Раскрытие скрытых источников выручки с помощью рыночных моделей
Каждый день авиакомпания перевозит десятки тысяч пассажиров, выполняя сотни рейсов. Зачастую это не простые маршруты из пункта отправления в пункт назначения: пассажирам требуется несколько пересадок. При формировании цены каждой такой поездки авиакомпания может учитывать сотни переменных: спрос, сезон, время суток, текущие события, состояние мировых рынков и действия конкурирующих авиакомпаний — и это лишь некоторые из них. Это тонкий процесс, который должен постоянно адаптироваться к происходящему в окружающем мире.
Модели рынков на основе генеративного ИИ становятся одним из способов решать такие сложные задачи в режиме реального времени. Эти модели глубокого обучения тренируются на числовых данных высокого разрешения и предназначены для анализа, моделирования и прогнозирования сложной финансовой динамики. Вместо того чтобы опираться на исторические тенденции или статичные правила, рыночная модель выступает в роли ИИ-мозга, объединяя разнообразные данные для моделирования различных рыночных условий и принятия динамических коммерческих решений, таких как ценообразование, управление запасами или доходами.
«Это помогает нам принимать более качественные, быстрые и детализированные коммерческие решения», — говорит Доминик Кеннеди, старший вице-президент по управлению доходами, продажам и электронной коммерции Virgin Atlantic, рассказывая о рыночной модели, которую его команда использует для управления генеративными системами ценообразования на некоторых рынках.
«Она в режиме реального времени учитывает множество различных факторов — будь то спрос, вместимость или бронирования. Она действительно очень sophisticatedly оценивает наше положение относительно конкурентов, рыночные условия и целый ряд других факторов, имеющих значение для формирования спроса», — добавляет он.
Этот материал подготовлен Insights — подразделением MIT Technology Review, занимающимся созданием заказного контента. Он не был написан редакцией MIT Technology Review. Исследование, дизайн и текст подготовлены авторами, редакторами, аналитиками и иллюстраторами — людьми. Это также включает разработку опросов и сбор данных для них. Инструменты ИИ, которые могли использоваться, были ограничены второстепенными производственными процессами, прошедшими тщательную проверку людьми.
Переведено автоматически с английского. Оригинал статьи — по ссылке ниже.