တီးနိုင်ခဲ့တယ်။”
နောက်ထပ် ထင်ရှားသော အချက်တစ်ခုမှာ Booking.com အဖွဲ့ လျင်မြန်စွာ ရွေ့လျားနိုင်ခဲ့သည့် အရှိန်ဖြစ်သည်။ “ဒီပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုက အံ့မခန်းပါပဲ” ဟု Booking.com ၏ VP Product Marketplace ဖြစ်သူ Joe Futty က ပြောသည်။ “ကျွန်တော်တို့ OpenAI ၏ API နဲ့ စတင်ခဲ့တယ်၊ hackathon တစ်ခု လုပ်ခဲ့တယ်၊ ပြီးတော့ 10 ပတ်အတွင်း AI Trip Planner ကို launch လုပ်လိုက်တယ်။ ဒါဟာ နည်းပညာပဲ ပေးနေတာမဟုတ်ဘဲ၊ ဖြစ်နိုင်တာတွေကို အတူတကွ ရှာဖွေဖို့ ကျွန်တော်တို့နဲ့ဘေးချင်းကပ် လုပ်ဆောင်တဲ့ အဖွဲ့နဲ့ အလုပ်လုပ်ခြင်းရဲ့ အားသာချက်ပါ။”
AI Trip Planner သည် ထိုနောက်ပိုင်းတွင် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော တောင်းဆိုချက်များနှင့် ပိုမိုနက်ရှိုင်းသော personalization ကို ကိုင်တွယ်နိုင်ရန် ချဲ့ထွင်လာခဲ့သည်။ “ပြီးခဲ့တဲ့ 20 နှစ်အတွင်း လူတွေ ခရီးသွားမှုကို ဘယ်လို booking လုပ်ခဲ့တယ်ဆိုတဲ့ Booking.com data ကို ကြည့်မယ်ဆိုရင် ဥရောပရှိ ထိပ်ဆုံး 15 destination တွေက tourism အလွန်အကျွံခံနေရတယ်” ဟု Enggist က မှတ်ချက်ပြုသည်။ “AI ကလည်း အလွန်မဝေးတဲ့ အခြား destination ရာပေါင်းများစွာကို ဖော်ထုတ်ပေးနိုင်ပြီး၊ အဲဒီနေရာတွေမှာလည်း အတူတူကောင်းမွန်တဲ့ အတွေ့အကြုံတွေ ရနိုင်တယ်၊ tourism အလွန်အကျွံ မဖြစ်ဘူး၊ အသစ်တွေ ရှာဖွေတွေ့ရှိဖို့ အခွင့်အရေးတွေ အပြည့်ရှိနေတယ်။”
AI Trip Planner ၏ အောင်မြင်မှုသည် AI ဦးဆောင်သော ထုတ်ကုန်များ ပိုမိုဖန်တီးရန် အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်လာခဲ့သည်။ ယနေ့တွင် Booking.com သည် OpenAI ၏ models များဖြင့် ထင်ရှားသော စွမ်းဆောင်ရည်အသစ်များကို ထပ်မံမိတ်ဆက်ထားသည်:
ဖြေရှင်းချက် | ဖြေရှင်းပေးသော စိန်ခေါ်မှု | လုပ်ဆောင်ပုံ |
Smart Filters | ရိုးရာ search သည် drop-down menus နှင့် checkboxes များပေါ် မူတည်နေသဖြင့် ခရီးသွားများကို filter အနည်းငယ်သာ သုံးနိုင်စေခဲ့သည်။ | “sunset views” သို့မဟုတ် “great gym” ကဲ့သို့သော natural language prompts များကို နားလည်ရန် GPT‑4o mini ကို အသုံးပြုသည်။ |
Property Q&A | ခရီးသွားများစွာတွင် properties များအကြောင်း သီးသန့်မေးခွန်းများ ရှိတတ်ပြီး static listing တစ်ခုတွင် အလွယ်တကူ မဖြေနိုင်ပါ။ | OpenAI ၏ LLMs များကို Booking.com ၏ user-generated content နှင့် property descriptions များပေါ်တွင် fine-tune လုပ်ထားသည်။ |
AI Review Summaries | ခရီးသွားများသည် properties များကို နှိုင်းယှဉ်ရာတွင် reviews ထောင်ပေါင်းများစွာကို စစ်ထုတ်ဖတ်ရှုရန် ခက်ခဲလေ့ရှိသည်။ | GPT‑4o mini သည် reviews များကို ခွဲခြမ်းသုံးသပ်ပြီး အဓိကခေါင်းစဉ်များ (ဥပမာ cleanliness၊ location၊ amenities) အဖြစ် အကျဉ်းချုပ်ပေးသည်။ |
Help Me Reply | ဧည့်သည် ဆက်သွယ်ရေးများကို ထိရောက်စွာ စီမံပြီး တုံ့ပြန်ချိန်ကို မြှင့်တင်ပေးသည်။ | OpenAI ၏ models များကို အသုံးပြုကာ automated responses နှင့် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သော message templates များကို ဖန်တီးထားသည်။ |
Booking.com သည် အနာဂတ် AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် ပိုမိုခိုင်မာသော အခြေခံတစ်ခုကိုလည်း တည်ဆောက်ထားသည်။ OpenAI ၏ models များကို Booking.com ၏ ရှိပြီးသား APIs နှင့် data infrastructure မှတစ်ဆင့် ပေါင်းစည်းထားသဖြင့် အဖွဲ့များသည် feature အသစ်များကို လျင်မြန်စွာ စမ်းသပ်ပြီး iterate လုပ်နိုင်ခဲ့သည်။
Booking.com သည် ရေရှည် performance data များကို ဆက်လက်စုဆောင်းနေဆဲဖြစ်သော်လည်း engagement နှင့် satisfaction တွင် တိုင်းတာနိုင်သော တိုးတက်မှုများကို တွေ့မြင်ပြီးဖြစ်သည်:
- Engagement တိုးလာခြင်း: AI Trip Planner သည် အသုံးပြုသူများကို ကိုယ်ပိုင်သတ်မှတ်ထားသော itineraries များ စူးစမ်းနေစဉ် platform ပေါ်တွင် ပိုကြာကြာ နေစေခဲ့သည်။
- ရှာဖွေမှု ပိုမြန်လာခြင်း: Smart Filters သည် ခရီးသွားများကို တိကျသော ရလဒ်များ ရှာဖွေရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေပြီး search အတွက် ကုန်ဆုံးသည့်အချိန်ကို လျှော့ချပေးခဲ့သည်။
- Customer support ဆက်သွယ်မှု နည်းလာခြင်း: Property Q&A သည် app အတွင်း ပိုမိုတိကျသော အဖြေများပေးခြင်းဖြင့် support ပမာဏကို လျှော့ချခဲ့သည်။
- Booking confidence မြင့်လာခြင်း: Review summarization သည် ခရီးသွားများကို မသေချာမှုနည်းနည်းဖြင့် ပိုမြန်စွာ ဆုံးဖြတ်နိုင်ရန် ကူညီပေးခဲ့သည်။
“အကြီးမားဆုံး insight တွေထဲက တစ်ခုက ဖောက်သည်အပြုအမူ ဘယ်လောက်မြန်မြန် ပြောင်းလဲသွားတယ်ဆိုတာပါ” ဟု Enggist က ပြောသည်။ “အစမှာ လူတွေက ‘Myrtle Beach’ လို့ပဲ ရိုက်ထည့်ကြတယ်၊ basically search engine လိုပဲ သုံးကြတယ်။ ဒါပေမယ့် အခုတော့ ပိုပြီး အသေးစိတ်ပြီး conversational ဖြစ်တဲ့ queries တွေကို တွေ့လာရတယ်: ‘I want to go to a quiet beach in September with my dog.’”
“OpenAI ၏ models များသည် ရည်ရွယ်ချက်ကို နားလည်ပြီး လက်တွေ့ကမ္ဘာ၏ ရှုပ်ထွေးမှုများနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ရာတွင် အကောင်းဆုံး စွမ်းဆောင်နိုင်သည်” ဟု Francis က ပြောသည်။ “ကျွန်တော်တို့ machine learning နဲ့ ဆယ်စုနှစ်တစ်ခုကျော် အလုပ်လုပ်လာခဲ့ပေမယ့် OpenAI က ရည်ရွယ်ချက်ကို နားလည်ခြင်းနဲ့ အဲဒါကို အကောင်အထည်ဖော်ပေးခြင်းကြားက ကွာဟမှုကို ပိတ်ပေးခဲ့တယ်။”
Booking.com ၏ ခေါင်းဆောင်ပိုင်းအဆိုအရ OpenAI ကို ထူးခြားစေသည်မှာ နည်းပညာတစ်ခုတည်းမဟုတ်ဘဲ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်သည့် နည်းလမ်းပင် ဖြစ်သည်။
“အနာဂတ်ကို အတူတကွ ဖန်တီးခြင်းက OpenAI နဲ့ အလုပ်လုပ်ခြင်းရဲ့ ထင်ရှားသော လက္ခဏာတစ်ခုပါ” ဟု Enggist က ပြောသည်။ “ကျွန်မတို့က သူတို့ဆီကို ဖွင့်မေးခွန်းတွေ၊ ဒါမှမဟုတ် အစောပိုင်းအဆင့် စိတ်ကူးတွေ ယူသွားနိုင်ပြီး၊ သူတို့က ဖြစ်နိုင်ခြေတွေကို ပုံဖော်ပေးပါတယ်။”
Francis ကလည်း ဒီအမြင်ကို ထပ်တူထောက်ခံသည်။ “OpenAI နဲ့ အလုပ်လုပ်တယ်ဆိုတာ မျက်နှာမူနေတဲ့အရာကိုပဲ လုပ်တာမဟုတ်ဘူး - ‘နောက်တစ်ဆင့်က ဘာလဲ?’ လို့ မေးတာလည်း ဖြစ်တယ်။”
Booking.com သည် ပိုမိုနှစ်မြှုပ်ခံစားရပြီး အေးဂျင့် ဦးဆောင်သည့် အတွေ့အကြုံကို ဖန်တီးရန် အခွင့်အရေးရှိနေသည်ဟု မြင်သည်။ “ခရီးစဉ်တစ်လျှောက်လုံး သင်နဲ့အတူ လိုက်ပါမယ့် concierge လို companion တစ်ခုကို ကျွန်မတို့ တည်ဆောက်ချင်တယ်” ဟု Enggist က ပြောသည်။ “ခရီးစဉ် booking လုပ်ဖို့ပဲ ကူညီတာ မဟုတ်ဘဲ၊ လေယာဉ်ခရီးစဉ် ပျက်သွားရင် ပြန်လည်စီစဉ်ပေးတာ၊ သင်နှောင့်နှေးနေချိန် ဟိုတယ်အသစ် ရှာပေးတာ၊ ရောက်သွားတဲ့အခါ အနီးအနား စားသောက်ဆိုင်တွေကို အကြံပြုပေးတာမျိုးပါ။”
“AI က Booking.com တွင် လည်ပတ်မှု၏ အခြေခံဖွဲ့စည်းပုံအဖြစ် ဖြစ်လာနေပြီး OpenAI ၏ models များက နားလည်မှုနှင့် ကိုယ်ပိုင်သတ်မှတ်ပေးမှု အဆင့်သစ်တစ်ခုကို ဖွင့်ပေးခဲ့သည်။ ဒါက search အကြောင်းပဲ မဟုတ်ပါဘူး။ ပိုမိုပြည့်ဝပြီး ပိုမိုချိတ်ဆက်ထားသော ခရီးသွားအတွေ့အကြုံကို ဖန်တီးခြင်းအကြောင်း ဖြစ်ပါတယ်။”
