图为携程BI团队负责人于磊

　　回顾2016年，互联网行业处处闪烁着大数据的光辉，对海量数据的挖掘与运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。作为坐拥2.5亿注册用户、海量出行数据的OTA行业领军者，携程面临着巨大的机遇和挑战。据于磊介绍，作为国内最大的旅游大数据平台，如何对海量数据进行采集、整理、分析与运用，时刻考验着团队的策略思维与技术实力。

　　一方面，携程旅行网通过对各地交通状况、旅游资源利用的相关数据，以及携程旗下20多个出行相关业务所产生的海量数据，进行实时监测与分析处理，实现了对社会旅游资源利用率的预测及拥挤度预警，对公众出行进行了有效引导，达到“淡季不闲置，旺季不拥堵”的效果。这不但有利于促进社会资源的合理配置，提升公众出行体验，也能让各类传统商家获得极大利益。

　　以入驻携程平台的三亚某酒店在2015年5月1日至2016年4月30日期间的业务表现为例，在携程大数据的指导下，该酒店入住率提升近两成，间夜量提升超过两倍。在淡季售卖量提升的同时，酒店住客的所支付的房费成本却出现下降，用户满意度获得极大提升。

　　另一方面，为了规范旅游市场，从根源提升出行体验，携程还建立了一套由用户生产的口碑数据体系，不断完善用户投诉机制，加强监管技术与力度，多管齐下引导企业提高服务品质。对于导游强制消费、酒店装修噪音等常见负面投诉，以及青岛天价大虾、东北天价鳇鱼等极端事件，携程口碑数据平台会尽快发现，并及时作出有效干预，充分保障旅客的利益。

　　此外，携程还对旅游景点大数据进行了综合分析。这些研究结果可以改善旅游行业发展不合理布局，避免同类旅游项目重复建设并造成资源浪费，有利于挖掘开拓新的消费热点，满足公众旅游日益多元化的需求。

　　于磊表示，携程下一步将针对公众出行的痛点，重点发展智能定制服务，这种定制服务包括：基于全球目的地的智能选择，价格拥挤度的精准预测，一键生成定制明细行程，天气、航延等的智能调整等。这些大数据能力将帮用户带来更智慧、更人性的优质出行体验。

　　不久前，由携程基础业务部BI团队基于其自主研发的通用化推荐系统所撰写的题为《A Hybrid Collaborative Filtering Model with Deep Structure for Recommender Systems》的科技论文，被人工智能领域的顶级学术会议AAAI录用，这意味着携程在人工智能细分领域的研究已达到国际领先水平。