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.
Booking.com 是全球首屈一指的旅遊平台，為數百萬旅客提供便捷的一站式服務，預訂航班、住宿和活動都能輕鬆搞定。
該公司透過 OpenAI 看到了新契機，期望打造專屬旅遊夥伴，協助旅客在探索階段發掘未曾想過的目的地和體驗。
Booking.com 產品交易平台資深總監 Adrienne Enggist 表示：「2022 年 ChatGPT 問世時，我心裡感到一陣悸動，讓我想起寬頻剛起步的往日時光；這正是顛覆人們旅遊方式的巨大契機，我們很清楚，這能幫助我們突破探索階段的難題。」
截至目前，Booking.com 已與 OpenAI 合力推出多款 AI 解決方案，協助旅客以更簡單、更直覺的方式規劃旅程。
Booking.com 已使用機器學習功能超過十年，但傳統模型和規則式系統仍難以精準理解使用者意圖的細微差異，尤其是在初期探索階段。
Booking.com 科技長 Rob Francis 表示：「使用者可能想安排一場浪漫之旅，不過想走浮誇路線，但卻沒有心形床或貓王模仿秀這類篩選條件可以用。傳統搜尋功能根本無法解讀這類意圖。」
雖然平台提供數百個篩選條件，但只有當旅客明確知道自己的需求時，這些篩選條件才派得上用場。大型語言模型的興起帶來了新契機，有望實現更接近對話方式的探索導向體驗。
Enggist 表示：「我們一向很擅長處理最後一個階段：協助使用者進行搜尋到完成預訂；但面對探索階段卻窒礙難行。我們需找到方法，在客戶還在摸索需求的階段，及早與他們互動。」
Booking.com 迅速組成一支工作小組，全力建置 AI Trip Planner：
- 運用現有機器學習基礎架構：這支團隊整合了 OpenAI 的 GPT 模型與 Booking.com 的專屬資料，包含房源、定價與房況資訊。
- 快速部署週期：短短 10 週就推出第一個原型，具備目的地探索和行程建立功能。
- 聚焦自然語言：該模型經過訓練，可理解對話式提示，並對應至日期、地點、房況等結構化資料。
AI Trip Planner 接受使用者開放式提問，例如「歐洲哪裡適合來趟週末浪漫小旅行？」它可以產生目的地建議、建立行程，並即時從 Booking.com 的資料庫提取房況和定價資料。
重大突破之一，是成功將結構化和非結構化資料整合在一起。Enggist 表示：「我們花了好幾年時間，不斷微調定價、房況、取消政策這類結構化資料。而如今還能納入非結構化資料，像是使用者評論、自然語言描述等等，並根據這兩種類型的資料提供精選建議。
另外一大特點是 Booking.com 團隊的執行效率非常高。Booking.com 產品交易平台副總裁 Joe Futty 表示：「整個協作過程相當順利。我們從 OpenAI 的 API 著手，舉辦了一場駭客松活動，在 10 週內就成功推出 AI Trip Planner。這支團隊不僅提供技術，更與我們並肩探索各種可能性，展現出無與倫比的團隊合作力量。」
此後 AI Trip Planner 拓展應用範圍，可處理更複雜的請求，以及提供更深入的個人化體驗。Enggist 指出：「從 Booking.com 過去 20 年來的旅遊預訂資料可看出，歐洲排名前 15 的熱門目的地都面臨過度旅遊情況。AI 也能協助使用者挖掘其他數百個目的地，距離不遠、提供同樣精彩的體驗、沒有過度觀光問題，還有許多充滿新鮮感的探索機會。
AI Trip Planner 的成功，為更多 AI 導向產品打下基礎。如今，Booking.com 運用 OpenAI 模型推出了其他旗艦功能：
解決方案 | 解決的難題 | 運作方式 |
Smart Filters | 傳統搜尋功能受限於下拉式選單和核取方塊，旅客只能使用少量的篩選條件。 | 使用 GPT‑4o mini 來理解自然語言提示，例如「日落景觀」或「優質健身房」。
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Property Q&A | 許多旅客對房源有具體疑問，但靜態的房源資訊無法直接為他們解答。 | OpenAI 的 LLM 針對 Booking.com 使用者產生的內容和房源說明經過微調。
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AI Review Summaries | 旅客在比較房源時，往往難以從數千條評論中理出頭緒。 | GPT‑4o mini 可分析評論，並根據關鍵主題歸納重點摘要 (例如整潔度、位置、設施等)。
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Help Me Reply | 有效管理來賓溝通及縮短回應時間。 | 使用 OpenAI 模型建置而成，可產生自動化回應及可自訂的訊息範本。
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Booking.com 也為未來的 AI 發展奠定了更穩健的根基。OpenAI 模型已與 Booking.com 現有的 API 和資料基礎架構整合，因此團隊能迅速測試和迭代新功能。
雖然 Booking.com 仍在持續收集長期表現資料，不過已觀察到互動率和滿意度明顯上升：
- 互動率提升：AI Trip Planner 讓使用者在探索個人化行程的同時，停留在平台上更長的時間。
- 搜尋速度加快：Smart Filters 讓旅客能更輕鬆找到特定結果，縮短了搜尋時間。
- 聯絡客戶支援次數減少：Property Q&A 減少了支援服務案件量，並在應用程式內提供更精準的回答。
- 預訂信心提高：評論摘要協助旅客更快做出決策，同時降低不確定感。
Enggist 表示：「其中一項重要發現是，客戶行為的變化速度非常快。起初，人們基本上只當成搜尋引擎使用，輸入『美特爾海灘』這類搜尋字詞。但如今我們看到更詳細的對話式查詢：『我想在九月帶著我的狗走訪安靜的海灘。』」
Francis 表示：「OpenAI 模型最擅長理解意圖，以及靈活應對實際複雜情況。我們已經使用機器學習功能超過十年，但即便能理解使用者意圖，仍難以完全滿足他們的需求，而 OpenAI 幫助我們縮小了這個落差。」
Booking.com 領導層認為，OpenAI 的與眾不同之處，不僅在於技術本身，其協作方式更是出色。
Enggist 表示：「與 OpenAI 合作的一大特色，就是共同創造未來。我們可以提出各種開放式問題或早期構想，他們會協助我們塑造可行的方案。
Francis 也有同感：「與 OpenAI 合作不只得處理眼前的工作，更要思考『下一步是什麼？』」
Booking.com 體認到這是個絕佳機會，有望打造更具臨場感、由智慧體主導的體驗。Enggist 表示：「我們希望打造像是禮賓人員的旅遊夥伴，在旅途中全程陪伴旅客。不只是協助預訂行程、航班遭取消時重新預訂、行程延誤時尋找新旅館，還有在您抵達時建議附近的餐廳。
AI 正成為 Booking.com 的運作核心，而 OpenAI 模型解鎖了全新境界的能力，讓我們更深入理解使用者，並提供更個人化的體驗。這不單純是一項搜尋工具，而是能協助打造更豐富、更緊密串連的旅遊體驗。」
